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龙图腾网获悉南京林业大学申请的专利一种基于改进决策树算法的刨花板分级方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120147258B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510216628.3，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于改进决策树算法的刨花板分级方法是由刘英;兰天翔;周海燕;高杨;樊晨龙;杨雨图;习爽;夏海飞设计研发完成，并于2025-02-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进决策树算法的刨花板分级方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于改进决策树算法的刨花板分级方法，包括：采集刨花板图像；人工分级刨花板图像；挑选出刨花板表面仅存在一种缺陷的图像数据，并将划分的刨花板等级作为该图像中缺陷的严重程度标签；提取图像中缺陷的评价指标，构成判定属性；对每一种缺陷分别生成针对缺陷评价指标的决策树；挑选出刨花板表面存在多种缺陷的图像数据，将每幅图像带入所有针对缺陷评价指标的决策树输出的结果以及该图像划分的刨花板等级构建为训练集，将所有缺陷种类构建为属性集；生成针对缺陷种类划分的决策树；构建分级方法；将分级方法应用到刨花板生产检测环节中。通过本发明的方法，能够实现对刨花板品质的精准分级，提高检测精度和工作效率，降低计算成本。

本发明授权一种基于改进决策树算法的刨花板分级方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进决策树算法的刨花板分级方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、采集刨花板图像数据，构建用于生成决策树的数据集； 步骤2、将采集到的刨花板图像数据进行人工分级，共分为四个等级； 步骤3、挑选出刨花板表面仅存在一种缺陷的图像数据，并将上述步骤2中划分的刨花板等级作为该图像中缺陷的严重程度标签；采用图像处理方法提取图像中该缺陷的评价指标，评价指标包括面积、数量、范围和分散程度，构成判定属性；将每幅图像中的判定属性的结果以及该图像上缺陷的严重程度构建为训练集，将该种缺陷的评价指标构建为属性集，对每一种缺陷分别生成针对缺陷评价指标的决策树；在生成决策树时，针对不同缺陷的特点，将缺陷评价指标划分优先级，具体在决策树生成算法中体现为属性优先级加权； 步骤4、挑选出刨花板表面存在多种缺陷的图像数据，将每幅图像带入上述步骤3生成的所有针对缺陷评价指标的决策树中，并保存每种缺陷的输出结果；将每幅图像得到的每种缺陷的结果以及该图像在上述步骤2划分的刨花板等级构建为训练集，将所有缺陷种类构建为属性集；生成针对缺陷种类划分的决策树； 步骤5、构建分级方法：判断刨花板表面是否含有缺陷，若无缺陷，则为一级板；若有缺陷，进一步判断刨花板表面缺陷类型，并提取出每种缺陷的评价指标的具体值，若只含有单一缺陷，则带入针对该缺陷评价指标的决策树中，将决策树判定得到的该缺陷的严重程度作为刨花板的分级等级；若包含多种缺陷，则带入针对缺陷种类划分的决策树中，在每个判定节点上，将该种缺陷的评价指标带入步骤3中生成的针对该缺陷评价指标的决策树中，并以其输出结果做为该节点的判定结果，直至针对缺陷种类划分的决策树执行完成，并将输出结果做为刨花板的分级等级； 步骤6、将上述步骤5得到的分级方法应用到刨花板生产检测环节中：采集到刨花板图像并经过图像处理后，将处理后的数据传入上述步骤5得到的分级方法中，并根据输出结果将刨花板分等分级，至此，刨花板分级完成。

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