基于红外高光谱木材表面缺陷的研究文献综述

 2022-07-26 02:07

基于红外高光谱木材表面缺陷的研究综述

摘要:木材无损检测是提高木材利用率和优化森林资源的重要技术。作为一种先进的无损检测技术,高光谱成像(HSI)集成了传统成像和光谱获得空间和光谱信息从一个对象。它具有无损检测物理、形态学特征和化学物质在许多领域内形成的优点。介绍了高光谱成像技术,包括其原理、设备、图像采集、处理方法等,并首次全面综述了HSI在木材和木材产品质量评价中的应用,如缺陷识别、性能检测和成分分析等。研究结果表明,HSI在木材和木材产品无损检测方面具有良好的应用前景。

关键字:高光谱成像技术木材缺陷无损检测

Abstract:Wood nondestructive detection is an important technology to increase wood utilization rate and optimize forest resources.As an advanced nondestructive detection technology,hyperspectral imaging(HSI)integrates conventional imaging and spectroscopy to attain both spatial and spectral information from an object.It has the advantages of non-destructively detecting both physical,morphological characteristics,and chemical in-formation of the object in many fields.This paper introduced the hyperspectral imaging technology,including its principles,equipment,image acquisition,processing methods and etc.Furthermore,recent advances in the application of HSI to wood and wood products quality assessment such as defect identification,properties detection and constituent analysis were reviewed comprehensively for the first time.The review indicated that HSI had good application prospects in the nondestructive detection of wood and wood products.

1选题的目的及意义

利用无损检测技术迅速和有效地预测木材物理力学性质,化学性质和解剖特性和各种缺陷,合理利用木材,它有潜在利用价值的理论指导和实践意义的优质木材加工、木材采矿和自动木工企业加快发展。机器视觉技术和光谱技术具有快速、准确的优点,是目前无损检测木材质量的两项重要技术。利用机器视觉技术提取木材及其制品的表面信息,可用于木材表面缺陷的检测。采集主要是灰色或RGB(红绿蓝)图像,反映了有限信息的木质表面缺陷,需要进一步提高识别精度。与机器视觉技术不同,光谱学,特别是近红外光谱技术,非常适合预测木材及其产品的物理和机械性能、化学性质和解剖特性。该技术只收集被测试对象的一个点区域的信息,并且缺乏被测试对象的空间信息。这种限制可能影响模型的稳定性和适应性。

高光谱成像技术起源于遥感领域。它集成了二维成像和光谱技术,同时可以得到物体的空间和光谱信息。由于图像数据可以反映物体的外部特征和表面缺陷,光谱数据可以分析其物理结构和化学性质。因此,高光谱成像技术是图像技术和光谱学技术的完美结合。

目前常用的木材表面节子缺陷检测方法主要有人工检测法、激光检测法、介电性质法、近红外光谱法和微波法等,它们的实用性或者检测效果具有较大的局限性。例如,韩玉杰等用激光位移传感器检测刨削加工后的木材表面节子缺陷,只能用于检测节子与非节木材连接处或节子本身存在裂纹的情况;Rice等提出的介电性质法受木材外形的影响容易造成误检;杨忠等利用近红外光谱结合软独立建模分类(SIMCA)模式识别法检测马尾松木材单板节子,其抗干扰能力差、检测结果受环境影响大。

近年来,计算机视觉检测技术因其具有全场成像、非接触无损探测、工程应用成本低且对环境要求低等优点,已经被广泛应用于各行业许多类产品的缺陷检测中,从而有效提高了检测效率以及自动化程度。文献从纹理描述与识别的角度对木材表面缺陷进行分割,进而计算缺陷区域的纹理特征和几何形状特征来实现缺陷识别;该方法处理算法复杂、分析步骤较多,并且特征因子间的耦合程度较高易导致缺陷区域纹理特征提取难度增加。

近红外(nearinfrared,NIR)光谱技术是一项新的无损检测技术,能够迅速、准确地对固体、液体、粉末等有机物样品的物理力学和化学等性质进行无损检测,目前已经在农业、化工、食品、纺织、制浆造纸、生物技术与医药等领域得到了广泛而迅速的应用,并已实现野外检测、在线检测和产品质量控制。在线NIR光谱分析的应用已给工业带来巨大的经济效益和社会效益,随着科学技术和市场经济的不断发展,NIR光谱分析技术正在掀起一场分析效率的革命。

2国内外同类研究现状

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