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.     

木材无损检测图像处理系统的研究

本文提出了一种应用X射线无损检测技术检测原木内部缺陷的方法。检测过程中应用计算机数字图像处理技术对原始的X射线图象进行中值滤波、图象锐化、使得处理后的图象更加清晰，图象中的目标易于人眼识别。在中文WINDOWS平台上开发编制软件，界面友好，使用方便，操作简单。实验结果表明这种方法行之有效。     

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。     

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。     

原木CT图像边缘检测的几种算法

通过对图像边缘检测的几种不同算子的比较，找出各种算子的优缺点。并根据原木的CT图像对各种算子进行边缘检测试验，从中找出比较适合原木CT图像的边缘检测。     

用图像处理法采集原木形状参数的研究

对利用图像处理方法采集原木形状参数的过程作了研究。以正对原木长向摄影的图像为例,对图像处理的各个步骤及采和的算法分别作了试验和比较。结果表明,原木图像处理采用如下步骤是合理的：图像拌动→二元二次多项式法及双线性内插法几何校正→分段线性灰度变换→二值化→智能高通滤波法消除噪声→ＲＯＢＥＲＴ算子边缘提取→坐标提取,最后的坐标即为原木形状参数。     

应用X射线技术检测林木种子质量

依据X射线图像可见的形态特征检测林木种子质量，为区分饱满种子、空瘪种子、虫害种子和机械损伤种子提供了一种无损的快速检测方法，并为上述种种子所占的比例建立了永久性的摄影图像记录，从而为种子生产、调剂、质检和管理提供了科学依据。     

一种基于图像处理的旋切原木直径测量方法

【目的】提出一种基于图像处理的旋切原木直径测量方法,为旋切原木直径测量提供非接触式的技术支持。【方法】增添650nm红色激光器和940nm不可见激光器作为辅助光源,采用树莓派官方摄像头和带有滤光片装置的USB高清工业摄像头进行图像采集,利用图像处理技术探究5种计算方法(计算激光线下弧线像素点个数、计算激光线骨架像素点个数、计算激光线周长像素点个数取平均值、计算激光线X轴方向像素点个数和通过激光线计算拟合圆直径)和6种数据拟合方法(傅里叶拟合、指数拟合、高斯拟合、Polynomial拟合、Power拟合和SumofSine拟合)下能够满足测量精度的最优方案。【结果】对比各计算方法采用不同数据拟合方法的拟合优度,可得到拟合优度最佳的2种方案:计算激光线X轴方向像素点个数并采用SumofSine拟合方法,其决定系数为0.9998,标准差为1.638;计算激光线X轴方向像素点个数并采用傅里叶拟合方法,其决定系数为0.9998,标准差为1.881。在原木测量误差分析中对拟合优度相差较小的2种方法(傅里叶拟合和SumofSine拟合)进一步对比,傅里叶拟合的平均绝对误差范围为1.7%,标准差为2.11,方差为4.45;SumofSine拟合的平均绝对误差范围为1.5%,标准差为4.35,方差为18.95。【结论】计算激光线X轴方向像素点个数并采用傅里叶拟合方法,在满足旋切机用原木直径测量精度要求的同时,拟合优度最佳。     

基于X射线的废弃木材夹杂物检测标记系统设计

研制了废弃木材金属夹杂物检测专用设备,重点介绍了X光检测系统的结构、工作原理、主要技术参数及其主要工作部件的设计。该机可对废弃木材内嵌金属夹杂物进行无损检测,具有检测速度快、灵敏度高、抗干扰能力强、标记准确等特点。     

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。     

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0.966 4;生长轮宽度误差为0.34%,相关系数为0.996 2,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.     

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.     

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。     

基于DSP的木材缺陷图像处理系统

探讨了木材缺陷计算机视觉识别技术研究的现状,提出了基于DSP的木材缺陷图像处理系统的硬件结构以及图像处理的算法;介绍了图像采集芯片SAA7113和实现图像采集的方法,并给出上述系统的处理结果。     

基于分形维数特征的原木漏节图像的研究

采用X射线法透射木材,根据检测透射物体后射线的强度差异,建立木材X射线的分形模型。采用计算盒子维数的方法对原木漏节X射线图像进行有效的边缘检测,用分形维数D的大小来定量描述原木漏节图像的不规则程度,以确定缺陷所在。研究表明背景部分与边缘部分的分形维数存在一定程度的差别,正常部分分维数值大约在2.007 3左右,漏节边缘分维数值大约在1.400 0~1.900 0之间。     

贮木场原木楞堆图像计数技术

贮木场楞堆的计数往往采用人工的方法,而人工计数又存在很多局限性.为解决这一问题提出了一种基于距离变换的图像识别方法.该方法采用中值滤波法、二值化分割和数学形态处理运算实现棒线材图像的预处理,根据距离变换的思想,采用距离变换图中搜索种子点的方法实现原木的计数.该技术尤其适用于贮木场原木楞堆端面摆放参差不齐、原木端面面积大小不一和原木形状不规则的等情况下计数,真有一定的推广和应用价值.