[发明专利]基于近红外光谱分析的实木板材节子形态反演方法

摘要

基于近红外光谱分析的实木板材节子形态反演方法，属于实木缺陷检测识别技术领域。本发明的目的是利用近红外光谱分析技术准确地刻画出节子在木材内部的形态，进而对实木板材力学性能和缺陷类别进行准确预测与识别。首先利用图像提取表面节子的缺陷区域，计算出相应中心位置；然后，提取节子缺陷边缘的多点位置，采集这些边缘点的光谱信息并进行基线漂移与去噪处理；运用主成分与马氏距离结合剔除异常光谱，利用K‑S划分校正样本集，并运用ISOMAP对缺陷光谱信息特征进行有效提取；最后，应用小波网络建立节子边缘光谱与该点倾角间的关系，并利用Solidworks软件实现节子椎体模型的三维呈现。本发明用于实木板材节子形态的建模。

主权项

1.一种基于近红外光谱分析的实木板材节子形态反演方法，其特征在于，所述方法的实现过程为：训练过程：首先利用图像处理技术提取实木板材上、下表面节子的缺陷边界区域，找出上下表面节子缺陷边界上相对应的边界点，及节子缺陷表面的中心位置，得到实木板材一个表面上的节子缺陷边界点A、该点所在缺陷表面对应的中心点O、及与该点对应的另一表面上的缺陷边界点A′所构成的边界点倾角OAA′，利用近红外光谱分析仪采集缺陷边界点倾角的光谱信息，对所述光谱信息进行预处理后得到有效的训练集；运用ISOMAP对训练集内的缺陷边界点倾角的光谱信息进行有效提取，以提取的缺陷边界点倾角的光谱有效特征为输入、以缺陷边界点倾角角度为输出，构建出小波神经网络从而得到光谱有效特征与边界点倾角OAA之间的非线性映射关系；检测过程：首先利用图像处理技术提取实木板材某一表面节子的缺陷边界区域，找出该表面节子缺陷边界上多个边界点；利用近红外光谱分析仪采集所述多个边界点的光谱信息，并进行基线漂移与去噪处理，提取出每个光谱的有效特征输入给训练好的小波神经网络，得到每个缺陷边界点倾角角度，利用这些倾角角度通过Solidworks软件实现节子椎体模型的三维呈现。