(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 202211134148.5 (22)申请日 2022.09.19 (71)申请人 南通友联新材 料科技有限公司 地址 226000 江苏省南 通市通州区刘桥 镇 工业集中区西区 (72)发明人 张鹏　 (51)Int.Cl. G06T 7/00(2017.01) G06T 7/11(2017.01) G06T 7/187(2017.01) G06T 5/00(2006.01) (54)发明名称 一种木材表面 缺陷的精准检测修复方法 (57)摘要 本发明涉及电数字数据处理技术领域， 具体 涉及一种木材表面缺陷的精准检测修复方法。 获 取待检测木材的表面图像对应的灰度图像； 获取 疑似缺陷像素点， 基于疑似缺陷像素点在水平方 向与竖直方向上的最大连续数量， 获取图像块的 尺寸并将灰度图像划分为多个图像块； 基于各图 像块对应分布曲线的峰度得到缺陷图像块； 获取 各缺陷图像块的疑似缺陷区域， 得到疑似缺陷区 域进行线性拉伸后的分布曲线， 将该分布曲线上 第一个波峰与最后一个波峰对应灰度值之间的 每一个灰度值均记为阈值， 根据距离各阈值左右 两侧最近的波峰的分布概率计算各阈值的权重， 进而得到最优阈值， 基于最优阈值获取缺陷区域 并对其进行修复。 本发明能够精确的得到木材表 面的缺陷。 权利要求书2页 说明书8页 附图4页 CN 115239704 A 2022.10.25 CN 115239704 A 1.一种木材表面 缺陷的精准检测修复方法， 其特 征在于， 该 方法包括以下步骤： 获取待检测木材的表面图像， 对所述表面图像进行 预处理， 得到灰度图像； 计算所述灰度图像对应的灰度均值并将其记为第 一灰度均值， 将大于所述第 一灰度均 值对应的像素点记为疑似缺陷像素点， 分别获取所述疑似缺陷像素点在水平 方向与竖直方 向上对应的最大连续数量， 基于所述最大连续数量获取图像块的尺寸并将所述灰度图像块 划分为多个图像块； 所述图像块包括 缺陷图像块与正常图像块； 分别对各图像块中每一个灰度值及其对应的像素点数量进行拟合， 得到各图像块对应 的分布曲线； 计算各分布曲线对应的峰度， 计算各图像块对应的灰度均值并将其记为第二 灰度均值， 基于所述峰度与第二灰度均值得到各缺陷图像块； 基于所述第 二灰度均值， 得到各缺陷图像块对应的疑似缺陷区域并对其进行线性拉伸 操作， 获取线性拉伸后的疑似缺陷区域对应的分布曲线， 将该分布曲线上第一个波峰与最 后一个波峰对应灰度值之 间的每一个灰度值均 记为阈值， 根据距离各阈值左右两侧最近的 波峰对应的分布概率， 计算各阈值的权重， 基于所述权重得到各疑似缺陷区域对应的最优 阈值； 所述疑似缺陷区域包括 缺陷区域与木纹区域； 基于所述 最优阈值， 获取缺陷区域与木纹区域， 并对所述 缺陷区域进行修复。 2.根据权利要求1所述的一种木材表面缺陷的精准检测修复方法， 其特征在于， 所述图 像块的尺寸的获取方法为： 获取所述疑似缺陷像素点在水平 方向上对应的最大连续数量与 所述疑似缺陷像素点在竖直方向上对应的最大连续数量两者中的较大值， 将所述较大值加 1后的值作为图像块的尺寸。 3.根据权利要求1所述的一种木材表面缺陷的精准检测修复方法， 其特征在于， 所述图 像块包括合并图像块， 所述合并图像块的获取方法为： 以灰度图像左上角第一个图像块为 起始图像块， 从左至右， 从上到下， 逐个图像块进行遍历； 当遍历过程中的图像块与其相邻 的图像块中均含有疑似缺陷像素点， 判断两图像块中由对应疑似缺陷像素点构成的两个连 通域是否相连， 若相连， 则将对应的两个图像块进行合并， 得到合并图像块； 反 之， 不合并。 4.根据权利要求1所述的一种木材表面缺陷的精准检测修复方法， 其特征在于， 所述分 布概率的获取方法为： 获取波峰对应的灰度值， 得到该灰度值对应的像素点数量， 将所述像 素点数量与疑似缺陷区域中像素点总数的比值记为波峰对应的分布概 率。 5.根据权利要求1所述的一种木材表面缺陷的精准检测修复方法， 其特征在于， 所述分 布曲线的横坐标为灰度值， 纵坐标为像素点数量。 6.根据权利要求1所述的一种木材表面缺陷的精准检测修复方法， 其特征在于， 所述缺 陷图像块的获取方法为： 基于所有分布曲线对应的峰度， 计算平均峰度； 将所述第二灰度均 值小于第一灰度均值且峰度小于平均峰度对应的图像块记为 缺陷图像块。 7.根据权利要求1所述的一种木材表面缺陷的精准检测修复方法， 其特征在于， 所述疑 似缺陷区域由图像块中灰度值小于所述第二灰度均值对应的像素点构成。 8.根据权利要求1所述的一种木材表面缺陷的精准检测修复方法， 其特征在于， 所述最 优阈值的获取方法为： 计算各阈值对应的类间方差与权重的乘积， 所述乘积的最大值对应 的阈值为最优阈值； 所述权重为：权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115239704 A 2其中， 为阈值t对应的权重， 为阈值t对应灰度值的分布概率， 为距离阈值t 左侧最近的波峰对应灰度值的分布概率， 为距离阈值t右侧最近的波峰对应灰度值的 分布概率。 9.根据权利要求1所述的一种木材表面缺陷的精准检测修复方法， 其特征在于， 所述缺 陷区域由疑似缺陷区域中灰度值小于最优阈值对应的像素点构成， 所述木纹 区域由疑似缺 陷区域中灰度值大于最优阈值对应的像素点构成。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115239704 A 3