基于OpenCV的木材表面缺陷检测系统研究
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更新于2024-08-09
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这篇资源主要介绍了基于OpenCV的木材表面缺陷检测系统,该系统采用C++编程,利用MFC和VC++本地编译工具开发。文章讲述了系统的整体测试方法,通过拍摄包含不同缺陷类型的木材图片,计算每个样本的准确率Ai和总体准确率A,以评估系统性能。
系统整体测试中,采用相机拍摄包含无缺陷、污点、缺陷、划痕、灰尘等不同情况的木材图片,然后利用公式(1)和(2)计算每个样本和整体的检测准确率。通过测试300张木材图片,得出软件检测木材表面缺陷的准确率为92.33%,平均检测时间仅为2毫秒,满足了木材加工企业的实际需求。
文章指出,该系统基于OpenCV实现,能快速准确地检测木材表面的缺陷,并具有简洁易用的操作界面和良好的稳定性。它适用于多种木材加工生产线,具有较好的通用性和实用性。此外,系统为木材加工流水线实时自动检测提供了可行方案,有助于解决人工检测效率低下和质量不一致的问题。
参考文献涉及Gabor变换、OTSU算法、数学形态学、人工神经网络等多种木材表面缺陷检测方法,展示了木材表面缺陷检测技术的发展和应用。
作者简介中提到,司徒伟明专注于图像处理和机器视觉,邹湘军研究农业机器人和机器视觉,王成琳则研究图像处理和机器视觉领域。这些研究背景为开发该木材表面缺陷检测系统提供了专业基础。
总结来说,这个系统是利用OpenCV库开发的,旨在提高木材加工行业的自动化水平,通过计算机视觉技术实现高效、准确的木材表面缺陷检测,降低了对人工的依赖,提高了检测质量和效率。
2018-10-25 上传
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Davider_Wu
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