[发明专利]一种基于细胞分析的木材树种类别鉴别方法及系统

说明书

技术领域

本发明涉及一种木材树种分类，尤其涉及一种基于细胞分析的木材树种分类问题。

背景技术

木材树种识别是通过木材的内、外部特征来识别树种的一种适用技术，在木材生成、流通和使用过程中起着非常重要的作用。木材识别的方法主要分为宏观识别和微观识别。宏观识别是依据在肉眼或放大镜下看到的木材宏观构造特征鉴定木材，这种方法准确性较差，一般只能鉴定出木材的类别。微观识别是指在光学显微镜或电子显微镜下观察木材细胞形态及其胞壁特征，用微观特征来鉴定木材的方法能鉴定到木材的树种，准确度较高。

目前木材鉴定的方式主要是通过对木材的宏观和微观构造进行观察，根据木材解剖特征(比如组成木材的细胞与组织的形态和排列方式)进行分析、检索并做出初步判断，然后与正确定名的木材标本或切片比对，如一致，即可将该木材鉴定到属、类或树种。但是由于木材市场上的木材数量较多、类别、属、科各种各样，还有国产的、进口的，这样种类繁多，鉴别的工作量非常大、繁琐；同时，对鉴别人员也需要有较高的要求，需要能够准确观察和描述木材的宏观和微观特征，使用辅助的识别卡片和计算机软件、熟练地查找相关书籍与资料，才能得出准确无误的鉴定结果。

当然，近年来随着科学技术的发展，国外也有通过化学性质来识别木材的，比如DNA技术、近红外技术等，但是由于其过程繁琐、成本过高等原因，目前还不能够进行广泛应用推广。

发明内容

为了克服现有技术的不足，本发明的目的之一在于提供一种基于细胞分析的木材树种类别鉴别方法，其能够解决现有技术中木材的树种鉴别的工作量大、成本高、过程繁琐的问题。

本发明的目的之二在于一种基于细胞分析的木材树种类别鉴别系统，其能够解决现有技术中木材的树种鉴别的工作量大、成本高、过程繁琐的问题。

本发明的目的之一采用如下技术方案实现：

一种基于细胞分析的木材树种类别鉴别方法，包括以下步骤：

获取步骤，获取待分类木材的多个木材切片以及对应的图像；

预处理步骤，对每个木材切片的图像进行预处理；

特征提取步骤，分别对通过预处理后的每个木材切片的图像进行特征提取并得到对应的特征提取结果；

识别步骤，将每个木材切片的特征提取结果与系统中预设的识别模型中对应的特征提取结果进行比对并得出待分类木材的树种类别；

显示步骤，根据所述待分类木材的树种类别从其所对应的木材资料库中获取木材资料信息并显示给用户。

优选地，木材切片的图像是通过电子显微镜对每个木材切片进行放大一定倍数后得到的。

优选地，所述木材切片分别为横切面、弦切面以及径切面；其中横切面的图像是通过电子显微镜对横切面放大20倍得到，弦切面的图像是通过电子显微镜对弦切面放大50倍得到，径切面的图像是通过电子显微镜对径切面放大50倍得到。

优选地，所述预处理步骤具体为通过质心对齐和线性差值放大的方法，将每个木材切片的图像进行归一化处理，从而将每个木材切片的图像转换为统一规格的图像。

优选地，所述特征提取步骤具体为首先将每个木材切片的图像划分为M*N的方格区域，然后计算每个方格中点的密度分布，最终得到每个木材切片的M*N维特征向量。

优选地，所述识别步骤具体为当每个木材切片的特征向量与系统中预设的识别模型中其中一种树种的对应木材切片的特征向量的相似度均达到80％以上时，待分类木材的类别为对应树种的类别。

优选地，所述M＝N＝5。

优选地，所述识别模型为预先建立的每个树种对应的所有木材切片的特征向量库。

本发明的目的之二采用如下技术方案实现：

一种基于细胞分析的木材树种类别鉴别系统，包括：

获取模块，用于获取待分类木材的多个木材切片以及对应的图像；

预处理模块，用于对每个木材切片的图像进行预处理；

特征提取模块，用于分别对通过预处理后的每个木材切片的图像进行特征提取并得到对应的特征提取结果；

识别模块，用于将每个木材切片的特征提取结果与系统中预设的识别模型中对应的特征提取结果进行比对并得出待分类木材的树种类别；

显示模块，用于根据所述待分类木材的树种类别从其所对应的木材资料库中获取木材资料信息并显示给用户。

相比现有技术，本发明的有益效果在于：