机器视觉在木材缺陷检测领域应用研究进展

为了提高木材利用率,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效率低、劳动强度大、准确率低等弊端,而且对提高木材加工企业的智能化水平具有重要意义。文中概述了机器视觉检测技术及设备的国内外研究现状,介绍基于机器视觉检测木材缺陷所涉及的相关理论和算法研究,以及相关图像处理算法的优缺点;针对机器视觉应用在木材缺陷检测领域存在的不足,提出机器视觉木材表面检测应进一步向人工智能方向发展,以提高木材缺陷检测效率及准确性。     

基于高斯混合模型的青梅表面缺陷检测识别技术

目前青梅的缺陷识别检测仍然依靠人工挑选方式来完成,但人工挑选方式受工作经验、劳动强度等因素制约,已经难以适应产业的发展。为有效提高青梅表面缺陷检测的自动化程度和检测精度,本试验应用机器视觉技术针对青梅表面的缺陷检测展开研究。通过搭建青梅表面图像静态采集系统,采用图像处理软件HALCON对青梅表面进行了单通道灰度图像提取、图像滤波、灰度二值化及特征提取等预处理操作,实现了对青梅表面图像的去背景化,并利用去边缘法在青梅H通道分量图像中成功提取到青梅表面缺陷。最后采用高斯混合模型构建青梅表面缺陷检测分类器,并创建了一套基于机器视觉的青梅表面缺陷检测系统。具体选取了348张青梅缺陷图像作为训练测试样本,其中78%的图像作为训练集,22%的图像作为测试集,结果表明:该分类器对青梅溃烂、伤疤、雨斑缺陷的检测准确率分别为100%,97.22%,92.31%,对完好青梅检测准确率为94.44%,验证了将高斯混合模型应用在青梅缺陷检测方面的有效性。     

林草湿与国土三调数据对接融合方法探讨

在全国首次开展“林草湿与第三次全国国土调查数据对接融合”背景下,针对图斑融合难度大的实际问题,对比分析了裁切法和区划法两种小班细化方法,得出裁切法具有人工参与少、适合批量操作、效率较高等优点;区划法具有成果数据量小、碎图斑少、图面整洁、利于林草部门管理和使用等优点。通过效率和成果综合对比,裁切法适合林草资源较多、地形破碎的地区;区划法适合林草资源较少、有林带的地区。     

木板智能涂腻设备关键技术

为了实现木板表面缺陷的自动检测与修复,设计了一种可以自动控制的涂腻头结构和基于OPC的控制系统,构建了针对涂腻设备的计算机视觉系统。基于视觉系统获得的三维缺陷信息,研究了板材表面缺陷图像数据的提取和处理方法。介绍了如何将图像处理程序内置在VB编写的上位机控制程序中。分析了板材表面分区涂抹腻子的修复工艺。     

油松人工林人工巢箱招引益鸟试验

在油松人工林适宜林分中,开展了挂木板巢箱招引益鸟的试验,结果表明：挂人工巢箱可以招引大山雀、椋鸟益鸟,招引率平均为56%,只要方法得当,当年即能取得一定的效果;影响益鸟筑巢的2种敌害分别是花鼠和无斑雨蛙。     

基于激光线阵相机的家具板件三维尺寸在线测量技术

机器视觉技术可实现物体尺寸的快速、非接触式检测,替代人工测量家具板件尺寸,解决测量效率低、连续性差等问题。本研究基于激光线阵相机与线结构光测量技术,构建一种适用于家具板件的三维尺寸在线测量系统,并分析该系统的测量精度与效率。家具板件在传送装置上以300 mm/s的速度作匀速运动,经过650 nm激光器照射的激光三角平面时,互补金属氧化物半导体（complementary metal oxide semiconductor,CMOS）传感器对家具板件表面反射的激光进行成像;使用锯齿靶标法标定,应用机器视觉软件Halcon读取相机标定文件和激光线阵相机生成的家具板件信息图像,经过图像处理,完成家具板件三维尺寸测量。结果表明：系统测量的板件厚度、宽度和长度,相对人工测量结果,最大偏差率分别为3.6%、0.5%和0.1%;对照QB/T 4452—2013《木家具极限与配合》标准要求,测量的厚度最大差值小于IT15级公差值（<0.70 mm）,宽度最大差值小于IT14级公差值（<1.00 mm）,长度最大差值小于IT12级公差值（<0.90 mm）。单件测量用时由人工测量的30...     

基于YOLOv4的结构用锯材表面缺陷识别

结构用锯材在使用之前进行表面质量评价、分级,对于提高木材的综合利用率具有重要作用。综合利用机器视觉技术和深度学习方法,选取国内常用的云杉结构用锯材作为研究对象,通过工业相机采集结构用锯材表面主要缺陷(节子、虫眼、裂纹),并对锯材主要缺陷进行数字化评价分析。先通过自主搭建的机器视觉图像采集装置,采集100块结构锯材正反面表面图像,共获取表面缺陷图像1 450张,其中活节缺陷图像550张、死节缺陷图像320张、裂纹缺陷图像295张、虫眼缺陷图像285张;随后搭建基于YOLOv4的深度学习缺陷检测识别框架,对缺陷图像中80%的图像进行训练,剩余20%用于测试。试验结果表明,基于YOLOv4的深度学习缺陷检测识别框架,能有效识别并准确定位锯材表面缺陷的类型和位置,平均识别率96.7%,其中活节缺陷识别率100%、死节缺陷识别率97.5%、裂纹缺陷识别率90%、虫眼缺陷识别率96.7%,可满足生产应用需求。     

黑头(币鸟)生态繁殖习性及人工招引技术的研究

黑头(币鸟)在陕西韩城雷寺庄林区为留鸟,营巢繁殖期4～6月,一年繁殖1～2窝,每窝产卵4～9枚;孵化期平均12～14天;日喂雏15～16小时,平均日喂133次,每雏日食量为体重的20%～26.8%,且90%以上为农林害虫;试验证明,人工厦房式木板巢箱招引效果好,年均招引率59.9%,繁殖率46.6%.     

多规格木板自动码垛机控制系统设计与实现

为了实现对一种错位双链木板循环输送码垛机结构的多传动系统协调控制,以提高木板的码垛效率,满足多规格木板码垛需求,设计了一种多输入多输出的木板码垛柔性控制系统。基于分模块控制系统设计理论,以PLC及扩展接口为核心,多激光传感器和触点开关为反馈信息输入,协调控制不同传动系统的多个电机,以实现木板的输送、规整和码垛。通过样机的试验,所设计的控制系统功能完整、性能稳定,自动化木板码垛比人工码垛效率高、效果好。     

基于HALCON的树木检测方法应用研究

本文基于机器视觉的方法,对树木基本测树因子的检测进行初步尝试,叙述利用HALCON软件进行目标树的树高和直径等的检测过程;同时对检测精度进行了分析。验证使用机器视觉技术测量树木的可行性;同时也说明了利用机器视觉技术可以提高树木测量的准确性和效率,为数字林业的建设提供了基本的研究方法。     

基于视觉和激光融合的林区采育目标识别方法

提出一种基于视觉和激光融合的林区采育机作业目标识别方法。在数据融合的基础上,运用惯性单元信息对激光数据进行修正,并应用差分算法提取独立目标点云簇的九种特征。提出高维模糊支持向量机(FSVM-HIGH)识别模型,并对林区环境的采育目标进行分类。结果表明,FSVM-HIGH对树木、行人、岩石三种目标识别的平均正确率达到93%;与传统识别模型相比,该算法对林区采育目标均具有较好的识别效果,特别是对树木目标的综合正确识别率高达91.79%,能够帮助操作人员快速准确地判断作业环境信息。     

不同早实核桃品种结果母枝结实能力的研究

为了改进栽培措施、使早实核桃连年丰产稳产,研究了不同早实核桃品种的不同类型结果母枝的结实能力以及1 a生枝的拉枝效果,结果表明,在所研究的早实核桃品种中,辽宁1号结果母枝连续结实能力最强,其4 a生枝段上连续3 a结果母枝比例及混合花芽比例分别为51.67%和55.83%;然后依次是辽宁3号、中林1号、绿岭和鲁果1号,分别为60.94%和36.30%、52.78%和36.99%、20.12%和42.83%、15.43%和15.30%。1 a生枝拉枝后的萌芽率平均为56%,未拉枝的仅36%,拉枝后平均新梢结果数提高了10%。     

基于机载激光雷达数据估计林分蓄积量及平均高和断面积

基于东北林区191个红松林(Pinus koraiensis)样地的机载激光雷达数据和地面实测数据,首先,通过多元线性回归和非线性回归估计方法,确定林分蓄积量及平均高、断面积的基础回归模型;然后,利用误差变量联立方程组方法,建立基于激光雷达变量的林分蓄积量与平均高、断面积的模型系统。结果显示:建立的多元线性、多元和二元非线性林分蓄积量回归模型,其确定系数R²分别为0.858,0.846和0.821,平均预估误差MPE分别为2.57%,2.66%和2.85%,平均百分标准误差MPSE分别为26.35%,16.35%和17.88%;利用模型系统对林分平均高、断面积和蓄积量进行估计,其R²分别为0.597,0.750和0.822,MPE分别为1.90%,2.52%和2.84%,MPSE分别为10.85%,15.28%和17.73%。结果表明:基于机载激光雷达数据估计林分蓄积量、平均高等主要森林参数,非线性模型优于线性模型,而且基于点云高度变量(中位数)和强度变量(75%分位数)的二元非线性模型就能达到比较理想的预估效果;误差变量联立方程组方法,是建...     

三种沙柳平茬方式对柳毒蛾的防效

进行人工、割灌机、大型挖掘式平茬机3种方式平茬沙柳Salix psammophila防治柳毒蛾Stilpnotia salisis试验。结果表明:人工平茬和大型挖掘式平茬机平茬沙柳防治柳毒蛾,越冬幼虫平均虫口减退率均为100%,明显高于割灌机平茬;人工平茬劳动强度大,效率低,成本高,平茬质量不高;大型挖掘式平茬机平茬效率高、成本低、平茬质量高,建议大面积平茬沙柳防治柳毒蛾时使用。     

基于机器视觉的木材特征提取与树种识别研究综述

我国是木材及木制品加工大国,近年来家具、装修等市场需求的快速增长推动了木材加工行业的发展。由不同树种制作而成的木材材料性质与价值大相径庭,因此准确识别木材树种具有重要意义。相较于传统人工识别,基于机器视觉的木材树种识别大幅度提高了准确率。文中通过分析近5年来木材识别领域的相关文献,总结了木材特征提取的相关技术与树种识别的各种方法,提出要深度融合木材的多个特征并加强各种算法间的配合使用;此外,针对机器视觉在木材树种识别中的应用普遍停留在学术研究阶段的问题,提出木材树种识别应向装备数字化方向发展,以期提高木材树种识别的工作效率。     

黄花倒水莲种子催芽及芽苗移栽试验

采用黄花倒水莲种子进行不同催芽方法、芽苗不同移栽密度进行了种子出苗率及苗木生长量的比较试验。结果表明:试验处理A、处理B的种子出苗率均较高,分别达72.3%和67.0%,处理C的出苗率最低,仅为35.3%;芽苗移栽密度以株行距10cm×10cm、10cm×5cm的苗木生长量较高,平均苗高分别为21.0cm,20.1cm,平均地径分别为0.53cm,0.52cm,平均主根长度分别为16.2cm,12.1cm,≥5cm长Ⅰ级侧根平均条数分别为24.2条/株、19.6条/株;株行距5cm×5cm的苗木生长量最低,平均苗高为13.4cm,平均地径为0.38cm,平均主根长度分别为9.2cm,≥5cm长Ⅰ级侧根平均条数分别为12.8条/株。     

杨木应拉木微区结构可视化及化学成分分析

木材微区结构与木材宏观性质密切相关,杨木应拉木与对应木宏观性质存在较大差别,探究杨木应拉木和对应木微区结构和化学成分,可为了解杨木应力木的宏观性质提供理论根据。借助光学显微镜、荧光显微镜、显微拉曼成像光谱仪、透射电镜对杨木应拉木微区结构进行可视化研究,并借助X射线衍射技术和美国可再生能源实验室方法,分析杨木应拉木的微晶尺寸、结晶度以及化学成分。结果表明:杨木应拉木中应拉区和对应区纤维细胞微区结构差异显著。光学显微镜下显示应拉区木纤维中胶质层清晰可见,荧光显微镜和拉曼显微镜下显示胶质层的木质素浓度比对应区低。透射电镜下显示应拉区木纤维细胞壁结构由初生壁、次生壁和胶质层组成,未见次生壁外层,各层的平均厚度分别为0.61,1.22和2.53μm。对应区木纤维为典型的初生壁和次生壁结构,次生壁各层平均厚度分别为0.33,2.28和0.14μm。杨木应拉区纤维素含量(58.91%)比对应区(41.53%)高,木质素含量和半纤维素含量均比对应区的低,应拉区木质素和半纤维素含量分别为21.99%和12.01%,对应区分别为28.10%和17.08%。杨木应拉区结晶度(48.06%)比对应区(41.01%)高,应拉区晶区宽度为2.66 nm,长度为8.84 nm;对应区晶区宽度为2.65 nm,长度为9.87 nm。     

基于眼动的城市森林景观视觉质量评价及距离变化分析

文章基于注视点个数、注视频率、平均注视时间、平均眼跳幅度、平均眼跳速度、首次注视时间、注视时间比重7个眼动指标,构建景观视觉质量评价模型,选取并拍摄获取通州运河森林公园旱柳林5个样地、6个不同距离梯度下的30个样本,通过眼动实验获取指标数据进行景观视觉质量评价;再基于ANOVA分析距离对景观视觉质量的影响,并根据研究结果提出旱柳林游憩步道建设对策。研究结果表明:1)旱柳林景观视觉质量值分布在0.13~1.49范围内,90%样本处于中高等级,视觉质量较好;2)注视点个数、注视频率、平均眼跳幅度、注视时间比重对景观视觉质量构成显著影响,距离变化通过显著影响注视点个数,对注视频率、平均眼跳幅度、注视时间比重产生相关影响,从而影响景观视觉质量;3)旱柳林景观视觉质量在25 m处最低,且25 m处视线多向树冠与草坪交界面聚集,草坪对景观感知存在一定影响,在5 m和30 m处景观视觉质量呈现相对较高水平,可作为游憩路径设置参考值。     

基于机器视觉的刨花板表面缺陷检测系统

针对目前国内人造板企业在板面缺陷检测仍然依靠人工的情况,开发基于机器视觉技术的刨花板表面缺陷自动检测系统。利用工业相机采集板材表面图像,使用C++、OpenCV、JAI_SDK类库和MFC多线程技术实现缺陷检测算法,通过计算机串口与生产线控制系统通信。系统运行稳定、缺陷定位准确、参数配置灵活,检测效果和检测速度可满足连续压机生产线在线检测要求。     

泡核桃早实丰产栽培与林畜复合经营技术试验初报

泡核桃早实栽培一直是制约其早期栽培效益发挥和产业发展的技术难题。通过多年试验,摸索出生长旺季喷施富氧钾肥、螺旋状环剥造伤及花期人工辅助授粉等早实丰产栽培技术及林畜复合经营技术。实现了6 a树龄泡核桃植株结果率达100%、均株干果产量为1.6 kg,分别比对照高73个百分点和7倍的经营效果;试验林分株均枝条数215.2条、结果枝平均长度11.6 cm、主枝延长枝平均长度21.9 cm,分别为对照95.4 cm、16.8 cm、112 cm的2.3倍、69%和19.6%,采用早实栽培技术有效实现了以果压梢的目的。