【摘 要】
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【目的】提出一种基于随机森林（RF）算法的分类模型,以实现纤维板表面大刨花、胶斑、杂物、油污的快速、准确识别。【方法】获取100张规格为4 800 mm×2 400 mm的纤维板表面
【机 构】
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山东建筑大学信息与电气工程学院,中国林业科学研究院木材工业研究所
【基金项目】
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中国林业科学研究院中央级公益性科研院所基本科研业务费专项资金(CAFYBB2018MB002);泰山学者优势特色学科人才团队(2015162)
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【目的】提出一种基于随机森林（RF）算法的分类模型,以实现纤维板表面大刨花、胶斑、杂物、油污的快速、准确识别。【方法】获取100张规格为4 800 mm×2 400 mm的纤维板表面图像,利用Otsu阈值分割算法对图像进行分割,提取缺陷区域的面积（S）、周长（L）、长宽比（OR）、紧凑性（J）、矩形度（P）、圆形性（O）、灰度均值（u）及灰度的标准差（σD）、平滑度（σP）、偏度（σS）、峰度（σK）和均方根值（σR） 12个特征属性的特征值作为试验数据。使用100份试验数据构建RF分类器,采用
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