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.     

Effect of lamellas annual-ring orientation on cracking of glulam beams investigated with computer tomography and image processing

Abstract

Cracks in glulam beams can reduce their strength, depending on the crack's depth, length, and location and can also be a passage for the accumulation of water and dirt. To avoid cracks, the relationship between cracks (area of cracks, mm²) and annual-ring orientation in glulam beams of spruce (Picea abies), and pine (Pinus sylvestris) with different dimensions and surface treatments was investigated using RGB images of the surface and tomography images of the cross-sections. Image processing was used to measure characteristics visible in the photos such as crack area and lamella position in the beam. Combination of lamellas in lay up was measured from computer tomography images. Four types of combinations were defined; type 1 (pith side facing outward), types 2 and 3 (pith to the same side), and type 4 (pith sides meet pith side). It was found that the area close to the glue line in the lamellas in combination type 4 is the most subject to cracking, whereas combinations of type 1 show the highest resistance to cracking. This means that type 4 should not be used in glulam beams, because the lamellas shrink apart from each other causing stresses and resulting cracks.     

基于CT扫描技术的沥青混合料虚拟劈裂试验

为了研究不同类型沥青混合料的抗拉性能,采用Burgers模型表征沥青砂浆的黏弹性能,通过Computer Tomography(CT)扫描技术和有限元方法建立了基于沥青混合料细观结构特征的虚拟劈裂试验模型,并通过室内实测结果进行模型准确性验证。以劈裂劲度模量、拉应力最大值、拉应力平均值、拉应力方差以及应力集中性参数作为评价指标,分析了各细观结构因素对不同类型沥青混合料抗拉性能的影响。结果表明:分别从定性和定量方面证实了建立的沥青混合料虚拟劈裂试验模型具有较好的准确性;与AC-20混合料相比,AC-13混合料表现出更优的抗裂性能和应力分散能力;级配和集料分布特征均对沥青混合料抗裂性能造成影响;采用橡胶沥青或者SBS改性沥青可以显著增强沥青砂浆抗变形能力和沥青混合料抗拉性能;空隙的存在导致在一定程度上降低了沥青混合料的抗裂性能。因此,在进行虚拟仿真分析时必须准确地表征沥青混合料非均质的细观结构特征,才能有效地反映其宏观力学特性。     

电脑图像处理技术在林权登记发证附图中的应用研究

笔者研究以湖北省恩施市集体林权制度改革林权登记管理和发证工作为基础,以图像处理软件Adobe Photoshop7.0为平台,综合利用该软件的图像扫描和编辑功能,完成了林权登记表和林权证附图的制作,并总结出了一套简单实用的附图操作方法。该方法统一了林权证附图制作规格和式样,降低了制作成本,提高了工作质量和效率,具有较高的实用和推广价值。     

Keyhole历史影像配准方法研究

根据历史影像的特点,研究对于Keyhole为例的历史影像进行配准的方法和存在的问题.经过半个世纪的变迁,如果要在以前的影像图上找到现在的相应地物点,不仅需要人工识别,更重要的是根据历史事件分析哪些才是肯定不变的地物,有了历史的依据,判断同名地物点才有根据,配准起来才能有保证.     

红外可见光图像配准综述

指出了多模态图像的配准可以很好地结合不同图像的特点,为图像分析提供更丰富的信息。其中红外和可见光图像的配准作为其中一员,近年来广泛被应用于军事、遥感、安防等领域。在此之前,已经有部分学者对红外与可见光配准算法进行了综述。但随着时代的发展,越来越多的算法被提出,有必要对其研究现状进行新的综述。首先分析了红外与可见光配准目前存在的难点,然后按照基于特征和基于区域的配准方法对近十几年的文献按照时间顺序进行了综述,最后对这两类算法的优劣进行了总结性的分析,同时对后续的研究方向进行了一些展望。     

枫香木材改性利用研究

采取清水浸泡、药物蒸煮、干燥和ＰＣ树脂浸渍处理等措施,对易裂难干、易发生翘曲变形、使用价值较低的枫香木材进行改性处理,可以显著降低其干缩差异,减少翘曲变形,实现均匀干燥．从而大大改善其加工性能和耐腐程度,提高利用价值．实践证明,以浸泡时间为６个月,蒸煮时间为４８ｈ,药量配比为１号药液：２号药液＝０．５％：１．５％进行改性处理的效果最为理想．     

辊压处理大青杨木材的密度和干缩系数变异

对大青杨辊压处理材(压缩率10%～50% )的密度和干缩系数进行测试和研究.结果表明,与素材相比,辊压处理材的全干、气干和基本密度均有所增加,密度变化率＜5%,其中气干密度增幅最大,密度变异与压缩方向无明显相关;气干和全干干缩系数随压缩率增大而变大,变动范围-3.448%～23.678%;弦向干缩系数变化大于径向.     

基于CT扫描的计算机模拟薄木刨切

基于CT扫描和计算机模拟技术，本文介绍了一种制定原木截断和木方锯剖方案的方法。通过扫描获得原木内部结构的相关信息、图象处理和三维重建，在计算机上进行原木模拟刨切加工，并在屏幕上显示虚拟刨切薄木的图象。可对同一木段进行多方案的重复加工，通过对显示图象的比较分析，制定出优化加工方案。     

X射线图像法测定木材生长轮密度

提出X射线图像法测定木材生长轮密度和生长轮宽度的一种新方法,应用自编的软件,对图像进行预处理,获取其灰度值,根据图像的灰度值与穿透物材料密度的线性关系直接测定物体微密度,并与微密度测量仪测定结果进行对比。结果表明:X射线图像法与仪器法相比,平均密度误差为0.45%,相关系数为0.9664;生长轮宽度误差为0.34%,相关系数为0.9962,显著度密切相关。图像法测量生长轮密度和生长轮宽度是可行的,对于生长轮界限不明显的木材,图像法更优。     

基于图像处理技术的植被半球图像孔隙度提取

冠层孔隙度是评估生态环境的一个重要参数。现阶段主要通过天空遥感以及地面观测对冠层孔隙度进行测量,多使用国外现有研发设备。半球摄影技术在计算植被冠层孔隙度上优势明显,通过对原图像处理,分析最佳阈值,确定最佳视角分环数,统计像素值进而计算冠层孔隙度。并与现有测取设备获取的数据对比,二者有较高拟合度。该方法对反演森林生态系统的重要结构参数提供一种新型方法,为今后研发国内监测设备提供技术支持。     

非破坏性木材内部缺陷检测--木材CT扫描研究动态

对断层扫描技术(CT)在木材工业中应用的可行性,以及在木材工业中实际应用之前需要解决的问题进行了探讨.针对木材CT图象的各种处理方法,以及各国目前在该领域的研究动态进行了回顾.将CT技术引进木材工业,将使锯材和单板生产的价值最优化成为可能.     

火炬松短周期工业材不同高度上干缩性能的研究

对湖南同一立地指数（１８）下，５株１７．５年生的火炬松（ＰｉｎａｓｔａｅｄａＬ．）短周期工业材１．３，３．６，５．６，７．６，９．６ｍ５个高度的木材干缩系数、基本密度、生长轮宽度、晚材率和微纤丝角度，按生长轮取样，进行了测量和统计分析．结果表明，弦向、径向、体积干缩系数和干缩比，在树于５个高度之间的差异，均达到了显著水平；各高度干缩系数与生长轮的年龄（离髓心的距离）以及与上述各主要构造因子之间呈显著的线性相关，且相关度度随树干高度的增加而减弱．     

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。     

一种古建筑木立柱CT扫描攀爬机器人

[目的]研制一种CT扫描攀爬机器人,以实现对古建筑木立柱的CT扫描。[方法]首先,提出CT扫描攀爬机器人的环抱式+旋转机构结构,介绍机器人沿木立柱攀爬的过程,完成机器人控制系统结构设计;然后,采用耦合PD控制算法进行机器人水平伸缩关节力控制研究,采用耦合分段PID同步控制算法进行机器人垂直伸缩关节同步控制研究,实现旋转关节的速度控制;最后,依托所研制的CT扫描攀爬机器人,进行功能测试和控制效果分析。[结果]CT扫描攀爬机器人沿木立柱上下攀爬过程中,水平伸缩关节由初始位置到接触状态的接触检测力为50 N;夹持力设定值为5 000 N时,实际夹持力控制精度可达96.2%,机器人负载能力大于60 kg。垂直伸缩关节位移同步平均误差小于0.5 mm。角速度设定值为3（°）·s^-1时,旋转关节角速度最大稳态误差为0.116（°）·s^-1,平均误差为0.003（°）·s^-1,均满足CT扫描成像要求。[结论]所研制的CT扫描攀爬机器人可沿古建筑木立柱向上或向下攀爬,并通过旋转体携带CT扫描仪对木立柱进行360℃ T扫描,进而完成断层图像重建,可准确评价木立柱的内部特征及健康、安全状况。     

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。     

基于FCM的木材X射线图像缺陷分割

在用X射线检测木材缺陷的过程中,很重要的一步就是对图像中的缺陷的提取和分割,其处理的效果直接影响到后面的缺陷识别的正确性。主要是针对木材X射线图像对比度差的特点和固有的模糊性,利用模糊C均值聚类的方法对木材X射线图像进行分割处理,为后续的提取出木材缺陷工作打下基础。     

基于图像的原木去弯截断方法

为了提高小径级原木的出材率,需要对原木进行去弯截断处理,为此设计了原木图像检测与去弯截断系统.分析了原木图像处理流程,研究了基于最大类间方差法的原木图像分割方法,并对分割后的原木图像进行了形态学滤波.在此基础上,采用边缘检测方法实现了原木图像中心线提取,给出了基于中心线的原木自动去弯截断方法.试验结果验证了原木图像处理方法的有效性.     

高分一号卫星数据影像校正及融合算法在林业监测中的研究

指出了高分一号卫星是中国高分辨率对地观测系统的首发星。从林业行业森林调查应用出发,针对国产GF-1卫星数据的特点,从国产GF-1影像数据基本特征、正射校正与配准、波段组合影像融合算法比较精度评价等一系列流程进行了研究。研究结果表明:GF-1影像数据校正时,控制点选择为95-105区间数量最为合适;经过Pansharp、PCA、 HIS融合方法定性与定量分析,Pansharp融合算法相对较优。研究为国产卫星数据的行业推广应用奠定理论基础。