专利名称：一种原木板材表面缺陷的修补方法
技术领域：
本发明属于木材加工领域，涉及一种对原木板材的表面缺陷进行修补的方法。
背景技术：
我国是一个森林资源相对匮乏的国家，建国近60年来，原有的112亿立方米的森林储积量，因为人口膨胀，经济发展，以砍伐了100多亿立方米，剩余的12亿立方米仅够维持6年的采伐需求。目前我国森林总面积为15894. l万公顷，仅占世界总量的4.6%，人均占有森林面积仅相当于世界人均占有量的21.3%。林木总储积量不足世界总量的3%，人均储积量只有世界人均储积量的1/8。目前，我国森林资源面临严峻的形势，主要表现在我国森林质量不高，单位面积蓄积量指标远远低于世界林业发达国家水平；林龄结构不合理，可采资源继续减少，这对后备资源培育构成极大威胁。
面对我国森林资源不足、森林质量不高的现状，如何合理利用、保护森林资源，提高木材利用率，减少木材不合理损耗是我国科技人员迫切需要解决的重要课题。木材缺陷会直接影响木材产品的强度、外观及档次，木材缺陷检测对木材加工过程中的木材材质评定、质量控制及产品分等均具有重要意义，所以检测并剔除木材板材的缺陷是木制品加工过程中的重要环节。
板材表面缺陷类型多(如节子、虫眼、裂纹等)，形状复杂。在当前木制品行业中，对板材表面缺陷的处理大多是将原木板材从缺陷处予以分割，将缺陷及其周围组织舍弃，这不仅造成了板材的部分浪费，也因为板材的尺寸小型化而使其价值大为降低。以美国黑胡桃原木板材为例，将原木锯成板材后，仅有约15%的板材为优等板材无表面缺陷，约30%的次等板材带有一个表面缺陷，其余的板材均有多处的表面缺陷而不堪大用。因此，若将次等板材的表面缺陷加以去除，同时在缺陷处以相似灰度的同材质补块加以修补，若修补后的原木板材达到相应国家标准所规定的强度要求，则次等板材完全可以达到或逼近优等板材的性能要求，从而使得板材的利用率、商品价值大大提高。
发明内容
本发明的目的是针对现有技术的不足，提出一种集木材表面缺陷的识别、剔除与修补于一体的原木板材表面缺陷的修补方法。本发明的具体步骤是
(1) 将原木板材按照设定规格加工成不同直径的圆形补块，圆形补块的直径为d，其中10附m ^ d ^ 40m附。
(2) 将补块置于纯白色背景下，利用CCD摄像机、图像采集卡及图像处理软件采集每个补块的RGB图像，通过灰度处理、阈值转换、边界获取得到补块的图像边界。
所述的灰度处理方法为如')=0急r(/，乂) + 0.59xg(Z，乂) + O.IIxb("〕
其中x(Z，力为作灰度转换后图像的第z'列、第/行像素的灰度值，xJ/，力为原
RGB图像的第冽、第y行像素的红色分量值，^(/,乂)为原RGB图像的第冽、
第J'行像素的绿色分量值，A(/,力为原RGB图像的第/列、第j1亍像素的蓝色分量值。
所述的阈值转换方法为
—255 (x(/，y〕〉=xm)
0 W/,/)<xm)
其中&为所设定的阈值，A(/，J')为作阈值转换后图像的第冽、第y行像素的灰度值。所述的边界获取方法为:
<formula>formula see original document page 7</formula>其中为边界获取后图像的第z'列、第乂行像素的灰度值。
(3) 获取图像边界范围以外的背景图像的平均灰度A 。所述的平均灰度A为作灰度转换后的图像除去补块图像边界所包围的圆形区域的图像的所有像素灰度总和除以该区域内的所有像素点数总和。
(4) 取0. 6 0. 8倍的图像外径到图像边界所组成的圆环区域，将此圆环区域以圆心为中心划分为等分(w二2 12)，获取各等分的平均灰度
1 -2"，
=丄$>(/,力((/，力e第A等分,i，…2")
附/t !
其中^为第A个等分区域内所有像素点数的总和。
(5)获取消去背景色的各等分的等分平均灰度A ， A
<formula>formula see original document page 7</formula>
(6) 建立每个补块的规格、等分平均灰度&的数据库。
(7) 将带有表面缺陷的原木板材置于纯白色背景下，利用CCD摄像机、图像采集卡及图像处理软件采集包含表面缺陷的原木板材的RGB图像；对RGB图像进行灰度处理，方法与(2)相同。
(8) 按照圆形补块的规格选原木板材的圆形剔除范围，圆形剔除范围的直径选取在该圆形剔除范围包含全部表面缺陷条件下的圆形补块的最小规格；将圆形剔除范围的同心圆与圆形剔除范围之间的圆环区域以圆心为中心划分为2m等分(附=2 12， m=w)等分，圆形剔除范围的同心圆的直径为圆形剔除范围直径的1.2 1.4倍。获取各等分的平均灰度5^。
所述的平均灰度K为
1 _2ffi，
= —Z>(") ((") e第a等分a二i，…2附)
其中A为第k个等分区域内所有像素点数的总和。
(9) 获取原木板材外的背景图像的平均灰度A 。
7所述的平均灰度A为作灰度转换后的图像除去包含表面缺陷的原木板材 的图像的所有像素灰度总和除以该区域内的所有像素点数总和。
(10) 获取消去背景色的各等分的平均灰度^ ， A = K - A 。
(11) 将原木板材确定的圆形剔除范围通过木材加工设备剔除，在原 木板材上形成一圆形通孔。
(12) 将补块数据库中的所有与圆形剔除范围同规格的补块进行等分 平均灰度匹配
首先计算每个补块的各等分的匹配参数A"A2,…A ，其中
2
2w 2 △2 = J E (乃+l _ & )(少;+l =力"—2" , 乂 + 1 〉 2")
△2"=
2m
2
E (乃+2" - A) "+2" = A.佳—i-2" ， 乂 + 2" - 1 〉 2w)
比较A,A2,…Z^ ，找到单个补块的最小匹配参数Amin; 然后比较每个补块的最小匹配参数Amin ，其中最小值对应的补块为 最佳匹配补块；
该补块获得最小匹配参数Amin时与圆形剔除范围进行匹配的对应位 置即是填补位置。
(13)将确定的补块按照确定的填补位置压入到原木板材通孔中。 本发明具有如下优点
1) 采用视频图像处理技术，大大加快了图像识别速度，降低了人工 识别所带来的不稳定因素的影响。
2) 采用数据库匹配技术，能高效快速地找到与已剔除区域最佳匹配 的补块。
3) 修补后的原木板材具有与天然原木板材相接近的强度性能与视 觉效果，因而提高了原木板材的利用率与产品价值。
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具体实施例方式
以黑胡桃原木板材表面缺陷修补为作进一歩说明。
(1)首先取一批废弃的黑胡桃原木板材，加工成直径为10mm、 15mm、 20腿、25腿、30腿、35腿、40mm的补块各200块。
(2)将补块置于纯白色背景下，利用CCD摄像机、图像采集卡及图像 处理软件采集每个补块的RGB图像，通过灰度处理、阈值转换、边界获取 得到补块的图像边界。
所述的灰度处理方法为
乂) = O急r(f,力+ 0.59xG0.， /) + 0,11xbO'， y〕
其中xa乂)为作灰度转换后图像第Z列、第y'行像素的灰度值，；^(/，y)为原RGB
图像的第冽、第y行像素的红色分量值，^(/，力为原RGB图像的第冽、第_/
行像素的绿色分量值，xW,力为原RGB图像的第冽、第"亍像素的蓝色分量值。
所述的阈值转换方法为-
255 (x(/，))〉=xm)
0 W^')<xJ
其中&为所设定的阈值，a(z',力为作阈值转换后图像的第冽、第)行 像素的灰度值。
所述的边界获取方法为
a(z',力={ko.,)+1)—aO'+i，力]2++i，y+1)—&0.,力]2}2
其中x2(f,_/)为边界获取后图像的第/列、第J'行像素的灰度值。
(3) 获取图像边界范围以外的平均灰度义b 。
所述的平均灰度a为作灰度转换后的图像除去补块图像边界所包围的圆 形区域的图像的所有像素灰度总和除以该区域内的像素点数总和。
(4) 取0. 8倍的图像外径到图像边界所组成的圆环区域，将此圆环区域以圆心为中心划分为12等分，获取各等分的平均灰度^ ， & =丄f]々.,力他力G第A等分，hl，…12)
其中^为第A个等分区域内所有像素点数的总和。
(5) 获取消去背景色的各等分的等分平均灰度^ 。
所述的^按下述方法定义
义/t 二 XA 一 Xb
(6) 建立每个补块的规格、等分平均灰度、的数据库。
(7) 将具有表面缺陷的原木板材置于纯白色背景下，利用CCD摄像机、 图像采集卡及图像处理软件采集包含表面缺陷的原木板材的RGB图像；对 RGB图像进行灰度处理，方法与(2)相同。
(8) 按照圆形补块的规格选原木板材的圆形剔除范围，圆形剔除范围的 直径选取在该圆形剔除范围包含全部表面缺陷条件下的圆形补块的最小规 格；将圆形剔除范围的同心圆与圆形剔除范围之间的圆环区域以圆心为中 心划分为12等分，圆形剔除范围的同心圆的直径为圆形剔除范围直径的 1.2倍。获取各等分的平均灰度A。
所述的平均灰度K为
=丄|>(") ((") G第A等分,hl,…12) A ,=i
其中A为第k个等分区域内所有像素点数的总和。
(9) 获取原木板材外的背景图像的平均灰度^ 。 所述的平均灰度A为作灰度转换后的图像除去包含表面缺陷的原木板材 的图像的所有像素灰度总和除以该区域内的所有像素点数总和。
(10) 获取消去背景色的各等分的平均灰度A 。
所述的A按下述方法定义
^ = 374 —
(11) 将原木板材确定的圆形剔除范围通过木材加工设备剔除，在原 木板材上形成一圆形通孔。(12)在补块数据库中的与圆形剔除范围同规格的补块中进行等分平 均灰度匹配。
所述的最佳等分平均灰度匹配最佳按下述方法定义，对于每一个尺寸 相一致的补块，分别计算，A，A2，…A&，其中
△12 = 、 Z (An - 0 = JW + 12 _ 1 〉 12)
比较Ai，A2，…A^ ，找到单个补块的最小匹配参数Amin; 然后比较每个补块的最小匹配参数Amin，其中最小值对应的补块为 最佳匹配补块；
该补块获得最小匹配参数Amin时与圆形剔除范围进行匹配的对应位 置即是填补位置。 (13)将确定的补块按照确定的填补位置压入到原木板材通孔中。
<formula>formula see original document page 11</formula> 12)
权利要求
1、一种原木板材表面缺陷的修补方法，其特征在于该方法的步骤是步骤(1). 将原木板材按照设定规格加工成不同直径的圆形补块，圆形补块的直径为d，其中10mm≤d≤40mm；步骤(2). 将补块置于纯白色背景下，利用CCD摄像机、图像采集卡及图像处理软件采集每个补块的RGB图像，通过灰度处理、阈值转换、边界获取得到补块的图像边界；所述的灰度处理方法为x(i，j)＝0.30xR(i，j)+0.59xG(i，j)+0.11xB(i，j)，其中x(i，j)为作灰度转换后图像的第i列、第j行像素的灰度值，xR(i，j)为原RGB图像的第i列、第j行像素的红色分量值，xG(i，j)为原RGB图像的第i列、第j行像素的绿色分量值，xB(i，j)为原RGB图像的第i列、第j行像素的蓝色分量值；所述的阈值转换方法为其中xm为所设定的阈值，x1(i，j)为作阈值转换后图像的第i列、第j行像素的灰度值；所述的边界获取方法为其中x2(i，j)为边界获取后图像的第i列、第j行像素的灰度值；步骤(3). 获取图像边界范围以外的背景图像的平均灰度xb；所述的平均灰度xb为作灰度转换后的图像除去补块图像边界所包围的圆形区域的图像的所有像素灰度总和除以该区域内的所有像素点数总和；步骤(4). 取0.6～0.8倍的图像外径到图像边界所组成的圆环区域，将此圆环区域以圆心为中心划分为2n等分，n＝2～12，获取各等分的平均灰度<overscore>x</overscore>k，((i，j)∈第k等分，k＝1，...2n)其中mk为第k个等分区域内所有像素点数的总和；步骤(5). 获取消去背景色的各等分的等分平均灰度xk，xk＝<overscore>x</overscore>k-xb；步骤(6). 建立每个补块的规格、等分平均灰度xk的数据库；步骤(7). 将带有表面缺陷的原木板材置于纯白色背景下，利用CCD摄像机、图像采集卡及图像处理软件采集包含表面缺陷的原木板材的RGB图像；对RGB图像进行灰度处理，具体方法与步骤(2)相同；步骤(8). 按照圆形补块的规格选原木板材的圆形剔除范围，圆形剔除范围的直径选取在该圆形剔除范围包含全部表面缺陷条件下的圆形补块的最小规格；将圆形剔除范围的同心圆与圆形剔除范围之间的圆环区域以圆心为中心划分为2m等分等分，m＝2～12，m＝n，圆形剔除范围的同心圆的直径为圆形剔除范围直径的1.2～1.4倍；获取各等分的平均灰度<overscore>y</overscore>k；所述的平均灰度<overscore>y</overscore>k为((i，j)∈第k等分，k＝1，...2m)其中pk为第k个等分区域内所有像素点数的总和；步骤(9). 获取原木板材外的背景图像的平均灰度yb；所述的平均灰度yb为作灰度转换后的图像除去包含表面缺陷的原木板材的图像的所有像素灰度总和除以该区域内的所有像素点数总和；步骤(10). 获取消去背景色的各等分的平均灰度yk，yk＝<overscore>y</overscore>k-yb；步骤(11). 将原木板材确定的圆形剔除范围通过木材加工设备剔除，在原木板材上形成一圆形通孔；步骤(12). 将补块数据库中的所有与圆形剔除范围同规格的补块进行等分平均灰度匹配首先计算每个补块的各等分的匹配参数Δ1，Δ2，...Δ2n，其中比较Δ1，Δ2，...Δ2n，找到单个补块的最小匹配参数Δmin；然后比较每个补块的最小匹配参数Δmin，其中最小值对应的补块为最佳匹配补块；该补块获得最小匹配参数Δmin时与圆形剔除范围进行匹配的对应位置即是填补位置；步骤(13). 将确定的补块按照确定的填补位置压入到原木板材通孔中。
全文摘要
本发明涉及一种原木板材表面缺陷的修补方法。现有的修补方法浪费较大，修补效果不好。本发明方法首先将原木板材加工成不同直径的圆形补块，建立每个补块的规格、等分平均灰度的数据库。获取带有表面缺陷的原木板材的RGB图像，按照圆形补块的规格选原木板材的圆形剔除范围，获取表面缺陷周边的平均灰度，然后将其剔除。将补块数据库中的所有与圆形剔除范围同规格的补块进行等分平均灰度匹配，将确定的补块按照确定的填补位置压入到原木板材通孔中。本发明能高效快速地找到与已剔除区域最佳匹配的补块，修补后的原木板材具有与天然原木板材相接近的强度性能与视觉效果。
文档编号G06T7/00GK101508132SQ20091009674
公开日2009年8月19日 申请日期2009年3月16日 优先权日2009年3月16日
发明者吕永桂, 凯 陈, 陈红虹 申请人:杭州电子科技大学