模糊聚类分析在色木孔洞缺陷位置声波检测中的应用

为了实现木材孔洞缺陷位置的检测,提出了一种基于模糊聚类分析的新型木材声波无损检测方法。针对端部孔、无孔洞和中间孔木材试件,运用敲击法采集木材声波信号,提取时频特征向量作为样本数据,运用基于传递闭包的模糊相似矩阵对训练样本进行聚类分析,建立不同类别的模糊模式库,采用最大隶属度原则对待测样本进行识别。结果表明:此方法克服了模糊聚类单一分析方法的不确定性,实现了多指标定量化的检测;该方法能够有效地对色木孔洞缺陷位置进行检测,且准确率较高,检测端部孔样本的准确率为84%,无孔洞样本准确率为94%,中间孔样本准确率为92%。

基于FPGA的木材声振检测平台的设计实现

木材孔洞缺陷位置和大小会影响木材的强度和刚度,当用小锤敲击不同孔洞缺陷的木材时它们产生的声波信号也会有所不同,针对这个现象,设计开发了用于检测木材孔洞缺陷的基于FPGA的声振检测平台。该检测平台包括声波信号采集模块、声波信号处理模块、Nios II处理器、USB通信模块以及上位机处理模块等,功能上实现了声波信号的实时采集、传输、存储和显示,以及不同位置孔洞缺陷的检测识别。根据实验结果平台能够检测出色木端部孔,中间孔以及无孔洞的情况,表明将此平台作为专用木材孔洞缺陷检测平台具有一定的现实可行性。