《表2 木材缺陷加工新方案减少的木材填充率》

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《基于深度学习的木材表面缺陷图像检测》

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式中:wi和hi分别为第i个样本矩形框的宽和高，ai和bi分别为第i个样本椭圆拟合后的长轴和短轴长。原始方案与新方案填充区域如图8所示，通过对比可以看出，采用本文方法拟合的轮廓不但包含全部缺陷部分，还大大降低了木材的切削量，对每个实验图像测算RFR结果如表2所示，可以看出本文方法大大降低了死节缺陷和活节缺陷在加工时的木材消耗，在一定程度上降低了虫眼缺陷加工时的木材消耗。结合实际生产情况，进一步对全部样本中死节和虫眼样本进行测算，可在缺陷修补这一步减少约10%的木材填充量。