期刊导航
期刊开放获取
河南省图书馆
退出
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
板材表面缺陷检测技术
被引量：
14
下载PDF
职称材料
导出
摘要
列举了板材表面缺陷检测的几种方法,通过比较论述了用数字图象处理技术检测板材表面缺陷的优点和可行性,并提出了用数字图象处理技术检测木材缺陷的理论和方法。
作者
石岭
王克奇
白雪冰
王业琴
机构地区
东北林业大学生物质材料科学与技术教育部重点实验室
出处
《林业机械与木工设备》
2005年第3期40-42,共3页
Forestry Machinery & Woodworking Equipment
基金
哈尔滨市自然科学基金(2004AFXXJ020)
黑龙江省自然科学基金(C2004-03)
关键词
数字图象处理
板材表面缺陷
检测
分类号
TS61 [轻工技术与工程]
引文网络
相关文献
节点文献
二级参考文献
2
参考文献
7
共引文献
4
同被引文献
78
引证文献
14
二级引证文献
64
参考文献
7
1
王克奇.
木质材料表面缺陷计算机视觉测量的识别方法[J]
.林业科学,1996,32(1):92-96.
被引量：5
2
李坚.木材科学[M].东北林业大学出版社,1998..
3
张锁 徐峰.木材检验技术[M].中国标准出版社,2001..
4
靳中鑫.数字图象信息处理[M].国防工业出版社,2003..
5
谷中庆治[日].数字图象处理[M].科学出版社,2002..
6
E DI Sciascio,C Guaragnella.Simple nonlinear dual-window operator for edge detection[J].Opt.Eng,2002,41(9):2181-2185
7
JiangMingyan,YuanDongFeng.A multi-grade mean morphologic edge detection[J].IEEE-ISCA,2002(2):1079-1082
二级参考文献
2
1
李坚，木材科学新篇，1991年
2
吴成柯，计算机图形显示和图像处理的算法，1987年
共引文献
4
1
王业琴,王克奇,白雪冰,石岭.
计算机视觉木材表面色差检测的研究[J]
.林业科技,2005,30(2):36-38.
被引量：13
2
王国柱,周海宾,李文彬,撒潮.
木材缺陷图像的灰度形态滤波[J]
.木材工业,2005,19(5):17-19.
被引量：4
3
戴天虹,贾壮.
基于数学形态学的木材缺陷图像分割方法[J]
.福建林业科技,2015,42(2):73-76.
4
贾壮,戴天虹,李昊.
木材缺陷的图像分割提取技术综述[J]
.西部林业科学,2015,44(5):148-152.
被引量：5
同被引文献
78
1
吴成东,陈莉,康健,夏兴华,侯静,丁引.
胶合板缺陷模糊神经网络检测算法[J]
.沈阳建筑工程学院学报（自然科学版）,2004,20(3):228-231.
被引量：6
2
廖立,涂登云,李重根,周桥芳,张少川,吴向阳.
热处理对尾赤桉木材物理力学性能的影响[J]
.中南林业科技大学学报,2013,33(5):128-131.
被引量：15
3
戚大伟.
基于分数布朗随机场与分形参数的原木漏节图像处理[J]
.林业科学,2004,40(4):145-147.
被引量：9
4
林文树,杨慧敏,王立海.
超声波与应力波在木材内部缺陷检测中的对比研究[J]
.林业科技,2005,30(2):39-41.
被引量：28
5
陈金珠,王海鸿,李曙我,王宗德.
湿地松板材改性工艺的研究与分析[J]
.江西林业科技,2004,32(6):31-32.
被引量：1
6
童雀菊,丁建文,王厚立.
非破坏性木材内部缺陷检测——木材CT扫描研究动态[J]
.林产工业,2005,32(2):5-7.
被引量：4
7
罗钟铉,刘成明.
灰度图像匹配的快速算法[J]
.计算机辅助设计与图形学学报,2005,17(5):966-970.
被引量：72
8
方楷,邓习金,杨清培,施建敏.
木材碳含量变异研究进展[J]
.江西林业科技,2011,39(1):21-24.
被引量：3
9
韩彦芳,施鹏飞.
基于数字图像处理的表面缺损检测技术[J]
.测控技术,2005,24(9):15-18.
被引量：18
10
吕文阁,刘建群,陈泽宇.
应用数字图象处理技术的物位测控系统的研究[J]
.机床与液压,2005,33(11):106-107.
被引量：4
引证文献
14
1
杨建华,杨光,于淼,于航,银晓博.
锯材外观质量检测的发展与现状[J]
.木材加工机械,2019,0(5):1-5.
被引量：1
2
谢永华,王克奇.
基于分形理论木材表面缺陷识别的研究[J]
.林业机械与木工设备,2006,34(7):21-22.
被引量：10
3
黄兆泼.
数字图象处理技术的应用[J]
.职业时空,2007,3(04S):51-52.
4
程伟,朱典想.
基于计算机视觉的单板自动分级系统设计[J]
.木材工业,2007,21(3):24-26.
被引量：5
5
尹建新,楼雄伟,黄美丽.
灰度直方图在木材表面缺陷检测中的应用[J]
.浙江林学院学报,2008,25(3):272-276.
被引量：11
6
张延林,谢永华.
木材缺陷识别方法的研究[J]
.森林工程,2008,24(4):33-35.
被引量：4
7
马娟娟,金永.
木质板材表面缺陷自动检测技术研究[J]
.林业机械与木工设备,2010,38(9):28-30.
被引量：3
8
陈凯,吕永桂,郑喜.
基于图像轮廓处理及匹配的木节剔除和修复技术[J]
.林业机械与木工设备,2010,38(10):25-28.
9
戴天虹,池成全,韩雪莹.
基于数字图像处理及DSP的木质板材缺陷图像处理系统[J]
.机电产品开发与创新,2011,24(4):77-78.
被引量：1
10
张怡卓,佟川,李想.
梯度算子与灰度阈值融合的实木地板节子识别方法研究[J]
.林业科技,2012,37(1):18-20.
被引量：3
二级引证文献
64
1
高鹏威,高远,刘芳,杨建华.
基于Faster R-CNN的中密度纤维板表面缺陷检测研究[J]
.木材加工机械,2019,30(4):25-27.
被引量：1
2
周旭,常建民.
数字图像处理技术用于木材微观分析的研究概况[J]
.森林工程,2008,24(1):28-33.
被引量：3
3
梁萍,程伟.
基于模糊C均值聚类的旋切单板表面纹理检测[J]
.自动化技术与应用,2008,27(11):79-82.
被引量：1
4
吴东洋,业宁,沈丽容,张倩倩,赖正文.
基于颜色矩的木材缺陷聚类识别[J]
.江南大学学报（自然科学版）,2009,8(5):520-524.
被引量：11
5
程伟.
基于图论的旋切单板缺陷图像分割方法[J]
.木材加工机械,2009,20(6):8-11.
被引量：1
6
孙鑫,常建民.
数字图像处理技术在木材微观结构研究中的应用概况[J]
.林业机械与木工设备,2010,38(3):14-16.
被引量：1
7
罗蓓,赵广杰.
分形理论在木材科学领域中的应用[J]
.北京林业大学学报,2010,32(3):204-208.
被引量：6
8
宋莎莎,赵广杰.
木材宏、微观构造的分形表征与感觉心理的量化评价[J]
.林产工业,2010,37(4):6-10.
被引量：6
9
陈凯,吕永桂,郑喜.
基于图像轮廓处理及匹配的木节剔除和修复技术[J]
.林业机械与木工设备,2010,38(10):25-28.
10
顾学民,秦现生,贺峰,蔡勇,刘琼,宋昕.
竹片颜色在线分拣的机器视觉化研究[J]
.制造业自动化,2010,32(10):1-5.
被引量：4
1
马文平,吴建国,张根成.
水泥刨花板的研究现状[J]
.中国科技博览,2012(19):364-364.
2
王湘.
选书桌，3步走[J]
.大众医学,2009(6):46-47.
3
岳彦芳,孙聚运,常宏杰,杨光.
木板智能涂腻设备关键技术[J]
.林产工业,2016,43(5):33-36.
被引量：3
4
马娟娟,金永.
木质板材表面缺陷自动检测技术研究[J]
.林业机械与木工设备,2010,38(9):28-30.
被引量：3
5
孙翠杰,王华.
降低刨花板中游离甲醛含量的几种方法[J]
.木材加工机械,2002,13(1):21-23.
被引量：1
6
傅英芳,樊祥林.
降低人造板中脲醛树脂游离甲醛含量的几种方法[J]
.木材加工机械,2001,12(2):25-25.
被引量：3
7
刘彦龙,于长海,唐朝发,杜洪双.
三聚氰胺浸渍薄木在多层实木复合地板中的应用[J]
.林产工业,2012,39(1):39-40.
被引量：7
8
意玛斯推出新款砂光机[J]
.木材工业,2005,19(6):46-46.
9
吴晓金,史志华.
意杨中纤板木片蒸煮时间的确定[J]
.木材工业,2001,15(3):27-28.
10
王志同,曹志强,袁卫国.
用应力波非破损检测技术检测中密度纤维板弹性模量的研究（续）[J]
.木材工业,1995,9(6):21-25.
被引量：9
林业机械与木工设备
2005年 第3期
职称评审材料打包下载
相关作者
内容加载中请稍等...
相关机构
内容加载中请稍等...
相关主题
内容加载中请稍等...
浏览历史
内容加载中请稍等...
;
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部
