基于可見光-近紅外光譜與數(shù)字圖像特征信息的木材識別技術(shù),可以充分利用光譜法與圖像法兩種方法的優(yōu)勢,有效地克服兩種方法單獨使用時的局限性,可為木材識別提供一種新技術(shù)。本論文分別利用可見光-近紅外光譜技術(shù)和數(shù)字圖像處理技術(shù)對51種木材樹種進行木材識別的初步研究,并將可見光-近紅外光譜與數(shù)字圖像特征信息融合后對木材識別初步分類。同時,探討了木材識別模型預(yù)測效果的影響因素,主要包括不同的光譜波段、不同的木材切面、不同光譜預(yù)處理方法以及不同的模式識別方法,以探究出較穩(wěn)定的木材識別模型及其較好的預(yù)測結(jié)果,得出的結(jié)論如下:（1）400～780 nm、780～1100 nm、1100～2500nm、780～2500 nm 和 400～2500 nm 波段的原始光譜數(shù)據(jù)建立木材識別模型,其預(yù)測的總正確率分別為67.22%、70.59%、78.29%、86.14%和86.96%,結(jié)果初步表明,可見光-近紅外光譜技術(shù)可以用于對51種木材樹種進行快速判別分類。同時,比較了木材樣品的橫切面、徑切面和弦切面對木材識別模型以及樣品預(yù)測的影響,其預(yù)測結(jié)果分別為86.96%、75.07%和75.63%。結(jié)果表明木材橫切... 

【文章來源】：中國林業(yè)科學(xué)研究院北京市

【文章頁數(shù)】：81 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖２－１近紅外光譜儀??

圖２－２?５］種木材樹種的原始可見光－近紅外光譜譜圖??Ｆｉｇ．２－２?Ｏｒｉｇｉｎａｌ?ｖｉｓｉｂｌｅ－ｎｅａｒ?ｉｎｆｒａｒｅｄ?ｓｐｅｃｔｒａ?ｏｆ?５１?ｗｏｏｄ?ｓｐｅｃｉｅｓ??

圖２－３水曲柳樣品不同切面的原始可見光－近紅外光譜譜圖??Ｆｉｇ．２－３?Ｏｒｉｇｉｎａｌ?ｖｉｓｉｂｌｅ－ｎｅａｒ?ｉｎｆｒａｒｅｄ?ｓｐｅｃｔｒａ?ｏｆ?Ｆ．?ｍａｎｄｓｈｕｒｉｃａ?Ｒｕｐｒ．?ｓａ?

【參考文獻】：
期刊論文
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[3]基于近紅外光譜與誤差反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的三種人工林木材識別研究[J]. 龐曉宇,楊忠,呂斌,賈東宇.  光譜學(xué)與光譜分析. 2016(11)
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博士論文
[1]木材橫切面構(gòu)造特征計算機視覺分析與樹種分類識別研究[D]. 王秀華.東北林業(yè)大學(xué) 2005

碩士論文
[1]基于計算機視覺木材軸向薄壁組織提取技術(shù)研究[D]. 何炳全.浙江農(nóng)林大學(xué) 2014
[2]基于近紅外光譜技術(shù)的木材識別初步研究[D]. 劉亞娜.中國林業(yè)科學(xué)研究院 2014
[3]基于計算機視覺木材表面顏色分類的研究[D]. 王業(yè)琴.東北林業(yè)大學(xué) 2006



本文編號：3119120