【摘要】为了实现对木材孔洞缺陷的定量检测,在室内常温下,用RSM-SY5非金属超声波检测仪对50个孔洞缺陷的色木试件进行透射检测.通过对超声检测信号的小波变换特征分析,得到32个从低频到高频的小波包系数,提取其各频带内信号的能量变化量,构造一个32维特征向量,作为BP神经网络的输入参数,最后将这些特征输入神经网络进行训练和识别.结果表明:色木孔洞大小的总识别率达到88%;网络仿真的输出结果和目标输出做线性回归分析,得到的相关系数在0.8~0.9之间,训练结果比较理想.