[發明專利]基于近紅外光譜分析的實木板材節子形態反演方法

有效

• 申請號: 201811265532.2
• 申請日: 2018-10-26
• 公開（公告）號: CN109064553B
• 公開（公告）日: 2023-07-07
• 發明（設計）人: 于慧伶;張怡卓;張淼;梁玉亮;候弘毅
• 申請（專利權）人: 東北林業大學
• 主分類號: G06T17/00
• 分類號: G06T17/00;G06V10/44;G06V10/30;G01N21/3563;G01N21/359
• 代理公司: 哈爾濱市松花江專利商標事務所 23109
• 代理人: 楊立超

基于近紅外光譜分析的實木板材節子形態反演方法，屬于實木缺陷檢測識別技術領域。本發明的目的是利用近紅外光譜分析技術準確地刻畫出節子在木材內部的形態，進而對實木板材力學性能和缺陷類別進行準確預測與識別。首先利用圖像提取表面節子的缺陷區域，計算出相應中心位置；然后，提取節子缺陷邊緣的多點位置，采集這些邊緣點的光譜信息并進行基線漂移與去噪處理；運用主成分與馬氏距離結合剔除異常光譜，利用K?S劃分校正樣本集，并運用ISOMAP對缺陷光譜信息特征進行有效提取；最后，應用小波網絡建立節子邊緣光譜與該點傾角間的關系，并利用Solidworks軟件實現節子椎體模型的三維呈現。本發明用于實木板材節子形態的建模。

技術領域

本發明涉及一種實木板材節子形態反演方法，屬于實木缺陷檢測識別技術領域。

背景技術

節子作為木材生長缺陷，破壞了木材的均勻性和完整性，不僅影響產品外觀，而且節子影響著實木板材的力學性能，如何準確刻畫出節子在木材內部的形態，進而計算出實木板材力學性能是一個具有應用價值的科學問題。

近年來，由于無損檢測技術具有非破壞、靈活、可靠的特點，許多學者已應用機器視覺、超聲波檢測、X-ray掃描以及激光成像等方法對實木缺陷開展了相關檢測研究。Gonzalo?A.Ruz^[1]搭建了自動視覺檢測(AVI)系統，實現了11種缺陷類別圖像集的正確分類；Zhang?Yizhuo^[2,3]針對實木表面缺陷與紋理種類開展了分類研究，首先，應用圖像分割技術提取缺陷，利用PCA和SOM完成缺陷特征融合與識別；然后，利用雙樹復小波提取實木圖像頻譜信息，運用PSO和CS完成特征降維和紋理、缺陷類別的快速分類。缺陷的超聲波檢測是根據聲波信號在實木板材中傳遞的時間完成節子信息和木材性能的定性估算，Jose^[4]構建了缺陷的超聲波檢測系統并對海岸松進行了測試，缺陷面積比在20％至30％時，準確率為75％至83％；張厚江^[5]構建了振動測試系統，發現橫向振動方式可以有效地測得了木板試材固有頻率，彈性模量預測值稍大于靜態方式測得的彈性模量。Olsson^[6]提出應用激光成像技術測量實木表面纖維角，進而預測木材缺陷狀態和估算木材相關力學性能。X-ray掃描與機器視覺技術可以全面掌握實木板材的密度分布和缺陷形態信息^[7]，但設備復雜，成本較高；Mohamad^[8]應用該技術測量了實木板材的缺陷形態、缺陷密度與凈木密度，通過計算缺陷的KDR參數，估算了木材的MOE和MOR力學參數。

目前，基于機器視覺的缺陷檢測解決了實木缺陷表面檢測與識別，超聲波檢測可以判斷出缺陷的存在，X-ray雖然可以全面的掌握實木信息，但其檢測成本較高。

近紅外光譜分析技術通過檢測木材含氫基團，即C-H、N-H、O-H物質含量，進而判斷木材相關物理與化學性質。梁浩^[9]分析了近紅外光譜與實木地板缺陷類型的相關性，并通過貝葉斯神經網絡實現了缺陷的識別；Yang?Zhong^[10]采用近紅外光譜結合SIMCA法分別建立了桉樹的缺陷識別模型；張怡卓等^[11，12]采用近紅外光譜技術，分別利用GN樣本優選與CPLS建模、Isomap-PLS方法預測了蒙古櫟的相關力學性能。盡管近紅外光譜分析技術可以對實木板材力學性能和缺陷類別進行預測和識別，但是如何應用該技術完成缺陷板材力學性能分析還尚未開展。

發明內容

本發明的目的是提供一種基于近紅外光譜分析的實木板材節子形態反演方法，以利用近紅外光譜分析技術準確地刻畫出節子在木材內部的形態，進而對實木板材力學性能和缺陷類別進行準確預測與識別。

本發明為解決上述技術問題采取的技術方案是：

一種基于近紅外光譜分析的實木板材節子形態反演方法，所述方法的實現過程為：

訓練過程：