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木材內(nèi)部缺陷三維應(yīng)力波成像方法研究

發(fā)布時間:2018-01-19 10:39

  本文關(guān)鍵詞: 應(yīng)力波 無損檢測 TKriging空間插值 TIDW插值 三維可視化 出處:《浙江農(nóng)林大學(xué)》2015年碩士論文 論文類型:學(xué)位論文


【摘要】:在國內(nèi)外信息技術(shù)的不斷進(jìn)步的同時,應(yīng)力波的無損檢測技術(shù)因其有便攜性、無害性、測量手段簡便、對測量樣本要求低等優(yōu)點(diǎn),因此林業(yè)工作者和研究人員對木材無損檢測技術(shù)也越來越重視。本文提出基于TKriging與TIDW的木材應(yīng)力波三維木材內(nèi)部缺陷成像算法并對這兩種算法進(jìn)行了較為深入的研究。主要研究成果如下:1、把TIDW插值算法引入木材無損檢測三維可視化中。算法將預(yù)估點(diǎn)的鄰域關(guān)系擴(kuò)展到三維空間,增加預(yù)估點(diǎn)的搜索半徑,引入top-k查詢找出其鄰域內(nèi)影響最大的k個已知點(diǎn),計(jì)算得到預(yù)估點(diǎn)的值并進(jìn)行三維成像。2、把TKriging插值算法引入木材無損檢測三維可視化中。在已建立的數(shù)學(xué)模型中,根據(jù)Kriging空間插值法得到預(yù)估點(diǎn)集合與已知點(diǎn)集合之間的空間距離和相關(guān)參數(shù)獲得一個加權(quán)系數(shù)集,并引入top-k查詢找出其鄰域內(nèi)影響最大的k個已知點(diǎn),計(jì)算得到預(yù)估點(diǎn)的值并進(jìn)行三維成像。3、利用實(shí)驗(yàn)室自主研發(fā)的便攜式木材無損檢測儀進(jìn)行實(shí)驗(yàn)測試,并在MATLAB軟件上進(jìn)行算法編寫及三維可視化的研究。本文對6個不同缺陷類型的實(shí)驗(yàn)樣本進(jìn)行應(yīng)力波數(shù)據(jù)采集,并利用不同算法對數(shù)據(jù)進(jìn)行三維可視化分析和對比,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明TIDW算法與TKriging算法相比IDW算法和Kriging算法,具有更高的成像精度,能更準(zhǔn)確的顯示木材內(nèi)部缺陷信息,有較好的可行性。
[Abstract]:With the development of information technology at home and abroad, the non-destructive testing technology of stress wave has the advantages of portability, innocuity, simple measurement method and low requirement for measuring samples. Therefore, forestry workers and researchers pay more and more attention to wood nondestructive testing technology. In this paper, a 3D wood interior defect imaging algorithm based on TKriging and TIDW is proposed. The main results are as follows:. 1. The TIDW interpolation algorithm is introduced into the 3D visualization of wood nondestructive testing. The algorithm extends the neighborhood of prediction points to three-dimensional space and increases the search radius of prediction points. The top-k query is introduced to find out the k known points in its neighborhood which have the greatest influence. The predicted points are calculated and the 3-D imaging is carried out. 2. The TKriging interpolation algorithm is introduced into the 3D visualization of wood nondestructive testing. According to the Kriging space interpolation method, the space distance between the predicted point set and the known point set and the relative parameters are obtained to obtain a weighted coefficient set. The top-k query is introduced to find k known points which have the greatest influence in the neighborhood, and the predicted points are calculated and 3D imaging. 3. The portable wood nondestructive testing instrument developed by the laboratory was used to carry out the experiment. In this paper, six experimental samples of different defect types are collected with stress wave data. The experiment results show that TIDW algorithm is compared with TKriging algorithm and IDW algorithm and Kriging algorithm. It has higher imaging accuracy, more accurate information of wood internal defects, and better feasibility.
【學(xué)位授予單位】:浙江農(nóng)林大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2015
【分類號】:TP391.41

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本文編號:1443810

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