[發(fā)明專利]一種木材顯微鑒定系統(tǒng)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202011126586.8
• 申請日: 2020-10-20
• 公開（公告）號: CN112149630A
• 公開（公告）日: 2020-12-29
• 發(fā)明（設計）人: 馮弦;張勁峰;孫睿;王磊;耿云芬
• 申請（專利權(quán)）人: 云南省林業(yè)和草原科學院
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62;G06N20/20
• 代理公司: 北京睿博行遠知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11297
• 代理人: 龔家驊

本發(fā)明公開了一種木材顯微鑒定系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括預設的木材數(shù)據(jù)庫、圖像采集裝置、特征比對模塊與檢索模塊，所述的木材數(shù)據(jù)庫設有樹種字典和特征圖像詞典；還包括輸出顯示的平臺；所述檢索模塊用于根據(jù)所述特征圖像詞典和所述樹種字典的字段進行搜索關聯(lián)，建立對應邏輯關系，所述圖像采集裝置用于獲取目標木材切面的圖像，所述特征圖像字典用于構(gòu)建云南地區(qū)的木材的特征屬性的參數(shù)，所述特征比對模塊用于根據(jù)木材顯微圖像特征值、木材識別檢索算法和宏微觀特征權(quán)重值進行匹配，輸出木材的判定結(jié)果。本發(fā)明以云南的木材作為訓練數(shù)據(jù)建立識別模型，實現(xiàn)精準度更高的識別鑒定。

技術領域

本發(fā)明涉及木材識別術領域，具體涉及是一種木材顯微鑒定系統(tǒng)。

背景技術

木材識別是一項困難的工作，根據(jù)木材的外觀、宏觀構(gòu)造和微觀解剖特征，通過一定的檢索方式，與所掌握的木材標本和相關的木材宏觀微觀結(jié)構(gòu)資料對比，綜合判斷。

現(xiàn)有技術中專利號為201810830841.3，專利名稱為一種木材識別方法及系統(tǒng)，所述方法包括：通過圖像采集模塊采集樣本木材的樣本圖像數(shù)據(jù)，所述樣本圖像數(shù)據(jù)包括所述樣本木材的橫切面解剖構(gòu)造圖像和弦切面解剖構(gòu)造圖像；對所述樣本圖像數(shù)據(jù)進行特征提取，得到所述樣本木材的樣本特征向量；利用設定算法對所述樣本特征向量進行訓練，得到木材識別模型；通過所述圖像采集模塊采集待識別木材的待識別圖像數(shù)據(jù)，所述待識別圖像數(shù)據(jù)包括所述待識別木材的橫切面解剖構(gòu)造圖像和弦切面解剖構(gòu)造圖像；利用所述木材識別模型對所述待識別圖像數(shù)據(jù)進行識別，得到所述待識別木材的分類結(jié)果。由此，可以實現(xiàn)準確且快速地識別出木材樹種。

要求識別者不僅需要掌握大量的木材標本和相關的木材宏觀微觀結(jié)構(gòu)資料，而且要熟悉木材知識，需要具有豐富的經(jīng)驗。

但在木材貿(mào)易、森林公安和海關等實際生產(chǎn)應用中，需要一種操作簡單，實用性強和具有一定準確性的木材識別工具。木材圖像輔助識別系統(tǒng)可以使普通工作人員經(jīng)過簡單的木材學知識學習，借助顯微鏡等工具進行木材的識別鑒定，提高木材識別鑒定準確性和客觀性。

故而，發(fā)明人發(fā)明一種提高識別的準確率以及查詢識別功能的顯微鑒定系統(tǒng)。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的在于提供一種木材顯微鑒定系統(tǒng)，以解決上述背景技術中提出的問題。

為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供如下技術方案：

一種木材顯微鑒定系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括預設的木材數(shù)據(jù)庫、圖像采集裝置、特征比對模塊與檢索模塊，所述的木材數(shù)據(jù)庫設有樹種字典和特征圖像詞典；還包括輸出顯示的平臺；

所述檢索模塊用于根據(jù)所述特征圖像詞典和所述樹種字典的字段進行搜索關聯(lián)，建立對應邏輯關系，

所述圖像采集裝置用于獲取目標木材切面的圖像，

所述特征圖像字典用于構(gòu)建云南地區(qū)的木材的特征屬性的參數(shù)，

所述特征比對模塊用于根據(jù)木材顯微圖像特征值、木材識別檢索算法和宏微觀特征權(quán)重值進行匹配，輸出木材的判定結(jié)果。

作為本發(fā)明的再進一步方案：

所述樹種字典內(nèi)設置有以收錄木材的特征屬性與所述樹種字典內(nèi)的字段進行邏輯關聯(lián)建立索引向?qū)Вc檢索模塊相關聯(lián)。

所述特征圖像字典構(gòu)建以選取每種木材的橫切面、徑切面和弦切面并通過光學顯微鏡獲得500-1000張的特征圖像；以神經(jīng)架構(gòu)為基礎的機器學習獲取所述特征圖像，初步收集存儲切片的圖像特征，訓練好對選取的木材的初步識別作為鑒定判定標準。

所述特征屬性包括但不限于物理特征、生長輪和分布區(qū)域；

所述物理特征還包括實物標本形態(tài)、心材顏色和氣味；

所述生長輪還包括具生長輪界、早材至晚材的漸變程度。