[发明专利]基于计算机视觉的实木地板分选方法及系统

说明书

本发明涉及一种基于计算机视觉的实木地板分选方法及系统，包括：根据实木地板图像，若实木地板不存在形状缺陷，则确定实木地板图像中各个内部缺陷所对应的特征值和各个像素点所属内部缺陷类型数目；根据各个内部缺陷所对应的特征值和各个像素点所属内部缺陷类型数目，计算实木地板的缺陷程度，得到实木地板的缺陷程度矩阵，进而得到实木地板的多尺度特征基元字典；根据多尺度特征基元字典及最优权重向量，得到实木地板的最优加权特征基元字典；根据最优加权特征基元字典，确定实木地板的缺陷等级。本发明通过构建实木地板的多尺度特征基元字典，确定实木地板的缺陷等级，在提高检测效率的同时，可以更准确的确定实木地板的缺陷程度。

技术领域

本申请涉及计算机视觉技术领域，具体涉及一种基于计算机视觉的实木地板分选方法及系统。

背景技术

实木地板以其天然的花纹和易组装、轻质的特性在家装领域深受消费者追捧。然而实木地板由于会受到木材的本身特性和储存生产过程等的影响，可能会出现诸如鼓包、变形翘起、硬腐病、裂纹、死结、活结和含水量不达标等一系列的问题，因此实木地板在出厂之前会经过严格的分选，以区别产品的优劣。传统的分选过程由实木地板生产流水线的工人完成，工人通过观察、称重和测量等操作确定实木地板的形状以及进行缺陷检测。

相较于人工核验实木地板的速度，实木地板的生产速度可能相对快得多，因此人工核验的方法可能会造成实木地板的堆积，增加库存成本，延长供应链时间，影响企业营收，并且对于实木地板中的难以区分的缺陷类型，也会导致实木地板的分选准确率较低。

发明内容

本发明的目的在于提出一种通过图像识别来进行实木地板优劣分选的方法，用于解决现有人工核验速度较慢、准确率较低的问题。

为解决上述技术问题，本发明提供了一种基于计算机视觉的实木地板分选方法，包括以下步骤：

获取待检测实木地板的RGB图像，对获取的待检测实木地板RGB图像进行预处理，得到预处理后的待检测实木地板的RGB图像；

根据预处理后的待检测实木地板的RGB图像，确定待检测实木地板是否存在形状缺陷，若不存在形状缺陷，则根据预处理后的待检测实木地板的RGB图像，确定待检测实木地板中对应n种内部缺陷所分别对应的特征值以及RGB图像中的各个像素点所属内部缺陷的类型数目；

根据待检测实木地板中对应n种内部缺陷所分别对应的特征值和预先确定的n种内部缺陷分别对应的最优权值，计算待检测实木地板的缺陷程度；

根据待检测实木地板的缺陷程度以及RGB图像中的各个像素点所属内部缺陷的类型数目，得到待检测实木地板的缺陷程度矩阵，根据待检测实木地板的缺陷程度矩阵，得到待检测实木地板的多尺度特征基元字典；

根据待检测实木地板的多尺度特征基元字典以及预先确定的最优权重向量，得到待检测实木地板的最优加权特征基元字典；

根据待检测实木地板的最优加权特征基元字典，确定待检测实木地板的缺陷等级。

进一步的，最优权重向量的确定过程包括：

获取M张实木地板图像，并确定该M张实木地板图像各自对应的缺陷程度矩阵，并根据M张实木地板图像各自对应的缺陷程度矩阵，确定M张实木地板图像各自对应的多尺度特征基元字典；

根据M张实木地板图像各自对应的缺陷程度矩阵和多尺度特征基元字典以及各个待检测的权重向量，构建目标函数；

对构建的目标函数进行求解，得到待检测的权重向量，并将该待检测的权重向量作为最优权重向量。

进一步的，构建的目标函数E的表达式为：

E＝min‖(A-D·X)‖₂