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杉木木材表面原位构筑坚固的疏水聚硅氮烷涂层 被引量：2
1
作者 陈寒娴 张林昕 +7 位作者 檀佳欣 王诗彤 温涛 林舒敏 杨日龙 李燃 张欣向 杨文斌 《东北林业大学学报》 北大核心 2025年第4期140-147,共8页
以杉木(Cunninghamia lanceolata)木材为研究对象,将木材裁切为20 mm×20 mm×12 mm(径向×弦向×纵向)的样品;以有机聚硅氮烷(OPSZ)、正己烷为试剂,按照质量比m(有机聚硅氮烷)∶m(正己烷)分别为1∶3、1∶5、1∶7、1∶9... 以杉木(Cunninghamia lanceolata)木材为研究对象,将木材裁切为20 mm×20 mm×12 mm(径向×弦向×纵向)的样品;以有机聚硅氮烷(OPSZ)、正己烷为试剂,按照质量比m(有机聚硅氮烷)∶m(正己烷)分别为1∶3、1∶5、1∶7、1∶9、1∶11的比例配制改性液;采用浸渍法将木材样品分别浸入不同比例的改性液中,常温(25℃)常压放置2 h后,将样品转移至烘箱中120℃热处理5 h,木材表面有机聚硅氮烷涂层固化,制得有机聚硅氮烷改性木材样品;应用相关仪器、参照国家相关标准及试验设计的方法,测定改性前后木材表面形貌与结构、木材表面化学成分与官能团变化、木材疏水性能与防水性能、涂层硬度、涂层机械稳定性、木材抗污性能、木材热稳定性,分析有机聚硅氮烷涂层的性能及其对木材保护的作用。结果表明:(1)采用扫描电镜观察改性前后木材的表面形貌,与未改性木材相比,经过有机聚硅氮烷改性的木材表面覆盖了一层较为致密的涂层。(2)采用傅里叶变换红外光谱仪、X射线光电子能谱仪对改性前后木材表面官能团和木材表面元素的变化分析表明,改性后木材表面引入了稳定性好的有机硅骨架以及疏水的甲基;有机聚硅氮烷显著提高了木材的疏水性和防水性能,木材的水接触角从72.0°增大至119.3°,24 h吸水率从79.00%显著下降至25.38%。(3)改性后木材对牛奶、咖啡、橙汁、可乐等常见污染物,具有良好的抗污性。(4)改性后,木材表面有机聚硅氮烷涂层的铅笔硬度达到6 H,并且能够经受长时间的机械摩擦,表明其具有优异的机械稳定性。(5)热质量分析表明,有机聚硅氮烷显著提升了木材的热稳定性。(6)综合试验结果,有机聚硅氮烷涂层具有良好的防水性、耐机械摩擦、热稳定性,可在严苛环境时的木材保护中应用。 展开更多
关键词 杉木 木材改性 木材表面 有机聚硅氮烷 疏水涂层
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基于改进YOLOv8的木材表面缺陷检测研究
2
作者 常琳凯 马继东 +1 位作者 张昊 赵子贺 《林业工程学报》 北大核心 2025年第4期118-126,共9页
针对木材表面缺陷检测平均精度低、一些小目标缺陷难以检测的问题,提出了一种基于改进YOLOv8的木材表面缺陷检测算法——YOLO-WOOD。首先,模型针对YOLOv8的主干网络,将轻量级网络星形模块和CGLU结合,提出Star_CGLU_Block结构;然后将Star... 针对木材表面缺陷检测平均精度低、一些小目标缺陷难以检测的问题,提出了一种基于改进YOLOv8的木材表面缺陷检测算法——YOLO-WOOD。首先,模型针对YOLOv8的主干网络,将轻量级网络星形模块和CGLU结合,提出Star_CGLU_Block结构;然后将Star_CGLU_Block和C2f模块融合得到Star_CGLU_C2f结构;其次对于YOLO-WOOD的颈部,结合规模序列特征融合(SSFF)、GSConv和VoVGSCSP,提出了模型提取能力更强、轻量化性能更好的颈部网络Light-Asf-Neck;最后,将对主干网络和颈部网络的改进融入YOLOv8s中得到了YOLO-WOOD模型。研究选取了精度(precision)、召回率(recall)、平均精度[mAP(0.5)和mAP(0.5∶0.95)]、网络模型中需要训练的参数总量和浮点运算次数(FLOPs)等参数作为模型评价指标。结果表明,与YOLOv8s相比,YOLO-WOOD模型的召回率提高了4.5%,mAP(0.5)和mAP(0.5∶0.95)分别提高了1.6%和4.1%,参数量和FLOPs分别减少了1.4×10^(6)个和3.8×10^(9)次;其次,与其他主流目标检测模型(SSD、Faster_RCNN、YOLOv5s)相比,YOLO-WOOD在召回率方面有显著提高,分别提高了68.2%,4.7%和5.2%,mAP(0.5)分别增加了45.2%,22.8%和1.9%;同样地,mAP(0.5∶0.95)也分别提高了48.0%,39.3%和7.8%。研究表明了YOLO-WOOD模型比YOLOv8s以及其他主流模型具有更好的整体模型性能和更轻量级的模型框架。 展开更多
关键词 YOLOv8s 木材表面缺陷 深度学习 小目标检测
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改进YOLOv7的木材表面缺陷检测算法 被引量：7
3
作者 江兴旺 赵兴强 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第7期175-182,共8页
优质木材深受人们喜爱,但木材存在多种缺陷导致优质木材产量少,木材利用率低。运用深度学习的目标检测算法可以实现木材表面缺陷的快速稳定检测,以此提高木材的优质化和利用率。针对目前木材表面缺陷目标小、密集和复杂等特点导致检测... 优质木材深受人们喜爱,但木材存在多种缺陷导致优质木材产量少,木材利用率低。运用深度学习的目标检测算法可以实现木材表面缺陷的快速稳定检测,以此提高木材的优质化和利用率。针对目前木材表面缺陷目标小、密集和复杂等特点导致检测精度较差的问题,提出了一种基于改进YOLOv7的木材表面缺陷检测模型YOLOv7-ESS。针对木材的裂缝缺陷存在极端长宽比例而影响检测效果的问题,嵌入注意力模块ECBAM,通过加强对极端长宽比例缺陷的注意力,提高模型的特征提取能力。针对在提取特征时木材表面小缺陷特征信息丢失严重的问题,引入浅层加权特征融合网络SFPN,以深层特征图作为输出,同时有效利用浅层特征信息,提高小缺陷的识别准确率。引入SIoU损失函数,提升模型收敛速度及模型精度。结果表明,YOLOv7-ESS模型平均检测精度为94.7%,较YOLOv7检测精度提高了11.2个百分点,满足木材生产加工时的缺陷检测要求。 展开更多
关键词 木材表面 缺陷检测 YOLOv7 特征融合 注意力机制 损失函数
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基于YOLOv5-LW模型的木材表面缺陷检测方法 被引量：3
4
作者 曹永鑫 刘芳华 +3 位作者 江来 鲍成 缪游 陈杨 《林业工程学报》 CSCD 北大核心 2024年第5期144-152,共9页
为解决人工检测缺陷的不足以及传统视觉检测算法对木材表面细小缺陷漏检率高、检测速度慢、难于部署嵌入式设备等问题,并提高企业木材利用率,以深度学习模型为基础,提出了一种轻量级木板缺陷检测方法YOLOv5-LW。通过重构S 3 Net(Shuffle... 为解决人工检测缺陷的不足以及传统视觉检测算法对木材表面细小缺陷漏检率高、检测速度慢、难于部署嵌入式设备等问题,并提高企业木材利用率,以深度学习模型为基础,提出了一种轻量级木板缺陷检测方法YOLOv5-LW。通过重构S 3 Net(ShuffleNetV2+Stem+SPPF)网络模型作为骨干网络,极大减少了模型的参数量和计算量,弥补轻量化后的损失精确度;骨干网络结合ECA注意力机制,可提升网络对关键信息的聚焦能力,并引入特征融合网络MBiFPN,减少特征损失,丰富局部和细节特征,提高细小缺陷的检测能力。本研究将准确率、检测速度、参数量、浮点运算量4个数值作为模型性能的评价指标,通过自制木材缺陷数据集训练,得到8组试验数据,并对模型进行增强前后的对比分析。试验结果表明:改进后的YOLOv5-LW模型相比改进前的原始模型,精确度达到92.8%,在参数量上减少了27.78%,计算量上压缩了40.51%,检测推理速度提升了10.16%,模型对死节、活节、节夹缝、裂缝识别精确率分别为91.8%,87.8%,96.8%和94.9%,对死节和裂痕2种细小缺陷检测精度也有所提升,分别为0.2%和1.6%,且识别效果优于其他6种经典检测模型。因此,本研究所提出的模型更适合部署到嵌入式设备进行木材缺陷实时检测。 展开更多
关键词 木材表面缺陷检测 YOLOv5 轻量化 特征融合 注意力机制
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轻量化YOLOv5n的木材表面缺陷检测模型 被引量：2
5
作者 胡继文 张国梁 +1 位作者 李文浩 沈明哲 《林产工业》 北大核心 2024年第11期6-13,32,共9页
为解决当前木材表面缺陷检测模型计算量大,在移动端或嵌入式设备部署困难的问题,本文提出了一种基于轻量化改进YOLOv5n的模型--FCS-YOLOv5n。首先,引入FasterNet替换主干网络,减少计算冗余及内存访问数量。其次,使用采样算子Carafe,进... 为解决当前木材表面缺陷检测模型计算量大,在移动端或嵌入式设备部署困难的问题,本文提出了一种基于轻量化改进YOLOv5n的模型--FCS-YOLOv5n。首先,引入FasterNet替换主干网络,减少计算冗余及内存访问数量。其次,使用采样算子Carafe,进一步压缩模型参数量,保证语义信息获取的全面性。然后,添加参数量和计算量较小的SE注意力机制,提高特征提取和融合效果。最后,用Focal EIou作为损失函数,减少低质量目标框的影响。结果表明:轻量化改进后的参数量为287697,浮点运算量为0.7,相比基准及其他模型,参数量和浮点运算量均减少约90%,而检测精度仅下降0.1%。该模型在轻量化的同时能保持了良好的检测效果,为其在移动端或嵌入式设备上的部署奠定了基础。 展开更多
关键词 YOLOv5n FCS-YOLOv5n 木材表面缺陷检测 轻量化模型 FasterNet
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基于邻接自适应谱聚类的木材表面缺陷分割算法 被引量：1
6
作者 魏子腾 业宁 《林业工程学报》 CSCD 北大核心 2024年第2期124-132,共9页
针对人工分割木材表面缺陷的烦琐性和阈值分割算法对缺陷像素信息衡量的不稳定性,提出了一种基于邻接自适应谱聚类的木材表面缺陷分割算法。算法以简单线性迭代超像素(simple linear iterative cluster, SLIC)为基础,对缺陷图像进行预处... 针对人工分割木材表面缺陷的烦琐性和阈值分割算法对缺陷像素信息衡量的不稳定性,提出了一种基于邻接自适应谱聚类的木材表面缺陷分割算法。算法以简单线性迭代超像素(simple linear iterative cluster, SLIC)为基础,对缺陷图像进行预处理,融合木材缺陷的纹理特性和超像素块间的距离尺度,并采用邻接自适应谱聚类进行分割;缺陷分割初步完成后,通过变异系数衡量缺陷块中像素信息的离散程度进行再次分割,克服初次分割结果的过分割问题;考虑木材表面缺陷形态学上的封闭性,将2次分割图像进行合并,继而用邻接扫描法对次分割图形进行填充,最终对木材表面缺陷进行分割界定。考虑木材表面缺陷种类的多样性,选取了虫眼、死节、活节等缺陷图像进行分割对比试验,相较于OTSU阈值分割算法,本研究算法在单个和多个木材表面缺陷分割方面,类别平均像素准确度(mean pixel accuaracy, MPA)分别提升4.69%,14.23%,平均交并比(mean intersection over union, mIoU)分别提升33.27%,33.43%。本研究算法能够更加准确地将木材表面缺陷从复杂背景中分割出来,缺陷边缘轮廓的构建更接近于理想分割情况,且运行时间较短,对木材表面缺陷的分割具备较强的精确性与可行性。 展开更多
关键词 木材表面缺陷 图像分割 邻接自适应谱聚类 超像素 变异系数
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引入卷积块注意力模块的Attention U-Net木材表面裂纹检测方法
7
作者 项晓扬 王明涛 多化琼 《林业工程学报》 CSCD 北大核心 2024年第4期140-146,共7页
木材缺陷会影响木材的使用价值和使用期限,其中木材表面裂纹是严重影响木材外观质量和机械强度的一种木材缺陷。对木材表面裂纹的检测可以尽快发现此类缺陷木材,或为后续处理提供依据。针对现有的人工检测和自动化检测木材表面裂纹效率... 木材缺陷会影响木材的使用价值和使用期限,其中木材表面裂纹是严重影响木材外观质量和机械强度的一种木材缺陷。对木材表面裂纹的检测可以尽快发现此类缺陷木材,或为后续处理提供依据。针对现有的人工检测和自动化检测木材表面裂纹效率低、成本高、漏检率高等问题,采用引入卷积块注意力模块(convolutional block attention module,CBAM)的Attention U-Net深度学习模型对木材表面裂纹图像进行语义分割,从而达到木材表面裂纹检测的目的。引入的CBAM模块包含通道注意力机制和空间注意力机制,分别用于捕捉通道间的依赖关系和像素级的空间关系,该模块被添加到Attention U-Net网络的编码阶段,以增加感兴趣区域的权重并抑制冗余信息。最后,通过消融试验验证了Attention U-Net中加入CBAM对分割性能的提升。采用像素准确率(PA)、类别像素准确率(CPA)、召回率(Recall)、Dice系数、交并比(IoU)和平均交并比(MIoU)等语义分割评价指标评价各模型的优劣,并确定最佳模型及其参数。在自制木材表面数据集的裂纹分割中,使用AdamW优化器引入CBAM的Attention U-Net的PA、木材裂纹Recall、木材裂纹Dice系数、木材裂纹IoU、MIoU分别比使用SGD优化器的Attention U-Net原始模型提高了0.11%,4.14%,2.96%,3.58%和1.84%。结果表明,使用AdamW优化器引入CBAM的Attention U-Net能够较好地分割背景和木材表面裂纹,区分节点、表面纹理和木材裂纹,并将节点和表面纹理分割为背景。 展开更多
关键词 图像处理 语义分割 木材表面裂纹检测 深度学习 U-Net模型 注意力机制
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我国110个树种木材表面视觉物理量的综合统计分析 被引量：21
8
作者 刘一星 李坚 +1 位作者 徐子才 崔永志 《林业科学》 CAS CSCD 北大核心 1995年第4期353-359,共7页
以我国１１０个树种的木材材色、光泽度参数测量值为基本数据，分析了木材表面视觉物理量各参数之间的相关性，并探讨了它们之间的内在联系。采用不同变量组合的一系列主成分分析和综合比较，确定了一种较为有效的简化木材表面视觉物理... 以我国１１０个树种的木材材色、光泽度参数测量值为基本数据，分析了木材表面视觉物理量各参数之间的相关性，并探讨了它们之间的内在联系。采用不同变量组合的一系列主成分分析和综合比较，确定了一种较为有效的简化木材表面视觉物理量参数的方法。简化出的几个主成分分量均具有相对独立的专业含义，为木材视觉环境学特性等研究提供了方便． 展开更多
关键词 木材表面 视觉物理量 统计分析
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应用空间灰度共生矩阵定量分析木材表面纹理特征 被引量：22
9
作者 于海鹏 刘一星 +1 位作者 张斌 李永峰 《林业科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第6期121-129,共9页
引入空间灰度共生矩阵对木材表面纹理进行定量分析 ,在对国内 5 0个树种径弦向纹理计算、分析的基础上得出结论 :像素点对间距d取 3,像素点对角度θ在径向纹理时取 0°,在弦向纹理时取 0°、4 5°和 135°的平均值对于... 引入空间灰度共生矩阵对木材表面纹理进行定量分析 ,在对国内 5 0个树种径弦向纹理计算、分析的基础上得出结论 :像素点对间距d取 3,像素点对角度θ在径向纹理时取 0°,在弦向纹理时取 0°、4 5°和 135°的平均值对于反映木材纹理的特点较适宜。在 11种纹理特征参数的基础上归纳出 4个纹理主成分因子 ;讨论了主成分上木材纹理的分布规律和特点 ,并具体对木材的径、弦向纹理分别进行了分析 ,得出了各自的变化特点 ;提出了纹理综合值的计算方法 ,以及通过纹理综合值判定 2种纹理间相似性的方法。 展开更多
关键词 木材表面纹理 定量分析 空间灰度共生矩阵 数字图像纹理分析
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微波等离子体处理木材表面接枝甲基丙烯酸甲酯的研究 被引量：14
10
作者 杜官本 杨忠 +1 位作者 黄林荣 张玉萍 《林产化学与工业》 EI CAS CSCD 2003年第1期25-29,共5页
　本研究通过微波等离子体处理木材表面,实现了木材表面与甲基丙烯酸甲酯(MMA)发生接枝共聚反应,研究了不同的反应条件对微波等离子体引发木材表面接枝MMA效果的影响。结果表明:1)接枝率随等离子体处理时间的增加而呈线性增加,但是当处... 　本研究通过微波等离子体处理木材表面,实现了木材表面与甲基丙烯酸甲酯(MMA)发生接枝共聚反应,研究了不同的反应条件对微波等离子体引发木材表面接枝MMA效果的影响。结果表明:1)接枝率随等离子体处理时间的增加而呈线性增加,但是当处理时间超过30s后呈下降的趋势;2)随着接枝反应时间的增加接枝率也增加;3)单体浓度较低有利于接枝共聚反应,浓度较高则不利于接枝共聚反应;4)经微波等离子体处理过的木材不但在室温下,甚至在更低的温度(-17℃)下也能与MMA发生接枝共聚反应,而且,接枝率随着反应温度的升高而增大;5)与催化加热法的接枝效果相比,微波等离子体法得到的接枝率更高。 展开更多
关键词 微波等离子体 木材表面 甲基丙烯酸甲酯 接枝共聚 接枝率
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基于子区域变尺度高斯拟合的木材表面缺陷识别 被引量：16
11
作者 苑玮琦 李绍丽 李德健 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第4期879-886,共8页
为了提高木材的使用效率、避免由于木材缺陷造成生产故障,根据木材缺陷类型对其分类处理是一种有效的手段,但木材缺陷复杂多样且具有诸多相似性使得类别区分成为难点。针对以上问题本文提出了一种基于子区域变尺度高斯拟合模型的缺陷识... 为了提高木材的使用效率、避免由于木材缺陷造成生产故障,根据木材缺陷类型对其分类处理是一种有效的手段,但木材缺陷复杂多样且具有诸多相似性使得类别区分成为难点。针对以上问题本文提出了一种基于子区域变尺度高斯拟合模型的缺陷识别方法。首先建立变尺度高斯拟合基本模型,然后将缺陷纹理分成若干子区域,提取各分区的高斯拟合特征并进行融合;将高斯融合特征及圆度和边缘直线度这两个几何特征输入到建立好的BP神经网络模型中进行训练,根据优化训练的网络模型识别缺陷。该方法对自建的SUT-W图库中雪糕棒图像上人工标定的裂缝、矿物线、矿物块和黑节子的准确识别率分别为91.72%、92.77%、92.67%和92.80%,与其他典型纹理检测方法相比,4种缺陷准确识别率最高分别提高9.38%、6.69%、13.55%和10.22%,说明本文方法能够有效地将以上4种缺陷分辨开,具有一定的实际应用价值。 展开更多
关键词 子区域 变尺度高斯拟合 木材表面缺陷 几何特征 BP神经网络
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落叶松、桦木和柞木木材表面的润湿性 被引量：21
12
作者 程瑞香 顾继友 《东北林业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2002年第3期29-31,共3页
测定了水和水性高分子异氰酸酯的主剂对落叶松、桦木和柞木表面的接触角,并通过测量不同表面张力的液体对落叶松、桦木和柞木木材表面的接触角,推算出落叶松、桦木和柞木木材表面的自由能。结果表明:水和水性高分子异氰酸酯的主剂对桦... 测定了水和水性高分子异氰酸酯的主剂对落叶松、桦木和柞木表面的接触角,并通过测量不同表面张力的液体对落叶松、桦木和柞木木材表面的接触角,推算出落叶松、桦木和柞木木材表面的自由能。结果表明:水和水性高分子异氰酸酯的主剂对桦木的接触角最大,同时计算得的桦木表面的自由能最低,说明在这3种木材当中,桦木的润湿性最差。通过柞木和落叶松的接触角的测定和表面自由能的计算可以看出:柞木和落叶松木材的表面润湿性相差不是很大,落叶松比柞木的润湿性稍好一些。对落叶松、桦木和柞木木材的径切面的胶合性能进行了研究,结果表明:柞木的常态压缩剪切胶合强度比桦木的略大一些,3种木材当中落叶松的常态压缩剪切胶合强度最低。 展开更多
关键词 落叶松 桦木 柞木 木材表面 润湿性 接触角 表面自由能 胶合性能
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基于改进C-V模型的木材表面缺陷图像分割 被引量：5
13
作者 白雪冰 许景涛 +1 位作者 郭景秋 陈凯 《北京林业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2015年第12期108-115,共8页
木材表面缺陷会严重影响木材的质量、性能和使用价值,对木材表面缺陷分割检测有利于提高木材的利用率,节约现有木材资源,缓解森林资源短缺的压力。针对传统的C-V(Chan-Vese)模型算法不能分割灰度不均匀图像的缺点,本文采用C-V模型与形... 木材表面缺陷会严重影响木材的质量、性能和使用价值,对木材表面缺陷分割检测有利于提高木材的利用率,节约现有木材资源,缓解森林资源短缺的压力。针对传统的C-V(Chan-Vese)模型算法不能分割灰度不均匀图像的缺点,本文采用C-V模型与形态学结合的方法与传统的C-V模型算法进行对比试验。与此同时,根据C-V模型和C-V模型结合形态学方法的不足之处,在C-V模型基础上,引入局部拟合函数和高斯核函数,提出了一种基于C-V模型的改进算法,能够有效地克服C-V模型的不足。通过对木材表面缺陷图像分别采用传统C-V模型算法、C-V模型与形态学结合的方法和改进的C-V模型算法进行多组针对单一目标的木材表面缺陷图像的对比试验。结果表明:C-V模型能够将虫眼和活节缺陷图像分割出来,但是对纹理干扰强烈的死节缺陷图像分割困难;运用C-V模型与形态学结合的方法,可以有效地消除分割结果中的细小空洞和噪声,但是仍无法抵抗死节缺陷图像中木材自身纹理的干扰,难以将死节缺陷完整地分割出来;改进的C-V模型算法对木材表面缺陷图像的分割能够减少迭代次数,缩短分割时间,使分割轮廓线更加光滑和完整。通过采用改进C-V模型算法对多目标木材表面缺陷图像进行试验,能够更好地验证改进算法的优越性、有效性和可行性。 展开更多
关键词 木材表面缺陷 木材图像分割 C-V模型 形态学
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纳米TiO_2对传统蜂蜡烫蜡木材表面性能的影响 被引量：7
14
作者 牛晓霆 郭伟 +1 位作者 王逢瑚 朱晓东 《东北林业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2015年第6期98-102,共5页
为了改善传统蜂蜡烫蜡表面的耐光老化性能,以缅甸花梨木为基材,通过直接共混的方式制备纳米TiO2混合蜂蜡。通过测试烫蜡单板的色度学参数、表面光泽度、接触角及纹理明显性的变化,评价TiO2添加量对传统蜂蜡烫蜡表面性能的影响。结果显示... 为了改善传统蜂蜡烫蜡表面的耐光老化性能,以缅甸花梨木为基材,通过直接共混的方式制备纳米TiO2混合蜂蜡。通过测试烫蜡单板的色度学参数、表面光泽度、接触角及纹理明显性的变化,评价TiO2添加量对传统蜂蜡烫蜡表面性能的影响。结果显示:纳米TiO2的应用对烫蜡木材的表面性能有较好的改善,纳米TiO2质量分数在0.5%时对蜂蜡烫蜡木材表面的改良效果最佳。 展开更多
关键词 纳米 TIO2 蜂蜡 烫蜡 木材表面性能
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GVF Snake模型在木材表面缺陷分割的应用研究 被引量：4
15
作者 白雪冰 郭景秋 +2 位作者 陈凯 李昊 许景涛 《中南林业科技大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2015年第2期90-95,共6页
针对木材表面存在纹理、凹凸结构、边缘颗粒和弱边缘等特点,对其直接运用Snake模型进行分割难以得到有效边缘提取,因此提出运用改进的GVF Snake模型和维纳滤波相结合对其进行分割。首先对木材图像进行维纳滤波使得纹理变得平缓,同时可... 针对木材表面存在纹理、凹凸结构、边缘颗粒和弱边缘等特点,对其直接运用Snake模型进行分割难以得到有效边缘提取,因此提出运用改进的GVF Snake模型和维纳滤波相结合对其进行分割。首先对木材图像进行维纳滤波使得纹理变得平缓,同时可以使得缺陷边缘得到有效保留,再对其进行GVF Snake模型分割。该算法对初始轮廓的选择敏感度降低,拓展性增强,可以使得轮廓曲线更加快速地收敛到缺陷边缘,避免陷入局部最优现象,提高对弱边缘和凹凸图像分割效果,分割结果更加清晰、连贯,具有良好的实时性。为木材表面缺陷的分割提供一种更为有效的方法,拓宽了snake模型的应用范围。 展开更多
关键词 木材表面缺陷 木材图像分割 GVF SNAKE模型 维纳滤波相
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基于图割算法的木材表面缺陷图像分割 被引量：7
16
作者 白雪冰 李润佳 +1 位作者 许景涛 宋恩来 《林业工程学报》 北大核心 2018年第2期116-122,共7页
木材表面缺陷分割的研究能够有效提高木材的利用率,节约现有木材资源,缓解森林资源短缺的压力。为了更好地对板材表面的节子和虫眼进行快速有效地分割,论述了基于图割算法的图像分割方法(Graph Cuts)及其改进方法(Grab Cuts)的原理。针... 木材表面缺陷分割的研究能够有效提高木材的利用率,节约现有木材资源,缓解森林资源短缺的压力。为了更好地对板材表面的节子和虫眼进行快速有效地分割,论述了基于图割算法的图像分割方法(Graph Cuts)及其改进方法(Grab Cuts)的原理。针对传统Graph Cuts算法只能针对灰度图像进行分割、运行时参数的选择比较复杂,并且存在该算法效率和精度较低的缺陷,采用这两种方法分别对3种木材表面缺陷活节、虫眼和死节图像进行分割实验。为了验证Grab Cuts方法的适用性,用含有多个缺陷目标的木质板材图像做了图像分割验证。结果表明:缺陷图像的目标和背景的种子点选取直接影响Graph Cuts算法的分割结果,Graph Cuts算法的计算效率较低,分割时间较长,对相邻像素间的区分度较差,分割结果不理想。改进后的Grab Cut算法是迭代的Graph Cuts,该方法虽然在图像分割前也需要人工画定初始化矩形框,但操作相对简单,分割结果能够得到完整的闭合缺陷区域边界,且不受木材表面缺陷的类型、数量、尺寸和缺陷形状的影响,分割效果好,分割速度快,抗噪性强,对灰度图像和彩色图像都可使用。 展开更多
关键词 木材表面缺陷 图像分割 GRAPH Cuts算法 GRAB Cut算法
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基于Gabor变换的木材表面缺陷图像分割方法 被引量：20
17
作者 王林 白雪冰 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2010年第5期1066-1069,共4页
为了提高对木材表面缺陷图像分割的正确率,采用了环形Gabor滤波器将木材纹理图像变换到联合空间频率域,并在能量意义下定义了特征参数。根据多方向滤波结果形成缺陷图像的分割特征向量。结合模糊C均值聚类算法和数学形态学后处理操作提... 为了提高对木材表面缺陷图像分割的正确率,采用了环形Gabor滤波器将木材纹理图像变换到联合空间频率域,并在能量意义下定义了特征参数。根据多方向滤波结果形成缺陷图像的分割特征向量。结合模糊C均值聚类算法和数学形态学后处理操作提取出缺陷目标区域,分割正确率为98.29%。通过与基于灰度共生矩阵的分割方法进行比较实验,该方法平均分割精度比后者提高了4.22%,实验结果表明了该方法的可行性。 展开更多
关键词 木材表面缺陷 图像分割 GABOR滤波器 模糊C均值聚类 数学形态学
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木材表面视觉环境学特性分析Ⅰ．木材表面视觉物理量与视觉心理量的关系 被引量：18
18
作者 刘一星 李坚 王矛棣 《木材工业》 北大核心 1995年第2期14-17,30,共5页
在对我国１１０个商品材木材表面视觉物理量系统性分析的基础上，选出有代表性的４１个树种进行视觉心理感觉测验，分析木材表面视觉物理量与视觉心理量之间的关系，讨论了木材视觉物理量的主要参数的视觉环境学特性。结果表明：木材视... 在对我国１１０个商品材木材表面视觉物理量系统性分析的基础上，选出有代表性的４１个树种进行视觉心理感觉测验，分析木材表面视觉物理量与视觉心理量之间的关系，讨论了木材视觉物理量的主要参数的视觉环境学特性。结果表明：木材视觉物理量参数与视觉心理量之间具有相关性和内在的联系。综合视觉物理量１～３与视觉心理量之间具有相关性。 展开更多
关键词 木材表面 视觉环境学 视学心理量 木材学
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计算机视觉木材表面色差检测的研究 被引量：13
19
作者 王业琴 王克奇 +1 位作者 白雪冰 石岭 《林业科技》 北大核心 2005年第2期36-38,共3页
针对木材表面色差的检测问题,提出一种新型的计算机视觉检测方法,即通过建立室内计算机视觉系统,获取木材表面的彩色图像,使用直方图和均方差的方法对色差进行检测。此方法能提高木材生产加工中色差分级的自动化水平和生产效率,提高木... 针对木材表面色差的检测问题,提出一种新型的计算机视觉检测方法,即通过建立室内计算机视觉系统,获取木材表面的彩色图像,使用直方图和均方差的方法对色差进行检测。此方法能提高木材生产加工中色差分级的自动化水平和生产效率,提高木材利用率。 展开更多
关键词 面色 法能 检测方法 分级 获取 研究 直方图 木材表面 加工 木材利用率
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基于Adaboost与CNN的木材表面缺陷检测 被引量：14
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作者 王红军 黎邹邹 邹湘军 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第8期1636-1645,共10页
针对木材智能下料前期需要快速获取木材表面缺陷的位置以及类别信息的要求,基于数字图像处理技术,提出了一个组合算法用于木材表面缺陷的快速识别与定位。使用了Adaboost级联分类器在图像中提取出木材表面缺陷区域的候选框,有效解决了... 针对木材智能下料前期需要快速获取木材表面缺陷的位置以及类别信息的要求,基于数字图像处理技术,提出了一个组合算法用于木材表面缺陷的快速识别与定位。使用了Adaboost级联分类器在图像中提取出木材表面缺陷区域的候选框,有效解决了传统分割方法对于多目标难以处理的问题。使用了具有自学习特征能力的CNN(Convolutional Neural Networks)模型对输入的候选框进行分类,克服了传统分类方法中特征难以选择的不足。基于大量样本对模型进行训练,采用200张多缺陷样本进行测试。试验结果表明:检测的召回率为94%,检测的正确率为99%,分类的准确率为97.9%。试验验证了该算法可以满足木材表面缺陷的定位与分类要求。 展开更多
关键词 智能下料 木材表面缺陷 ADABOOST 局部二值模式 卷积神经网络
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