基于数学形态学的木材单板节子识别改进算法

S781.5; 【目的】提出一种基于数学形态学的木材单板节子识别改进算法，对木材单板表面节子进行快速识别和面积判断，旨在转化生产中由计算机智能控制自动分等代替人力分拣，提高木材单板分等效率。【方法】选取带有节子的木材单板为研究对象，以图像识别初步结果为基础，首先采集木材单板图像并进行灰度变换；然后根据灰度图像中节子和背景占据的不同灰度级范围，运用最大熵原理选择灰度阈值对图像进行分割，使节子从背景中初步分离出来；接着通过形态学运算去除各初选节子外部的干扰特征量，使节子外轮廓得以较准确显现；最后增加检出特征的外形轮廓判定，以防止板面可能存在的裂缝、污痕等其他特征量因颜色较深从背景中分离出来，被误检识别为节子。【结果】图像分割处理后节子周围存在的一些干扰特征量，通过形态学膨胀处理可切断干扰特征量和节子之间的联系，膨胀后继续进行腐蚀操作可保持节子真实大小，比较形态学开闭运算2种处理方法，形态学闭运算处理后节子更容易被识别出；检出的特征轮廓在进行椭圆拟合后辅以符合节子外形的条件限制可以提高识别精度，防止非节子被检出，其中通过计算特征轮廓点和拟合椭圆的匹配度大小可以初选是否符合节子特征，节子外形的条件限制主要用于过滤一些虽能拟合为椭圆但为长形物体比如裂隙等的影响。【结论】通过本项研究，可直观获取单板表面的节子数量和节子相对大小，其实际生产中使用硬件对接后，根据图像采集设备与待采集对象的相对位置、采集图像的分辨率等情况，结合系统判定结果可得出节子的真实大小，实现木材单板的自动分等。