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本发明涉及图形识别技术领域，提出了一种板材浸胶干燥机智能控制方法，包括：捕获板材浸胶前及浸胶后灰度图像；对两张灰度图像进行边缘检测得到两张边缘图像，对边缘图像进行差分得到边缘差值图，抽取浸胶后灰度图像边缘检测过程中的梯度高阈值与梯度低阈值；根据边缘差值图中边缘点分布抽取边缘点分布程度及边缘点聚集程度，并抽取边缘点目标程度，结合梯度低阈值得到每个边缘点的邻近梯度阈值；根据边缘差值图中每个边缘点的邻近梯度阈值得到最终的缺陷边缘检测结果，识别浸胶不均匀区域，完成浸胶智能控制。本发明旨在解决常规边缘检测双阈值固定导致丢失部分弱边缘而影响浸胶识别结果的问题。

本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及基于特征抽取的木材表面缺陷识别办法，包括：采集任意一个木材表面的图像，进行灰度化处理，得到木材灰度图像，并得到木材灰度图像中的若干条疑似缺陷边缘线，根据所有疑似缺陷边缘线上像素点之间的距离、像素点灰度值，得到每条疑似缺陷边缘线上每个像素点的边缘集中性，在每条疑似缺陷边缘线上，根据所有像素点的边缘集中性的差异，得到每条疑似缺陷边缘线的缺陷可能性，根据所有疑似缺陷边缘线的缺陷可能性，判断所述木材表面是否存在缺陷。本发明通过分析图像中边缘线之间的距离、边缘线处的灰度值变化，提高缺陷边缘线检测的准确性，从而提高木材表面缺陷检测结果的准确性。

本发明涉及木材测试分析技术领域，具体涉及一种基于工业视觉的木制品加工质量检测系统，该系统通过多个模块之间的相互配合，可以实现以下步骤：通过光学手段，具体是利用可见光手段获取待检测木制品对应的表面可见光图像，识别早材区域、晚材区域和目标交接线；确定目标交接线上的像素点对应的早晚材分离程度；对目标交接线上的像素点进行早晚材过渡分布分析处理；确定目标交接线上的像素点对应的木纹凸起缺陷指标；根据所有目标交接线上所有像素点对应的木纹凸起缺陷指标，对待检测木制品进行加工质量检测。本发明利用可见光手段进行木材分析和测试，实现了对木制品的加工质量检测，提高了对木制品进行加工质量检测的准确度。

本发明涉及图像特征抽取技术领域，具体涉及基于图像特征抽取的欧松板加工轮廓提取方法，该方法包括：将对获取的目标欧松板图像进行边缘检测得到的强边缘和弱边缘作为初始边缘；对每个初始边缘进行曲率变化分析处理；对每个初始边缘的两侧区域进行边缘分布差异分析处理；根据每个初始边缘对应的曲率变化指标和边缘分布差异指标，确定每个初始边缘对应的目标轮廓指标；筛选出强轮廓边缘；根据确定的所有强轮廓边缘与其相邻的所有目标弱边缘之间的目标连接概率，对强轮廓边缘和目标弱边缘进行自适应连接，得到目标边缘轮廓集合。本发明通过图像特征抽取，实现了对欧松板加工轮廓的提取，提高了对欧松板图像进行加工轮廓提取的准确度。

本发明涉及动力电池技术领域，具体涉及一种电池模组充放电系统及其保护方法，其保护方法包括获取时刻t时第i行所有的电池的总电压#imgabs0#，并判断总电压是否满足条件，若否，将第i行标记为异常段#imgabs1#，将异常段#imgabs2#的电压标记为#imgabs3#，并停止电池模组的充放电过程，对异常段#imgabs4#内的电池进行处理。通过实时检测时刻t时第i行所有的电池的总电压#imgabs5#，并判断总电压是否满足条件，一方面减少因电池自身原因引起的总电压#imgabs6#波动而导致的判断误差，另一方面减少因电池长期使用或充放电引起的总电压#imgabs7#波动而导致的判断误差，从而提高检测精度，减少损失。