【摘要】：為了提升應(yīng)力波在木材內(nèi)部缺陷檢測(cè)中的三維成像精度,提出了一種基于PT-Kriging(Particle Swarm Optimization Top-k Kriging)的木材內(nèi)部缺陷應(yīng)力波三維成像方法。該方法采用項(xiàng)目組自主研發(fā)的便攜式木材斷層成像設(shè)備進(jìn)行數(shù)據(jù)采集。選定樣本的測(cè)量范圍,在所測(cè)范圍的不同高處處排布傳感器,并建立空間坐標(biāo)系,記錄下相應(yīng)傳感器的空間坐標(biāo),隨后依次敲擊各個(gè)傳感器,采集相應(yīng)的應(yīng)力波時(shí)間數(shù)據(jù)集,對(duì)木材內(nèi)部缺陷進(jìn)行三維成像。算法在普通Kriging插值的基礎(chǔ)上,利用粒子群(Particle Swarm Optimization,PSO)優(yōu)化算法對(duì)變異函數(shù)進(jìn)行擬合,同時(shí)引入Top-k查詢,找出其鄰域內(nèi)影響最大的k個(gè)已知點(diǎn),實(shí)現(xiàn)了高精度的擬合,參數(shù)的全局尋優(yōu)。與Kriging算法相比,該算法具有更高的成像精度,能夠更加準(zhǔn)確反映木材內(nèi)部缺陷特征。通過(guò)對(duì)多個(gè)不同缺陷情況的樣本進(jìn)行實(shí)驗(yàn),與TIDW算法進(jìn)行成像對(duì)比分析,結(jié)果表明該算法無(wú)論是從定性還是定量方面均優(yōu)于之前的算法,驗(yàn)證了該算法的可行性與精確度。
【學(xué)位授予單位】：浙江農(nóng)林大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：S781.5
【圖文】：

實(shí)驗(yàn)示意圖

設(shè)備示意圖

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2731391