基于深度置信网络的实木板材缺陷及纹理识别研究
Research on defects and textures recognition of solid wood lumbers based on deep belief network
南京林业大学 机械电子工程学院, 南京 210037
摘要
针对在现代木材加工企业中,实木板材以缺陷及纹理为主要品质分级要素的需求,提出利用基于局部二值模式、自学习的深度置信网络与softmax分类器组合的深度学习算法,实现对实木板材缺陷及纹理的分类。首先提取实木板材的缺陷及纹理特征,在此基础上利用深度置信网络对经过局部二值化处理的特征进行训练学习,并采用可自学习的学习率算法优化收敛速度、减少训练时间,最后使用softmax分类器获取常见缺陷及直纹、花纹的分类结果。通过与BP神经网络、支持向量机、极限学习机等几种经典算法的比较,采用深度置信网络得到的实木板材缺陷及纹理识别的误差率在3.59%左右,在实木板材缺陷和纹理上取得了更好的识别效果。
基金项目
国家林业局“948”项目(2014-4-48)
江苏省政策引导类计划(国际科技合作)项目(BZ2016028)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.07.0438
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2019年第36卷 第12期
所属栏目: 图形图像技术
出版页码: 3889-3892
文章编号: 1001-3695(2019)12-082-3889-04
发布历史
[2019-12-05] 印刷出版
引用本文
胡忠康, 刘英, 周晓林, 等. 基于深度置信网络的实木板材缺陷及纹理识别研究 [J]. 计算机应用研究, 2019, 36 (12): 3889-3892. (Hu Zhongkang, Liu Ying, Zhou Xiaolin, et al. Research on defects and textures recognition of solid wood lumbers based on deep belief network [J]. Application Research of Computers, 2019, 36 (12): 3889-3892. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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