基于机器视觉的实木地板在线分色识别算法

摘要：

实木地板具有良好的美学性能,是室内装饰的优良材料.为了满足特定的室内装饰要求的艺术效果,实木地板的颜色需要协调,因此在生产过程中需要根据实木地板的颜色进行分类,以满足客户的个性化需求.然而,传统人工识别分选的方法受劳动强度、工作效率等因素制约,难以满足产业的发展需求.本试验基于机器视觉技术,对实木地板颜色的图像采集装置与识别分类算法进行了设计.首先,利用彩色CCD相机对3个颜色等级的实木地板进行图像采集,共获得了 150幅木材图像,其中80％用来训练、10％用来测试、10％用来验证.然后,利用极限学习机ELM进行颜色分类,并比较不同优化算法的优化效果,如灰狼优化算法(GWO)、遗传优化算法(GA)、粒子群优化算法(PSO).结果表明,利用灰狼优化的极限学习机(GWO-ELM)对3个颜色等级实木地板图像的识别准确率最高,分别为88.6％,86％和100％.考虑到实木地板的单块完整性,算法的分类结果能有效满足实际生产需求,为国内实木家居企业的智能化发展提供了一套行之有效的解决方法.

关键词：实木地板色差;机器视觉技术;分色识别;极限学习机;灰狼优化算法

所属期刊栏目：6

分类号：S784;TP391(森林采运与利用)

在线出版日期：2021-12-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：135-139