[发明专利]基于人工智能的木板节子分类数据识别方法

说明书

本发明涉及一种基于人工智能的木板节子分类数据识别方法，其是对待测木板图像进行图像分割，得到木板节子图像；对木板节子图像和标准木板死节图像进行处理，分别得到木板节子灰度图像和标准木板死节灰度图像以及对应的灰度直方图；根据标准木板死节灰度直方图，构建权重高斯函数；对标准木板死节灰度图像进行灰度级划分，获得多个灰度级范围；利用权重高斯函数对灰度级范围进行权重计算，获得对应的高斯权重；根据节子灰度直方图、标准木板死节灰度直方图以及高斯权重，计算差异度；当差异度大于设定差异，则节子灰度直方图中灰度级范围对应的区域为死节；反之，该区域为活节。即本发明提高了节子的分类效率，能够准确地实现活节和死节的分类。

技术领域

本发明涉及数据识别领域，具体涉及一种基于人工智能的木板节子分类数据识别方法。

背景技术

在农业科技发展的历程中，木材缺陷对农民及农业开发公司造成了很大的困扰，节子是木材缺陷中对木材质量、价值等影响最大的一种。节子可以分为活节和死节。活节是正常的木质结构，它的材质比较坚硬；死节质地坚硬或松软，在木质板材中有时会出现活节脱落所留下的空洞。在进行加工生产之前对实木板材的原料进行节子缺陷检测与分类，为实现板材等级的自动分选打下基础，可以有效降低劳动强度，提高生产效率，对提高产品合格率有着非常重要的意义。

而传统的木板缺陷分类方式是通过人工观察进行检测筛选的，这种方法效率低、成本高，检测效果易受工作人员状态影响。随着科技的发展，工业自动化水平也逐年增高，木材产品市场的高需求和现代化工业生产节奏的不断加快使得设计一种实用而又高效的木材缺陷自动检测分类方法尤为重要。

发明内容

为了解决上述技术问题，本发明的目的在于提供一种基于人工智能的木板节子分类数据识别方法，所采用的技术方案具体如下：

本发明的一种基于人工智能的木板节子分类数据识别方法，包括如下步骤：

获取待测木板图像和标准木板死节图像；

对所述待测木板图像进行图像分割，得到节子缺陷区域的二值图像；将所述二值图像与所述待测木板图像进行相乘得到木板节子图像；

对所述木板节子图像和所述标准木板死节图像进行灰度化处理，分别得到木板节子灰度图像和标准木板死节灰度图像，对所述木板节子灰度图像和标准木板死节灰度图像分别进行灰度直方图计算，得到节子灰度直方图和标准木板死节灰度直方图；

根据所述标准木板死节灰度直方图，构建权重高斯函数；

对所述标准木板死节灰度图像进行灰度级划分，获得多个灰度级范围；利用所述权重高斯函数对所述灰度级范围进行权重的计算，获得灰度级范围对应的高斯权重；

根据所述节子灰度直方图、标准木板死节灰度直方图以及所述灰度级范围对应的高斯权重，计算差异度；

比较所述差异度与设定差异的大小，当所述差异度大于设定差异，则节子灰度直方图中灰度级范围对应的区域为死节；反之，该区域为活节。

进一步地，所述高斯函数为：

其中，x为像素的灰度级，μ为灰度级中心点，𝜎为标准差。

进一步地，所述高斯权重为：

其中，为第i段灰度级范围的加权值，其中i为灰度级范围的序号，a为该段灰度级范围的下限值减0.5后的值，b为该段灰度级范围的上限值加0.5后的值，为权重高斯函数。

进一步地，所述差异度为：