木材表面缺陷的模式識別方法

我國是一個森林資源匱乏的國家，如何提高木材利用率，合理利用、保護森林資源，是我國林業科技工作者需要迫切解決的問題。木材缺陷類型、尺寸、位置、形狀等特征直接影響木材產品的強度、外觀和木材的利用率，直接關系木制品的質量和企業的經濟效益，因此，檢測并剔除木材缺陷是木制品加工過程中的重要環節。

木材表面缺陷類型多，形狀復雜，在木制品生產過程中，主要依靠人工來檢測木材缺陷，由于木材生產過程具有重復性和單一性的特點，用人工檢測存在著嚴重影響檢測結果的因素。例如，在生產過程中因檢測員注意力下降和長時間疲勞的影響，以及由于經驗不同而造成的檢測質量差異等。同時，人工檢測木材缺陷效率低，不能適應現代化木材加工生產的需要。因此，研究全自動的木材表面缺陷識別系統是非常必要的。木材缺陷檢測包括表面缺陷檢測和內部缺陷檢測，常用的檢測方法有以下幾種

人工檢測。人工檢測是目前國內釆用最多的木材缺陷檢測形式。這種方法是通過人的直觀判斷來確定缺陷的類型，然后用卡尺或米尺來確定缺陷的尺寸和位置。即使是同一缺陷，由不同的人來檢測，檢測的結果也可能不同，因此 它的主觀性、隨意性太大，不符合現代工業的發展趨勢，終將被先進的檢測技術所取代。

超聲波檢測。超聲波是指頻率高于20000Hz、人耳聽不到的機械波。 超聲波檢測木材缺陷是利用超聲波在木材中傳播會發生衰減的現象，在測量出超聲波速度后，根據超聲波傳播時間的差異，測定被測木材的缺陷。但超聲波檢測需要有水或油作為均勻介質，因而在實際應用中有一定的局限性。

X射線檢測。X射線檢測是通過測量透過被檢測木材的射線強度來判斷被測木材是否有缺陷存在。但X射線照射后需要有硫化鈣、硫化鋅等物質熒光成像，因而對比度低、識別靈敏度不高，很難看清木材內部缺陷。采用7射線的檢測方法要用到放射性元素，防護條件要求極高，難以實現。

激光掃描。激光掃描是以激光束作為光源，直接照射在掃描鏡上使光束反復穿過被檢測的木材，通過光電倍增系統收集從木材上反射回來的激光信號， 由微機對輸入的數據進行加工處理，計算缺陷的尺寸和位置。該方法的不足是識別能力有限，檢測速度慢，無法適應自動化生產的需要，而且造價高，對振動環境適應性差。

計算機視覺檢測。計算機視覺是20世紀80年代中期發展起來的一門新興技術，它集光學、電子學、圖像處理、模式識別等技術為一體，通過模擬人的視覺功能，實現對輸入圖像的分析和理解。

目前，計算機視覺缺陷檢測技術已在許多領域得到了應用如玻璃缺陷識別、農作物病蟲害及水果缺陷檢測，以及鋼絲繩、 鋼板、皮革表面缺陷檢測等。

在歐美發達國家，木材表面缺陷的計算機視覺檢測研究取得了一定的成果， 有些已經用于實際生產，檢測精度能夠滿足實際生產的需要，降低了工人的勞動強度。

1996年以來，東北林業大學的戚大偉教授、曹軍教授、任洪娥教授對木材缺陷灰度圖像進行了研究，成功地識別出木材節子、蟲眼圖像，采用神經網絡技術識別木材表面缺陷的類型，并達到了一定的精度。

基于以上分析，結合圖像處理和模式識別技術，研究木材表面缺陷的圖像分割和模式識別方法，將為提高木材表面缺陷的分割精度和識別準確率打下理論和技術基礎，其成果對鋸材等級自動分選、提高木材利用率、提高鋸材的商品價值和實現木材加工自動化具有非常重要的意義。同時，該技術也將為木材學研究提供先進的手段，并豐富圖像處理領域關于自然紋理分割與識別的方法。

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