改进的Unet型木材缺陷图像分割方法

作者：严飞; 章继鸿; 姚宇晨; 刘军

来源：林业机械与木工设备, 2022, 50(01): 41-45.

DOI：10.13279/j.cnki.fmwe.2022.0005

• 木材缺陷
• 图像分割
• 卷积神经网络
• Unet
• FCN

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。

• 单位
  电子工程学院; 南京林业大学