一种基于图像处理的木材折弯强度测定方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及一种基于图像处理的木材折弯强度测定方法及系统，对获取的木材图像进行纹理区域划分，得到每个纹理区域的中心点，计算其中一中心点到其他中心点的距离，得到各像素点的纹理密度；对所有纹理区域进行分析，得到木材的纹理主方向和纹理次方向；根据各像素点的梯度方向，将与梯度方向垂直的方向作为各像素点的纹理方向，计算各像素点的纹理方向与木材的纹理主方向的顺纹一致性以及与木材的纹理次方向的横纹一致性；根据纹理密度、顺纹一致性和横纹一致性，得到折弯调整指标；根据折弯调整指标对标准木材的抗弯强度进行调整，得到当前木材的抗弯强度。即本发明专利技术能够对因环境影响而存在差异的木材，进行更高效率的抗弯强度的估算。度的估算。度的估算。

【技术实现步骤摘要】
一种基于图像处理的木材折弯强度测定方法及系统


[0001]本专利技术涉及人工智能领域，具体涉及一种基于图像处理的木材折弯强度测定方法及系统。

技术介绍

[0002]木材是一种各向异性有机材料。在制作家具产品时，经常需要对木材进行折弯，需要根据产品造型特点和各部位受力情况，设计木材纤维走向，估算各部分需要的厚度和层数及加强构件的附设，因此需要事先确定木材不同部位的折弯性能—抗弯强度。
[0003]目前，木材抗弯强度是通过对木材进行抗弯试验得到木材能承受的最大载荷从而得到木材抗弯强度，进而确定该类别木材的抗弯强度；但是，相同批次的相同木材，因生长环境不同，如死节以及因生长应力或自然损伤而形成的缺陷等环境影响因素，其抗弯强度实际上是存在差异的，因此，利用其中的一个或者部分木材的抗弯强度作为整个批次木材的抗弯强度，其是存在误差的，进而导致不能很好的、合理地利用木材的问题。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于提供一种基于图像处理的木材折弯强度测定方法及系统，用于解决的现有仅通过测定一个或者部分木材的抗弯强度作为整个批次木材的抗弯强度，其是存在误差的，进而导致不能很好的、合理地利用木材的问题。
[0005]本专利技术提供的一种基于图像处理的木材折弯强度测定方法的技术方案，包括：
[0006]获取木材图像；
[0007]对所述木材图像进行纹理区域划分，获取每个纹理区域的中心点，计算其中一中心点到其他中心点的距离，得到距离序列，根据所述距离序列，得到密度序列；根据所述密度序列，计算对应的连通区域的各像素点的纹理密度；
[0008]对所有纹理区域的纹理方向进行分析，得到木材的纹理主方向和纹理次方向，所述纹理次方向与所述纹理主方向相互垂直；
[0009]计算所述木材图像的各像素点的梯度方向，将与梯度方向垂直的方向作为各像素点的纹理方向，分别计算各像素点的纹理方向与所述木材的纹理主方向的顺纹一致性、与所述木材的纹理次方向的横纹一致性；
[0010]根据所述纹理密度、顺纹一致性和横纹一致性，得到折弯调整指标；
[0011]根据所述折弯调整指标对所述标准木材的抗弯强度进行调整，得到当前木材的抗弯强度；所述标准木材的抗弯强度是预先通过木材抗弯强度试验方法获取的。
[0012]进一步地，所述折弯调整指标为
[0013][0014]其中，q代表横纹一致性，p代表顺纹一致性，m代表纹理密度。
[0015]进一步地，所述纹理密度为
[0016][0017]其中，n表示连通域数量，r
i
表示第i个连通域的中心点的密度，e
i
表示每个像素点到第i个连通域的中心点的距离，表示通过点与中心点距离得到的权重
[0018]进一步地，所述密度序列的获取方法为:
[0019]计算每个中心点到其它中心点的距离之和,得到距离序列；选取距离序列中的最大值，并计算距离序列中每个值与最大值的比值，得到距离比值序列；并对距离比值序列进行转换，得到了每个中心点的密度序列；
[0020]其中转换的公式为：
[0021]其中，r
i
为第i个连通域的中心点的密度，s
i
为第i个连通域的中心点的距离比值。
[0022]进一步地，在对所述木材图像进行纹理区域划分之前，还包括将所述木材图像进行灰度化处理和阈值分割处理，得到二值化图像的步骤。
[0023]进一步地，所述纹理区域划分为对所述二值化图像进行连通域分析，得到若干连通域。
[0024]进一步地，获取木材的纹理主方向的方法为：
[0025](1)构建图像坐标系，将每个连通域中位置坐标最小时的像素点作为原点，以坐标点的最小横坐标作为X轴，以坐标点的最小纵坐标作为Y轴；
[0026](2)获取连通域内像素的坐标数据，利用PCA算法获得连通域内像素的坐标数据的主成分方向，可获得K个主成分方向，每个主成分方向对应一个特征值，将特征值最大的作为该连通域的纹理主方向；
[0027](3)将所有连通域的纹理主方向进行叠加，得到木材的纹理主方向。
[0028]本专利技术还提供了一种基于图像处理的木材折弯强度测定系统的技术方案，包括存储器与处理器，所述处理器用于执行所述存储器的存储的上述一种基于图像处理的木材折弯强度测定方法的技术方案。
[0029]本专利技术具有如下有益效果：
[0030]本专利技术通过对木材图像进行处理，计算出各像素点的纹理密度以及顺纹一致性、横纹一致性，进而得到当前木材关于纹理信息以及横纹、顺纹的相关信息的相关指标，用于表征当前木材与标准木材的差异，从而根据该差异调整标准抗弯强度，得到当前木材的抗弯强度；即本专利技术通过预先获取标准木材的抗弯强度，并结合获取的其他木材的折弯调整系数，无需对其他木材重新进行木材抗弯强度试验，就可以粗略的估算出因环境因素存在差异的木材的抗弯强度，提高了木材抗弯强度获取的效率，有利于充分、合理地利用木材。
附图说明
[0031]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案和优点，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它附图。
[0032]图1为本专利技术的一种基于图像处理的木材折弯强度测定方法的方法流程图；
[0033]图2为获取的木材图像；
[0034]图3为建立的图像坐标系；
[0035]图4为将纹理方向θ
q
转化为单位方向向量的示意图；
[0036]图5为纹理方向的一致性的函数示意图。
具体实施方式
[0037]为了更进一步阐述本专利技术为达成预定专利技术目的所采取的技术手段及功效，以下结合附图及较佳实施例，对依据本专利技术的方案，其具体实施方式、结构、特征及其功效，详细说明如下。在下述说明中，不同的“一个实施例”或“另一个实施例”指的不一定是同一实施例。此外，一或多个实施例中的特定特征、结构、或特点可由任何合适形式组合。
[0038]除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本专利技术的
的技术人员通常理解的含义相同。
[0039]下面结合附图具体的说明本专利技术所提供的一种基于图像处理的木材折弯强度测定方法的具体方案。
[0040]具体地，请参阅图1，其示出了本专利技术一个实施例提供的一种基于图像处理的木材折弯强度测定方法的方法流程图，该方法包括以下步骤：
[0041]步骤1，获取图像，对获取到的图像进行语义分割，获取木材图像。
[0042]上述中的图像为进行加工处理后的木材，利用相机对进行图像的采集，并采用语义分割网络对上述图像进行图像分割，得到木材图像，如图2所示。
[0043]其中，语义分割网络采用DNN网络，该DNN网络的相关内容如下：
[0044]1)使用的数据本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于图像处理的木材折弯强度测定方法，其特征在于，包括：获取木材图像；对所述木材图像进行纹理区域划分，获取每个纹理区域的中心点，计算其中一中心点到其他中心点的距离，得到距离序列，根据所述距离序列得到密度序列，计算对应的连通区域的各像素点的纹理密度；对所有纹理区域的纹理方向进行分析，得到木材的纹理主方向和纹理次方向，所述纹理次方向与所述纹理主方向相互垂直；计算所述木材图像的各像素点的梯度方向，将与梯度方向垂直的方向作为各像素点的纹理方向，分别计算各像素点的纹理方向与所述木材的纹理主方向的顺纹一致性、与所述木材的纹理次方向的横纹一致性；根据所述纹理密度、顺纹一致性和横纹一致性，得到折弯调整指标；根据所述折弯调整指标对所述标准木材的抗弯强度进行调整，得到当前木材的抗弯强度；所述标准木材的抗弯强度是预先通过木材抗弯强度试验方法获取的。2.根据权利要求1所述的基于图像处理的木材折弯强度测定方法，其特征在于，所述折弯调整指标为其中，q代表横纹一致性，p代表顺纹一致性，m代表纹理密度。3.根据权利要求1所述的基于图像处理的木材折弯强度测定方法，其特征在于，所述纹理密度为其中，n表示连通域数量，r
i
表示第i个连通域的中心点的密度，e
i
表示每个像素点到第i个连通域的中心点的距离，表示通过点与中心点距离得到的权重。4.根据权利要求1所述的基于图像处理的木材折弯强度测定方法，其特征在于，所述密度序列的获取方法为:计算每个中心点到其它中心点的距离之和,得到距离序...

【专利技术属性】
技术研发人员：王兵，
申请(专利权)人：江苏楚汉新型建材有限公司，
类型：发明
国别省市：