【技术实现步骤摘要】
一种基于人工智能和图像处理的木板节子检测方法
[0001]本申请涉及人工智能领域，具体涉及一种基于人工智能和图像处理的木板节子检测方法。
技术介绍
[0002]节子，是木材生长缺陷的一种，是衡量木材单板的质量的重要标准，现在常用的节子检测方法是肉眼观察或者通过阈值分割的方法对节子进行检测，但肉眼观察往往效率很低，自动阈值分割只通过灰度信息进行分割，容易将与节子区域灰度值相近的背景部分也分割为节子区域，导致对节子区域的定位不清晰。
技术实现思路
[0003]为了克服上述现有技术的缺点，本专利技术的目的是提供一种基于人工智能和图像处理的木板节子检测方法。
[0004]为实现上述目的，本专利技术采用如下技术方案：一种基于人工智能和图像处理的木板节子检测方法，包括如下步骤：
[0005]对待处理的木板图像进行语义分割，提取木板图像；
[0006]将木板图像转换到HSV空间图像，提取明亮通道的图像进行亮度反转得到反向灰度图，对反向灰度图进行模板卷积得到对应的像素概率图；
[0007]依次...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能和图像处理的木板节子检测方法，其特征在于，包括如下步骤：对待处理的木板图像进行语义分割，提取木板图像；将木板图像转换到HSV空间图像，提取明亮通道的图像进行亮度反转得到反向灰度图，对反向灰度图进行模板卷积得到对应的像素概率图；依次将像素概率图中每个像素点的概率与其四邻域像素概率进行比对，若该像素点周围四邻域像素点的概率都小于该像素点的概率，则该像素点为黑斑点；对黑斑点进行区域扩张得到黑斑区域；以黑斑点为原点建立坐标系，以黑斑区域边缘点在横、纵坐标上的交点作为圆心，以该交点到原点坐标的连线为半径得到四个圆，计算黑斑区域面积在每个圆内的比例，并取获得的比例的均值作为该黑斑区域的似圆率；检测黑斑区域边缘，对该黑斑区域等距扩张，得到等距扩张的实际曲线距离比值序列；以黑斑区域中横、纵坐标最大值和最小值的平均值作为圆心坐标，以该圆心到黑斑区域边缘位置最长的距离和最短距离的平均值作为初始半径，向外按照黑斑区域等距扩张的距离进行等距扩张，得到等距扩张的理想弧长距离比值序列；根据实际曲线距离比值序列和理想弧长距离比值序列得到距离相似度，根据似圆率和距离相似度得到该黑斑区域为节子的概率，利用节子...
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