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题名改进的Unet型木材缺陷图像分割方法
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作者
严飞
章继鸿
姚宇晨
刘军
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机构
南京林业大学机械电子工程学院
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出处
《林业机械与木工设备》
2022年第1期41-45,共5页
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基金
南京林业大学大学生创新工程项目(2021NFUSPITP0087)。
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文摘
卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)是深度学习的最重要的网络之一,基于CNN的语义分割是当前研究的热点之一,Unet是在FCN基础上发展而来的卷积神经网络模型。针对木材缺陷图像分割问题,提出一种基于改进的Unet模型与像素阈值的木材缺陷图像分割方法。首先,在Unet的基本网络结构上,对网络的层数、通道数进行修改;然后,利用Unet实现网络训练,获得结构参数,最后用训练好的网络对图像进行测试,获取特征通道灰度图,并利用OTSU阈值算法对灰度图进行分割。结果表明,选择好的网络结构和阈值等参数,算法能够实现木材缺陷的图像分割,激活层通道灰度图分割效果优于卷积层。
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关键词
木材缺陷
图像分割
卷积神经网络
Unet
FCN
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Keywords
wood defect
image segmentation
convolutional neural network
Unet
FCN
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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