基于PSO优选特征的实木板材缺陷的压缩感知分选方法

针对实木板材表面缺陷的复杂性与随机性,提出了一种快速、准确的识别方法。首先,对实木板材表面图像进行3级双树复小波分解,提取低频子带、高频子带、原图像的均值、标准差和熵,共40维特征向量;然后,运用粒子群算法(PSO)优选出20个关键特征;最后,采用压缩感知理论将优选后的特征向量作为样本矩阵列,构建训练样本数据字典,通过最小残差完成缺陷识别。对4类柞木样本进行了仿真实验,活结、死结、虫眼、裂纹的分类正确率分别为93.3%、86.7%、100%和93.3%,结果表明:双树复小波良好的方向性能够表达实木板材表面复杂的信息;基于粒子群算法的特征选择能够提高分类效率;压缩感知分类器与传统分类器相比,具有结构简单、分类精度高的特点。