梁浩
- 作品数：3 被引量：16H指数：2
- 供职机构：东北林业大学机电工程学院更多>>
- 发文基金：中央高校基本科研业务费专项资金引进国际先进农业科技计划国家林业公益性行业科研专项更多>>
- 相关领域：农业科学自动化与计算机技术更多>>
- SA-PBT-SVM的实木表面缺陷近红外光谱识别被引量：2
- 2018年
- 针对实木板材表面存在的活节、死节、裂纹与虫眼4类缺陷,提出了基于近红外光谱分析的定性识别模型。随机选取50个样本组成训练集,30个样本组成测试集,在室内温度20℃、相对平均湿度50%环境下,采用900~1 700nm的近红外光谱仪采集样本表面光谱,并利用SNV方法进行光谱数据预处理,以消除固体颗粒大小、表面散射及光程变化对漫反射光谱的影响;然后,采用偏二叉树双支持向量机(PBTSVM)构建缺陷分类模型,运用模拟退火算法(SA)对4类核函数、参数及波长特征进行全局寻优;寻优过程以97个波长吸收度为输入特征,运用顺序前向法依次加入新特征,当分类器准确率达到90%时,得到核参数及波长特征;最后,通过确定的核函数、参数与波长构建了缺陷分类模型,并对测试样本集进行了分类验证。实验结果表明,SNV预处理方法使相同缺陷的近红外光谱具有较好的一致性,其中,活节与死节光谱差异显著,但死节、裂纹与虫眼的光谱趋势相近;当PBT-SVM分类器采用多项式核函数、参数在γ=28.63,coef=18.69,d=1,C=12.03时,缺陷识别效果最好,裂纹和活节的识别率达到了100%,虫眼为93.33%,死节为93.33%,平均准确率达到了96.65%,平均识别时间仅为0.002s。利用近红外光谱分析的方法能够快速、有效地完成4类实木板材缺陷的识别。
- 于慧伶门洪生梁浩张怡卓
- 关键词：实木板材近红外光谱模拟退火
- 基于矛盾解决理论与物质——场分析的实木地板节子识别新方法研究被引量：2
- 2013年
- 针对传统区域生长方法识别实木地板节子存在准确率低且速度慢的问题,运用TRIZ中矛盾解决理论分析与物质———场分析,提出一种结合分水岭、区域生长以及边缘检测的新的实木地板节子识别算法。算法首先将原图像转换为灰度图像;其次,运用形态学分水岭的方法对灰度图像进行分割;再次,选取满足条件的种子区域进行区域生长,得到节子区域;最后,运用Sobel算子对图像进行梯度运算,并找到节子的边缘。仿真实验表明,该算法较传统方法能够找到更合适的种子区域和区域生长的阈值,实现了对节子的快速、完整提取,节子分割平均用时60 ms,平均辨识准确率在90%以上。
- 于慧伶梁浩郭洁范德林
- 关键词：实木地板
- 基于贝叶斯神经网络的近红外光谱实木地板表面缺陷检测被引量：12
- 2017年
- 实木地板的表面缺陷直接影响其力学性能和产品等级,表面缺陷的快速检测对实木地板的在线分选具有重要的现实意义。针对视觉方法检测实木地板表面缺陷识别率低的问题,提出了一种基于近红外光谱分析技术的检测方法。首先,分别采集规格为200mm×100mm×20mm的表面带有活节、死节以及无缺陷的实木地板的光谱数据各60份,其中30份作为训练样本,30份作为测试样本;其次,使用高斯滤波(GSF)、分段多元散射校正(PMSC)和去趋势法(DT)等方法对采集到的光谱数据进行预处理,降低光谱噪声、消除光谱的散射影响;然后,利用改进遗传算法从处理后的光谱中提取特征波长用于构建缺陷识别与分类模型;最后,使用基于贝叶斯理论改进的神经网络构建实木地板缺陷识别和分类模型。实验使用含有活节、死节以及无缺陷的实木地板样本对模型进行训练和测试,结果表明:通过贝叶斯神经网络构建的缺陷识别与分类模型能够准确识别活节、死节和无缺陷三类实木地板,识别率分别为92.20%,94.47%和95.57%。证明了实木地板表面缺陷类型与其近红外吸收光谱密切相关,并为下一步实现实木地板表面缺陷的准确定位提供快速检测方法。
- 梁浩曹军林雪张怡卓
- 关键词：近红外光谱实木地板改进遗传算法贝叶斯神经网络
