基于Affinity Propagation聚类的木材缺陷识别

摘要

提出了一种新的基于Affinity Propagation聚类的木材缺陷检测方法。该方法通过提取木材图像的颜色矩特征，采用多遍扫描图像、自动调整滑动窗格大小的方法，有效降低特征提取后样本集数据条目，进而降低AP算法中距离矩阵、代表阵、适选阵和决策阵维数，自动识别木材缺陷位置并标记，有效提高聚类精度及聚类速度。实验表明，该方法有效地实现木材缺陷识别，平均识别查准率约为87.68％，平均识别查全率约为90.51％，平均识别时间约为2.44s。