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[期刊] 浙江农林大学学报
[作者]
周竹 尹建新 周素茵 周厚奎
为了实现木板材依据节子进行自动化分级,采用近红外光谱技术研究了多种针叶材表面节子缺陷的检测方法。采用Smart Eye 1700近红外光谱仪获取北美黄杉Pseudotsuga menziesii,铁杉Tsuga chinensis,云杉Picea asperata,白云杉Picea glauca-英格曼云杉Picea engelmannii-扭叶松Pinus contorta-冷杉Abies laciocarp a(SPF)等4种板材的近红外光谱(1 0001 650 nm),比较了光谱预处理方法、建模方
[期刊] 浙江农林大学学报
[作者]
尹建新 祁亨年 冯海林 杜晓晨
利用计算机视觉技术检测木板材表面缺陷。提出了一种基于混合纹理特征的表面缺陷检测算法,能准确、鲁棒地检测出木板材表面图像中是否有缺陷。首先,分别使用灰度共生矩阵方法、Gabor滤波方法和几何不变矩方法提取了10个优化后的图像纹理及尺度、平移、旋转不变特征;然后,对特征向量进行有效组合;最后,基于融合后的混合纹理特征向量,应用BP人工神经网络对样本集进行训练和检测。实验表明,该方法能准确地对木板材表面缺陷进行检测,平均检测成功率达96.2%。
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
李小占 石杰 杨朝霖 吴昆鹏 邓能辉
针对机器视觉相关专业实践教学的实际需求，以实际生产现场的板带钢材表面缺陷检测装置为依据，设计开发了板带钢材表面缺陷检测实验平台。该实验平台包括光学图像采集装置、数据处理中心和HMI人机交互端。可开设光学成像实验、驱动软件开发实验、目标检测和识别算法设计实验等。实际应用表明，该平台为学生提供了与生产现场贴近的应用场景，提高了学生的实践能力，加深了他们对机器视觉相关技术原理和工作流程的理解。
关键词：
机器视觉 缺陷检测 光学成像
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
尹世逵 冯国红 李春旭 赵婧含 孟永斌 王晨 李耀翔
【目的】木材基本密度在木材质量等级评定中具有重要作用,是木材分流及精细化利用的重要依据。【方法】以东北林区典型针叶树种为研究对象,结合近红外光谱技术,构建红松、落叶松、云冷杉木材基本密度近红外估测模型,分析比较了不同波段优选算法并进行了模型优化。研究采用竞争性自适应重加权法(CARS)、无信息变量消除法(UVE)和间隔偏最小二乘法(iPLS)对木材近红外光谱波段进行优化,基于卷积平滑算法对近红外光谱数据进行预处理,结合偏最小二乘法(PLS)建立针叶木材基本密度估测模型。依据相关系数(R)、均方根误差(RMSEC)等模型参数对模型效果进行评价,对比分析确定最佳波段优选方法,得到最优针叶木材基本密度近红外估测模型。【结果】利用CARS、UVE、i PLS的波段优化方法对近红外光谱波段的筛选,可以起到优化针叶木材基本密度模型的作用,减少参与建模的近红外光谱的波段变量数,明显提升模型的运算速度,使得模型准确度更高、稳定性更好;利用间隔偏最小二乘法结合偏最小二乘法(iPLS-PLS)进行波段优选的针叶木材基本密度模型效果最好,其模型校正相关系数为0.938 0,校正均方根误差为0.021 8,验证相关系数为0.8959,验证均方根误差为0.028 0。【结论】基于波段优选及模型优化构建东北林区典型针叶树种基本密度近红外估测模型,可以有效提高运算速度及估测精度,实现针叶材基本密度的快速、准确、无损估测,为针叶木材材性研究和森林培育提供了理论依据与技术支撑,有利于进一步实现木材的高效节约与精细化利用。
[期刊] 华中农业大学学报
[作者]
杨凯 何昱廷 李沃霖 祝志慧 王巧华
为提高全蛋粉掺假检测的准确度和检测效果，应用近红外光谱技术对全蛋粉掺假进行定性判别并对掺假含量进行定量分析。分别采用标准正态变换、多元散射校正、卷积平滑、归一化、一阶导数、二阶导数等6种不同预处理方法，对原始光谱数据进行预处理，采用竞争性自适应重加权算法（CARS）、连续投影算法（SPA）及CARS-SPA结合算法对光谱数据进行特征波长筛选，建立集成学习（ensemble learning,EL）模型对掺假蛋粉进行定性判别，建立偏最小二乘模型（PLSR）对掺假含量进行定量分析。结果显示：在对掺假蛋粉进行定性判别方面，一阶导数为最佳预处理方法，CARS算法特征筛选效果最佳，EL模型对掺假蛋粉样本总体判别准确率达到98.18%，对各类掺假蛋粉样品的判别准确率在97.78%以上。在对掺假蛋粉含量进行定量分析方面，多元散射校正为最佳预处理方法，CARS算法特征筛选效果更佳，对一组分掺假、二组分掺假、三组分掺假和所有掺假样本的PLSR浓度预测模型的预测集相关系数（Rp）分别为0.958 5、0.931 2、0.945 6和0.955 8，均方根误差（RMSEP）分别为4.689 1、5.813 4、4.604 1和3.802 9。研究结果表明，近红外光谱技术可用于蛋粉掺假检测，为监管机构检测蛋粉掺假提供参考。
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
贾浩男 徐华东 王立海 张金生 褚晓辉 唐旭
【目的】为解决人工及传统数字图像处理方法对木板材表面缺陷识别效果差、效率低等问题，并提高木材利用率。以深度学习模型为基础，构建木板材表面缺陷检测系统，旨在拓展深度学习模型在木板材缺陷检测领域的应用。【方法】基于“Wood Defect Database”公开数据集中的839张木板材缺陷图像，使用Imgaug数据增强库对数据集进行扩充；通过在主干特征网络部分引入SE注意力机制，使用focus、FPN+PAN结构构建YOLOv5木板材表面缺陷目标检测框架，进而采用迁移学习思想改进训练方式，将训练过程分为两个阶段（冻结阶段和解冻阶段）。然后将构建的模型与当前主流深度学习目标检测模型进行对比，最后利用混淆矩阵、Loss值变化曲线、模型大小、检测时间以及均值平均精确率等指标评价模型。【结果】提出了一种基于YOLOv5模型对木板材表面缺陷中活节、死节、裂缝、孔洞的检测方法。模型对死节、活节、裂缝、孔洞识别结果的均值平均精确率分别约为98.66%、99.06%、98.10%和96.53%，并与当前主流检测模型进行比较，改进的模型具有更好的精确率、召回率和综合平均准确率，分别为97.48%、96.53%和98.22%。模型单幅图像平均检测时间为10.3 ms，最大检测耗时20.5 ms，检测效果与泛化特性较好，模型所占内存仅13.7 MB，易于移植。【结论】实验表明改进的YOLOv5模型可用于检测木板材表面主要缺陷。且模型对木板材表面缺陷的识别效果优于其他5种主流检测模型。在维持原有检测精度的基础上，提高了小目标缺陷的识别能力，减少了木板材缺陷漏检的情况，实现在复杂场景下快速检测。
[期刊] 浙江林学院学报
[作者]
尹建新 楼雄伟 黄美丽
提出了一种基于灰度直方图检测木板材表面缺陷的方法。对图像以4×4像素块作25级灰度直方图分析,根据灰度直方图统计中是否有颜色突变来判别木板材是否存在缺陷。缺陷图片在直方图中表现出双峰特征,利用次波峰确定缺陷部位,但判别时应排除杂色与纹理因素的干扰。比较次波峰与主波峰的值来消除木材杂色所产生的影响,即当差值大于1/10时,次波峰代表缺陷颜色。与此同时,借助于直方图修正排除纹理因素造成的干扰。该方法能有效地识别缺陷图像与正常图像。
关键词：
林业工程 灰度直方图 表面缺陷 木材检测
[期刊] 华中农业大学学报
[作者]
王胜鹏 郑鹏程 桂安辉 滕靖 刘盼盼 叶飞 高士伟 马梦君 刘小英
应用近红外光谱(near infrared spectroscopy,NIRS)技术结合多种算法对远安黄茶品质开展快速无损评价。首先通过扫描获得远安黄茶90个样品的近红外光谱,再利用11种不同方法对光谱进行预处理,剔除部分噪声信息,然后应用反向区间偏最小二乘法(backward interval partial least squares,Bi-PLS)筛选反映样品品质的特征光谱区间,应用遗传算法(genetic algorithm,GA)精准提取特征光谱波长,建立了5种黄茶品质预测模型,最后对光谱官能团信息进行解析。结果表明,最佳光谱预处理方法为多元散射校正,Bi-PLS筛选出的特征光谱区间主要为9 003.2～7 497.9 cm~(-1)、6 101.7～5 449.8 cm~(-1)和4 601.3～4 246.5 cm~(-1),GA筛选出75个特征光谱波长,建立的Bi-GA-PLS组合模型具有最佳的稳健性,可准确地预测远安黄茶样品外部品质分数(R~2=0.951,RMSEP=1.57,RPD=5.27),初步实现了远安黄茶品质的快速、准确预测。光谱信息解析结果显示,45个光谱波长反映-CH_x、C=O和-NH_x官能团信息,代表单糖、咖啡碱、茶氨酸和游离蛋白质等内含成分物质,30个光谱波长反映O-H、酰胺键以及C-H和C-C伸缩的组合频信息,代表木质素、淀粉、纤维素等多糖内含成分物质。
[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)
[作者]
胡耀华 郭康权 铃木孝范 野口刚 胡西红 佐竹隆显
【目的】明确可见光和近红外光谱快速无污染检测猪肉颜色的可行性。【方法】采用漫反射光纤探头测定真空包装猪肉的光谱,用国际发光照明协会(CIE)规定的亮度(L*)、红度(a*)、黄度(b*)、色相和饱和度对猪肉颜色进行评价。【结果】测得任意厚度真空包装猪肉的可见光谱和近红外光谱,经二阶微分处理,用偏最小二乘法进行回归分析后,所有肉色的相关系数均大于0.83,且预测值与测定值之间无显著差异。【结论】用漫反射光纤探头的可见光和近红外光谱可以预测猪肉肉色,且精度较高。利用可见光和近红外光谱可以实现猪肉颜色的快速无污染检测。
关键词：
猪肉 肉色检测 可见光 近红外光谱
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
杜晓晨 尹建新 祁亨年 冯海林
提出一种基于颜色和纹理信息的木板材表面节疤缺陷区域检测方法。首先,根据木板材表面图像中正常区域和缺陷区域的颜色差异,通过颜色直方图自动获取缺陷区域的种子点;然后,提出一种纹理扩散算法,它从种子点出发,基于图像局部纹理特征搜索缺陷区域的边缘。此外,改进了局部二进制模式算子,提出一种LBP-TD算子以更好地适应纹理扩散。实验结果表明:针对各种常见的木板材节疤缺陷,当缺陷区域与正常木纹区域的颜色、纹理存在较明显差异时,无论木纹本身是否规则,本文方法都能准确地检测出木板材节疤缺陷的区域;而当缺陷区域与正常木纹区域的颜色、纹理的差异均不明显时,本文方法仍能检测出缺陷区域的大致轮廓。数据对比显示了本文方法...
[期刊] 浙江农林大学学报
[作者]
杨凡 杨博凯 李荣荣
【目的】针对板式家具零件表面缺陷人工检测过程存在的检测效率低、准确率低、检测结果无法数字化存储等问题，提出了一种基于图像分割和深度学习算法的饰面人造板表面缺陷的检测方法。【方法】利用工业相机采集人造板图像，构建缺陷数据集，采用全局阈值和局部动态阈值算法分割表面缺陷与图像截取，通过将ReLU6非线性激活函数替代ReLU函数，并引入倒残差结构的方法，优化MobileNetv 2深度学习网络，进行缺陷识别与分类。【结果】该方法对饰面人造板表面崩边和划痕缺陷的检测精确率分别达到了93.1%和97.5%，召回率分别为95.3%和97.6%，单张板件平均检测用时为163 ms。【结论】本研究提出的方法具有较高精度与稳定性，可解决传统人工检测方法的准确率低、效率低等问题，为家具板材表面缺陷的自动化检测提供新思路。图6表3参21
[期刊] 林业科学
[作者]
卢万鸿 杨桂丽 林彦 王楚彪 罗建中
【目的】探索近红外光谱(NIRS)分析技术在赤桉和细叶桉群体叶片水分状态相关生理指标快速检测中应用的可行性。【方法】选取赤桉7个种源21个家系和细叶桉5个种源26个家系的幼苗,每家系选20株苗木植于等规格塑料盆中,对其按平均日蒸发量的100%,70%,50%,30%和0%5个等级进行控水。控水处理60天后,每家系每控水处理选择3株幼苗,测量其顶端第2对完全展开叶片的相对含水量(RWC)和水势(Ψw),用手持式近红外仪采集对应叶片的近红外光谱信息,持续测量18天。【结果】利用近红外光谱技术检测赤桉和细叶桉叶
[期刊] 工业工程
[作者]
高艺平 王浩 李新宇 高亮
基于深度智能视觉的表面缺陷检测研究在制造业中起着越发重要的作用，本文阐述深度智能视觉的表面缺陷检测在现代工业质检中的重要性，对现有研究进展进行梳理总结。深度智能视觉以机器视觉和深度学习为技术基础，为不同工业场景提供高精高效的表面缺陷检测算法。本文从检测细粒度的角度将表面缺陷检测分为表面缺陷分类、定位、分割检测3个部分，并分别对分类、定位、分割方法进行系统综述，梳理现有表面缺陷检测研究的问题和思路。分类检测针对数据和缺陷图形特征问题进行研究，因其基础性和易拓展性于不同工业场景的应用呈现分散发展；定位检测以模型框架、矩形框检测和标注成本为主要问题，表现出追求轻量化和特征融合机制的研究趋势；分割检测更关注图像细节特征。通过研究分类、定位、分割的多任务模型框架以探索分类、分割检测之间的互补性。最后总结目前表面缺陷检测研究存在的问题，并对发展趋势进行展望。
[期刊] 南京农业大学学报
[作者]
朱琦 周德强 盛卫锋 左文娟 朱家豪
[目的]针对苹果无损检测过程中表面缺陷检测精度低的问题，提出一种基于DSCS-YOLO的苹果表面缺陷检测方法。[方法]首先为提高网络对表面缺陷细节特征的提取能力，设计了一种基于Dense模块以及SE模块的深浅特征选择模块DSCS(Deep and shallow feature selection module)，采用DSCS替换Backbone中的C3模块，在保留表面缺陷浅层信息的基础上强化对重要特征的学习，并起到削弱冗余特征的作用；针对由于Backbone与Neck部分输出信息过多导致的参数耦合问题，利用解耦头原理对Head层部分进行分层预测。同时采用ELU激活函数改进原有解耦头，简化了末端结构，使网络训练更加容易；最后针对表面缺陷标注困难的问题，采用Wise-IoU损失函数代替CIoU损失函数，为不同质量的标注提供非线性增益，实现网络的动态聚焦学习。[结果]试验结果表明，DSCS-YOLO对苹果表面缺陷检测的平均精度均值达到90.9%，相较于YOLOv3-tiny、YOLOv5s、YOLOX-s以及SSD分别提高了4.5%、1.9%、6.3%、16.3%。[结论]改进后的DSCS-YOLO提高了YOLOv5s算法的精度，实现了苹果表面缺陷的精准识别。
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
李敏 温国基 闫光远 叶向群
为解决乙醇精馏实验教学过程中产物的浓度不能连续分析的问题,将近红外光谱在线分析方法应用于精馏实验的数据采集过程中。采用相关系数法筛选特征波长,分别建立进料、塔顶物料和塔釜物料近红外光谱的线性预测模型,根据最小二乘法拟合得到模型的决定系数R2分别为0.966 1、0.993 7、0.943 3。通过不同回流比下的精馏实验比较了近红外光谱在线分析的浓度值与密度计法测量的浓度值,两者的平均相对误差为3.4%。结果表明:该方法可以代替传统的理化分析方法,有利于学生观察精馏的稳态情况,在实验教学中取得了良好的效果。
关键词：
近红外光谱 乙醇浓度 实验教学 精馏
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