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基于数字图像处理技术的木材单板缺陷图像增强与识别研究

来源：花匠小妙招时间：2026-10-09 07:10

【摘要】： 我国对木材资源的需求量巨大,近60%依靠进口,综合利用率低使得木材资源浪费严重,如何提高木材的利用率,成为我国一个亟需解决的重要问题。木材在成材过程会产生各种缺陷,这不仅增加企业的生产成本,还影响到木制品的力学性能、外观品质,单板作为一种木材制品,由...

【学位授予单位】：内蒙古农业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2022

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1	孙林;张子洋;贾坤昊;高涛;工业缺陷图像生成：非线性重构与多级滤波优化[J];计算机工程与应用;2026年06期
2	魏峥颖;庄均珺;半导体芯片制造中缺陷图像的分层诊断策略分析[J];集成电路应用;2025年06期
3	杨洋;高飞;尚文同;李岩;赵永强;杨宁;杜坡;基于改进扩散模型的小样本变电缺陷图像生成方法[J];高电压技术;2026年07期
4	陈广庆;陈雅惠;周鹏;刘梓煜;陈玉伦;基于改进可控扩散模型的缺陷图像生成算法[J];电子测量技术;2025年06期
5	张珂;盛鑫;肖扬杰;杨济远;陈美娟;任泽华;面向少样本表计缺陷图像生成的稳定扩散模型[J];中国图象图形学报;2025年11期
6	李小彤;张果;杨奇;尹丽琼;带钢表面缺陷图像的增强和分割方法[J];控制工程;2021年03期
7	曾晓彦;张奕杰;输电线路缺陷照片快速命名归档的整理系统的设计[J];电子元器件与信息技术;2019年12期
8	乔闹生;印制电路板缺陷图像边缘检测[J];光子学报;2016年04期
9	黎浩;汤勃;孔建益;王兴东;基于阈值优化的带钢表面缺陷图像边缘检测研究[J];组合机床与自动化加工技术;2020年08期
10	王永慧;颜云辉;吴艳萍;梁惠升;带钢表面缺陷图像小波融合方法[J];东北大学学报(自然科学版);2009年05期

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1	杨灏瀛;魏星;汪红兵;赵文慈;闫岩;温宁;李航;基于深度学习的铸坯低倍缺陷智能检测模型及系统[A];第十四届中国钢铁年会论文集—16.冶金流程工程学[C];2023年
2	胡丘礼;X射线（DR）检测在铸造件中的作用与价值[A];2023重庆市铸造年会论文集[C];2023年
3	赵宏宇;赵红颖;王楠;缸孔表面缺陷图像的分段检测[A];中国图象图形科学技术新进展——第九届全国图象图形科技大会论文集[C];1998年
4	张健;杨丽丽;鲍际平;基于蚁群算法的强化木地板表面缺陷图像处理技术研究[A];第六届全国信息获取与处理学术会议论文集（3）[C];2008年
5	孙朝明;徐彦霖;王增勇;利用小波方法实现射线图像的缺陷分割[A];中国工程物理研究院科技年报（2005）[C];2005年
6	张宇;王俊平;郭清衍;王瑞岩;周海;彩色梯度和数学形态学的缺陷图像分割方法[A];2008通信理论与技术新发展——第十三届全国青年通信学术会议论文集（下）[C];2008年
7	王军敏;周宁;查光明;集成电路和图像处理技术的应用研究[A];四川省电子学会半导体与集成技术专委会2006年度学术年会论文集[C];2006年
8	王答成;焦宗平;杨国洪;浅析AOI测试玻璃缺陷技术[A];电子玻璃技术2016（总第48期）[C];2016年

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1	王建柱;面向工业场景的表观缺陷视觉检测方方法研究[D];北京交通大学;2022年
2	薛彬;基于机器视觉的焊缝表面缺陷图像智能识别机制[D];太原科技大学;2022年
3	黄彭奇子;基于图像处理的表面缺陷检测关键技术研究[D];国防科技大学;2019年
4	牛拴龙;面向产品表面缺陷检测的图像数据扩充方法研究[D];华中科技大学;2023年
5	李长乐;冷轧带钢表面缺陷图像检测关键技术的研究[D];哈尔滨工业大学;2009年
6	江佳斌;基于机器视觉的定位及缺陷识别智能检测技术研究与应用[D];浙江大学;2020年
7	张洪博;基于群智能优化算法的带钢表面缺陷图像处理方法研究[D];长春工业大学;2021年
8	龚宇;基于数据和知识驱动的机械产品表面缺陷检测方法及系统研究[D];合肥工业大学;2024年
9	谢永华;数字图像处理技术在木材表面缺陷检测中的应用研究[D];东北林业大学;2013年
10	储茂祥;钢板表面缺陷检测关键技术研究[D];东北大学;2014年

中国硕士学位论文全文数据库

前10条

1	丁安宁;基于数字图像处理技术的木材单板缺陷图像增强与识别研究[D];内蒙古农业大学;2022年
2	郑强成;基于生成对抗网络的小样本缺陷图像生成方法研究[D];武汉理工大学;2024年
3	袁梓桐;太阳能电池缺陷图像生成与检测方法研究[D];河北工业大学;2023年
4	周鑫;基于图像边缘和纹理区域感知的高质量工业表面缺陷图像生成算法研究[D];四川大学;2024年
5	王宏硕;TFT-LCD面板缺陷成像、提取、识别和分类方法研究[D];合肥工业大学;2019年
6	易礼燕;基于双阈值的轴承滚子缺陷提取技术研究[D];重庆邮电大学;2019年
7	宋哲;选区激光熔化钛合金的缺陷容限评价方法[D];西南交通大学;2019年
8	毛芳勤;基于少样本的TFT-LCD缺陷视觉识别算法研究及应用[D];华中科技大学;2019年
9	马宇昊;基于虚拟现实技术的坡口缺陷图像自动生成方法研究[D];湖南大学;2019年
10	肖本郁;复杂环境下轨面缺陷与扣件缺失的图像检测方法研究[D];兰州交通大学;2018年

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前1条

1	记者黎灵希;发现未来[N];上海证券报;2024年

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