灰度直方图特征提升木材节子缺陷识别精度

本文主要探讨了在木材表面缺陷识别领域中，利用灰度直方图特征来精确识别木材节子的重要性。木材节子作为木材品质评估中的关键指标，其准确识别对于保证产品质量和提升自动化检测流程至关重要。研究者针对这一问题，首先选择了木材表面图像的灰度直方图作为统计特征来进行分析，因为直方图能够有效地捕捉图像的像素分布信息。 文章重点介绍了通过对7个统计特征（包括但不限于亮度、对比度、熵等）的类间距离评价，研究人员旨在找出最适合用来识别节子缺陷的最佳特征——平滑度特征。平滑度特征可能是基于图像纹理的复杂性或连续性，能够较好地区分正常木材表面与节子区域的差异。 进一步，文中提出了一个自适应的最大类间方差聚类方法，用于确定分类阈值。这种方法考虑了不同类别之间的差异，并动态调整阈值，以达到更精准的区分。通过这种方法确定的阈值，能够在不丢失关键信息的同时，有效减少误判。 实验结果显示，采用这种灰度直方图特征结合自适应阈值判别的方法，木材节子的识别率高达99%，这表明这种方法在实际在线检测中具有很高的实用性和可靠性。这项研究不仅提升了木材节子缺陷的识别效率和准确性，也为木材工业的自动化检测提供了有效的技术支持。 关键词：机器视觉、缺陷识别、灰度直方图特征、木材节子、类间距离、最大类间方差聚类法。这些关键词揭示了论文的核心技术路径和研究领域的关键术语，对于理解和应用该领域的研究具有重要意义。中图分类号TP391.4表明了研究属于信息技术在林业工程中的应用范畴，文献标识码A则表明了文章的学术水平和可检索性。