文献类型：期刊文章

作　　者：王清涛[1] 杨洁[1]

摘 要:WANG Qing-tao;YANG Jie(School of Mechanical and Manufacturing Engineering,Southwest Forestry University,Kunming650224,Yunnan,China)

机构地区：[1]西南林业大学机械与制造工程学院

出　　处：《西北林学院学报》

基　　金：国家自然科学基金(31100424);云南省教育厅重点基金(501001)

年　　份：2019

卷　　号：34

期　　号：3

起止页码：191-195

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CSCD、CSCD_E2019_2020、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：目前木材的主要分类方式是由人的经验进行分类,分类的好坏取决于人的经验。因此机器自动检测分类木材种类变得迫在眉睫,目前机器识别木材种类最主要的方法是应用灰度共生矩阵(GLCM)提取木材纹理特征识别木材种类。但是基于灰度共生矩阵(GLCM)特征提取分类存在缺陷,这是由于木材图片旋转再识别时导致分类精度下降。本研究应用改进的灰度共生矩阵(I-GLCM)提取木材多重特征值,较前人提取的灰度共生矩阵(GLCM)识别木材种类,具有旋转不变性。应用matlab模式识别算法进行训练、分类。结果表明,应用本方法对木材进行分类,分类精度比应用灰度共生矩阵(GLCM)精度高,分类效果较好,是一种新的木材识别方法。

关 键 词：木材识别 灰度共生矩阵 改进的灰度共生矩阵  特征值 旋转不变性

分 类 号：S781.1]