层次支持向量机在色木孔洞缺陷检测中的应用

针对现有木材无损检测中存在的问题,提出根据木材的声脉冲响应特点,通过自制的声波信号采集装置提取含有孔洞缺陷木材的声脉冲响应信号,再分别从时域和频域对信号进行处理,提取相关的统计信息作为识别特征,再输入到层次支持向量机（SVM）中进行识别的方法.结果表明,该方法对色木孔洞位置的识别准确率在95％以上,具有需构造的SVM分类器数量少、不存在不可识别域、训练和识别速度快的优点.对基于支持向量机的木材孔洞缺陷识别进行探讨,并对其有效性进行验证.     

模糊聚类分析在色木孔洞缺陷位置声波检测中的应用

为了实现木材孔洞缺陷位置的检测,提出了一种基于模糊聚类分析的新型木材声波无损检测方法。针对端部孔、无孔洞和中间孔木材试件,运用敲击法采集木材声波信号,提取时频特征向量作为样本数据,运用基于传递闭包的模糊相似矩阵对训练样本进行聚类分析,建立不同类别的模糊模式库,采用最大隶属度原则对待测样本进行识别。结果表明:此方法克服了模糊聚类单一分析方法的不确定性,实现了多指标定量化的检测;该方法能够有效地对色木孔洞缺陷位置进行检测,且准确率较高,检测端部孔样本的准确率为84%,无孔洞样本准确率为94%,中间孔样本准确率为92%。     

基于红外热像技术的木材内部缺陷检测的研究

运用红外热像技术对加工有孔洞的两个毛赤杨方材作内部缺陷无损检测。通过实验得出用红外热像仪准确检测该方材内部缺陷的条件：①采用双面法检测;②在热源距试样25cm的前提下,加热试样20min左右;③若缺陷在中间,则试样中央标识线上最高温度以下0．4℃范围可以准确反映出缺陷的大小,若在一倒则最高温度以下0．5℃范围可以准确反映缺陷的大小。在上述条件下应用此方法检测方材内部缺陷的误差范围为±5mm,相对误差为12．5％,说明使用红外热像糟术舯太耕肉都按陷拂轩枪测善可行的。