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基于图像识别的竹材横截面轮廓提取技术研究中期报告.docx

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基于图像识别的竹材横截面轮廓提取技术研究中期报告.docx

上传人:niuww 2024/4/27 文件大小:10 KB

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文档介绍:该【基于图像识别的竹材横截面轮廓提取技术研究中期报告 】是由【niuww】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【基于图像识别的竹材横截面轮廓提取技术研究中期报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。基于图像识别的竹材横截面轮廓提取技术研究中期报告一、项目背景与研究目的竹材是我国古老的传统材料,其具有轻质、强度高、物理机械性能好等优点,在家居、建筑等领域有着广泛的应用。为了更好地利用竹材,需要对竹材进行加工和优化设计,在加工过程中,提取竹材横截面轮廓是非常重要的环节。传统的竹材横截面轮廓提取方法主要依靠人工测量和绘制,效率低下、精度不够高且难以复制。近年来,随着计算机视觉和图像处理技术的不断发展,基于图像识别的竹材横截面轮廓提取技术越来越受到关注。本项目旨在利用深度学****方法,通过对竹材图像进行分析与处理,提高竹材横截面轮廓提取的精度、效率和自动化程度。二、项目进展情况1、竹材横截面图像采集本项目采用普通相机对竹材进行横截面拍摄,采集到的竹材图像包括不同角度、不同光照和不同品种等多种情况下的竹材图像。图像尺寸为1280*720像素,颜色空间为RGB。2、竹材横截面轮廓标注对采集的竹材图像进行标注,标注的内容包括竹材的边缘轮廓、细节、孔洞和节位等等,这些信息将被用于训练深度学****模型。标注工作由6名熟悉竹材加工的工作人员完成,标注结果经过多次校验,确保准确性和一致性。3、深度学****模型的设计与训练N)的图像识别模型,采用Python语言和keras框架进行设计与实现。在训练过程中,我们采用了数据增强和自适应学****率方法,提高了模型的泛化能力和训练效率。经过多次实验与调节,我们的模型已经达到了较好的准确率和稳定性。三、未来工作计划1、进一步优化深度学****模型,提高横截面轮廓提取的精度和效率;2、设计和开发竹材横截面轮廓提取的自动化系统,为竹材加工提供更加智能化的支持;3、研究其它基于图像识别的竹材加工技术,为竹材加工和利用提供更多的技术支持。