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申请/专利权人：南通致远新能源科技有限公司
摘要：本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及基于特征抽取的木材表面缺陷识别办法，包括：采集任意一个木材表面的图像，进行灰度化处理，得到木材灰度图像，并得到木材灰度图像中的若干条疑似缺陷边缘线，根据所有疑似缺陷边缘线上像素点之间的距离、像素点灰度值，得到每条疑似缺陷边缘线上每个像素点的边缘集中性，在每条疑似缺陷边缘线上，根据所有像素点的边缘集中性的差异，得到每条疑似缺陷边缘线的缺陷可能性，根据所有疑似缺陷边缘线的缺陷可能性，判断所述木材表面是否存在缺陷。本发明通过分析图像中边缘线之间的距离、边缘线处的灰度值变化，提高缺陷边缘线检测的准确性，从而提高木材表面缺陷检测结果的准确性。
主权项：1.基于特征抽取的木材表面缺陷识别办法，其特征在于，该办法包括以下步骤：采集任意一个木材表面的图像，进行灰度化处理，得到木材灰度图像；根据木材灰度图像中的边缘线和直线段，得到疑似缺陷边缘线；根据所有疑似缺陷边缘线上像素点之间的距离大小，得到每条疑似缺陷边缘线上每个像素点的最近距离；根据每条疑似缺陷边缘线上每个像素点与其八邻域上像素点的灰度值，得到每条疑似缺陷边缘线上每个像素点的离散参数；根据所有疑似缺陷边缘线上所有像素点的离散参数和最近距离，得到每条疑似缺陷边缘线上每个像素点的边缘集中性；在每条疑似缺陷边缘线上，根据所有像素点的边缘集中性的差异，得到每条疑似缺陷边缘线的缺陷可能性；根据所有疑似缺陷边缘线的缺陷可能性，判断所述木材表面是否存在缺陷。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南通致远新能源科技有限公司 基于特征抽取的木材表面缺陷识别办法
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