基于灰度共生矩阵和聚类方法的木材缺陷识别
应用灰度直方图特征识别木材表面节子缺陷
中 图分 类 号 Ｔ Ｐ ３ ９ １ ． ４
ｄｏｉ ：】 ０ ． ３７ ８８ ／ Ｉ ＯＰ５ ２． ０３】 ５ ０】
Ｗ ｏｏｄ Ｋｎｏｔ Ｄ ｅｆ ｅｃ ｔ ｓ Ｒｅ ｃ０ ｇｎｉ ｔ ｉ ０ｎ ｗｉ ｔ ｈ Ｇｒ ａｙ－Ｓｃ ａｌ ｅ Ｈｉ ｓ ｔ ｏｇ ｒ ａ ｍ Ｆｅ ａｔ ｕｒ ｅ ｓ
宋 小燕 白 福 息 武 建 新 陈 晓 东 张 铁 英
内蒙 古 工 业 大 学 机 械 学 院 ， 内 蒙古 呼 和 浩 特 ０ １ ０ ０ ５ １ 。 内蒙 古 工 业 大 学轻 工 与 纺织 学 院 ， 内蒙 古 呼 和 浩 特 ０ １ ０ ０ ８ ０
摘要 木 材 表 面 节 子 是 木 材 缺 陷 中非 常 重 要 的 一 类 缺 陷 ， 也是评 定木材外观等 级 ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ 锯 材 和单 板 质 量 的 重 要 指 标 。 为
激 光 与 光 电 字 学 进 展
５ ２ ，０ ３ ｌ ５ ０ １ （ ２ Ｏ ｌ ５ ）
Ｌ ａ ｓ ｅ ｒ ＆ ０ｐ ｔ ｏ ｅ ｌ ｅ ｃ ｔ ｒ Ｏ ｎ ｉ ｃ ｓ Ｐ ｒ ｏ ｇ ｒ ｅ ｓ ｓ
￣２ ０ １ ５ ４ 中 国激 光 》 杂 志社
应 用灰 度 直 方 图 特 征 识 别 木材 表 面 节子 缺 陷
Ｓｏ ｎｇ Ｘｉ ａ ｏｙ ａ ｎ Ｂａ ｉ Ｆｕ ｚ ｈ ｏｎｇ Ｗｕ Ｊ ｉ ａ ｎｘｉ ｎ Ｃｈｅ ｎ Ｘｉ ａ ｏ ｄｏ ｎｇ 。 Ｚｈ ａ ｎｇ Ｔｉ ｅ ｙ ｉ ｎ ｇ
Ｃｏ ｌ ｌ ｅ ｇ ｅ ｏ ｆＭ ｅ ｃ ｈ ａ ｎｉ ｃ ａ ｌ Ｅｎ ｇ ｉ ｎｅ ｅ ｒ ｉ ｎｇ ， Ｉ ｎ ｎｅ ｒ Ｍｏ ｎ ｇｏ ｌ ｉ ａ Ｕｎｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ｏ ｆ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ ， Ｈｕｈ ｈｏ ｔ ， Ｉ ｎｎｅ ｒ Ｍｏ ｎ ｇ ｏ ｌ ｉ ａ ０ １ ０ ０ ５ １ ， Ｃｈ ｉ ｎａ Ｃｏ ｌ ｌ ｅ ｇ ｅ ｏ ｆ Ｔｅ ｘｔ ｉ ｌ ｅ ａ ｎ ｄ Ｌ ｉ ｇ ｈｔ Ｉ ｎｄ ｕ ｓ ｔ ｒ ｙ ， Ｉ ｎ ｎｅ ｒ Ｍｏ ｎ ｇ ｏ ｌ ｉ ａ Ｕｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ｆ ｏ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎｏ ｌ ｏ ｇ ｙ ，
基于人工智能技术的木质制品缺陷检测与质量控制方法研究
基于人工智能技术的木质制品缺陷检测与质量控制方法研究基于人工智能技术的木质制品缺陷检测与质量控制方法研究摘要：随着木材市场的快速发展，木质制品的质量要求也越来越高。
然而，传统的缺陷检测与质量控制方法存在一些困难和限制。
为了解决这个问题，本研究使用了人工智能技术来开发一种新的缺陷检测与质量控制方法。
该方法结合了机器视觉和深度学习算法，可以准确地检测木质制品的表面缺陷，并且提供及时的反馈来指导生产过程。
首先，我们需要收集大量的木质制品图像数据集，并对其进行标注。
这些图像将包含不同类型和程度的缺陷，例如裂纹、孔洞、疤痕等。
标注的过程需要专业的人员进行，并且要确保标注的准确性和一致性。
接下来，我们将使用机器视觉技术来提取图像的特征。
常见的特征包括颜色、纹理和形状等。
这些特征将用于训练深度学习模型，以便准确地识别和分类木质制品的表面缺陷。
在模型训练阶段，我们将使用深度学习算法，如卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）。
这些算法可以自动学习图像中的特征，并将它们与相应的缺陷标签进行关联。
模型训练的关键是要提供足够多的训练样本，并且对模型进行适当的调参。
然后，我们将使用训练好的模型来进行缺陷检测。
对于每一个木质制品，我们将获取它的图像，并使用模型来预测是否存在缺陷。
如果存在缺陷，我们将及时停止生产，并将具体的缺陷信息反馈给工人，以便他们进行修复。
最后，为了评估方法的性能，我们将进行实地测试。
我们将选择一些实际的木质制品进行检测，并与传统的检测方法进行比较。
通过比较不同方法的准确度、速度和成本等指标，我们可以评估我们的方法的优势和潜力。
本研究的结果表明，基于人工智能技术的木质制品缺陷检测与质量控制方法具有较高的准确性和效率。
与传统的方法相比，它可以大大提高缺陷检测的精度，并减少人工成本。
然而，该方法的实际应用还需要进一步的研究和验证。
关键词：人工智能，木质制品，缺陷检测，质量控制，深度学习Abstract: With the rapid development of the wood market, the quality requirements for wooden products are getting higher and higher. However, traditional methods of defect detection and quality control have some difficulties and limitations. To address this issue, this study used artificial intelligence technology to develop a new method for defect detection and quality control of wooden products. This method combines machine vision and deep learning algorithms to accurately detect surface defects in wooden products and provide timely feedback to guide the production process.First, a large amount of image data of wooden products needs to be collected and annotated. These images will include different typesand degrees of defects, such as cracks, holes, scars, etc. The annotation process needs to be performed by professional personnel to ensure the accuracy and consistency of the annotations.Next, machine vision technology will be used to extract features from the images. Common features include color, texture, and shape, among others. These features will be used to train deep learning models to accurately identify and classify surface defects in wooden products.In the model training stage, deep learning algorithms such as Convolutional Neural Networks (CNN) or Recurrent Neural Networks (RNN) will be used. These algorithms can automatically learn the features in the images and associate them with the corresponding defect labels. The key to model training is to provide sufficient training samples and properly tune the model.Then, the trained model will be used for defect detection. For each wooden product, its image will be obtained, and the model will be used to predict whether there are defects. If defects are detected, production will be stopped in a timely manner, and the specific defect information will be provided to the workers for repair.Finally, to evaluate the performance of the method, field tests will be conducted. Some actual wooden products will be selected for detection and compared with traditional detection methods. By comparing the accuracy, speed, and cost of different methods, we can evaluate the advantages and potential of our method.The results of this study show that the defect detection and quality control method for wooden products based on artificial intelligence technology has high accuracy and efficiency. It can greatly improve the accuracy of defect detection and reduce labor costs compared to traditional methods. However, further research and validation are needed for the practical application of this method. Keywords: artificial intelligence, wooden products, defect detection, quality control, deep learning【第一章：引言】（约200字）在木质制品行业，质量问题一直是制约行业发展的主要因素之一。
一种基于灰度行程与Guass-Markov随机场的木材纹理分析方法的开题报告
一种基于灰度行程与Guass-Markov随机场的木材纹理分析方法的开题报告研究背景与意义随着木材应用领域的不断扩展，对木材纹理的研究也变得越来越重要。
木材纹理分析是指对木材表面纹理进行图像分析和处理，以获取其重要的特征参数，实现对木材质量的评估和分类。
目前，很多木材纹理分析方法都基于灰度共生矩阵（GLCM）和小波变换等技术，但这些方法在纹理复杂、噪声较大的情况下效果不佳。
本研究提出一种基于灰度行程与Guass-Markov随机场的木材纹理分析方法，旨在解决现有方法的不足，提高木材纹理分析的精度和效率。
具体来讲，该方法将利用灰度行程对木材纹理进行特征提取和分割，并采用Guass-Markov随机场模型对分割结果进行优化和修正，最终得到较为精确的纹理特征参数和纹理分割图像。
研究内容与技术路线1.灰度行程特征提取与纹理分割将木材纹理图像进行灰度处理，然后使用灰度行程算法提取纹理特征，并进行纹理分割。
灰度行程算法是一种有效的纹理分割算法，可以提取出图像中的纹理特征，并生成灰度级别与像素长度间的关系矩阵。
通过对该矩阵进行聚类，可以快速准确地对木材纹理进行分割。
2.Guass-Markov随机场优化采用Guass-Markov随机场模型对灰度行程算法的分割结果进行优化和修正。
Guass-Markov随机场是一种常用的图像分割算法，可以识别出图像中的区域，并对其进行标记和组织。
本研究将利用Guass-Markov随机场模型对纹理分割图像进行修正、提高其分割效果和准确率。
3.实验分析与评估实验将在多种不同类型、不同材质的木材样本上进行，包括橡木、白蜡木、胡桃木等，对本方法的特征提取、分割效果、精度、准确率等方面进行评估和分析。
预期成果1.开发一种基于灰度行程与Guass-Markov随机场的木材纹理分析方法，能够准确地提取和分割出木材纹理特征参数和纹理分割图像。
2.通过实验对本研究方法进行验证和分析，证明其在木材纹理分析方面的优越性和可行性。
木材表面缺陷图像识别的算法研究
木材表面缺陷图像识别的算法研究摘要随着木材加工业的集约化发展，木材产品的生产量持续大幅度增长。
在生产中，对木材表面加工质量高水平的苛求，尤其是一致性的要求，使得传统的人工检测方式已经难以胜任。
为此，本论文基于机器视觉理论对木材表面缺陷识别进行了深入研究。
结合数字图像处理技术和支持向量机模式识别技术，本论文研究了木材表面缺陷图像预处理、特征提取、模式识别问题，研究并改进了用于检测木材表面缺陷的定位和识别等图像处理算法。
图像的预处理是检测的第一步，它对图像缺陷特征的正确提取是非常关键的。
本文针对传统滤波算法在抑制噪声的同时，也会对图像的边缘及细节有比较大的损害，使图像的边沿及细节变模糊的问题，提出了加权有向平滑滤波算法。
并在图像分割上融合了几种分割方法，提出一种改进的基于双正交小波变换的多分辨率图像融合方法和基于融合技术的小波变换和形态学边缘检测算法，优化了分割效果，为后续特征提取打下了很好的基础。
对于木材缺陷的识别，本文从纹理特征（5个灰度共生矩阵参数）和颜色特征（4个颜色矩参数）两个角度来描述缺陷。
根据各参数分布情况，选择标准差较小的参数作为分类器输入特征向量；以及采用主分量分析法进行特征提取，降低纹理特征维数，消除模式特征之间的相关性，突出其差异性，满足识别层的输入要求。
并采用支持向量机分类器进行缺陷的模式识别，达到较高的识别率。
实验结果证明：根据木材表面缺陷图像的纹理特征和颜色特征，运用数字图像处理技术，来解决木材表面缺陷的分割和识别等问题，是行之有效的途径。
关键词：数字图像处理技术；图像分割；特征提取；支持向量机AbstractWith the development of wood industry, the manufacture of wood products is increasing significantly. The demand of a consistent high-quality surface wood product introduces automatic inspection that cannot be easily satisfied by traditional manual inspection. Based on the theory of computer vision, a research on defect distinguish of the wood surface is made in the paper.Image preprocess, feature extraction and pattern recognition of wood surface defect images are also studied by means of digital image processing technique and pattern recognition technology based on SVM(Support Vector Machines). Image processing algorithms are studied and improved to orientate and recognize wood surface defect.Image preprocess is the first step for detection, which is vital to the correct extraction of the defection feature. In the fact of a traditional filtering algorithm can substantially damage the edges and details of the image and blur the image’s edges and details, a weighted and directional smoothing algorithm is proposed in this paper. Merging several image segmentation method , a improved method of image fusion of multi-resolution analysis based on biorthogonal wavelet transform and a edge detection algorithm based on the fusion technology of wavelet transform and morphological edge detection are proposed in the paper. Thus segmentation result is optimized and laying the root for feature extraction of follow up.The defects are described from two aspects based on image characteristic, the texture features(five gray level co-occurrence matrix parameters) and color features （four color moment parameters）to identify the wood defects. According to the distribution of these parameters, the parameters which have small standard deviation are selected as the input eigenvector of the classifiers. And the features are extracted by the principal components analysis which can reduce the texture dimensions and eliminate the relevance between feature modes and highlight their difference to satisfy the input request of the recognition level. Using Support Vector Machines classifier to identify the defects, the correct rates of pattern recognition achieve better level.The experiment results show it is an effective way to solve the segmentation and identification of wood surface defects by texture features and color features of wood surface defect images according to the digital image processing technology,.Keyword：digital image processing technique；image segmentation；feature extraction；SVM (Support Vector Machines)目录第一章绪论 ................................................................................................................... - 1 -1.1 课题的研究背景和意义 ..................................................................................... - 1 -1.1.1 课题的研究背景...................................................................................... - 1 -1.1.2 课题的研究意义...................................................................................... - 1 -1.2 木材表面缺陷检测的研究现状及发展趋势........................................................ - 2 -1.2.1 木材缺陷的常用检测方法 ....................................................................... - 2 -1.2.2 国内外研究现状...................................................................................... - 3 -1.2.3 木材检测技术的发展与展望.................................................................... - 4 -1.3 木材表面缺陷特征及存在形式 .......................................................................... - 5 -1.3.1 木材缺陷种类.......................................................................................... - 5 -1.3.2 木材缺陷对木材质量的影响.................................................................... - 8 -1.4 课题的主要研究内容和创新.............................................................................. - 8 -第二章木材表面缺陷图像的增强预处理...................................................................... - 11 -2.1 图像增强概述.................................................................................................. - 11 -2.2 木材缺陷图像灰度变换 ................................................................................... - 12 -2.2.1 木材缺陷图像灰度化处理 ..................................................................... - 12 -2.2.2 木材缺陷图像灰度变换 ......................................................................... - 13 -2.3 木材缺陷图像平滑 .......................................................................................... - 16 -2.3.1 邻域平滑............................................................................................... - 16 -2.3.2 中值滤波............................................................................................... - 16 -2.3.3 加权有向平滑滤波 ................................................................................ - 17 -2.4 图像锐化 ......................................................................................................... - 21 -2.4.1微分算子................................................................................................ - 22 -2.4.2 Sobel算子.............................................................................................. - 23 -2.4.3拉普拉斯算子 ........................................................................................ - 24 -2.5 本章小结 ......................................................................................................... - 25 -第三章图像分割 .......................................................................................................... - 27 -3.1 基于区域的图像分割....................................................................................... - 27 -3.1.1 并行区域分割技术 ................................................................................ - 27 -3.1.2 串行区域分割技术 ................................................................................ - 29 -3.2基于边缘的图像分割........................................................................................ - 30 -3.2.1 梯度算子............................................................................................... - 31 -3.2.2 Canny边缘检测算子 .............................................................................. - 32 -3.2.3 几种边缘检测算子的比较 ..................................................................... - 33 -3.3 结合特定理论工具的分割技术 ........................................................................ - 33 -3.3.1 基于人工神经网络的分割技术 .............................................................. - 34 -3.3.2 基于小波分析和变换的分割技术 .......................................................... - 34 -3.3.3 基于数学形态学的分割技术.................................................................. - 37 -3.4 本章小结 ......................................................................................................... - 40 -第四章特征提取 .......................................................................................................... - 41 -4.1 纹理特征提取.................................................................................................. - 41 -4.1.1灰度共生矩阵 ........................................................................................ - 41 -4.1.2 Haralick特征 .......................................................................................... - 43 -4.2 色彩特征提取.................................................................................................. - 45 -4.2.1颜色直方图 ............................................................................................ - 46 -4.2.2 颜色矩 .................................................................................................. - 47 -4.3 主成分分析 ..................................................................................................... - 47 -4.3.1主成分分析的原理 ................................................................................. - 48 -4.3.2 主成分分析的基本步骤 ......................................................................... - 49 -4.4 基于主成分分析的算法实现 ........................................................................... - 50 -4.4.1 基于主成分分析的降维算法.................................................................. - 50 -4.4.2 基于主成分分析的降维结果.................................................................. - 51 -4.5 本章小结 ......................................................................................................... - 52 -第五章支持向量机的分类器设计 ................................................................................. - 54 -5.1分类器简介...................................................................................................... - 54 -5.2 SVM算法原理 .................................................................................................. - 54 -5.3 核函数的选择 ................................................................................................. - 57 -5.4 基于SVM的识别结果 ...................................................................................... - 57 -5.4.1 基于纹理特征的木材缺陷图像识别 ..................................................... - 58 -5.4.2 基于主成分分析法的综合纹理特征和颜色特征的木材缺陷图像识别 .. - 59 -5.4.3 三类木材缺陷识别结果 ....................................................................... - 60 -5.5 本章小结 ........................................................................................................ - 61 -第六章总结与展望 ...................................................................................................... - 63 -6.1 总结 ................................................................................................................ - 63 -6.2 展望 ................................................................................................................ - 63 -参考文献 ....................................................................................................................... - 65 -第一章绪论1.1 课题的研究背景和意义1.1.1 课题的研究背景我国是一个木材资源非常匮乏的国家，我国现有森林面积 1.33亿hm2，森林蓄积101.3m3，仅次于俄罗斯、巴西、加拿大、美国，居世界第五位。
基于灰度共生矩阵的木材表面缺陷图像的纹理分割方法
口内 ４个灰度共生矩阵参数 ， 取平均值作为窗 口中心 点纹理特 征参数 。窗 口重叠历遍 整个图像 ， 图像尺 寸为 ５ ２×５２ 去除 １ １， 边缘像素 ， 幅图像共 提取 ２８ Ｏ １ 个特征参数。 每 ４ Ｏ ４× １ 以图 １ 例 ， 为 经预处理后 ， 坐标位置 为 （ ， ） 取 ８ ８ 的像 素点 （ 即可获得灰度共生矩阵参数 的第 一点 ） 计算在其 邻域 范围 ， 为 １ ５窗口内 ４个 方 向上 的灰 度共 生矩阵 及其 １ 个 ５×１ １ 参数 。图 １ 经预处理后原灰度级量化至 ３ ２级 ， Ｌ＝３ ， ２ 所取 窗 口内各像 素点 的灰 度值可用矩阵表示。
适于描述木材纹理的灰度共生矩阵构造方法研究
第 ６期
维普资讯
固目
令 ｘ ’ 别为 ｗ． 、 分 ｘ‘ 类及 ｗｉ 中 的 Ｄ维 特征 向 类 量 ， ｘ ｘｊ 为这两个 向量问 的距 离 ， Ｑ（ ， ‘） 】 则各 类特征 向 量 问的平均距离为 ：
为 Ｐ即 ： ，
Ｄ ＞ ，ｘ ０ 则称 ｅ０Ｄ ｌ ， ＞
纹理是木材 的 自然属性 ，木材纹理具有 精细复 杂 的结构 ， 很难用 明确 的数学解 析式 表达 ， 木材 纹理 的描
述分析方法是木材 物理学与 木质环境学 的重 要研究课
图像的灰度矩 阵反映 的是 图像视觉信息 ，而灰度
共生矩 阵反映 的则是 图像灰度关 于方 向 、 相邻 间隔 、 变
：
式 中 Ｃ ｎ （ ， 是 两个 变量 的协 方差 ， ｅ Ｄ ｏｖ ｓ ） Ｄ 、 分别 是 变量 ｓ 和 的方差。 通 过大量样本总结得 出 ，木材纹理主要组成成 分
题。随着计算机技术 的飞速发展 ， 国内外许多学者都将 图像 处理技术 引入 木材学领域 ，为解决这一难 题提供 了新的思路 。而灰度 共生矩 阵是 图像处理 中描述纹理 的重要方法之一 ，本 文探讨 了适 于描述木材 纹理的灰 度共生矩阵的构造 方法及特征参数 的选择方法 。
１ 灰 度 共 生 矩 阵
ｘ Ｄｅ Ｄ Ｉ ／ ｘ ￣
为ｓ 与 的相关 系数 ， 记
（）１∑ ＝ ∑
１ ＝Ｉ
ｎｉ ｎｉ ｋ＝Ｉ ） ）（
ｐ ：
Ｘ Ｄ￣ Ｄ Ｉ ／ ， ｒ ￣
（ ４）
式中 ｃ 为类别 数 ， ｗｊ 中样本 数 ，ｊ ｗ 中样 ｎ为 类 ｎ为 类 本数 ， Ｐ 是相应类别检验概率 。 ，．
ＸＵＥ Ｊ － ｇ Ｆ ｕ ￣ｎ ， ＡＮ ｎ － ｎ Ｓ ｎ Ｄｏ ｇ ｍｉｇ， ＵＩＸｉ
基于机器学习的木材缺陷检测算法研究
基于机器学习的木材缺陷检测算法研究在木材生产过程中，有时候会出现一些木材表面或内部的缺陷，如裂纹、节疤、腐朽等等，这些缺陷不仅会影响木材的美观度，还会影响木材的使用性能。
因此，如何及早发现木材中的缺陷就成为了木材加工企业亟待解决的问题。
现有的木材缺陷检测方法通常依赖人工检验，但是这种方法费时费力，且误差较大。
基于机器学习的自动化缺陷检测算法则成为了一种备受关注的解决方案。
一、机器学习与木材缺陷检测机器学习是一种人工智能的应用，其核心思想是通过让机器学习数据，以便于进行后续的自主分类、判断、预测等任务。
木材缺陷检测算法则是通过机器学习的方法，将大量的木材图像数据输入到算法中进行学习，然后自动识别和定位木材缺陷区域，从而替代人工完成这一任务。
通常，基于机器学习的木材缺陷检测算法主要分为以下几个步骤：1. 数据采集：采集大量的木材样本图像，并将其按照缺陷类型进行分类和标注。
2. 图像预处理：对于采集到的木材图像进行预处理，如去除噪声、增强对比度等操作，以提高后续算法的准确性。
3. 特征提取：从预处理后的木材图像中提取特征，如颜色、纹理、几何形状等，以用于后续的分类和识别任务。
4. 模型训练：利用提取得到的特征数据，训练机器学习模型，如决策树、支持向量机、卷积神经网络等，从而让模型学习如何正确分类和定位木材缺陷。
5. 缺陷检测：将待检测的木材图像输入到训练好的模型中，自动识别和定位出木材缺陷区域。
二、算法研究进展目前，国内外研究人员已经在木材缺陷检测算法上做了很多有意义的尝试。
下面我们就从颜色、纹理、几何形状等角度，分别介绍一下当前一些主流的木材缺陷检测算法。
1. 基于颜色的算法基于颜色的算法是一种简单而有效的缺陷检测算法。
这种算法是通过对比木材缺陷区域和正常区域在像素颜色空间上的差异，来判断某一区域是否为缺陷区域。
当缺陷造成的颜色变化越显著，算法的准确度就越高。
但基于颜色的算法效果有一定局限性，对于颜色较为相似的缺陷区域，算法的准确度会受到很大影响，同时这种算法也不适用于检测黑白木材等不具有颜色的木材。
基于空间灰度共生矩阵木材纹理分类识别的研究
ｉ ａｅ ｔａ ｙｔｍ ｓｆａ ｂｅ ｉ ｅ ｉ ｅ ｏ ｎ ｔ ｎ ｏ ｏ ． ｄｃ ｔ ｈ ｔ ｅ ｓｓｅ ｗａ ｅ ｉｌ ｎ ｔｅ ｓ ｌ ｔ ｎ ａ ｄ ｒｃ ｇ ｉｏ ｆ ｏ ｄ ｄ ｈ ｔ ｓ ｈ ｅｃ ｏ ｎ ｉ ｗ
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文献标识码 ：Ａ
文章 编号 ：１０ 一（５ （０７ １ ０２— ５ ０ １ Ｘ Ｘ ２０ ）０ —０ ３ ０ ）
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第２ ３卷 第 １ 期 ２Βιβλιοθήκη ０７年 １ 月 森林
工
程
Ｖ １ ３ ｏ１ ｏ ． Ｎ ． ２
Ｆ Ｅ Ｔ Ｅ Ｉ Ｅ ＲＩ Ｇ ０Ｒ Ｓ ＮＧ Ｎ Ｅ Ｎ
Ｊ ｎ ，２ ０ ａ ． ０７
基 于 空 间灰 度 共 生矩 阵木材 纹 理 分 类 识别 的研 究
ｄ ｆ ｍ Ｌ Ｍ Ｔ ｅ ，ｆａｕ ｅｓ ｅ ｔ ｎ ｏ ｔ ａ ａ ｔｒ ｗ ｓｄ ｎ ａ ｅ ｎｔ ｏｒｌｔ ｎａ ａｙ ｉ Ｔ ａａ ｔｒ ｙ ｔ ｏ ｅ ｏ ｔｅ Ｇ Ｃ ． ｈ ｎ ｅ ｔｒ ｌｃ ｏ ｆ ｅｐ ｒｍｅｅ ａ ｏ ｅｂ ｓ ｄ ｏ ｅ ｃ ｒｅａ ｏ ｎ ｌｓ ． ｅｐ ｘｍｅｅ ｓ ｍ ｆ ｒ ｈ ｅ ｉ ｈ ｓ ｈ ｉ ｓ ｈ ｓ ｅ ｗ ｏ ｘｕｅ Ｗ ｕｌ ｐ ｈ ｃ ｏ ｌ ｉ ｃ ｙｃ ｒｅ ｐ ｎ ｅ ｕ ｎ ｓｎ ｅ ．Ｆｎ ｌ ，ｔｅｗ ｏ ａ ｌｓｗ ｒ ｌ ｔ ｎ ・ ｏ ｄ ｔ ｔｒ ａ ｂ ｉ ｕ ，ｗ ｉｈ ｃ ｕｄｄｒ ｔ ｏｒｓ ｏ ｄ ｔ ｈ ｍａ ｓ ｓ ｉａｌ ｈ ｏ ｄ ｓｍｐｅ ｅ ｓ ｅ ｅ ａ ｄ Ｉ ｅ ｓ ｄ ｅｌ ｄ ｏ ｅ ｙ ｅｅｃ ｄ Ⅸ：
木材表面缺陷的人工智能研究——评《木材表面缺陷的模式识别方法》
新书推介木材表面缺陷的人工智能研究——评《木材表面缺陷的模式识别方法》吴婷（中原工学院，郑州 450007）木材、水泥、钢材和塑料是当今四大基础建筑材料，其中木材是唯一可再生资源，广泛应用于家具、装修、建筑等领域。
随着对木制品需求量和品质需求的不断攀升，我国木材加工装备自动化程度及加工精度偏低、锯切工艺不够合理等弊端也逐渐显现，这些是导致木材原料利用效率及生产效率较低的重要因素。
提高木材利用率，充分利用有限的森林资源，是我国林业科技人员的重要课题。
木材材质缺陷是降低木材制品价值的主要因素之一，尤其是木材表面结疤、虫眼、裂纹等缺陷，不仅影响产品外观，还会降低木材强度。
因此，木材缺陷识别是木材加工的关键工序之一，实现木材缺陷的自动识别与定位，是提高木材利用效率的重要前提。
有鉴于此，科学出版社出版发行了《木材表面缺陷的模式识别方法》，为木材表面缺陷识别，提供了人工智能的解决方案。
该书着重介绍了采用图像处理与模式识别方法，及木材表面缺陷识别的理论和技术，共9章。
包括：绪论，木材表面缺陷图像识别系统，木材表面缺陷的常规分割方法及其改进，基于分形理论的木材表面缺陷分割，木材表面纹理的灰度共生矩阵参数，木材纹理的模式识别方法，基于纹理特征的木材表面缺陷分割，木材表面缺陷的识别，木材表面缺陷识别实验软件系统。
木材缺陷种类繁多，木材表面形态、颜色各有差异，纹理多样，可导致噪声点较多，增加了缺陷识别的难度。
目前，我国在木材加工生产过程中的木材缺陷识别，主要是依靠人工目测进行。
由于操作人员经验不同，易造成识别结果差异，且作业强度大、时间长，容易造成视觉疲劳，影响最终识别精度。
随着木材加工生产不断向柔性化及智能化方向发展，木工机械数控技术水平也逐步提高。
同时，超声波检测、X射线检测、红外检测等光电检测技术的迅猛发展及普遍应用，使木材缺陷识别的自动化程度亦迅速提高。
加上信息化发展阶段计算机技术的飞速发展，计算机的视觉技术、深度学习、人工智能等功能，使得图像处理与模式识别技术在木材缺陷识别领域得以应用。
基于灰度梯度共生矩阵和SVDD的织物疵点检测
基于灰度梯度共生矩阵和SVDD的织物疵点检测作者：王孟涛李岳阳杜帅蒋高明罗海驰来源：《丝绸》2018年第12期摘要：織物疵点检测是现代纺织工业产品质量控制中的关键环节之一，对保证纺织品质量具有重要的现实意义。
文章基于此提出一种灰度梯度共生矩阵（GGCM）和单分类器（SVDD）结合的检测方法。
该方法首先对织物原图像采用自适应中值滤波、同态滤波进行预处理，以消除图像上的光照不匀和噪声等影响，然后利用灰度梯度共生矩阵对预处理后的图像提取15个特征值并组成特征向量，经归一化后送入到单分类器SVDD中训练和测试。
实验结果表明：使用此方法进行疵点检测，检验正确率达97%，漏检率为4.5%和误检率为1.4%，具有很好的检测效果。
关键词：疵点检测;SVDD;GGCM;自适应中值滤波;同态滤波Fabric defect detection based on graylevel gradient cooccurrence matrix and SVDDWANG Mengtao， LI Yueyang， DU Shuai， JIANG Gaoming， LUO Haichi（Engineering Research Center for Knitting Technology Ministry of Education， Jiangnan University， Wuxi 214122， China）Abstract： Fabric defect detection is one of the key links in the quality control of modern textile industry products， and has important practical significance for ensuring the quality of textiles. Based on this， a detection method combining graylevel gradient cooccurrence matrix （GGCM） and single classifier （SVDD） is proposed in this paper. In the method， firstly， adaptive median filtering and homomorphic filtering were used to preprocess the original fabric image to eliminate the impacts of illumination unevenness and noise on the image， and then GGCM was used to extract 15 eigenvalues from the images after preprocessing. The eigenvalues were then combined to form a feature vector which was normalized and sent to the single classifier SVDD for training and testing. The experimental results showed that： with this method for defect detection， the test accuracy rate could reach 97%， and the missed detection rate and the false detection rate were 4.5% and 1.4%，respectively. Thus， the proposed method has a very good detection effect.Key words： defect detection; support vector domain description; graylevel gradient cooccurrence matrix; adaptive median filtering; homomorphic filtering近十年来，先进的计算机和人工智能技术为纺织企业注入了新的活力，基于机器视觉的织物疵点自动检测是众多学者研究的热点之一。
木材识别技术研究综述
第1期（总第373期）2021年1月No.1 JAN文章编号：1673-887X(2021)01-0125-04木材识别技术研究综述程昱之，钟丽辉，孙永科（西南林业大学，云南昆明650224）摘要在查阅大量文献的基础上，介绍了在木材识别方面的背景和各种木材识别方法及其优缺点，包括传统木材识别、基于数据库的木材检索识别、木材图像识别技术、近红外光谱技术、气质联用技术和DNA法的木材识别方法。
关键词木材识别；方法；识别技术中图分类号S781.1文献标志码A doi:10.3969/j.issn.1673-887X.2021.01.054Review of Wood Identification TechnologyCheng Yuzhi,Zhong Lihui,Sun Yongke(Southwest Forestry University,Kunming650224,Yunnan,China)Abstract：On the basis of consulting a large number of documents,this article introduces the background of wood recognition and various wood recognition methods and their advantages and disadvantages,including traditional wood recognition,database-based wood retrieval and recognition,wood image recognition technology,near infrared spectroscopy technology,GC-MS and DNA meth‐od for wood identification.Key words：wood identification,method,recognition technology1木材识别的背景木材识别在木材进出口贸易、考古木材、珍贵木材鉴定和植物分类等方面都发挥着关键作用。
基于机器学习的木材病虫害识别技术研究
基于机器学习的木材病虫害识别技术研究近年来，随着机器学习技术的不断发展和应用，基于机器学习的木材病虫害识别技术也逐渐被广泛关注和研究。
该技术可以通过对大量的木材病虫害图像数据进行训练，并利用机器学习算法从中学习识别模式和特征，最终实现对木材病虫害的自动识别、分类和检测。
一、机器学习技术在木材病虫害识别中的应用机器学习技术是一种通过对大量数据进行学习和分析，从中自动学习模式和特征，并利用这些模式和特征完成预测和分类的方法。
在木材病虫害识别方面，机器学习可以通过对数百张木材病虫害图像进行处理和分析，从中学习识别和分类的模式和特征，实现对木材病虫害的识别和分类。
目前，机器学习技术在木材病虫害识别中的应用已经取得了很多进展。
其中比较常见的方法包括基于支持向量机（Support Vector Machine，SVM）和卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）的木材病虫害识别方法。
基于SVM的木材病虫害识别方法，主要是利用线性或非线性分类器将不同类型的木材病虫害进行分类和识别。
该方法的主要优点是具有较高的分类精度和较强的鲁棒性。
但是，对于复杂的木材图像，该方法的识别精度还有待提高。
而基于CNN的木材病虫害识别方法，通过对图像进行卷积和池化操作，从中学习到图像的特征和模式，实现了对木材病虫害的自动识别和分类。
该方法的主要优点是具有较高的识别精度和较好的自适应能力，但是需要较大的训练数据和计算资源支持。
二、影响机器学习技术在木材病虫害识别中的因素尽管机器学习技术在木材病虫害识别中表现出较高的精度和效率，但是由于木材的生态环境、生长地域以及生长周期等因素的影响，木材病虫害的形态和类型也非常复杂和多样化。
因此，影响机器学习技术在木材病虫害识别中的因素主要包括以下几个方面：1. 训练数据的质量和数量机器学习技术需要大量的数据进行训练和学习，并从中挖掘出识别和分类的模式和特征。
因此，训练数据的质量和数量是影响机器学习技术在木材病虫害识别中效果的重要因素。
基于改进的Affinity Propagation聚类的木材缺陷识别
基于改进的Affinity Propagation聚类的木材缺陷识别吴东洋;业宁;徐波;尹佟明
【期刊名称】《工程数学学报》
【年(卷),期】2012(029)004
【摘要】本文提出了一种基于快速Affinity Propagation聚类算法的木材缺陷识别方法.通过提取木材图像的颜色矩特征,建立样本特征集X,以平均平方残基为阈值降低样本特征集X及距离矩阵S的维数,自动识别木材缺陷位置并标记.实验表明,该方法的识别速度较传统的AP算法有明显提高,平均识别时间约为0.557s,平均识别查准率约为70.5％,平均识别查全率约为95.6％.
【总页数】7页(P600-606)
【作者】吴东洋;业宁;徐波;尹佟明
【作者单位】南京林业大学信息技术学院,南京210037;南京林业大学信息技术学院,南京210037;南京林业大学网络中心,南京210037;南京林业大学森林资源和环境学院,南京210037
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.基于改进K-means聚类的木材缺陷彩色图像分割算法研究 [J], 谢永华;陈庆为;梁娇娇
2.基于Affinity propagation和K-means算法的电力大用户细分方法分析 [J],
魏小曼;余昆;陈星莺;颜拥;张爽;景伟强
3.基于灰度共生矩阵和聚类方法的木材缺陷识别 [J], 吴东洋;业宁;苏小青
4.基于Affinity Propagation 聚类方法的图像检索技术在数字图书馆中的应用 [J], 万洁
5.基于颜色矩的木材缺陷聚类识别 [J], 吴东洋;业宁;沈丽容;张倩倩;赖正文
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基于多特征提取和选择的木材分类与识别
基于多特征提取和选择的木材分类与识别晁晓菲;樊李行;蔡骋;何东健【期刊名称】《现代农业科技》【年(卷),期】2018(000)018【摘要】木材与人们的生活息息相关,不同品种木材的用途各不相同.如何快速并正确地识别不同种类的木材是目前亟须解决的问题.纹理是木材表面重要的天然属性,也是区分木材的重要依据,因而如何准确地提取木材的纹理特征是本文研究的重点.本文设计了一种木材自动识别系统,其基本工作流程如下:首先,使用K-means聚类算法,根据图像的纹理采用SPPD(导管分布的统计特性)及BGLAM(基本灰度级氛围矩阵)特征对木材进行预分类,实现对木材数据库的降维,为提高识别效率做好准备;其次,使用GA(遗传算法)挑选出对木材纹理具有较强区分度的LBP(局部二值模式)特征;最后,用KNN(K最近邻)分类器根据挑选出的LBP特征对木材图像进行最终的分类识别.试验结果表明,木材样本类别个数为20时,识别率较高,可以达到98.13％以上;当木材样本类别个数增加为30时,识别率也在95％以上.【总页数】3页(P118-120)【作者】晁晓菲;樊李行;蔡骋;何东健【作者单位】西北农林科技大学机械与电子工程学院,陕西杨凌 712100;西北农林科技大学信息工程学院;农业部农业物联网重点实验室;陕西省农业信息感知与智能服务重点实验室;西北农林科技大学信息工程学院;西北农林科技大学信息工程学院;西北农林科技大学机械与电子工程学院,陕西杨凌 712100;农业部农业物联网重点实验室;陕西省农业信息感知与智能服务重点实验室【正文语种】中文【中图分类】S758【相关文献】1.基于多特征提取和SVM分类的手势识别 [J], 刘小建;张元2.基于多特征提取和SVM分类器的纹理图像分类 [J], 唐银凤;黄志明;黄荣娟;姜佳欣;卢昕3.基于多特征提取和SVM分类器的木材显微识别 [J], 吴啸天4.基于多特征融合的零件分类与姿态识别 [J], 陈宪帅;吴自然;闫俊涛;吴桂初;郭天慧5.新媒体时代数字图像技术在木材科学中的应用——评《基于计算机数字图像处理技术木材表面纹理特征提取和分类识别方法》 [J], 万才超因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于灰度共生矩阵和分层聚类的刨花板表面图像缺陷提取方法
基于灰度共生矩阵和分层聚类的刨花板表面图像缺陷提取方法郭慧;王霄;刘传泽;周玉成【期刊名称】《林业科学》【年(卷),期】2018(054)011【摘要】[目的]提出一种基于灰度共生矩阵和分层聚类的刨花板表面图像缺陷提取方法,根据缺陷部分与正常部分纹理特征不同,利用分层聚类算法将缺陷分离出来,以解决板面缺陷检测系统中刨花板表面纹理导致缺陷提取不准确的问题.[方法]将刨花板表面灰度图像划分成若干个窗口,使用灰度共生矩阵的统计特征参数对各窗口纹理进行表征,通过分层聚类算法将纹理特征不同区域区分开.首先确定灰度共生矩阵构造因子的取值,包括窗口大小、灰度级、方向和步长,构建出各个窗口的灰度共生矩阵;使用Fisher准则和线性相关性对灰度共生矩阵14个统计特征参数的表征能力进行度量,选取出分类能力强且相关性低的特征构成特征向量,所有窗口的特征向量构成样本集.然后运用BIRCH分层聚类算法对样本集进行聚类,为使聚类结果更准确,同时加快计算速度,提出一种优化策略,绘制样本集均值和统计直方图,将其波峰数量作为理想的类别数量,当聚类产生的类别数量大于理想类别数量时,将聚类结果中距离近的簇合并,解决聚类精度过高而导致的过分割问题.最后根据聚类结果,对原图像中各窗口进行标记,提取出缺陷区域.[结果]选择大小为512像素×512像素,带有杂物、油污、胶斑、大刨花和松软5种类型缺陷的刨花板表面图像,使用本研究方法能够准确将缺陷区域提取出来,精确度达92.2％,召回率达91.8％.[结论]基于灰度共生矩阵和分层聚类的刨花板表面图像缺陷提取方法,可解决因刨花板表面纹理导致缺陷提取不准确的问题,为机器视觉板面缺陷检测系统的缺陷度量和识别提供良好支撑.【总页数】10页(P111-120)【作者】郭慧;王霄;刘传泽;周玉成【作者单位】中国林业科学研究院木材工业研究所北京100091;中国林业科学研究院木材工业研究所北京100091;山东建筑大学信息与电气工程学院济南250101;中国林业科学研究院木材工业研究所北京100091;山东建筑大学信息与电气工程学院济南250101【正文语种】中文【中图分类】TP391.4;S784【相关文献】1.基于灰度共生矩阵的木材表面缺陷图像的纹理分割方法 [J], 白雪冰;王科俊;邹丽晖2.基于图像融合的木板表面缺陷特征提取方法研究 [J], 肖宾杰;殳伟群3.基于灰度共生矩阵和聚类方法的木材缺陷识别 [J], 吴东洋;业宁;苏小青4.基于彩色图像的梨表面缺陷提取方法 [J], 张家蓬;李言照;赵京胜5.基于小波和灰度共生矩阵的带钢表面缺陷识别 [J], 单东日; 童灿; 乃学尚; 高立营; 王玉伟因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
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灰度共生矩阵反映的是图像灰度关于方向、相 邻间隔、变化幅度的综合信息。通过灰度共生矩阵 可以分析图像的局部模式和排列规则等，但一般并 不直接应用得到的共生矩阵，而是在其基础上获取 二次统计量。在获取灰度共生矩阵的特征参数之 前，先作正规化处理。
如果定义像素点对的间隔距离参数为ｄ，像素 点对的方向角度参数为目，口与ｚ轴平行时值取０， 绕逆时针旋转为正方向。统计纹理图像中在口方 向上相隔ｄ像素距离的一对像素分别具有灰度层ｉ 和歹的出现概率Ｐ（ｉ，Ｊ，ｄ，护），生成灰度共生矩阵Ｃ （ｄ，口），记为：Ｃ（ｄ，ｐ）一ＦＰ（ｉ，歹，ｄ，臼）］。令：Ｐ（ｉ，Ｊ， ｄ，口）＝尸（ｉ，Ｊ，ｄ，口）／Ｒ，其中，Ｒ是正规化常数，是灰 度共生矩阵中全部元素之和。
—０．５３—０．４３—０．９７ ０．０７３ ０．３３４ ０．９７５ ０．６２８ ０．９７９ ０．０１８ ０．５５４—０．６
Ｃ
０．９３５—０．９２一Ｏ．５３ １
０．７８９ ０．５９６ ０．６１７一Ｏ．２９—０．５６—０．９６—０．６２ ０．６７５一Ｏ．８１ ０．６５
ＭＰ
０．９５１一Ｏ．８５—０．４３ ０．７８９ １
ｔｒｏｐｙ）、ＳＯＥ（ＳｕｍｏｆＥｎｔｒｏｐｙ）、ＳＯＣ（Ｓｈａｄｏｗｏｆ～ Ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ）、ＰＯＣ（ＰｒｏｍｉｎｅｎｅｅｅｏｆＣｌｕｓｔｅｒｉｎｇ）、ＭＰ （Ｍａｘｉｍａｌｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ）。 ２．４生成步长ｄ对特征参数的影响
生成步长ｄ决定了灰度矩阵的两个采样像素 点间的距离，ｄ取值不同会对灰度矩阵有很大的影 响。对纹理比较细的来说，如果ｄ与纹理基元的幅 度大小差不多，此时灰度共生矩阵中大数值元素的 分布将较为均匀。对纹理基元较大的粗纹理来说， 如果ｄ与纹理基元的幅度相比较小，那么生成步长 ｄ两端灰度相近可能性就大，此时灰度共生矩阵中 的大数值元素集中在矩阵对角线附近。因此，需要 针对不同的研究对象选择合适的生成步长ｄ，本实 验中，生成步长ｄ取１。 ２．５ 图像灰度级Ｎｇ对特征参数的影响
（１），得出灰度共生矩阵１４个特征参数间的相关性
矩阵，如表２所示。
万方数据
４０
吴东洋等：基于灰度共生矩阵和聚类方法的木材缺陷识别
第３８卷
图像名Ｅ
Ｈ
Ｉ
表１ １１幅图像的特征参数
Ｃ
ＭＰ ＩＤＭ ＳＯＡ Ｓ（℃
ＶＯＤ
ＳＯＥ
ＤＯＥ
ＶＡＲ ＳＯＶ
Ｐ（℃
表２图像特征参数间的相关矩阵
相关系数Ｅ
Ｈ
Ｉ
Ｃ
ＭＰ
ＩＤＭ ＳＯＡ ＳＯＣ ＶＯＤ ＳＯＥ ＤＯＥ ＶＡＲ ＳＯＶ ＰＯＣ
关键词灰度共生矩阵；ｋ－ｍｅａｎｓ；Ａｆｆｉｎｉｔｙ Ｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ聚类 中图分类号ＴＰ３０ｌ
Ｗｏｏｄ Ｄｅｆｅｃｔ Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ Ｂａｓｅｄ ｏｎ ＧＬＣＭ ａｎｄ Ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ
Ｗｕ Ｄｏｎｇｙａｎ９１’Ｙｅ ＮｉｎｇＩ’Ｓｕ Ｘｉａｏｑｉｎｇ‘２’ （Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｎａｎｊｉｎｇ Ｆｏｒｅｓｔｒｙ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ”，Ｎａｎｊｉｎｇ ２１００３７） （Ｔｈｅ Ｒｅｄ Ｓｐｅｃｉａｌ Ｂｒａｎｃｈ ｏｆ Ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌ Ｂａｎｋ，Ｈａｉｎａｎ Ｐｒｏｖｉｎｃｅｚ’，Ｗａｎｎｉｎｇ ５７１５００）
Ｍｅｔｈｏｄ）和基于网格的方法（Ｇｒｉｄ－ｂａｓｅｄ Ｍｅｔｈｏｄ）和基 于模型的方法（Ｍｏｄｅｌ－ｂａｓｅｄ Ｍｅｔｈｏｄ）。目前普遍认为
不存在某种方法适合解决所有的聚类问题。 ２．２灰度共生矩阵
在上世纪７０年代初期，Ｈａｒａｌｉｃｋ［３￣４３等人提出
·收稿日期：２０１０年６月１４日，修回日期：２０１０年８月１６日 基金项目：国家自然基金（编号：６０５７３０２４）；江苏省自然基金项目（编号：ＢＫ２００９３９３）资助。 作者简介：吴东洋，女，讲师，研究方向：数据挖掘。
２ 背景
２．１聚类方法 聚类是数据挖掘、模式识别等领域最为常用的
技术之一。聚类［幻算法是根据特征向量间的“相
似”程度来完成对力维特征向量分组。在机器学习 领域，聚类属于无监督学习方法，不需要事先对已 知样本分类进行标记，而是根据特征向量间的“相 似”程度自动划分类别。
传统的聚类分析方法可以分为以下几类［２］：基于 层次化的方法（Ｈｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌ Ｍｅｔｈｏｄ）、基于划分式方法 （Ｐａｒｔｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｍｅｔｈｏｄ）、基于密度方法（Ｄｅｓｉｔｙ－ｂａｓｅｄ
Ｋｅｙ Ｗｏｒｄｓ ＧＬＣＭ，Ｋ－ｍｅａｎｓ，Ａｆｆｉｎｉｔｙ Ｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ ＣＩ籀ｓ Ｎｔｍｌｌ确ｒ ＴＰ３０１
１ 引言
在木材加工产业中，木材缺陷的检测对木材材 质评定、质量控制及产品分等均具有重要意义，在 实际生产中，木材中的缺陷需要加以剔除。本文采 用聚类方法和ＧＬＣＭ的特征提取技术，对木材图 像数据自动识别并准确标记缺陷位置，实验取得了 较好的识别效果。
Ｅ
ｌ
—Ｏ．９５一Ｏ．５５ ０．９３５ ０．９５１ ０．６０５ ０．６９３一Ｏ．０２一Ｏ．５９—０．９７—０．５８ ０．７４３—０．７１ ０．５３９
Ｈ
—０．９５ １
０．７４３—０．９２一Ｏ．８５—０．８１一Ｏ．５ ０．１６７ ０．７８１ ０．９７９ ０．７８３一Ｏ．５６ ０．８１５一Ｏ．７２
Ｉ
～Ｏ．５５ ０．７４３ １
０．５３９一Ｏ．７２—０．６ ０．６５ ０．３４７ ０．７４１ ０．１１６一Ｏ．５２—０．６５—０．６５一Ｏ．７ ０．１３８一Ｏ．９２ １
总第２５３期 ２０１０年第１１期
计算机与数字丁程 Ｃｏｍｐｕｔｅｒ＆Ｄｉｇｉｔａｌ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ
Ｖ０１．３８ Ｎｏ．１１ ３８
基于灰度共生矩阵和聚类方法的木材缺陷识别＋
吴东洋＂ 业宁” 苏小青动 （南京林业大学信息技术学院＂ 南京２１００３７）（海南省万宁市农业银行红专支行２’ 万宁５７１５００）
图像灰度级Ｎｇ越大，图像就越清晰，越能真 实反映图像样本本身。但是灰度级越大，会导致灰 度共生矩阵维数增大，加大运算量。如对其进行灰
度级压缩，会导致灰度级分布于更狭窄的范围内， 不利于样本特征的获取及其分类。但是有时为了 满足实际需要，必须要对灰度级进行压缩。因此， 本实验从此角度出发对图像灰度级Ｎｇ的灰度级 别取为１６级。 ２．６相关系数
万方数据
２０１０年第１１期
计算机与数字工程
了纹理特征的共生矩阵表示。灰度共生矩阵是建立 在估计图像的二阶组合条件概率密度函数的基础 上，通过计算图像中有某种位置关系的两点灰度之 间的相关性，来反映图像在方向、间隔、变化幅度及 快慢上的综合信息，是分析纹理特性有效的方法。 ２．３灰度共生矩阵的特征参数
限制在需要的一定范围内，为后面数据的处理提供
方便和保证程序运行时的收敛加快。对于后续的
特征提取工作非常重要，归一化的精度和效果直接
影响了特征提取的准确性。归一化方法如下：
Ｐ（：，：，咒）一Ｐ（：，：，咒）／Ｎ 其中咒＝１，－．４，
Ｎ＝砭Ｐ（：，：，，ｚ）
（３）
３．２基于ＧＩ￡Ｍ的纹理特征提取
我们截取其中１１幅具有代表性的图像，图像
摘要文章提出了一种新的基于灰度共生矩阵的木材纹理特征提取和聚类分析的木材缺陷识别方法。该方法基于 灰度共生矩阵，提取５个具有代表性的纹理特征：能量（Ｅ），惯性矩（Ｉ），均值和（ＳＯＡ），聚类阴影（ＳＯＣ），方差和（ＳＯＶ），实现 数据降维，对产生的特征数据集分别利用ｋ－ｍｅａｎｓ算法及ＡＰ算法进行聚类，自动找出并正确标识木材表面缺陷位置，并对 比分析不同木材表面缺陷类型识别效率。实验结果表明，该方法能快速有效地进行木材表面缺陷自动识别。
一Ｏ
０．６５５一Ｏ．７
０．７４３一Ｏ．５６ ０．０１８ ０．６７５ ０．７６８ ０．０６１ ０．９９５ ０．３０６一Ｏ．１一Ｏ．６ｌ—Ｏ
１
一Ｏ．４１ ０．１３８
一Ｏ．７１ ０．８１６ ０．５５４—０．８ｌ一０．５１—０．７２一Ｏ．３８ ０．４５７ ０．６３７ ０．７９１ ｏ－６５５—０．４１ ｉ
一０．９２
０．６５７ ０．９５５一Ｏ．１ ０．６３７—０．６５
ＳｏＥ
一Ｏ．９７ ０．９７９ ０．６２８一Ｏ．９６一Ｏ．８８一Ｏ．７一Ｏ．５５ ０．１６ ０．６５７ １
０．６８７—０．６１ ０．７９１ 一Ｏ．６５
ＤＯＥ ＶＡＲ ＳＯＶ ＰｏＣ
—０．５８ ０．７８３ ０．９７９一Ｏ．６２—０．４２一Ｏ．９７ ０．０５７ ０．４５７ ０．９５５ ０．６８７ １
Ａｂｓｔｒｍｖｔ Ａ ｎｅｗ ｍｅｔｈｏｄ ｂａｓｅｄ ｏｎ ＧＬＣＭ ａｎｄ Ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｆｏｒ ｗｏｏｄ ｄｅｆｅｃｔ ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｗａｓ ａｎａｌｙｚｅｄ．Ｔｈｅ ｍｅｔｈｏｄ ｉｓ ｂａｓｅｄ ｏｎ ＧＬＣＭ，ｅｘｔｒａｃｔｉｎｇ ｔｈｅ ｆｉｖｅ ｗｏｏｄ ｉｍａｇｅ ｔｅｘｔｕｒｅ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ Ｅ，Ｉ，ＳＯＡ，ＳＯＣ ａｎｄ ＳＯＶ，ｄｅｃｒｅａｓｉｎｇ ｔｈｅ
０．３３８—０．０６—０．５５ ０．０５７ ０．９９５一Ｏ．３８ ０．１１６
ＳＯＣ
—０．０２ ０．１６７ ０．３３４一Ｏ．２９ ０．２４１一Ｏ．３３ ０．３３８ １
０．２６４ ０．１６
０．４５７ ０．３０６ ０．４５７一Ｏ．５２
ＶｏＤ
—０．５９ ０．７８１ ０．９７５—０．５６一Ｏ．４８一Ｏ．９８一Ｏ．０６ ０．２６４ １