【摘要】：木材是木制品的原材料,也是我們的日常生活中非常重要的可再生資源。近年來,人們對木制品的需求大幅上漲,所以,對于木材和木制品的檢測成為了熾手可熱的研究項(xiàng)目。木板是木制品制作過程中需求量最大的品種,在日常生產(chǎn)使用中不僅要對木板的種類進(jìn)行識別,更重要的是對木材表面存在的缺陷進(jìn)行識別。隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展、社會的進(jìn)步,傳統(tǒng)的依靠人工經(jīng)驗(yàn)和知識對書中的粗略識別已經(jīng)無法滿足高節(jié)奏、現(xiàn)代化木材工業(yè)的的要求。為了適應(yīng)這種高效率、高識別率、人才培養(yǎng)時(shí)間短的要求,計(jì)算機(jī)輔助識別應(yīng)運(yùn)而生。本文提出一種通過光譜微分識別樹種的方法。實(shí)驗(yàn)中選擇了北方常見的五類樹木,分別是:樺木、楊木、白松、樟子松、落葉松。實(shí)驗(yàn)儀器選擇的是ASD公司生產(chǎn)的FieldSpec ProFR(測量波長范圍是350~2500nm)來采集五種木板表面的光譜反射率曲線,使用的間隔是10nm來采集光譜反射曲線。采用光譜微分法進(jìn)行波段的特征選擇,利用Euclidean distance檢驗(yàn)光譜微分方法選擇的波段識別五種樹種的效果。日常生活中,待加工的原材料木板經(jīng)常會有缺陷存在,而當(dāng)木板的節(jié)子缺陷不小心被相同顏色的燃料染色后,我們的肉眼很難判斷出是否存在這樣的缺陷。針對木板表面節(jié)子缺陷被染料染色后難以識別的問題,本文利用圖像融合技術(shù)提出一種新的木板表面缺陷檢測方法。該方法采集被染色木板的近紅外圖像和可見光圖像,使用加權(quán)平均法、PCA算法、小波變換、Laplacian金字塔變換等不同的融合算法對采集的近紅外圖像和可見光圖像進(jìn)行融合,然后對不同算法融合后的圖像仔細(xì)觀察分析和比對并計(jì)算其信息熵。兩次的實(shí)驗(yàn)結(jié)果證實(shí),本文提出的光譜微分法進(jìn)行特征選擇的效果較好,且Euclidean distance對五種樹種的識別效果也很好,融合后的圖像能夠明顯的辨別出染色后的木板缺陷,并且基于Laplacian金字塔算法的融合效果最好。
【學(xué)位授予單位】：東北林業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：S781;TP391.41

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