基于多重分形理论的原木CT腐朽图像分析与处理

使用计算机断层扫描技术进行原木无损检测,采用多重分形频谱分析方法可以对原木CT图像进行有效的边缘检测,该方法首先计算图像各像素点的H lder指数α(x,y),然后估计出其多重分形频谱f(α)的值,对图像的像素点进行分类,f(α)=1为平滑边缘点,1≤f(α)<1.5为奇异边缘点。根据多重分形理论,平滑点和奇异点的集合即为图像的边缘点。实验结果表明,该方法对原木CT图像的边缘检测具有良好的效果,并具有较好的局部性,为原木CT图像的边缘检测提供了一种新方法。     

基于BP神经网络的CT图像重建方法研究

提出了将三层BP神经网络算法应用于不完全投影数据的图像重建。采用新的方法确定隐含层至输出层的权值,利用误差反向传播自动调节输入层和隐含层之间的权值,使重建图像投影不断逼近原始图像投影,并采用改进的Sigmoid函数和在线调整学习速率,显著加快了网络收敛速度,提高了重建图像质量。     

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.     

基于应力波与X射线二维CT图像原木内部腐朽无损检测

木材无损检测技术是在20世纪60年代后逐步兴起的对木材性质进行非破坏性检测的技术,如今该技术已多达几十种,产生了多种多样的木材无损检测方法。为了更好地运用这些方法,找出它们的优缺点,有必要对它们检测木材内部缺陷进行试验和评价。同时使用应力波和X射线两种方法对原木内部腐朽进行检测,结果表明：应力波和X射线二维CT图像都能检测出原木内部腐朽,显示出腐朽的区域,而且能利用图像计算出腐朽区域的面积。两种方法计算出的腐朽区域的面积准确度φ都较高,但是应力波二维CT图像在其他许多方面逊于X射线二维CT图像：应力波二维CT图像对腐朽区域形状的显示不够准确,不能根据图像辨别出腐朽的严重程度,利用图像确定腐朽面积效率很低;X射线二维CT图像对腐朽区域形状的显示与实际较吻合,可以根据图像辨别出腐朽的严重程度,利用图像确定腐朽面积效率高。但是X射线仪器笨重不便携,而应力波检测仪轻快便携。     

基于模糊聚类分析的木材缺陷CT图像分割

为了提高木材的利用率,在木材加工之前对木材缺陷CT图像进行分割,将节子和空洞等缺陷分割出来,通过观察缺陷的位置便于工人师傅下锯。利用计算机断层扫描（CT）技术获取木材缺陷图像,将数字图像处理技术与模糊聚类算法相结合,在标准的模糊C均值算法的基础上改进,采用半模糊聚类的分析方法对木材缺陷图像进行分割检测。实验结果表明：基于半模糊聚类的图像检测方法在木材图像检测上取得了较好的效果,缺陷边缘处很平滑,细节保留完整,更多的保留了边缘上的信息。从而证明了半模糊聚类分析法在木材缺陷CT图像处理方面具有可行性。     

计算机断层扫描技术检测木材缺陷的研究

木材无损检测技术是一门新兴的、综合性的木材非破坏性检测技术，可以应用计算机断层扫描技术（Cr）对原木进行无损检测。计算机断层扫描技术是X射线无损检测的一个分支，是对X射线的应用。本论文通过对Cr的利用，通过对Cr图像的提取、分析和处理，找出了一套方便于Cr图像的重建和去除噪声的算法，从而提出利用计算机断层技术（Cr）对木材进行缺陷检测，该方法是可行的。     

基于改进YOLOv5s的木材表面缺陷检测模型

针对木材表面缺陷的复杂多样性和特征提取困难,提出一种基于改进YOLOv5s的木材表面缺陷（活节、死节、有裂缝节子和裂缝）检测模型。首先,在Backbone网络引入坐标注意力机制（coordinate attention,CA）增强每个通道之间的信息交互,然后采用混合空间金字塔池化（hybrid spatial pyramid pooling-fast,HSPPF）结构减少信息损失,再使用GSConv卷积减少参数量,用改进的曲线高效交叉联合（curve efficient intersection over union,CEIoU）作为训练时模型的损失函数,提升木材缺陷检测的准确性。试验结果表明,改进模型能够有效检测出木材表面缺陷,模型的平均精度均值（mean average precision,mAP）为84.4%,比未改进之前提高了2%,检测速度达到73.9 FPS,在模型参数量方面明显减少,同时优于其他主流模型,能够满足木材表面缺陷检测的要求。     

基于Markov随机场的木材表面缺陷图像分割方法

针对木材表面缺陷的彩色图像,建立Markov随机场分割模型,采用EM法估计了模型参数,采用模拟退火算法(SA)和条件选代算法(ICM)求解分割结果.试验表明,Markov随机场能对木材表面缺陷图像进行有效分割,但对死结图像存在欠分割现象.SA分割效果要优于ICM,但SA算法计算过程复杂,用时较长.     

基于改进ResNet-UNet的立木图像分割方法

[目的]针对现有图像处理方法分割立木精度低的问题,提出一种基于改进ResNet-UNet的立木图像分割方法,实现对图像中立木的精确分割.[方法]将拍摄得到的立木图像输入ResNet-UNet深度学习融合网络模型,初步得到较精确的立木分割图;结合自制的后期处理方法对该分割图进行优化处理,准确分割出立木形状.ResNet-...     

一种基于插值图像的三维超声体数据空隙填补方法

本文研究了传统PNN（Pixel—Nearest—Neighbor）重建方法的优缺点,并提出了一种基于插值图像的自适应PNN改进型算法。实验结果表明,本文提出的算法在帧间空隙较大的情况下重建体数据比传统PNN＋空隙填补法更为平滑,且能确保不产生空隙。算法速度方面也完全可以胜任一般的实时重建预览的需要,可以作为一种现有PNN方法的增强算法用于实时三维超声重建当中。     

基于包络理论的原木截面检测及再现方法研究

介绍了一种应用激光检测技术将原木截面形状再现并计算出原木截面面积的新方法,即应用基于包络理论的原理建立测量系统模型,应用无线数据采集系统采集检测到的数据,然后利用采集到的数据在计算机中进行原木形状的再现,并进行包络线上点坐标的确定以及包络面积的计算,最后对可能出现的结果进行了分析。     

基于原木断层图像的三维重构技术研究

利用OpenGL和VC＋＋平台进行原木断层图像三维重构的研究。首先对断层图像进行轮廓形状插值,然后对轮廓线进行连续性处理,最后使用双三次B样条插值曲面来实现轮廓线的三维重构。实验结果表明,本文提供的方法可以很好的将一组原木腐朽断层图像还原为三维立体图,为原木缺陷检测、立木健康评价等方面提供应用理论基础和科学依据。     

含水率对原木孔洞缺陷应力波检测效果的影响

应用微单元分析模型,在实验室条件下研究含水率对原禾内部孔洞缺陷检测效果的影响。在不同含水率状态下测试原木内应力波传播速度,分析应力波传播速度与含水率的相关性,得出原木孔洞缺陷识别质量系数。结果表明,在较低的含水率状态下原木孔洞缺滔检测效果较好。     

X射线扫描技术对原木内部缺陷的识别方法

对X射线的吸收能力,原木木质部分与内部缺陷部分存在不同,因此在X射线底片上形成的影像也不一样,根据一定的处理识别分析,可以对原木内部缺陷的参数进行测定。利用X射线的扫描图像,提出一种原木缺陷的识别方法。     

具有图像处理功能的原木X射线检测系统

选择 X 射线作为检测源透射原木,根据检测透过被检物体后的射线强度差异,判断被检测原木内部是否存在缺陷和检测缺陷细节。检测过程中应用计算机数字图像处理技术对原始的 X 射线图像进行中值滤波、图像增强、差分和边缘检测,使得处理后的图像更加清晰,图像中的目标易于人眼识别。实验结果表明这种方法行之有效。     

X射线在原木无损检测中的应用

提出了一种采用X射线为检测手段的原木无损检测方法,分析了X射线用于原木无损检测的可行性、原木木材质量吸收系数μm的变化规律和X射线无损检测的特点.     

多尺度数学形态学在木材图像边缘检测中的应用

提出一种基于多尺度结构元的数学形态学图像边缘检测算法.针对图像中噪声和边缘形态不同,定义了多尺度的形态学结构元素,并通过形态学运算的加权组合,构造了多尺度的边缘检测算法.在针对木材缺陷图像的仿真试验中,该方法与经典的边缘检测算子相比不仅具有很好的边缘提取能力,而且还有很强的抗噪性.