基于图像分析的木材微观构造量化研究文献综述

 2022-07-25 09:07

文献综述

—基于图像分析的木材微观构造量化研究

在木材科学的研究中,木材细胞解剖构造是重要的基础研究内容之一。木材是由无数不同形态、大小和排列方式的细胞组成的。只有对木材微观构造研究进一步深入才有可能从根本上解释木材的宏观特性。

图像处理技术在木材解剖学中的应用主要体现在以下几个方面:木材细胞解剖形态分析;木材细胞数目分布密度的统计分析;木材生长轮的晚材率测量;木材生长速率测量;木材解剖分子的特征量提取;木材细胞解剖形态的识别;木材生长轮材质的分析和预测等[1]

木材是一种天然可再生资源,具有高强重比、良好的声学和美学等特性,但也存在着尺寸不稳定、易腐朽、易燃等缺陷,严重制约了木材的使用。通过物理或化学改性处理,可以提高木材的强度,改善其尺寸稳定性、防腐和阻燃等性能,该处理方法通常是将化学的、生物的或者物理的改性试剂浸注到木材中,通过改性试剂与细胞壁中的羟基反应,占据或封闭细胞壁中的微孔,以达到改善预期使用性能的目的。因此,木材的孔隙尤其是细胞壁中的孔隙结构对改善木材使用性能、提高其综合利用率具有重要的影响[2]

1.国内外研究进展

图形图像法应用于木材分析大致在20世纪80年代,其研究初始主要表现在木材微观图像中,用以测量木材胞壁率、细胞腔面积、纤维长度、纤维的壁厚旧J,进行显微图像特征参数的分析等。之后随着图像技术的发展,针对木材特征的图像识别理论和方法开始呈现并逐渐扩展,比如在对图像进行分割的基础上,提取具有代表性的颜色、纹理口和孔隙一。等特征量,用于木材特征量的检出或者识别。以常见的杨树木材为研究对象,提出了一种基于图像处理的新的杨树木材表面孔隙度测试方法,并应用于不同品种杨树木材表面孔隙度的测量[3]

Park等人[4]在 1993 年提出了图像处理仪测量细胞壁面积的方法来代替密度仪用于测量晚材密度。Peachey 和O s b o r n e[5]用一种基于图像处理的距离变换方法对木材解剖特征进行研究,证明了这是一种测量单个管胞解剖特征差异的有效方法。1996年A. J. TRAVIS等[6]人也利用距离变换的图像分析方法对单个细胞的尺寸、数量、解剖特征进行自动检测,并按其细胞组织自动划分为七种类型。2001年Matti-P. Sarersquo;n等[7]人利用数字图像处理系统研究了挪威云杉茎干的生长过程中早材细胞直径、细胞内腔形状、管胞长度、细胞壁厚的变化趋势。

1990年开发了一种傅立叶变换的图像处理方法来测量细胞壁厚度,并对二维空间进行了评定;采用图像处理技术分析了木材横切面细胞形状和排列的自相关函数图形特征提取。前川知之提出用极坐标的功率频谱进行木材细胞排列分析,对 FFT 功率频谱图(PSPs) 进行极坐标分析,将各个方向直线上灰度的积分值计算出来,分析了其功率的角度分布规律。1991 年利用OFT (光学傅立叶变化) 及FFT共同组成的分析系统定量分析了日本柳杉材的细胞排列和大小,并在1995 年用FFT分析了 32 种日本阔叶木材横断面的导管分布。用FFT 方法对日本针叶木材正常材和压缩材的湿材及烘干状态下的细胞形状建立模型,分析得出了木材横切面的各向异性收缩首先来自细胞的各向异性收缩,其次才是树木年轮等因数的影响的结论。用 FFT 量化分析方法检测了10 种针叶木材横断面细胞排列及形状的周期性,并根据傅立叶功率谱图灰度值的角度分布函数定量比较了各种树种间周期性排列的性质,测量了细胞的径弦直径、径弦壁角度等,得出了管胞切面的模型。

2013年陈勇平[8]以转基因欧洲黑杨、北抗杨、转基因741杨和107杨为研究对象,通过图像处理后的色域分析,测量了木材表丽孔隙度,并与Image.Pro Plus图像分析法和直线测量法进行比较。结果表明,Image-Pro Plus图像分析法可以直观获得木材横切面上管孔大小数值,但难以测量木材表面孔晾度;直线法虽然简化了测量工作,但仍旧耗费时间;基于图像处理的色域测定法在图片导入后可以即时获取木材表面孔隙度信息。色域测定法和直线测置法结果相当[9]

图像处理研究方法

2.1基于图像处理的色域测定法

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