应力波传播模型及其在木材检测中的应用

木材无损检测技术是充分有效利用木材资源的重要手段之一。依据各向同性和各向异性材料中的机械波传播理论,研究了应力波在木材中的传播过程。分析了直角坐标系下的应力波传播方程,研究了木材中应力波传播的弹性常数之间的关系。在圆柱极坐标下研究了传播模型,对模型的参数进行了分析,用幂级数的形式给出模型的部分解,分析了木材中横向传播速度。最后对两类木材中的应力波传播进行了计算。

一种木材检测机器人设计和运动学研究

针对农林业领域复杂的木材检测环境,提出了一种新型木材检测机器人,并对其机械机构方案和控制方案进行了设计。该机器人通过提升机构的伸缩运动实现对木材的竖直攀爬运动;通过夹紧机构中推杆的伸缩实现对树干的夹持作用;同时开展了攀爬机构和旋转检测机构的运动学分析,最后进行了一系列实验验证,结果表明该木材检测机器人能实现向上攀爬、向下攀爬、连续攀爬和旋转检测功能,且木材检测图像清晰无阴影区域出现。

基于Mask R-CNN的密集木材检测分割方法

针对木材检尺中采用人工检尺的方法存在效率低下且检尺主观性较强的问题,提出一种基于掩模区域卷积神经网络(Mask R-CNN)实例分割模型的木材分割方法,探究实例分割在木材密集堆放场景下对各尺寸木材分割的可行性,以期实现智能检尺,提高检尺效率。应对密集木材检测分割任务,难点在于密集小木材和大木材的检测。本研究在原始Mask R-CNN模型的基础上通过改进优化模型参数,包括多尺度训练、提升样本采样数、提高图片输入尺寸和有效数据增广等技术,进行多组分割对照实验,同时利用OpenCV库对模型输出的木材分割掩码图完成木材轮廓拟合和木材计数,并就实验结果对模型性能进行分割精度、掩码质量和木材真检率等多维度分析。实验结果表明:测试集木材真检率达到97.989%,误检率为0.30%,并且相较基础网络,对小木材和大木材的检测分割能力提升明显,分割精度最佳提升12.9%和5.2%,掩码分割质量最佳提升2.2%。改进后的Mask R-CNN模型对密集场景下的木材分割效果良好,此外算法具有较强的鲁棒性及迁移能力,微调下能适应各种场景下的各尺寸大小密集木材检测分割任务。

浅谈木材检测质量管理体系的建立与运行

指出了建立完善、系统的木材检测质量管理体系是满足社会对准确检测数据的质量需求,更是促进国内重要科学成果顺利实施的必然需求。就木材检测质量管理体系构建相关问题进行了简要探讨。

国家木材检测联盟9月在江苏张家港成立

从中国广播网获悉，9月21日，国家木材检测联盟在张家港正式成立，它的成立将进一步统一木材鉴定技术，制订木材鉴定国家标准。 国家木材检测联盟现拥有28家成员单位，分别来自国内12个省市，涵盖林业、质检、检验检疫、科研院所、高校等多个领域，初步形成了跨部门、跨层级的技术联盟。主要开展木材理论研究、物种鉴定技术研究、国家标准制订、国际技术交流以及消费者维权等工作。

国家木材检测联盟在江苏张家港成立

近日，国家木材检测联盟在江苏张家港正式成立。国家质检总局、国家林业局、江苏检验检疫局、张家港市政府以及国内高校和科研院所的权威木材专家共聚一堂，共话发展。近年来，我国木材贸易快速发展，年均进口量近8000万m3，但贸易欺诈、濒危物种走私、新物种层出不穷、消费者维权无门，亟须一个统一、权威的检测技术机构。成立国家木材检测联盟，可以解决我国木材标准不系统、不全面等问题，为我国检验检测资源整合提供借鉴和示范，也为我国木材贸易及木制品产业规范发展和转型升级提供技术支撑。

PC1500袖珍计算机在橡胶木材检测中的应用

在橡胶木材检测中应用PC1500袖珍计算机可方便客户,提高工作效率和经济效益。本文介绍PC1500袖珍计算机在橡胶木材检测中应用的实现过程,其中包括算法依据、程序设计过程、程序及试验结果等。

基于改进YOLOv5s的木材表面缺陷检测模型

针对木材表面缺陷的复杂多样性和特征提取困难,提出一种基于改进YOLOv5s的木材表面缺陷(活节、死节、有裂缝节子和裂缝)检测模型。首先,在Backbone网络引入坐标注意力机制(coordinate attention,CA)增强每个通道之间的信息交互,然后采用混合空间金字塔池化(hybrid spatial pyramid pooling-fast,HSPPF)结构减少信息损失,再使用GSConv卷积减少参数量,用改进的曲线高效交叉联合(curve efficient intersection over union,CEIoU)作为训练时模型的损失函数,提升木材缺陷检测的准确性。试验结果表明,改进模型能够有效检测出木材表面缺陷,模型的平均精度均值(mean average precision,mAP)为84.4%,比未改进之前提高了2%,检测速度达到73.9 FPS,在模型参数量方面明显减少,同时优于其他主流模型,能够满足木材表面缺陷检测的要求。

基于双循环生成对抗网络和Dense-Net的木材缺陷检测方法

木材缺陷智能检测技术可以有效降低人工误检带来的经济损失,对提高木材加工智能化水平具有重要意义。提出了一种木材缺陷智能检测算法,通过双循环生成对抗网络(double least generative adversarial networks,DLGAN)及密集卷积网络(Dense-Net)来检测色差、虫眼、裂纹、节子和伤疤等5种木材常见缺陷。首先,使用DLGAN技术扩充数据集,提高数据集的多样性和数量,缓解了因训练数据不足而导致的过拟合问题;其次,基于Dense-Net的特点,采用密集的卷积块序列提高对微弱特征的提取和学习能力,以便更好地检测木材缺陷。试验结果表明,相比VGG16、Inception-v2、ResNet 3种经典卷积神经网络,基于DLGAN增广数据集训练的Dense-Net模型有效提高了木材缺陷检测模型的性能,平均准确率达到92.7%,在只使用少量训练数据的情况下模型依然具有良好的图像生成能力和训练鲁棒性。

灰度直方图在木材表面缺陷检测中的应用

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。

红外热像技术及其在木材无损检测中应用的可行性探讨

无损检测技术的应用范围越来越广泛,但现有的比较成熟的无损检测技术在实践应用中都有各自的优缺点和局限性。红外热像技术因其具有测量速度快、测量结果直观形象及测量精度高等优点逐渐被人们认识并应用到多个领域。本文介绍红外热像技术的基本原理,对红外热像技术在复合材料内部制造缺陷检测、建筑节能检测、电力设备检测等领域中的研究进展进行分析和总结,在此基础上通过分析木材内部缺陷与红外辐射场强之间的关系,对红外热像技术在木材无损检测中应用的可行性进行探讨。

模态分析技术在木材性质检测中应用的研究进展

简要叙述运用模态分析技术进行木材检测的原理,归纳近年来模态分析技术在板材、原木以及其它木制产品性质检测中的研究进展,在此基础上提出用于木材性质检测的模态分析技术的发展趋势。

多尺度分形特征在木材内部缺陷检测中的应用

将数字图像处理与木材检测相结合,对获取的木材图像进行图像处理与分析,获取高质量的木材图像是提高木材检测准确性的重要手段。利用微光摄像机作为图像输入传感器,并最终以数字信号的形式储存在计算机当中。应用数字图像处理技术对采集到的原始图像进行预处理,提高图像的质量,便于后续处理。将预处理后的图像分割成若干个子区域,计算出每个子区域的多尺度分形特征值。实验结果显示,图像中背景部分与边缘部分多尺度分形特征值存在明显差别,可以提取奇异性较大的多尺度分形特征值,他们的集合即为木材缺陷的边缘。

MATLAB在木材内部缺陷检测图像处理中的应用

应用MATLAB软件,对检测到的木材内部缺陷二维图像进行图像增强和图像边缘检测研究。结果表明,利用MATLAB软件的图像处理功能,有助于提高木材内部缺陷检测的分辨能力。

基于改进的层析成像图像重建ART算法的木材应力波检测研究

首先介绍了成像的物理基础,并对重建算法的各种方法进行了简要阐述并对ART算法及其改进算法进行了主要说明。在之前学者对成像原理的研究下,阐述了应力波层析成像技术应用于木材缺陷检测当中的原理及测试方法,并通过先验的介质模型及实际模型测试,分别用ART算法和改进后的重建算法得到木材缺陷图像,通过比较两种方法重建的图像清晰度,验证改进后算法的合理性与可行性。

基于加速度传感器的木材应力波检测仪设计

木材应力波检测仪采用压电加速度传感器,电磁敲击产生电荷信号,对微弱电荷信号进行电荷放大,电压放大,以及低通滤波处理。分析讨论了MAX4249和MAX7413两种性能优良的芯片在木材应力波检测仪中相应的典型应用实例,并给出了电气参数的计算。

形态学双梯度算子在木材腐朽图像边缘检测中的应用

根据数学形态学的思想和木材图像的特性,选取适当的结构元素,通过腐蚀、膨胀、开与闭运算的加权组合,构造出形态学双梯度算法,并将它应用于木材腐朽图像的边缘检测。通过与经典边缘检测算法对比,该方法提取的图像边缘更加的准确、完整和连续;显现出更好的抗噪声能力和边缘检测能力,实验结果验证了该方法的可行性与有效性。

用于木材缺陷双面检测的自动翻转机构设计

针对现有木材图像识别检测系统只能进行单面检测的问题,给出了一种用于木材缺陷双面检测的翻转机构的设计方案与工作原理,其主要由进料机构、出料机构、翻转机构、传动机构和检测装置组成。已经完成单面检测的木材在经过该装置时,翻转机构上的气缸活塞开始运动,待吸盘吸紧木材后,翻转电机启动,电机轴带动气缸、吸盘安装板转动180°,气缸活塞杆收回,从而实现木材翻转。翻转后传输吸盘通过丝杠螺母机构将木材传递并放置反方向的检测线中,实现了木材缺陷的双面检测。此装置结构简单,适应性强,效率高,具有较好的推广应用前景。

激光技术在木材无损检测中的应用

本文总结了用于木材中的无损检测技术 。

基于全方位和多尺度结构元数学形态学的木材缺陷图像边缘检测

提出一种基于全方位、多尺度结构元的数学形态学图像边缘检测算法。针对图像中噪声和边缘形态不同,定义了全方位、多尺度的形态学结构元素,并通过形态学运算的加权组合,构造了全方位、多尺度的边缘检测算法。在针对木材缺陷图像的仿真实验中,该方法与经典的边缘检测算子相比不仅具有很好的边缘提取能力,而且有很强的抗噪性。