(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211255144.2 (22)申请日 2022.10.13 (71)申请人 博格达智能装备 （南 通） 有限公司 地址 226000 江苏省南 通市海安市城东 镇 经一路6号 (72)发明人 蒋宏波　 (74)专利代理 机构 武汉华强专利代理事务所 (普通合伙) 42237 专利代理师 康晨 (51)Int.Cl. G06T 7/00(2017.01) G06T 7/11(2017.01) G06T 7/12(2017.01) G06T 7/136(2017.01) (54)发明名称 一种门板 木材的缺陷评估方法及系统 (57)摘要 本发明涉及数据处理领域， 具体涉及一种门 板木材的缺陷评估方法及系统， 包括以下步骤： 步骤一： 获取门板板材图像数据； 步骤二： 根据树 节的生成过程和对板材的影响将树节分类为死 节和活节， 并得到树节对应的区域， 根据死节的 节眼外圈较深色木皮结构和两种树节的质地差 异对每个树节区域进行衡量和评价， 得到腐坏影 响显著度； 步骤三： 根据腐坏影响显著度判断门 板板材的缺陷情况。 即本发明的方案能够判断木 板板材质量的同时可获得缺陷对应的具体位置， 详细而准确。 权利要求书2页 说明书6页 附图3页 CN 115330798 A 2022.11.11 CN 115330798 A 1.一种门板 木材的缺陷评估方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： 步骤一： 获取门板 板材图像并对图像进行 预处理， 得到灰度图像； 步骤二： 根据树节的生成过程和对板材的影响对灰度图像进行分割， 得到树节种类待 测定区； 对每个树节种类待测定区使用canny算子获得其边缘图像， 将边缘图像中最外圈的 边缘的像素点进行圆拟合， 当拟合优度大于设定值， 则认为该树节种类待测定区为树节 区 域； 对所述树节区域进行划分， 得到划分阈值， 将小于划分阈值的灰度值筛选出来， 确定每 个树节区域中灰度值小于划分阈值的的像素点的占比， 选取占比最高的作为木 皮木纹环形 区， 计算木皮木纹环形区的深色木皮显著系数； 计算木皮木纹环形区的基础构建环纹质地松散度， 进 而得到环纹质地松散度； 根据所述深色木皮显著系数以及环纹质地松散度， 得到腐坏影响显著度； 步骤三： 根据腐坏影响显著度判断门板 板材的缺陷情况。 2.根据权利要求1所述的一种门板木材的缺陷评估方法， 其特征在于， 树节种类待测定 区的获取方法为： 使用OTSU 大律法对 灰度图像进 行分割， 获取图像中疑似树节的部分； 对疑 似树节的部分包含的所有像素点对应的灰度值赋值为1， 其余像素点对应的灰度值赋值为 0， 得到二值图像； 采用开运算、 区域填充处理该二值图像； 将获得的图像中对应值为1的像 素点标记出来， 在灰度图像中根据像素点的位置获取对应的像素点， 这些像素点组成的区 域为树节种类待测定区。 3.根据权利要求1所述的一种门板木材的缺陷评估方法， 其特征在于， 所述深色木皮显 著系数为： 其中， 为深色木皮显著系数， 为木皮木纹环形区内像素点的灰度值的均值， 为 木纹环形区相邻的其中一侧的木纹环形区内像素点的灰度值的均值； 为木纹环形区相邻 的另一侧的木纹环形区内像素点的灰度值的均值， r为木皮木纹环形区内各像素点与圆进 行拟合， 将拟合得到的圆的半径， R为边缘图像中最外圈的边缘的像素点进行圆拟合的半 径， ， ，…， 分别为木皮木纹环形区内的所有像素点到区域边缘的距离， 为木纹环形区的数量， 为木皮木纹环形区内像素点数量， mi n()为求最小值函数。 4.根据权利要求1所述的一种门板木材的缺陷评估方法， 其特征在于， 所述基础构建环 纹质地松散度为： 其中， 为基础构建环纹质地松散度， h为木皮木纹环形区内任意一像素点对应的灰度 值， ， ， ， 分别为任意一像素点四邻域内对应的像素点的灰度值， 分别权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115330798 A 2为木纹环形区内像素点的灰度值的最大值和最小值， 为木皮木纹环形区像素点数量。 5.根据权利要求1所述的一种门板木材的缺陷评估方法， 其特征在于， 所述环 纹质地松 散度为所有树节区域的基础构建环纹质地松散度的均值。 6.根据权利要求1所述的一种门板木材的缺陷评估方法， 其特征在于， 腐坏影响显著度 为述深色木皮显著系数以及环纹质地松散度的乘积。 7.一种门板木材的缺陷评估系统， 其特征在于， 包括存储器和处理器， 所述处理器用于 执行所述存储器存储的实现如权利要求1 ‑6任一项所述的一种门板木材的缺陷评估方法的 步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115330798 A 3