板材心理感知颜色在线模糊分类器设计

为实现板材颜色的在线快速分类,解决深色珍贵木材难以识别的问题,建立一种基于模糊逻辑的颜色心理感知与物理量相关联的分类方法.以一种新的HSV颜色空间改进量化方法为基础,提取H、S分量特征值.再由语言值模糊化推理得到隶属度函数,选择Mamdani算法为模糊推理方法,以MIN-MAX-重心法进行解模糊,最后得到模糊规则查询表.模糊分类器对含9类树种、样本容量为1 000的一组板材进行分类.总体分类结果正确率为98.40％,平均处理速度约为每个样本40 ms.模糊分类器能够匹配工业相机的采集速度和传送带速度,可以实现在线分选,很好地克服深色纹理干扰,正确区分深红色板材与深色纹理板材.     

BP-PID控制方法在变量施肥控制系统中的应用

为了提高肥料的利用率,尽可能地减少化肥对环境造成的污染,设计研制了一种变量施肥控制系统。该系统由GPS接收机、车载计算机、闭环控制器、直流伺服电机、机械式无级变速器组成。采用了BP-PID的控制算法,对BP-PID的控制器进行研究,利用Matlab软件对系统进行仿真并进行了田间试验,试验结果表明：神经网络PID控制策略提高了变量施肥控制系统的跟踪性能和抗干扰性能,施肥精度较高,可以实现变量施肥,为下一步的改进和精度的提高奠定了基础。     

中密度纤维板调施胶技术的应用和发展趋势

本文系统地介绍了中密度纤维板调施胶的工艺及其控制方法,并对目前国内外调施胶技术的应用现状、存在问题和未来的发展趋势进行了分析.     

基于图像融合分割的实木地板表面缺陷检测方法

针对实木地板表面缺陷检测速度慢、精确度低的问题,设计了实木地板视觉检测分选系统,并提出一种基于图像融合的区域生长分割方法。分割方法首先提取缺陷的R分量图像并进行图像缩小,在低维图像空间内运用区域生长方法完成缺陷的快速定位;利用梯度信息插值对缩小图像进行放大复原,并对缺陷进行标记生成参考图像;应用小波变换检索标记参考图像的边缘,以边缘像素点为种子在原图像进行禁忌快速搜索,实现缺陷区域的快速、精准分割。对20幅含有活节、死节、裂纹的样本图像进行了缺陷在线测试,平均分割时间为13.21 ms,缺陷分割区域的准确率达到96.8%。     

基于SSDA的新型地板尺寸测量方法

SSDA是一种冰于特征的图像配准算法,由于相对于其他图像配准算法SSDA易实现并且处理速度快,因而经常用于实时系统中,针对生产流水线上地板长度测量存在的偏转问题,提出丁一种基于SSDA的地板尺寸测量方法,该方法结合了机器视觉和决策级图像融合的相关技术,应用SSDA和边缘提取算法,实现了对运动中地板的尺寸测量,实验验证了方法的有效性．     

实木地板缺陷形态学分割与SOM识别

针对实木地板的活节、死节、虫眼、裂纹缺陷在线检测速度慢及准确率低的问题,提出在提取R分量图像基础上,利用数学形态学优选缺陷种子点,设计缺陷图像快速增长策略,完成图像缺陷的快速分割;给出了以缺陷面积、边缘灰度均值、内部灰度均值、长宽比为特征的特征提取方法与步骤;构建了基于自组织映射(SOM)神经网络的缺陷辨识模型。实验结果表明:R分量可以准确表征缺陷信息;基于形态学的缺陷分割与SOM网络的缺陷辨识具有快速性和准确性,缺陷分割用时18.8 ms,缺陷分类用时4 ms,平均辨识准确率在89%以上,可以满足木地板缺陷在线检测的速度和准确率要求。