摘要：针对碳化竹条瑕疵种类多,位置不确定且竹纹理干扰的问题,利用图像处理技术对竹条图像进行阈值分割,图像滤波等预处理,得到特征明显的图像,从而实现其表面瑕疵特征的识别。通过计算确定灰度共生矩阵的三个构造因子,提取了图像的三个纹理特征,采用一对一淘汰策略的多类SVM（support vector machine）学习模型进行分类识别竹条的瑕疵类型。实验结果表明,该方法对于碳化竹条的黑结、虫蛀、染色、霉点、裂痕等缺陷的正确识别率达到90.6%以上。
分类：期刊> 自然科学与工程技术> 基础科学> 基础科学综合
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关键词：碳化竹条 瑕疵识别 灰度共生矩 svm
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