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摘要： [目的]提出一种基于灰度共生矩阵和分层聚类的刨花板表面图像缺陷提取方法，根据缺陷部分与正常部分纹理特征不同，利用分层聚类算法将缺陷分离出来，以解决板面缺陷检测系统中刨花板表面纹理导致缺陷提取不准确的问题。[方法]将刨花板表面灰度图像划分成若干个窗口，使用灰度共生矩阵的统计特征参数对各窗口纹理进行表征，通过分层聚类算法将纹理特征不同区域区分开。首先确定灰度共生矩阵构造因子的取值，包括窗口大小、灰度级、方向和步长，构建出各个窗口的灰度共生矩阵；使用Fisher准则和线性相关性对灰度共生矩阵14个统计特征参数的表征能力进行度量，选取出分类能力强且相关性低的特征构成特征向量，所有窗口的特征向量构成样本集。然后运用BIRCH分层聚类算法对样本集进行聚类，为使聚类结果更准确，同时加快计算速度，提出一种优化策略，绘制样本集均值和统计直方图，将其波峰数量作为理想的类别数量，当聚类产生的类别数量大于理想类别数量时，将聚类结果中距离近的簇合并，解决聚类精度过高而导致的过分割问题。最后根据聚类结果，对原图像中各窗口进行标记，提取出缺陷区域。[结果]选择大小为512像素×512像素，带有杂物、油污、胶斑、大刨花和松软5种类型缺陷的刨花板表面图像，使用本研究方法能够准确将缺陷区域提取出来，精确度达92.2%，召回率达91.8%。[结论]基于灰度共生矩阵和分层聚类的刨花板表面图像缺陷提取方法，可解决因刨花板表面纹理导致缺陷提取不准确的问题，为机器视觉板面缺陷检测系统的缺陷度量和识别提供良好支撑。

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《基于灰度共生矩阵和分层聚类的刨花板表面图像缺陷提取方法》

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文件号：078518

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