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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
1
作者
梁浩
曹军
+1 位作者
林雪
张怡卓
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第7期2041-2045,共5页
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20...
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。
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关键词
近红外光谱
实木地板
分段多元散射校正
改进遗传算法
贝叶斯神经网络
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职称材料
题名
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
1
作者
梁浩
曹军
林雪
张怡卓
机构
东北林业大学机电工程学院
东北林业大学材料科学与工程学院
出处
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第7期2041-2045,共5页
基金
国家林业局948项目(2015-4-52)
中央高校基本科研业务费专项资金项目(2572017DB05)资助
文摘
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。
关键词
近红外光谱
实木地板
分段多元散射校正
改进遗传算法
贝叶斯神经网络
Keywords
Near-infrared spectra
Solid wood boards
Piecewise multiplicative scatter correction
Improved genetic algorithm
Bayesian neural network
分类号
S781.5 [农业科学—木材科学与技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
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
梁浩
曹军
林雪
张怡卓
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017
12
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