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基于动态目标检测与跟踪算法(TLD)的刨花板表面缺陷检测技术 被引量:5

Detecting Surface Defects of Particleboard Based on Tracking-Learning Detection Technology
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摘要 采用动态目标检测与跟踪算法(TLD),在线检测刨花板表面缺陷。结果显示:基于TLD算法的在线检测装置,可以准确捕捉刨花板表面的大刨花缺陷目标,并可对其持续跟踪,最终通过计算得到表面缺陷的特征参数。作为刨花板表面在线缺陷检测方法,具有较高的准确性、实时性及稳定性。 Tracking-Learning-Detection(TLD) was used to detect surface defects of particleboard on line. The results showed that the TLD algorithm method accurately recognized and tracked large wood particles on the surface of the particleboard and, by calculation, detected surface defect characteristic parameters. The TLD algorithm was shown to be useful as a surface defect detection method for particleboard testing with high accuracy, real-time performance and robustness.
作者 王程程 刘亚秋 WANG Cheng-cheng;LIU Ya-qiu(Northeast Forestry University,Harbin 150040,Heilongjiang,China)
机构地区 东北林业大学
出处 《木材工业》 北大核心 2018年第4期44-47,共4页 China Wood Industry
基金 国家自然科学基金项目"中密度纤维板连续平压多场耦合效应及精准工艺协同控制机理"(31370565) 哈尔滨市科技创新人才研究专项"人造板高效节约生产精准测控关键技术应用研究"(2015RAYXJ005)
关键词 刨花板 动态目标检测与跟踪算法(TLD) 表面缺陷检测 particleboard(PB) TLD arithmetic surface defect detection
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参考文献3

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引证文献5

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