基于细胞特征的板材材种识别系统研究

论文摘要

随着现代木材工业的发展，板材作为木材工业产品的基本形式，不同材种的板材的价格差距很大。正是由于目前珍贵稀有木材和普通木材的价格差距越来越大，在古代家具，仿古木材产品和乐器制造等领域出现了大量的仿制品，同时一些禁止砍伐的珍贵树种也大多混在一般树木中运输，这无疑给林业检查人员的识别工作增加了难度，只有准确识别珍贵野生树木，才能做到依法行政。因此在不破坏产品本身的前提下如何利用一点试件来精确识别材种，已经成为目前材种识别研究方向所要解决的问题。本文是黑龙江省攻关项目“板材材种识别数控设备与工艺研究（GC05A504）”的一部分。由于细胞作为木材重要的微观特征，板材端面细胞图像具有很多参数特征信息，因此提出了利用板材端面细胞的数学特征参数识别板材的理论，并对板材识别系统进行研究与开发。在图像采集过程中由于光线等问题，采集到的细胞图像存在大量噪声等干扰因素，本文针对这个问题，对细胞图像进行了预处理，之后再精确提取木材细胞图像中的每个细胞的面积、周长、圆形度三个特征参数，利用以上三个特征参数构造出10项判别参数。最后采用最小差值参数判别法来判别材种。通过大量试验，验证了该判别算法的可行性。同时引入数据库技术支持，建立板材样本端面细胞数学特征参数数据库进行统一管理。本论文采用Visual C++6.0程序设计语言，以模块化设计方法进行板材识别系统的设计，通过对5中板材切片样本进行测量建立了板材样本参数库，并对采集到的板材细胞实体图像样本进行实际检测，达到一定的识别要求，为板材识别提供了一个可行的方法。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 1 绪论
• 1.1 课题背景
• 1.2 板材识别技术发展现状
• 1.2.1 传统板材识别
• 1.2.2 基于计算机的板材识别技术
• 1.3 基于细胞数字图像特征的板材识别理论研究现状
• 1.3.1 图像处理技术及其在木材工业中的应用
• 1.3.2 国内外基于细胞数学特征的板材识别理论研究
• 1.4 论文研究的目的和意义
• 1.5 课题研究内容
• 2 板材识别系统设计
• 2.1 图像采集硬件设备配置
• 2.1.1 图像输入设备
• 2.1.2 图像输出设备
• 2.1.3 系统控制设备
• 2.2 板材识别系统软件设计
• 2.2.1 软件各模块设计
• 2.2.2 系统界面
• 2.3 本章小结
• 3 细胞图像预处理
• 3.1 彩色细胞图像灰度化处理
• 3.2 灰度图像亮度调节
• 3.2.1 直方图计算
• 3.2.2 直方图拉伸
• 3.3 灰度图像二值化
• 3.3.1 图像二值化介绍
• 3.3.2 图像二值化方法
• 3.4 去除噪声
• 3.4.1 去除噪声方法
• 3.4.2 细胞图像去噪声方法
• 3.5 粘连细胞分割
• 3.6 本章小结
• 4 细胞特征参数测定
• 4.1 二值细胞图像细胞标记
• 4.1.1 基本概念介绍
• 4.1.2 细胞标记
• 4.2 链码技术
• 4.2.1 边界链码
• 4.2.2 一阶差分链码
• 4.3 细胞图像轮廓跟踪
• 4.3.1 寻找细胞下一边界点
• 4.3.2 细胞轮廓跟踪过程
• 4.4 细胞特征参数提取
• 4.4.1 测量尺寸标定
• 4.4.2 细胞面积测量
• 4.4.3 细胞周长测量
• 4.5 本章小结
• 5 材种判别
• 5.1 材种判别算法确定
• 5.1.1 最大相似原理
• 5.1.2 最小差值参数判别法
• 5.1.3 系数R的域值确定
• 5.2 细胞特征参数确定
• 5.3 实验结果分析
• 5.4 本章小结
• 6 板材细胞数学特征参数的数据库管理
• 6.1 板材端面细胞数学特征参数数据库的构成
• 6.2 本系统中访问和操作数据库方法的确定
• 6.2.1 ADO技术概述
• 6.2.2 几种数据库访问技术的性能比较
• 6.3 板材端面细胞数学特征参数数据库的操作实现
• 6.3.1 数据库的连接
• 6.3.2 数据录入和查询过程的处理
• 6.3.3 数据的打印
• 6.4 本章小结
• 结论
• 参考文献
• 附录
• 攻读学位期间发表的学术论文
• 致谢