摘要：木材缺陷检测是木制品加工前的重要步骤,为了提高检测效率和经济效益,木材缺陷检测也从传统的人工方法向智能化方向转变。随着计算机技术的不断提高,人工智能得到快速发展,人工智能在木材缺陷检测中的应用也进一步增加。目前,人工智能主要通过机器学习、人工神经网络、深度学习等算法实现对木材缺陷的预处理和检测。文中阐述部分常用人工智能算法在木材缺陷检测中的应用,包括相关算法的原理、特点;综合分析算法优缺点,并对人工智能技术在木材缺陷检测中的研究进行了展望。

摘要：单板是胶合板制造的主要原料。为了实现单板表面缺陷检测技术的智能化,降低人力成本,提高检测合格率,现已将机器视觉技术应用于缺陷检测中。在机器视觉系统中,图像处理和分析算法尤为重要。如何提高算法的准确性和鲁棒性一直是研究的重点。文中基于对大量文献和实验结果的分析,介绍机器视觉的应用现状,并对单板表面缺陷检测过程中的图像去噪、图像分割、特征提取等方法进行总结,概括相关方法的原理、特点、局限性以及适用范围,并对未来技术发展趋势进行展望。

摘要：传统人工的缺陷检测效率不高,准确性低,因此木材缺陷检测的方式应向智能化和机械化发展。数字图像处理技术在木材缺陷识别中应用广泛,提高其精准性、实时性及鲁棒性一直是探讨的重点。介绍了图像处理在木材加工中的应用现状,包括图像预处理、图像分割、图像缺陷特征提取和识别,概括了相关算法的原理及优缺点,并对图像处理在木材加工中的研究方向进行了展望。

摘要：木材作为重要的生物质材料,为进一步提高其使用率,可采用卷积神经网络(CNN)模型实现对木材缺陷快速、准确的识别,具有检测时间短、效率高、精确度高等优势。综述了卷积神经网络的基本结构,总结了CNN在木材缺陷分割、特征提取、识别中的研究现状,针对CNN在木材缺陷识别领域的不足,提出了进一步发展的方向,为提高木材缺陷识别的效率和精确度提供了新思路。

摘要：为提高蒙古族家具纹样图像的全局对比度、颜色和精细细节,提出了一种基于改进的多尺度融合和USM的图像增强算法。首先对图像采用非锐化掩模技术增强纹样的细节区域,在此基础上进行白平衡处理,然后根据对比度的需求定义权重,最后进行多尺度融合能更好地体现出图像中有价值的信息和样式。结果表明:该算法能突出纹样的细节部位,图像颜色更加自然直观,有效地增强了蒙古族家具纹样的图片;该方法可为缺失纹路的蒙古族家具纹样复原提供技术支撑,同时对蒙古族家具纹样的保护具有重要意义。