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[期刊] 林业科学
[作者]
陈龙现 葛浙东 罗瑞 刘传泽 刘晓平 周玉成
【目的】为获取木材内部构造形态,提高木材内部缺陷识别率,依据获得的计算机断层扫描图像,提出一种基于卷积神经网络(CNN)的木材内部缺陷辨识方法,以实现木材的高效化自动分类。【方法】首先,利用课题组自行开发的计算机断层扫描系统,采集样本木材内部CT图像800幅;然后,对样本图像进行处理,随机选取700幅原始样本图像,从中截取出单个缺陷区域和正常木材断层区域样本图像20 000幅,并利用图像增强等算法将数据集扩充到70 000幅,标准化图像大小为28×28像素,分为正常、裂纹、虫眼和节子图像共4类,取60 000幅图像作为训练集,10 000幅图像作为测试集,剩余的100幅原始样本图像用于试验验证。【结果】通过60 000幅图像来训练网络模型,对测试集10 000幅图像进行分类,分类正确率达99.3%;利用训练得到的网络模型对100幅原始样本图像进行验证,平均分类正确率为95.87%。【结论】基于卷积神经网络的木材内部CT图像缺陷辨识算法,克服了传统识别方法图像预处理繁琐、训练方法复杂、训练参数过多、耗时过多等问题,具有精度高、复杂度小、鲁棒性较好等优点,且辨识正确率和辨识时间都比现行常规算法精准并用时短,是一种无损、高效、准确的辨识分类方法。
关键词：
木材 无损检测 卷积神经网络 图像辨识
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
白雪冰 许景涛 郭景秋 陈凯
木材表面缺陷会严重影响木材的质量、性能和使用价值，对木材表面缺陷分割检测有利于提高木材的利用率，节约现有木材资源，缓解森林资源短缺的压力。针对传统的Ｃ－Ｖ（Ｃｈａｎ－Ｖｅｓｅ）模型算法不能分割灰度不均匀图像的缺点，本文采用Ｃ－Ｖ模型与形态学结合的方法与传统的Ｃ－Ｖ模型算法进行对比试验。与此同时，根据Ｃ－Ｖ模型和Ｃ－Ｖ模型结合形态学方法的不足之处，在Ｃ－Ｖ模型基础上，引入局部拟合函数和高斯核函数，提出了一种基于Ｃ－Ｖ模型的改进算法，能够有效地克服Ｃ－Ｖ模型的不足。通过对木材表面缺陷图像分别采用传统Ｃ－Ｖ模型算法、Ｃ－Ｖ模型与形态学结合的方法和改进的Ｃ－Ｖ模型算法进行多组针对单一目标的木材表面缺陷．．．
[期刊] 林业科学
[作者]
齐巍 王立海
利用榆木标准试件,在实验室内用超声波检测仪器对试件进行缺陷分类检测,检测信号作为原始信息。各类试件的原始信号用小波包分解,计算缺陷试件与完好试件在小波包第5层各结点的信号能量变化值。试验发现:木材缺陷引起能量的变化值主要由木材缺陷的大小或严重程度来决定,亦即木材的缺陷程度越严重,能量的变化幅度就越大;对小波包5层分解后各信号结点的能量变化值进行分析,发现在32个结点中,(5,0)结点在各类缺陷试件中能量值变化最大;使用经小波压缩后的信号作为神经网络的输入,形成应用频带能量变化值和应用(5,0)结点小波包系数的2个不同输入特征的人工神经网络。对比分析2个网络识别木材缺陷类型的能力,(5,0)结点...
[期刊] 浙江农林大学学报
[作者]
郑泽宇 冯海林 杜晓晨 方益明
为了获得木材径切面上的缺陷形状、大小和位置,提出一种木材径切面内部缺陷成像的方法。首先,基于应力波在木材径切面上的传播规律,提出一种木材径切面上的应力波速度修正方法。将应力波速度转换为径切面上的若干个预估点的值,结合反距离加权插值(IDW)法提出一种速度修正插值(VCI)方法。最后,使用VCI方法在不同树木样本上进行了木材径切面缺陷的二维成像实验。结果表明:①VCI方法可以重建木材内部缺陷大小以及缺陷位置,缺陷成像结果与真实的缺陷情况相吻合。②对比IDW方法的成像结果, VCI方法对缺陷的大小以及缺陷形状、位置的成像结果有较大提高。③利用混淆矩阵方法对VCI与IDW方法进行定量分析表明, VCI方法的平均准确率、平均精确度和平均查全率均高于IDW方法,说明VCI方法成像效果的可行性和有效性。
[期刊] 林业科学
[作者]
王国柱 周海宾 李文彬 撒潮
The paper first describes the watershed algorithm and solves the problem of the over-segmentation from the watershed algorithm by using the mark watershed transform; then wood defect image is treated with algorithm; finally the comparison is made between the original image and the edge image detecte...
关键词：
分水岭算法 木材缺陷 边缘检测 过度分割
[期刊] 林业科学
[作者]
赵子宇 杨霄霞 郭慧 葛浙东 周玉成
【目的】提出一种基于卷积神经网络模型——PWoodIDNet模型的木材宏、微观辨识方法,以有效提高木材辨识精度和速度,为海关、进出口检疫检验、家具企业等法定部门和企业提供先进的辨识方法和仪器,推动我国木材进出口检疫检验行业和木材加工制造企业的科技进步。【方法】首先,选择16种木材样本,每种样本获取50张高分辨率显微CT图像和工业相机图像,共1600幅;然后,截取具有木射线、薄壁组织、轴向管胞、纹孔和纹理等特征的目标区域,共4800幅,通过水平翻转、垂直翻转、镜像、亮度变换等图像增强算法后将图像集扩充至19200幅。构建基于卷积神经网络的木材宏、微观辨识模型——PWoodIDNet模型,采用加入动量的随机梯度下降(SGDM)方法优化模型,并利用GPU优化并行运算库,对木材宏、微观结构数据集进行分类准确率对比。【结果】相比现行GoogLeNet模型,PWoodIDNet模型准确率提高1.49%,速度提高59.69%;相比现行AlexNet模型,PWoodIDNet模型准确率提高3.76%,速度提高2.63%。【结论】PWoodIDNet模型突破现有辨识方法木材辨识种类范围窄、准确率低和辨识速度慢的难点,能够有效辨识木材,并可在更短的训练时间内实现最佳辨识效果,为我国木材辨识提供一种新的方法和思路。
[期刊] 华中农业大学学报(自然科学版)
[作者]
安小松 宋竹平 梁千月 杜璇 李善军
针对产线分拣缺陷柑橘费时费力等问题，以柑橘加工生产线输送机上随机旋转的柑橘果实为研究对象，开发了一种基于卷积神经网络（CNN）的检测算法Mobile-Citrus，用于检测和暂时分类缺陷果实，并采用Tracker-Citrus跟踪算法来记录其路径上的分类信息，通过跟踪的历史信息识别柑橘的真实类别，结果显示，跟踪精度达到98.4%，分类精度达到92.8%。同时还应用基于Transformer的轨迹预测算法对果实的未来路径进行了预测，平均轨迹预测误差达到最低2.96个像素，可用于指导机器人手臂分选缺陷柑橘。试验结果表明，所提出的基于CNN-Transformer的缺陷柑橘视觉分选系统，可直接应用在柑橘加工生产线上实现快速在线分选。
[期刊] 情报学报
[作者]
柯昊 李天 周悦 钟玉颖 俞征鹿 袁军鹏
作者重名辨识工作是情报学、知识管理、文献计量学与科学计量学等工作的基础,在利用聚类、分类等机器学习方法进行作者重名辨识时,论文元数据中各字段缺失情况非常严重,会导致算法失效。针对这一现象,本研究主要聚焦于较准确地确定每一字段在作者重名辨识上的能力,通过构建字段贡献度评价体系,在数据缺失情况下,计算现有的每项信息在作者重名辨识中的作用,即"贡献度"。设计了组合的唯一性指标,并建立了一个基于BP神经网络的作者重名辨识算法,利用"王伟"的论文进行实验,验证了所提算法的有效性和可靠性。
[期刊] 林业科学
[作者]
田智康 葛浙东 郑焕琪 郑志帅 周玉成
【目的】对75种南美进口阔叶材提出微观图像辨识模型TimberIDNet75，为海关、进出口检疫检验以及从事木材鉴定研究的人员提供一种准确的多材种辨识方法。【方法】TimberIDNet75模型是包含1个输入层、4个隐含层的34层卷积层的中浅层神经网络。为尽量扩大感受野以提取更多图像特征，输入层采用13×13×256的卷积核，对每张图像提取256类特征，经激活、池化处理后作为输出。第1个隐含层采用2次卷积、激活后再进行残差修正，称作“两卷一修正块”。第1个隐含层包含3个“两卷一修正块”，提取256类特征作为输出。第2个隐含层包含4个“两卷一修正块”，再次提取512类特征作为输出。第3个隐含层包含6个“两卷一修正块”，对上一层的输出进行特征提取，获得1 024个类的特征。第4个隐含层包含3个“两卷一修正块”，对第3层的输出进行特征提取，获得2 048个类的特征，经全局平均池化后输入到全连接层映射出75个树种的分类。【结果】TimberIDNet75模型的准确率达99.4%，损失值为0.044。将TimberIDNet75模型与现阶段较先进的深度学习模型进行比较，ResNet模型的准确率为98.1%、VGGNet模型的准确率为 97.1%、GoogleNet模型的准确率为96.2%、AlexNet模型的准确率为94.7%、ViT模型的准确率为53.2%，TimberIDNet75模型的准确率相比其中准确率最高的ResNet模型提高了1.3%。利用TimberIDNet75模型对随机获取的75种进口阔叶材微观解剖样本进行实际测试，样本全部准确辨识，准确率达100%。【结论】TimberIDNet75模型中的“两卷一修正块”，在节省机器资源的同时，可消除模型梯度下降导致过拟合的问题，同时利用残差法使得模型训练时人工干预降至最低，准确率和效率大幅提升。
[期刊] 林业科学
[作者]
徐华东 王立海 宋世全
采用超声波手段,以椴木圆盘为研究对象,在试样完好和含不同大小孔洞时,测试并提取超声波信号特征值。依据超声波特征值构建训练集和测试集,利用支持向量机对原木孔洞缺陷的大小进行分类辨识,进而提出一种定量判别原木横截面内缺陷点位置的方法,分析并改进该方法存在的不足;在此基础上,实现原木横截面孔洞缺陷二维超声图像构建。结果表明:1)支持向量机用于原木横截面孔洞缺陷直径大小的分类识别是可行的,准确率达到84.78%;2)原木横截面孔洞缺陷二维图像模拟图与实物图重合度高,模拟效果较理想。
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
白雪冰 郭景秋 陈凯 李昊 许景涛
摘 要：针对木材表面存在纹理、凹凸结构、边缘颗粒和弱边缘等特点，对其直接运用 Snake 模型进行分割难以得到有效边缘提取，因此提出运用改进的 GVF Snake 模型和维纳滤波相结合对其进行分割。首先对木材图像进行维纳滤波使得纹理变得平缓，同时可以使得缺陷边缘得到有效保留，再对其进行 GVF Snake 模型分割。该算法对初始轮廓的选择敏感度降低，拓展性增强，可以使得轮廓曲线更加快速地收敛到缺陷边缘，避免陷入局部最优现象，提高对弱边缘和凹凸图像分割效果，分割结果更加清晰、连贯，具有良好的实时性。为木材表面缺陷的分割提供一种更为有效的方法，拓宽了 snake 模型的应用范围。
[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] 中南林业科技大学学报
[作者]
白雪冰 郭景秋 陈凯 李昊 许景涛
针对木材表面存在纹理、凹凸结构、边缘颗粒和弱边缘等特点,对其直接运用Snake模型进行分割难以得到有效边缘提取,因此提出运用改进的GVF Snake模型和维纳滤波相结合对其进行分割。首先对木材图像进行维纳滤波使得纹理变得平缓,同时可以使得缺陷边缘得到有效保留,再对其进行GVF Snake模型分割。该算法对初始轮廓的选择敏感度降低,拓展性增强,可以使得轮廓曲线更加快速地收敛到缺陷边缘,避免陷入局部最优现象,提高对弱边缘和凹凸图像分割效果,分割结果更加清晰、连贯,具有良好的实时性。为木材表面缺陷的分割提供一种更为有效的方法,拓宽了snake模型的应用范围。
[期刊] 林业科学
[作者]
林辉 宁晓波 吕勇
以QuickBird卫星图像和杉木为研究对象 ,在对图像进行精处理的基础上 ,通过在图像上测定出杉木冠幅 ,建立了胸径和冠幅的一元回归模型 :D1 3=2 2 2 1+4 393Ck,由不同冠幅值计算出的胸径查一元材积表 ,据此编制出一元卫星图像立木材积表 ;根据图像上测算出树高和冠幅 ,建立了二元回归模型 :V =- 0 2 4 6 0 5 +0 0 1380 6Ck+0 0 35 2 6 3H ,据此编制出了卫星图像二元立木材积表。杉木在图像上的高是通过建立杉木树高与胸径关系模型 :H =D21 3(1 74 6 +0 2 15D1 3) 2 测算得来
[期刊] 中国职业技术教育
[作者]
黄静
本文对中职教材《物流地理》书稿进行了分析,并通过案例对书稿中的错误进行了举例分析,并对如何在书稿中辨识错误的技巧进行了探讨。
关键词：
物流地理 错误 辨识 案例
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