《表3 木材缺陷图像处理时间》

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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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本文算法中边框检测、图像分割、轮廓拟合所需时间如表3所示，结合表3与图像可以看出，每个样本边框检测和轮廓拟合两个步骤所耗费时间相对较少，而图像分割所耗费的时间占总流程耗费时间比重较大，图像分割耗费的时间与缺陷区域面积呈正相关。当缺陷区域较小时，耗费时间较少，当缺陷区域较大时，耗费时间相对较多。总体来说，本文算法花费时间较少，可以在较短的时间实现木材缺陷的识别与定位、分割和轮廓拟合，可以在较短的时间内获取木材缺陷的加工方案。