板材端面细胞实体检测图像的切片化处理研究

针对无损检测板材材种这个木材行业亟待解决的问题,根据木材端面细胞图像显现方便和易于检测的特点,利用计算机图像处理技术,研究并提出了依靠木材端面细胞实体检测图像进行板材材种识别的新方法和研究方向,为建立木材几何参数识别的数学模型提供了理论依据,为科学化和工业化鉴定检测板材材种提供了新的理论研究方向。     

基于分形理论和数学形态学的木材表面缺陷识别的图像处理

在木材表面缺陷识别过程中,能否精确提取缺陷轮廓是提高分选准确率的重要因素。采用分形理论和数学形态学进行板材缺陷图像分割和边缘提取,能有效的克服传统方法中缺陷图像提取受背景纹理影响大的不足,为后续的木材表面缺陷的识别打下坚实的基础,提高木材的使用率,对木材表面缺陷识别具有实际意义。     

基于AlexNet优化的板材材种识别方法

【目的】基于处理后的木材端面细胞特征,寻找合适的机器学习方法提高木材识别准确率,以实现木材高效利用,为珍稀木材种类判别和保护提供依据。【方法】以5种木材(臭冷杉、长白落叶松、鱼鳞云杉、鹅掌楸和凹叶厚朴)端面细胞为研究对象,提取多种差异性图像作为数据集,通过图像处理提取特征信息,分别采用支持向量机(SVM)和AlexNet神经网络进行分类识别。根据木材端面细胞区分的差异性,在AlexNet神经网络架构中加入BN算法进行优化,设计一种更高效的板材识别方法提高木材识别准确率。【结果】将增强后的29 680张图像按7∶3划分,分别保存在训练集和测试集文件夹中,测试样本确定标签后均放入同一文件夹,分别对3种分类算法进行整体批量测试,支持向量机分类器测试集的整体识别准确率为84.67%, AlexNet神经网络测试集的整体识别准确率为88.76%,基于BN算法优化的AlexNet神经网络测试集的整体识别准确率为91.15%,识别效果更好。【结论】当样本量充足时,AlexNet神经网络对木材端面细胞图像的分类效果明显优于SVM分类器。基于BN算法优化的AlexNet神经网络对图像线性特征更敏感,保留...     

细胞特征参数计算机的提取理论

介绍3种细胞轮廓提取方法,提出利用链码技术提取细胞的边界轮廓信息.结果表明,该方法具有计算速度快和精确度高等优点.论述计算细胞周长、个数、面积、圆形度和重心等特征参数的多种方法,这些细胞特征参数可为木材材种识别提供重要的依据.     

浅谈进境原木分类的鉴定方法

指出了正确识别进境原木树种，做到分类鉴定有术，才能以贸易公平为原则，合理使用进境原木、规范进境木材监管。概述了进境原木材种分类鉴定的意义，总结了目前常用的材种鉴定方法。     

炉气间接加热木材干燥设备及干燥工艺研究

介绍了一种特别适用于中小型木材加工企业以木废料为能源的炉气间接加热木材干燥窑，实验证明，该干燥窑及其设备对被干材种的适应性较强，干燥后的板材质量好，干燥成本低，极具推广价值。     

中密度纤维板与异型面真空贴膜压机的发展前景

中密度纤维板与异型面真空贴膜压机的发展前景文／曹自力中密度纤维板具有密度适中，内部组织均匀，尺寸稳定性好，强度高，防腐性、抗虫蛀性能等优于木材，物理力学性能与机械加工性能优良，握钉力强，更接近于天然木材等一系列优点，因此，近年来成为发展最快的板材材种...     

基于Faster R-CNN的实木板材缺陷检测识别系统

我国木材资源有限,为了提高木材的利用率,采用机器视觉来实现木材缺陷快速而稳定的检测,不仅可以克服人工检测的低效率和木材缺陷识别的低准确率,而且对提高木材加工企业的智能化水平具有重要意义。为了高效、快速、准确地进行无损检测,采用深度学习方法,建立了一种基于快速深度神经网络的实木板材缺陷识别模型。首先采用Resnet V2结构对采集到的实木板材缺陷图像进行特征提取,然后应用该模型对节子、孔洞等实木板材缺陷进行训练学习,最后构建了Faster R-CNN检测框架,并使用tensorflow开发平台对节子、孔洞等实木板材缺陷进行预测输出。具体选取了2 000块杉木样本,通过旋转对原始的实木板材图像进行数据扩充,扩充后图像的80%作为训练集,20%作为验证集来进行仿真。仿真结果表明,该模型对实木板材节子缺陷检测正确率为98%,对实木板材孔洞缺陷检测正确率为95%,验证了将深度学习算法应用于实木板材缺陷检测中的有效性。     

木材细胞纤维分布与定量数学描述理论研究

采用微观力学和细胞数学理论，提出木材细胞纤维素内部的分布和尺寸的具体参数计算方法，证明在木纤维加工的过程中，刨片加工的尺寸最小，体现出纳微米技术在木材工业上的应用前景。应用本文的理论可以通过木材细胞纤维素和胞管组成结构变化，解释木材材性优劣的原因，确定纳微米木纤维和木粉的最佳加工工艺方法。从定量的观点解释木材细胞组成后物理和力学参数变化的本质原因，根据纤维、木质素、细胞直径和排列的程度，提出了一种木材细胞主方向截面纤维形状分布和定量描述的理论方法。     

原木裁板皮过程的建模理论与仿真方法

带锯制材的第一道工序就是裁板皮,数控带锯机的裁板皮过程必须进行软件设计,而软件设计的基础是数学理论的建立,提出板皮裁边的数控加工数学模型、仿真加工过程,为板材最优下锯提供计算机编程方程,为视频再现提供数学方法,为板皮锯切、板皮材积精确检测提供理论依据,为数字化控制提供理论.通过数控技术与现代制材工艺结合,将使传统木材加工工艺数控化,可以推进木材工业加工过程中计算机数学描述研究的发展,推进木材工业加工过程数学描述研究理论的开展.     

数字图像技术在木材科学中的应用

随着现代计算机技术的快速发展,计算机数字图像处理技术已成为当前追逐的热点,并广泛应用在木材科学领域中。数字图像技术所具备的现性好、精度高、灵活性强等优势,为木材科学的发展提供了新手段。文中基于数字图像处理技术从木材宏观与微观方面对木材缺陷、木材纹理、细胞特征等进行综述,同时分析了木材科学研究中主要用到的数字图像处理技术,并对数字图像处理技术在木材科学中的研究方向及发展趋势进行展望。     

Real-time spectral classification of compression wood inPicea abies

Compression wood is formed by the living tree to compensate for external loads. It creates wood fibers with properties undesirable in sawn products. Automatic detection of compression wood can lead to production advantages. A wood surface was scanned with a spectrometer, and compression wood was detected by analyzing the spectral composition of light reflected from the wood surface within the visible spectrum. Linear prediction models for compression wood in Norway spruce (Picea abies) were produced using multivariate analysis and regression methods. The resulting prediction coefficients were implemented in a scanning system using the MAPP2200 smart image sensor combined with an imaging spectrograph. This scanning system is capable of making a pixelwise classification of a wood surface in real time. Classification of one spruce plank was compared with analysis by scanning electron microscopy, showing that the automatic classification was correct in 11 of 14 cases.     

木材缺陷识别方法的研究

主要研究运用数字图像处理技术对木材表面缺陷的纹理特征进行具体研究的理论方法和可行性,并通过分析比较,探索一个分形理论和小波结合的的处理方案,完善和丰富木材科学理论,提高木材的利用率。     

多尺度分形特征在木材内部缺陷检测中的应用

将数字图像处理与木材检测相结合,对获取的木材图像进行图像处理与分析,获取高质量的木材图像是提高木材检测准确性的重要手段。利用微光摄像机作为图像输入传感器,并最终以数字信号的形式储存在计算机当中。应用数字图像处理技术对采集到的原始图像进行预处理,提高图像的质量,便于后续处理。将预处理后的图像分割成若干个子区域,计算出每个子区域的多尺度分形特征值。实验结果显示,图像中背景部分与边缘部分多尺度分形特征值存在明显差别,可以提取奇异性较大的多尺度分形特征值,他们的集合即为木材缺陷的边缘。     

数字图像处理技术用于木材微观分析的研究概况

随着现代计算机技术的飞速发展,计算机数字图像处理技术已经在很多行业和科研领域中得到了广泛的应用,而木材微观分析是木材科研领域中重要的基础研究,与以往木材微观科研利用光学显微仪器加上人眼进行观察测量的研究手段相比较,利用计算机数字图像处理技术对木材进行微观结构分析具有客观、准确、高效等诸多优点,成为木材微观科研领域中一项崭新的课题和本领域未来科研的发展方向。本文概括国内外计算机数字图像处理技术在木材微观分析中的研究进展、应用现状并对现有处理方法和已经进行的研究的优缺点进行阐述和分析。针对现有图像处理方法和现有的科研程度对计算机数字图像处理技术用于木材微观科研领域的前景和主要发展方向做了展望。     

树种识别技术的研究进展

介绍了传统的木材识别方法、计算机数据库检索方法、数字图像识别方法以及其他木材识别方法的新成果,阐述了基于数字图像的木材识别技术,并总结了木材识别理念的更新和进展。     

含LT型裂纹木梁起裂载荷确定方法的试验研究

木材裂纹萌生的准确判定对木材损伤断裂的评估具有重要的意义,起裂载荷是标定裂纹萌生的关键参数。本试验以杉木为研究对象,利用声发射技术(AE)、数字图像相关法(DIC)和电测法(EM),对含LT型裂纹木梁的损伤断裂特性进行了试验研究。通过研究木梁在加载过程中声发射参数变化规律以及裂尖区域的表面应变信息的演变,分析木梁裂纹萌生规律并确定起裂载荷Pini。结果表明:声发射累计振铃计数、幅度可有效反映木梁内部损伤的产生和演化,利用声发射参数的变化规律能准确确定含LT型裂纹木梁的起裂载荷Pini;数字图像相关法、电测法可以实时监测木梁表面裂缝尖端区域的应变变化,根据应变演变特征可以有效监测木梁表面裂纹的萌生和扩展。声发射技术、数字图像相关法、电测法在确定木梁起裂载荷Pini方面有较好的适用性,所确定的起裂载荷大小为:电测法>数字图像相关法>声发射。试验结果为研究监测含LT型裂纹木材裂纹萌生的试验方法提供了依据,应用时可结合实际工况选择合适的测量方法。     

Measurement of Green Plank Shape for Prediction and Elimination of Compression Wood

The objective of this study was to predict the amount and the distribution of compression wood (CW) within a Norway spruce [ Picea abies (L.) Karst.] plank based on green plank curvature. The findings indicated a possibility of predicting the longitudinal distribution of CW from the green plank curvature. Areas free from CW showed a typical concave shape in relation to the centre of the log, while CW was present when a convex shape was shown. The larger the magnitude of convex curvature, the higher the concentrations of CW that could be found, and a larger fraction of dried planks was rejected due to excessive warp. This study also determined what information can be used to eliminate areas of high concentrations of CW by cutting and how cutting affects the grading results with respect to warp. Over 50% of the plank length showing a high concentration of CW (>30% of the cross-cut volume) was successfully cut off. Cutting strategies based on predicted CW concentrations resulted in a 10-40% increase in accepted plank length.     

新世纪木工机械新理论研究的成果综述

综述了国内外木材加工机械行业的理论发展现状,找出了国内木材加工行业与国际先进水平的差距,提出了木材加工行业未来的发展趋势,总结了木工机械机电一体化技术的新成果和木工机械检测技术的新进展。着重介绍了新西兰林科院在木材视频技术和木材缺陷探测方面的一些研究成果,综述了人造板加工机械和木材加工机械的新理论研究。     

数字图像处理技术在木材微观结构研究中的应用概况

对木材微观结构的研究始终是木质材料学发展的难点，数字图像处理技术的引入不仅带来了对此问题的高效解决方案，更展示出了广阔的研究前景，分析并总结了国内外该项技术在木材微观结构研究中的进展和应用。