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。     

基于振动模态分析的落叶松节子定位的无损检测

木材作为结构材使用时,节子的存在影响木材的强度,降低了木材的利用价值.为了节约木材,提高木材的使用率,人们一直在研究木材缺陷无损检测的方法.Beall(2000)首次使用表面传感器研究人造板的力学性能和内部缺陷,收到良好效果.日本学者小玉泰羲(2000)用连续小波变换分析处理利用敲击木材所获得的声信号,对气干木材的节子缺陷进行检测,研究发现,当木材含有节子缺陷时,声信号的共振频率降低、声信号共振的持续时间缩短.     

国产油松、马尾松原木品质应力波法试验及其缺陷研究

为了探讨振动法测量木材动态弹性模量时应力波波速的差异性,本实验选取含有不同节子及内部孔洞的国产油松、马尾松原木为试验材料,采用纵向敲击法测量原木试材的动态弹性模量。建立原木缺陷的数学模型,模拟计算和分析表明,木材节子及孔洞对应力波波速及弹性模量均有影响,而且降低了木材品质。     

基于人工神经网络的原木CT图像缺陷识别

以欧洲白蜡为例,利用训练好的神经网络识别原木CT图像中的各种木材缺陷.不同隐蔽层节点的神经网络可以正确地识别树皮、节子、腐朽和无疵木材;但是对于细小裂纹尚还不能准确识别.计算机快速、自动识别图像中的各种缺陷,有利于实现最优化的锯切方案.     

基于小波神经网络的木材内部缺陷类型识别的研究

利用榆木标准试件,在实验室内用超声波检测仪器对试件进行缺陷分类检测,检测信号作为原始信息.各类试件的原始信号用小波包分解,计算缺陷试件与完好试件在小波包第5层各结点的信号能量变化值.试验发现:木材缺陷引起能量的变化值主要由木材缺陷的大小或严重程度来决定,亦即木材的缺陷程度越严重,能量的变化幅度就越大;对小波包5层分解后各信号结点的能量变化值进行分析,发现在32个结点中,(5,0)结点在各类缺陷试件中能量值变化最大;使用经小波压缩后的信号作为神经网络的输入,形成应用频带能量变化值和应用(5,0)结点小波包系数的2个不同输入特征的人工神经网络.对比分析2个网络识别木材缺陷类型的能力,(5,0)结点小波包系数作为特征训练得到的神经网络检测精度更高.     

基于CNN的木材内部CT图像缺陷辨识

【目的】为获取木材内部构造形态,提高木材内部缺陷识别率,依据获得的计算机断层扫描图像,提出一种基于卷积神经网络(CNN)的木材内部缺陷辨识方法,以实现木材的高效化自动分类。【方法】首先,利用课题组自行开发的计算机断层扫描系统,采集样本木材内部CT图像800幅;然后,对样本图像进行处理,随机选取700幅原始样本图像,从中截取出单个缺陷区域和正常木材断层区域样本图像20 000幅,并利用图像增强等算法将数据集扩充到70 000幅,标准化图像大小为28×28像素,分为正常、裂纹、虫眼和节子图像共4类,取60 000幅图像作为训练集,10 000幅图像作为测试集,剩余的100幅原始样本图像用于试验验证。【结果】通过60 000幅图像来训练网络模型,对测试集10 000幅图像进行分类,分类正确率达99.3%;利用训练得到的网络模型对100幅原始样本图像进行验证,平均分类正确率为95.87%。【结论】基于卷积神经网络的木材内部CT图像缺陷辨识算法,克服了传统识别方法图像预处理繁琐、训练方法复杂、训练参数过多、耗时过多等问题,具有精度高、复杂度小、鲁棒性较好等优点,且辨识正确率和辨识时间都比现行常规算法精准并用时短,是一种无损、高效、准确的辨识分类方法。     

基于优化卷积神经网络的木材缺陷检测

针对深度学习中的卷积神经网络算法,在木材无损检测过程中存在缺陷定位不准确、缺陷轮廓和边界信息不完整、识别精度需进一步提高等问题,利用非下采样剪切波变换最优稀疏表示特性,以及简单线性迭代聚类算法能很好地保持像素紧凑度和图像边界轮廓的优点,设计了一种优化的卷积神经网络算法,以提高木材无损检测的准确率。首先采用非下采样剪切波变换对采集的木材图像进行简单预处理,保留木材图像的缺陷特征不丢失,降低图像处理的复杂度以及运算量;然后利用卷积神经网络对木材图像实现深层次的算法设计,同时应用简单线性迭代聚类算法对初步模型进行增强改进,提取出相对准确的木材缺陷轮廓;最后通过反复调整参数和调试优化器,优化卷积神经网络算法的收敛速度,提高学习和运算效率,完善卷积神经网络对木材缺陷轮廓的提取,在降低运算复杂度的同时,提高其精度,具有良好的鲁棒性。相比径向基函数(RBF)神经网络、向后反馈-径向基函数(BP-RBF)混合神经网络和卷积神经网络,本算法对木材缺陷具有更好的识别效果,其识别准确率达到98.6%左右,且识别时间相对更短。     

基于计算机断层扫描技术的木材节子检测算法研究

介绍了目前国内外通过计算机断层扫描技术(CT)结合各种算法对木材中节子部分进行无损检测所取得的研究进展,概述了以灰度阈值法、滤波算法、最大似然法和神经网络法为主的算法识别特点,并对其中应用广泛的神经网络算法进行了对比分析。现有研究表明,运用该技术结合多种算法可实现对原木中节子参数特征的提取与分析,通过算法的不断改进能够提高节子检测的准确率。文中还总结了CT技术在处理节子检测方面存在的主要问题,并对未来趋势进行了展望。     

家具装饰用集成材生产工艺

<正>1家具装饰用集成材概念家具装饰用集成材(以下简称集成材)是由剔除木材缺陷(节子、树脂、腐朽等)的短小木方指接成一定长度后,再横向拼宽(或拼厚)胶合而成的木质材料。它不仅具有天然木材的质感,外表美观,材质均匀等优点,而且克服了天然木材易翘曲、变形、开裂等缺陷,是抗拉、抗压强度优于天然木材的一种不可替代的新型人造板材。     

原木扫描技术在我国应用前景分析

原木扫描技术主要用于精确识别原木外廓形状、尺寸和各种缺陷，为原木管理、优化加工提供原始信息资料。该项技术在木材加工领域应用广泛，是未来国内外木材加工研究的一个重要方向。 木材的最初加工都是从原木开始的，因此，认识原木的外廓形状，包括尖削度、弯曲度、开裂、节子、腐朽等缺陷，以及如何根据加工的需要对这些缺陷进行有效的处理和分选、分等，是木材加工中具有普遍意义的问题，也是提高木材加工利用率的一个关键问题。据有关资料报道，对原木外形扫描识别由计算机控制分选、分等来确定下锯方案，可使原木出材率提高５％以上…     

生态旅游对生态环境影响评价

阐述生态旅游与传统旅游的不同，结合目前生态旅游的发展状况．以广东鼎湖山自然保护区开展生态旅游为例．分析生态旅游业的兴盛对生态环境的影响，并给出对策。     

森林抚育对林内野生动物影响的研究进展*

野生动物是森林的重要组成部分之一，森林抚育会引起森林结构的变化．而森林结构决定森林野生动物曲种类、数量和分布。文中综述了目前该领域的研究进展状况．指出森林的组成、年龄、林分密度、树体的大小、抚育强度、机器噪音及林下层是影响野生动物生存与发展的主要因子．同时也提出了该领域需要解决的问题。     

化学物质诱导香荚兰抗寒力的试验

试验表明：稀土、白糖、氯化钾和磷酸二氢钾均能显著或极显著地提高香荚兰的抗寒能力，使用浓度依次为４００、３３３．３、２５０和１０００倍效果最好。     

浅述灌溉对草坪草生长发育的影响

随着草坪在城市绿化美化工程中所占比例的加大和提升,其养护管理措施也成了人们探讨和研究的热点,而灌溉是其中极其重要的环节。就灌溉措施中的灌溉时间选择、灌溉频率和灌溉水量对草坪草生长发育的影响作了简要阐述,并指出存在的问题和今后亟需解决的措施。     

三种杨树树皮真菌群落的研究

对毛白杨、陕林4号杨、北京杨不同年龄枝条、树体空间层次的真菌种类、数量及季节动态作了分析，结果表明：三种杨树树皮真菌群落组成不同，链格孢属(Alternaria)、曲霉属(Aspergillus)、内脐蠕孢属(Drechslera)、毛壳属(Chaetomium)等为毛白杨上的优势菌种群；链格孢属、曲霉属、木霉属(Trichoderma)、青霉属(Penicillium)等为陕林4号杨的优势菌种群；链格孢属、曲霉属、盾壳霉属(Coniothyrium)、青霉属等为北京杨的优势菌种群。真菌种类及数量在树体空间层次的分布趋势是由上到下逐渐增多；真菌群落季节变化趋势为夏、秋季种类和数量稍高，春、冬季有所减少。     

海堤边坡几种树种适宜性评价

为了给海堤绿化及沿海防护林的营建提供科学依据,通过对海堤边坡水分、盐分以及大气等立地因子的综合研究分析,结合海堤边坡造林试验,对杂交柳、紫穗槐、黄金条、刺槐、楝树、铅笔柏6个树种的生长适宜性作出了评价,研究结果表明:(1)海堤边坡土壤属于中度到强度盐渍化土且土壤含水率季节变化大,其中海雾、海风也是海堤立地条件中非常重要...     

竹材料处理工艺改良的研究

采用正交试验设计,探讨炭化、蒸煮及复合改性剂浸渍工艺对竹片工艺品质的影响,结果表明:采用二次炭化工艺可以显著提高竹片工艺品质,竹片炭化最优工艺参数为:一次炭化蒸汽压力0.3 MPa、炭化时间180 min;二次炭化蒸汽压力0.2 MPa、炭化时间100 min。蒸煮处理结合复合改性剂浸渍处理也可以提高竹片工艺品质并代替炭化工艺生产出高品质的竹片材料,竹片蒸煮最优工艺参数为:煮蒸水温80℃,蒸煮时间7 h;竹材复合防腐剂压力浸渍工艺的最优参数为:浸渍压力1.0 MPa、时间120 min、DP∶UF为4∶1。     

人工林在生物多样性保护中的作用

综述了近年来世界人工林的发展动态以及人工林在生物多样性保护方面的最新研究进展; 从人工林与乡土森林的比较中, 表明了多数情况下人工林支持的物种多样性并不少于乡土森林植被, 同时表明了人工林已经成为一些稀有、濒危物种的重要庇护所和替代生境, 在很大程度上支持了人工林并不是生物多样性〝沙漠〞的观点; 分析了影响人工林生物多样性的因素及保护人工林生物多样性的途径。     

乡土树种在园林绿化中应用的探讨

乡土树种具有适应性和抗逆性强、性能价格比高、文化底蕴充分及标识功能强的优点。通过对乡土树种在园林绿化中存在主要问题的分析,提出了加强乡土树种应用的几点对策。     

造林密度对漾濞核桃产量的影响研究

分别在漾濞、永平和云龙3个县各选择3个试验地点,分别不同造林密度和不同产期（计81块样地）进行造林密度对漾濞核桃产量的影响研究．结果表明,漾濞核桃在初果期的产量与造林密度呈正相关关系,盛果期和衰果期呈负相关关系,初果期的造林密度以20株／667m^2为宜。盛果期和衰果期以10株／667m^2的造林密度可较好地实现造林培育目标．