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木材微观结构分析方法与特征参数 被引量：2
1
作者 漆楚生 詹志斌 戴璐 《北京林业大学学报》 北大核心 2025年第3期7-18,共12页
木材是一种多尺度、高度各向异性的天然高分子材料,其由纤维素、半纤维素和木质素等成分构成复杂的三维网络结构。这些结构是决定木材微观与宏观物理力学性能的关键因素,木材的微观结构和主要特征参数对于理解木材性质、木材改性以及加... 木材是一种多尺度、高度各向异性的天然高分子材料,其由纤维素、半纤维素和木质素等成分构成复杂的三维网络结构。这些结构是决定木材微观与宏观物理力学性能的关键因素,木材的微观结构和主要特征参数对于理解木材性质、木材改性以及加工利用具有重要意义。本文综合分析了木材微观结构的分析方法,并归纳总结了其主要特征参数。在分析方法方面,显微观察、X射线照相及衍射分析、计算机断层扫描等技术被广泛应用,结合数据采集以及二维和三维成像方法,可以重建木材的微观结构模型,进而测量微观结构的特征参数。重建的结构模型能够更清晰地揭示木材的微观形貌特征。木材的微观特征参数主要包括细胞结构特征参数、孔隙率和纤维素微纤丝参数等。目前微观结构的观测研究多集中在微米尺度,而对于纳米尺度以及更小分子尺度结构的分析,主要依赖于理论模拟。因此,能够直接观察和表征这些更小尺度结构的分析方法有待进一步研发。 展开更多
关键词 木材 微观结构 特征参数 显微分析 MICRO-CT
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刀状黑黄檀木材解剖结构及其密度探究
2
作者 黄广华 陈居静 陈瑞英 《森林工程》 北大核心 2025年第4期742-749,共8页
借助连续变倍体视显微镜、数码显微镜和图像测量分析系统对刀状黑黄檀宏观构造、微观结构及其细胞形态进行测量和分析,同时进行木材密度测定。结果表明,刀状黑黄檀材色紫红色,生长轮较明显,为散孔材,其木材管孔组合类型以单管孔为主,少... 借助连续变倍体视显微镜、数码显微镜和图像测量分析系统对刀状黑黄檀宏观构造、微观结构及其细胞形态进行测量和分析,同时进行木材密度测定。结果表明,刀状黑黄檀材色紫红色,生长轮较明显,为散孔材,其木材管孔组合类型以单管孔为主,少数为径列复管孔,导管细胞形状以鼓形为主,木纤维细胞叠生,腔小壁厚,细胞长宽比与壁腔比分别为48.84、0.81。木射线为细木射线,叠生,同形2~3列,高5~9个细胞,长宽比为5.17。轴向薄壁组织叠生,丰富,翼状或同心傍管带状,细胞长宽比为6.36。结晶细胞多为分室含晶细胞,其结晶颗粒多达17颗。波痕在肉眼下略可见,木材纹理直结构细。在木材组织比量中占比最大和最小的分别为木纤维和结晶细胞,通过组织比量可以深入了解树木的生长和木材材性。木材密度较大,木材基本密度、气干密度和绝干密度分别为0.85、1.04、0.94 g/cm^(3)。通过以上分析完善木材解剖结构理论,为木材识别、鉴定提供理论依据。 展开更多
关键词 红木 黑酸枝 刀状黑黄檀 木材结构 细胞形态 组织比量 木材密度
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大云山汉墓墓葬用材的鉴定与分析
3
作者 窦晓蝶 何林 +1 位作者 翟胜丞 潘彪 《林业工程学报》 北大核心 2025年第2期51-59,共9页
对大云山汉墓1号墓(M1)、车马陪葬坑2号坑(K2)及7号坑(K7)出土,取自内、外棺、椁和陪葬器皿的71个木、竹器样品进行了鉴定和分析。鉴定以木材解剖法为主,对于使用木材解剖法无法鉴定到属的样品辅以木材GC-MS指纹图谱法。结果表明:M1内... 对大云山汉墓1号墓(M1)、车马陪葬坑2号坑(K2)及7号坑(K7)出土,取自内、外棺、椁和陪葬器皿的71个木、竹器样品进行了鉴定和分析。鉴定以木材解剖法为主,对于使用木材解剖法无法鉴定到属的样品辅以木材GC-MS指纹图谱法。结果表明:M1内、外棺用材为梓木(Catalpa sp.),黄肠题凑及部分棺椁结构如侧板、立柱等用材均为楠木(Phoebe sp.);K2、K7木椁用材均为楠木。陪葬器皿中,编钟架用材为楠木和梓木,马车不同部位的用材有杉木(Cunninghamia lanceolata)、桑木(Morus sp.)、青檀(Pteroceltis tartarinowii)、榆木(Ulmus sp.)、楠木及竹子,木俑用材为梓木,兵器柄用材有柘木(Maclura tricuspidata)、锥木(Castanopsis sp.)、石楠(Photinia sp.)和竹子。此墓葬中,M1棺用材主要为梓木,椁用材主要为楠木;K2、K7椁用材为楠木。棺、椁选材比较单一,具有高度一致性,表明M1墓主人的社会等级较高,这与考古人员推定M1墓主人诸侯王的身份相符;陪葬器皿用材种类较多,不同用途的陪葬器皿选材不同。这种因材施用表明,西汉时期人们对木材的性能了解和利用达到了较高水平。 展开更多
关键词 大云山汉墓 棺椁 陪葬器皿 木竹器 用材鉴定与分析
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基于改进型YOLOv8 的木材缺陷检测及分类
4
作者 刘振 张澎涛 +2 位作者 管雪梅 于帅 张宪奇 《森林工程》 北大核心 2025年第4期761-776,共16页
针对木材加工业自动化生产场景中传统缺陷检测方法适应性不足的瓶颈问题,开展基于深度学习的智能检测技术研究,构建涵盖多树种特征及典型缺陷类型的数据集。将目标检测技术用于缺陷检测,利用膨胀感知残差(dilation wise residual,DWR)... 针对木材加工业自动化生产场景中传统缺陷检测方法适应性不足的瓶颈问题,开展基于深度学习的智能检测技术研究,构建涵盖多树种特征及典型缺陷类型的数据集。将目标检测技术用于缺陷检测,利用膨胀感知残差(dilation wise residual,DWR)模块优化C2f模块,并提出任务对齐动态检测头(task aligned dynamic detection head,TADDH)和特征聚焦扩散金字塔网络(focusing spread pyramid network,FSPN),用于改进YOLOv8算法(DFT-YOLO)。试验结果显示,经过改进的模型在精度上取得显著提升,达到了96.8%,相较于原始模型提高7.9%;在关键评价指标平均精度mAP50和mAP50-95上,改进后的模型分别达到93.8%和75.2%,分别提高了6.8%和17.5%;在提高检测精度的同时,模型的参数量减少了约1/6(16.2%)。改进的模型能够为木材缺陷的检测提供一种轻量化的检测方法。 展开更多
关键词 木材缺陷 目标检测 深度学习 YOLOv8 特征提取 多尺度融合 算法优化 智能识别
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松木板材缺陷检测及纵锯加工排样系统设计与试验
5
作者 胡继文 张国梁 +4 位作者 李文浩 邢义虎 白立辉 牛子乾 周占全 《农业工程学报》 北大核心 2025年第20期75-85,共11页
为提高实木板材缺陷检测效率和加工利用率,该研究以樟子松为例,设计了一套松木板材缺陷检测及纵锯加工排样系统。首先通过实际拍摄获取1000张松木板材上、下表面图像,经过图像处理和标注后,与653张公开数据集的松木板材缺陷图像相结合,... 为提高实木板材缺陷检测效率和加工利用率,该研究以樟子松为例,设计了一套松木板材缺陷检测及纵锯加工排样系统。首先通过实际拍摄获取1000张松木板材上、下表面图像,经过图像处理和标注后,与653张公开数据集的松木板材缺陷图像相结合,构成包含11571张图像的板材缺陷数据集;其次,以RT-DETR(realtime-detection transformer)为基准模型,采用自研的CSP-MBDC(cross stage partial multibranch dilated convolution module)、GADownsample(gated attention dowmsample)和GAUpsample(gated attention upsample)模块进行改进,得到松木板材表面缺陷检测模型MBDGA-DETR(multibranch dilated convolution module-detection transformer);然后,以最大化板材利用率为目标,综合考虑缺陷信息与锯切宽度,生成纵锯加工排样方案;最后,利用PyQt6完成配套交互界面开发。对比常见的YOLO系列模型或和基准模型RT-DETR,试验结果表明,MBDGA-DETR模型的识别精确率、召回率、平均精度均值分别为96.1%、93.0%和96.4%,检测速度达104帧/s。将开发的系统部署到松木板材纵锯加工装置,对50块板材进行实际加工试验,另选10块板材进行人工对比试验。结果表明,在低复杂度工况下,排样方案平均生成时间为1.2 s,板材平均利用率为90.1%;在中复杂度工况下,方案平均生成时间为6.2 s,板材平均利用率为84.8%;在高复杂度工况下,方案平均生成时间10.1 s,板材平均利用率为75.3%;对比人工加工,本系统在低复杂度工况下方案平均生成时间为1.4 s,板材平均利用率达到88.8%,大幅缩短了处理时间,提升了板材利用率。 展开更多
关键词 模型 图像处理 缺陷检测 樟子松 板材排样 MBDGA-DETR
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应用多维特征融合的高光谱图像木材树种分类
6
作者 辛志强 褚昱凯 林文树 《东北林业大学学报》 北大核心 2025年第11期74-85,156,共13页
为实现不同木材树种的高效准确识别,根据木材高光谱图像提出一种利用多维特征融合的支持向量机木材树种分类模型。首先通过采集东北地区常见的4类树种,共600张木材高光谱图像,每张图像截取3个感兴趣区域(ROI)扩充数据集,以8∶2的比例划... 为实现不同木材树种的高效准确识别,根据木材高光谱图像提出一种利用多维特征融合的支持向量机木材树种分类模型。首先通过采集东北地区常见的4类树种,共600张木材高光谱图像,每张图像截取3个感兴趣区域(ROI)扩充数据集,以8∶2的比例划分为训练集和测试集。然后选择均值滤波(MF)和标准正态变换(SNV)处理系统噪声和光照变化的影响,通过在空间域利用灰度共生矩阵(GLCM)提取对比度和同质性在4个方向上的纹理特征,在光谱域使用连续投影算法(SPA)和竞争性自适应重加权算法(CARS)提取光谱特征,以及通过三维卷积神经网络(3D-CNN)自动提取空间域与光谱域的通道特征,将纹理特征、光谱特征、通道特征融合成特征向量,对比分析不同特征向量组合在支持向量机(SVM)、灰狼优化算法-支持向量机(GWO-SVM)、粒子群优化算法-支持向量机(PSO-SVM)上木材树种分类的准确率。经过均值滤波-标准正态变换预处理的光谱特征值在全波段上达到了96.66%的分类准确率。在光谱特征方面,竞争性自适应重加权算法提取特征波段的分类准确率均优于连续投影算法,竞争性自适应重加权算法在灰狼优化算法-支持向量机上得到了94.16%的分类准确率。在竞争性自适应重加权算法中融合灰度共生矩阵的纹理特征使模型的平均准确率提高了1.53%,而在纹理与光谱特征中,融入通道特征的灰度共生矩阵-竞争性自适应重加权算法-卷积神经网络特征向量组合,在灰狼优化算法-支持向量机上的准确率达到了98.33%,最后利用五折交叉验证法测试最优模型的泛化能力,结果表明五折平均准确率为97.50%。多维特征融合形成的特征向量能有效表征木材的光谱与空间特性,进一步提高了木材树种分类的准确率。 展开更多
关键词 木材树种分类 高光谱图像 特征融合 机器学习 三维卷积神经网络(3D-CNN)
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基于注意力机制的木材交叉场纹孔特征识别方法
7
作者 王新洲 李俊源 +4 位作者 王清波 席靖宇 王宇轩 衡利辰 潘彪 《林业工程学报》 北大核心 2025年第4期87-94,共8页
交叉场纹孔作为木材显微构造中的一个重要特征,在木材构造研究和树种识别中具有重要作用。以针叶材为研究对象,基于计算机视觉技术对交叉场纹孔特征快速提取方法展开研究,从而实现在向系统传入木材径切面切片图像后,即可快速得到交叉场... 交叉场纹孔作为木材显微构造中的一个重要特征,在木材构造研究和树种识别中具有重要作用。以针叶材为研究对象,基于计算机视觉技术对交叉场纹孔特征快速提取方法展开研究,从而实现在向系统传入木材径切面切片图像后,即可快速得到交叉场纹孔识别结果。首先采集48种针叶材树种的径切面图像构建数据集,通过训练并比较YOLOv4、YOLOv4-Tiny,以及主干特征提取网络更换为ResNet50和MobileNetv3的YOLOv4-Tiny模型后,选用表现较优的YOLOv4-Tiny,并将其结合SENet、ECANet、CBAM 3种注意力机制进行比较分析。研究结果表明:ECANet表现最好,对于窗格状、云杉型、柏木型、杉木型、松木型5种交叉场纹孔类型的识别准确率分别为98.2%,85.0%,88.4%,92.9%,80.0%。通过Grad-CAM可视化分析,发现模型对于窗格状和杉木型的预测框定位最为准确,而对于柏木型的预测置信度相对较低,在射线薄壁细胞与轴向管饱相交边界不明显的情况下,模型的预测效果较差。综上所述,使用YOLOv4-Tiny模型结合注意力机制进行交叉场纹孔的识别是可行的,未来的工作可以集中于对深度学习神经网络结构的进一步优化,以提高模型在复杂情况下的识别准确率。 展开更多
关键词 木材微观构造 交叉场纹孔 深度学习 目标检测 注意力机制
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新西兰贝壳杉阴沉木颜色的光稳定性研究
8
作者 徐鸿钢 丁涛 +1 位作者 潘彪 王华 《林业工程学报》 北大核心 2025年第4期37-46,共10页
阴沉木是一种珍贵的不可再生资源,其独特的形成机制赋予了它鲜明的材色特征和突出的颜色稳定性,相关研究有助于阴沉木的有效保护和高值化利用,对木材颜色保护技术的探索也具有启发价值。以新西兰贝壳杉阴沉木、铁杉和欧洲云杉新鲜材为... 阴沉木是一种珍贵的不可再生资源,其独特的形成机制赋予了它鲜明的材色特征和突出的颜色稳定性,相关研究有助于阴沉木的有效保护和高值化利用,对木材颜色保护技术的探索也具有启发价值。以新西兰贝壳杉阴沉木、铁杉和欧洲云杉新鲜材为试材在加速光老化条件下进行颜色稳定性比较研究。使用傅里叶变换红外光谱(FT-IR)和X射线光电子能谱(XPS)分析光照过程中木材化学组分的变化特征,通过紫外-可见分光光度法(UV-Vis)比较3种试材光照前后的吸光度变化。结果表明:相比2种新鲜针叶材,贝壳杉阴沉木呈现出优良的颜色稳定性,木材吸光度变化局限于紫外光与可见光的过渡波段,对木材整体颜色影响有限;抽提物和金属离子不是阴沉木颜色稳定性的主要形成因素;3种试材在加速光老化过程中均发生了氧化降解,但贝壳杉阴沉木在埋藏过程中半纤维素发生降解,木质素的化学键断裂重组,脂肪族侧链上β-O-4等重要化学键减少,苯环间以C—C键直接相连。该变化使木质素结构更加紧凑稳定,同时阻断了光照条件下主要发色基团的反应生成路径,使贝壳杉阴沉木的氧化程度和产物都异于新鲜材,从而表现出优良的材色稳定性。 展开更多
关键词 贝壳杉 阴沉木 木材老化 颜色稳定性 木质素
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云南5种茶组植物木材解剖特征分析
9
作者 扈月豪 浦滇 +1 位作者 陶燕蓝 蓝增全 《分子植物育种》 北大核心 2025年第21期7178-7186,共9页
为深入探究云南省茶组植物木材微观解剖特征差异,利用广泛分布于云南省的5种茶组植物为研究对象,观察树木主干部分的解剖特征,测量主干部分导管、木纤维,观测导管形态,分析5种茶组植物木材微观解剖的特征差异。结果显示:5个树种中导管... 为深入探究云南省茶组植物木材微观解剖特征差异,利用广泛分布于云南省的5种茶组植物为研究对象,观察树木主干部分的解剖特征,测量主干部分导管、木纤维,观测导管形态,分析5种茶组植物木材微观解剖的特征差异。结果显示:5个树种中导管长度以大理茶种显著高于其余树种,大厂茶种显著低于其余树种,早晚材导管直径以茶种最小,纤维长度大理茶种最长,大厂茶种最短;5个树种均为散孔材,管孔为单管孔及少量复管孔组成,管间孔纹互列,多为梯形导管穿孔,厚轴茶种多为网状导管穿孔;轴向薄壁细胞主要为星散状及离管带状分布;普洱茶种木射线类型为多列木射线,大厂茶种、厚轴茶种、大理茶种及茶种为双列木射线,皆由直立和横卧细胞组成。通过以上分析为云南片区野生茶树的木材识别鉴定提供重要的参考依据,丰富更加详细的木材识别以及树种鉴定的基础理论。 展开更多
关键词 茶树 木材 解剖特征 导管形态
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刺猬紫檀、格木和短盖豆的鉴别
10
作者 林锦玲 陈鸿 《乡村科技》 2025年第5期115-118,共4页
《濒危野生动植物种国际贸易公约》秘书处于2022年对刺猬紫檀的国际贸易实施了更严格的管制措施。在木材进口中,部分进口商将刺猬紫檀、格木和短盖豆混杂在一起,试图逃避海关监管。研究从木材解剖学的角度,采用图文结合的方式,从木材的... 《濒危野生动植物种国际贸易公约》秘书处于2022年对刺猬紫檀的国际贸易实施了更严格的管制措施。在木材进口中,部分进口商将刺猬紫檀、格木和短盖豆混杂在一起,试图逃避海关监管。研究从木材解剖学的角度,采用图文结合的方式,从木材的宏观特征和微观特征入手,对相似树种刺猬紫檀、格木和短盖豆进行鉴别区分,为海关查验和一线质检人员鉴别这3种木材提供了重要参考依据。 展开更多
关键词 刺猬紫檀 格木 短盖豆 鉴别 濒危
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两种桉树木材形成过程纤维形态解析
11
作者 岑艳淇 雷德源 +4 位作者 白天佑 叶家义 马宏伦 徐增富 李魁鹏 《桉树科技》 2025年第4期19-26,共8页
比较大花序桉与尾巨桉木质部发育过程细胞增大期(PC)、细胞增厚期(SW)、细胞成熟期(MT)3个部位的纤维细胞形态特征以及植株化学成分等指标,分析木材形成过程纤维形态变化规律及化学成分差异,为不同桉树树种早期纤维细胞特性的比较提供... 比较大花序桉与尾巨桉木质部发育过程细胞增大期(PC)、细胞增厚期(SW)、细胞成熟期(MT)3个部位的纤维细胞形态特征以及植株化学成分等指标,分析木材形成过程纤维形态变化规律及化学成分差异,为不同桉树树种早期纤维细胞特性的比较提供理论依据。结果表明:纤维长度、宽度、双壁厚、单位面积纤维细胞数、纤维细胞组织比量和植物木质素含量等6个指标在不同树种间均存在显著差异。在同一桉树的不同育阶段,MT部位与其他部位的相关指标差异大多显著。大花序桉MT部位的纤维长度(6083μm)、单位面积纤维细胞数(1846)以及组织比量与另外两个部位存在显著差异;尾巨桉MT部位单位的面积纤维细胞数(1747)、组织比量同样与其他两个部位存在显著差异。 展开更多
关键词 桉树 木材形成 纤维细胞 材性
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改进UNet++的杉木CT图像年轮分割 被引量：3
12
作者 刘帅 葛浙东 +3 位作者 刘晓彤 高宜生 李阳 李萌菲 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第5期232-239,共8页
为解决裂纹、虫孔和节子等缺陷影响下的年轮准确分割问题。以医疗CT为实验设备,重构125张杉木横切面CT图像为研究对象,经裁切、旋转、翻转等预处理实现数据扩充,提出改进UNet++模型用于年轮分割。改进UNet++模型采用增加卷积块、下采样... 为解决裂纹、虫孔和节子等缺陷影响下的年轮准确分割问题。以医疗CT为实验设备,重构125张杉木横切面CT图像为研究对象,经裁切、旋转、翻转等预处理实现数据扩充,提出改进UNet++模型用于年轮分割。改进UNet++模型采用增加卷积块、下采样层、跳跃连接和上采样层的方式,将学习深度增加至6层,以BCEWithLogitsLoss和ReLU分别作为损失函数和激活函数,RMSProp作为优化函数,对杉木横切面CT图像进行年轮分割,并对年轮分割性能进行评价。结果显示:改进UNet++模型对于杉木横切面CT图像的年轮分割的像素准确率为97.81%,骰子系数为98.89%,交并比为95.29%,平均交并比为84.75%,充分提取杉木年轮特征,分割效果最好。与U-Net模型和UNet++模型相比,改进UNet++模型在多数年轮被裂纹和虫孔切割,无法形成完整圆形闭合曲线的条件下,使分割的年轮具有很好的完整性和连续性,消除分割过程中的断裂和噪声现象;年轮分割结果不受裂纹、节子、虫孔等缺陷影响,结构非常清晰,有效解决多种缺陷干扰下的虫孔误分割和密集年轮欠分割等问题。 展开更多
关键词 杉木 横切面 年轮分割 CT图像 UNet++模型
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基于近红外光谱的木荷木纤维解剖结构PLSR模型构建 被引量：1
13
作者 林诚富 邵文 +5 位作者 王家燚 张蕊 马丽珍 黄少华 范辉华 周志春 《应用生态学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第10期2794-2802,共9页
为快速获取木荷木纤维表型数据以评估木材质量,对18年生20个种源100个材料使用便携式近红外光谱仪采集光谱数据,同时测定木纤维基本密度和解剖结构等9个指标,通过SNV、OSC和MSC预处理光谱数据,并用CARS筛选波长,建立PLSR模型。结果表明... 为快速获取木荷木纤维表型数据以评估木材质量,对18年生20个种源100个材料使用便携式近红外光谱仪采集光谱数据,同时测定木纤维基本密度和解剖结构等9个指标,通过SNV、OSC和MSC预处理光谱数据,并用CARS筛选波长,建立PLSR模型。结果表明:林地与室内光谱数据存在显著差异,两者的光谱数据相对独立。SNV、OSC和MSC三种预处理方法对模型的预测效果差异显著,其中,OSC在林地和室内多项木纤维表型结构特征光谱预处理上表现优异,模型的预测精度林地R^(2)=0.47~0.78(平均0.63),室内R^(2)=0.54~0.82(平均0.71)。而SNV和MSC方法仅对林地数据建立壁腔比模型的预测效果较好,其余模型效果不佳。通过CARS方法筛选波长后,林地和室内数据构建的模型预测精度得到有效提升(R^(2)=0.58和0.72)。在CARS前后各执行一次OSC时,林地和室内数据构建的模型预测精度可分别提升至0.68和0.84。OSC预处理和CARS方法可以有效提高木纤维解剖结构构建模型的精度。木纤维长、双壁厚、腔径、木材基本密度、腔宽比和壁腔比可先通过OSC结合CARS进行处理,在经过一次OSC处理后建立PLSR模型,模型预测精度R^(2)在0.80~0.95,可以预测评估木荷类木纤维物理性质指标。 展开更多
关键词 近红外光谱技术 光谱分析 PLSR 木荷 木纤维
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面向松木表面缺陷检测的改进RT-DETR模型 被引量：8
14
作者 胡继文 张国梁 +1 位作者 沈明哲 李文浩 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期210-218,共9页
为提高松木表面缺陷检测精确度,保证检测速率,该研究提出一种改进RT-DETR的检测模型RIC-DETR。首先,从木材表面缺陷公开数据集中获取图片,并进行标注及数据增强,构建一个包含13642张图片的表面缺陷数据集;其次,对比VGG11、VGG13、ResNe... 为提高松木表面缺陷检测精确度,保证检测速率,该研究提出一种改进RT-DETR的检测模型RIC-DETR。首先,从木材表面缺陷公开数据集中获取图片,并进行标注及数据增强,构建一个包含13642张图片的表面缺陷数据集;其次,对比VGG11、VGG13、ResNet18和VanillaNet13等网络架构,选用计算复杂度低且检测精度较高的ResNet18作为主干特征提取基准网络;然后,引入反向残差移动模块更新ResNet18中的基本块,扩展模型的感受野,改善层间的特征交互;最后,使用EfficientViT模型中的级联分组注意力机制对反向残差移动模块进行二次创新改进,降低计算资源的消耗,提升模型的表达能力。试验结果表明,RIC-DETR的精确率、召回率、平均精度均值分别为95.4%、96.0%、97.2%,均优于目前主流的YOLO系列模型,对比基准模型RT-DETR,RIC-DETR在保持高精度的情况下,参数量、浮点运算量和内存占用量大幅减少,分别降低了54%、57%、52%,同时检测速度可达63.5帧/s。RIC-DETR模型具有复杂度低、准确率高、检测速度快的特点,可为松木的表面缺陷检测提供技术支持。 展开更多
关键词 木材 模型 松木表面缺陷检测 RT-DETR RIC-DETR YOLO
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基于深度学习的75种阔叶材微观辨识方法 被引量：2
15
作者 田智康 葛浙东 +2 位作者 郑焕祺 郑志帅 周玉成 《林业科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第10期94-103,共10页
【目的】对75种南美进口阔叶材提出微观图像辨识模型TimberIDNet75,为海关、进出口检疫检验以及从事木材鉴定研究的人员提供一种准确的多材种辨识方法。【方法】TimberIDNet75模型是包含1个输入层、4个隐含层的34层卷积层的中浅层神经... 【目的】对75种南美进口阔叶材提出微观图像辨识模型TimberIDNet75,为海关、进出口检疫检验以及从事木材鉴定研究的人员提供一种准确的多材种辨识方法。【方法】TimberIDNet75模型是包含1个输入层、4个隐含层的34层卷积层的中浅层神经网络。为尽量扩大感受野以提取更多图像特征,输入层采用13×13×256的卷积核,对每张图像提取256类特征,经激活、池化处理后作为输出。第1个隐含层采用2次卷积、激活后再进行残差修正,称作“两卷一修正块”。第1个隐含层包含3个“两卷一修正块”,提取256类特征作为输出。第2个隐含层包含4个“两卷一修正块”,再次提取512类特征作为输出。第3个隐含层包含6个“两卷一修正块”,对上一层的输出进行特征提取,获得1024个类的特征。第4个隐含层包含3个“两卷一修正块”,对第3层的输出进行特征提取,获得2048个类的特征,经全局平均池化后输入到全连接层映射出75个树种的分类。【结果】TimberIDNet75模型的准确率达99.4%,损失值为0.044。将TimberIDNet75模型与现阶段较先进的深度学习模型进行比较,ResNet模型的准确率为98.1%、VGGNet模型的准确率为97.1%、GoogleNet模型的准确率为96.2%、AlexNet模型的准确率为94.7%、ViT模型的准确率为53.2%,TimberIDNet75模型的准确率相比其中准确率最高的ResNet模型提高1.3%。利用TimberIDNet75模型对随机获取的75种进口阔叶材微观解剖样本进行实际测试,样本全部准确辨识,准确率达100%。【结论】TimberIDNet75模型中的“两卷一修正块”,在节省机器资源的同时,可消除模型梯度下降导致过拟合的问题,同时利用残差法使得模型训练时人工干预降至最低,准确率和效率大幅提升。 展开更多
关键词 木材微观解剖 深度学习网络模型 木材材种辨识 材种微观特征提取
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基于卷积神经网络的近红外光谱与数字图像特征信息融合木材树种识别 被引量：5
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作者 潘玺 李康 杨忠 《林业科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第12期136-145,共10页
【目的】基于卷积神经网络自动提取,探究融合木材近红外光谱与数字图像特征信息准确识别木材树种的可行性。【方法】以樟科10种木材标本为例,使用手持式近红外光谱仪和便携式扫描仪采集木材标本横切面近红外光谱和图像。创新引入递归图... 【目的】基于卷积神经网络自动提取,探究融合木材近红外光谱与数字图像特征信息准确识别木材树种的可行性。【方法】以樟科10种木材标本为例,使用手持式近红外光谱仪和便携式扫描仪采集木材标本横切面近红外光谱和图像。创新引入递归图方法,将手持式近红外光谱仪采集的一维短波长近红外光谱转换为二维图像,促进卷积神经网络从近红外光谱数据中提取判别性更强的特征,实现近红外光谱与图像在二维尺度上的融合。构建结构简单的双分支卷积神经网络模型,自动提取、融合近红外光谱与图像特征识别木材树种。【结果】与直接使用一维近红外光谱的建模方法相比,近红外光谱递归图结合卷积神经网络模型的识别性能提升1.79%~14%;与使用近红外光谱或图像单一特征识别相比,双分支卷积神经网络模型自动提取、融合近红外光谱与图像特征,对10种木材的识别性能至少提高3%,模型准确率、精度和召回率均大于99%。【结论】一维短波长近红外光谱递归图转换能够促进卷积神经网络从近红外光谱数据中提取判别性更强的特征,提高模型识别性能。双分支卷积神经网络能够充分提取并有效融合木材近红外光谱与图像特征,一定程度上可克服使用单一特征识别木材树种的不足,提高木材树种识别效果。 展开更多
关键词 木材树种识别 卷积神经网络 近红外光谱 图像 特征提取与融合
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基于稳定同位素和矿质元素方法的檀香木材产地溯源 被引量：1
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作者 林传阳 焦立超 +1 位作者 陈家宝 殷亚方 《林业工程学报》 CSCD 北大核心 2024年第5期44-52,共9页
为明确树木心边材稳定同位素和矿质元素对木材产地溯源准确性的影响,以檀香(Santalum album)在我国主要栽培地区海南东方、广东湛江及广东肇庆的檀香木材样品作为研究对象,采用稳定同位素比质谱仪(EA-IRMS)和电感耦合等离子质谱仪(ICP-... 为明确树木心边材稳定同位素和矿质元素对木材产地溯源准确性的影响,以檀香(Santalum album)在我国主要栽培地区海南东方、广东湛江及广东肇庆的檀香木材样品作为研究对象,采用稳定同位素比质谱仪(EA-IRMS)和电感耦合等离子质谱仪(ICP-MS)分别测定心材和边材位置的5种稳定同位素(δ^(13)C、δ^(2)H、δ^(18)O、δ^(15)N、δ^(34)S)比值和38种矿质元素含量,并通过化学计量学法进行产地判别。结果表明:檀香边材和心材组织间的3种稳定同位素比值和25种矿质元素含量均存在极显著或显著差异性;采用同一径向位置的檀香样品集进行产地判别准确率优于木材(不区分心边材)样品集,说明在实际应用中应充分考虑取样部位以获得最优的产地判别效率。正交校正的偏最小二乘判别分析(OPLS-DA)显示,采用矿质元素方法进行檀香木产地判别准确率为86.54%~100.00%,显著优于稳定同位素方法(51.32%~60.00%);而基于稳定同位素比值和矿质元素含量结合的方法则没有明显提高产地判别准确率(88.46%~100.00%)。2种稳定同位素(δ^(2)H和δ^(15)N)及14种矿质元素(Sb、Mo、Cr、Pd、V、Cs、Rb、Sn、As、Ni、Co、Pb、Cd、Fe)是对我国3个主产区檀香木材产地判别的关键指标。本研究采用基于稳定同位素和矿质元素方法进行木材产地判定分析,为溯源木材产地、应对木材非法采伐、保护森林树种多样性提供了技术支撑。 展开更多
关键词 檀香 偏最小二乘判别 稳定同位素 矿质元素 产地溯源
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7种黄檀属藤本或攀援植物的木材解剖学研究
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作者 王露露 刘欣怡 +1 位作者 王辉 王军 《热带作物学报》 CSCD 北大核心 2024年第6期1205-1218,共14页
黄檀属(Dalbergia L.f.)大部分树种的木材都具有世界高知名度,有关木材解剖学的研究主要为针对乔木树种,而对藤本或攀援植物树种研究甚少。本研究旨在探讨7种黄檀属藤本或攀援植物的木材宏观、微观构造,系统地归纳总结,并与乔木树种降... 黄檀属(Dalbergia L.f.)大部分树种的木材都具有世界高知名度,有关木材解剖学的研究主要为针对乔木树种,而对藤本或攀援植物树种研究甚少。本研究旨在探讨7种黄檀属藤本或攀援植物的木材宏观、微观构造,系统地归纳总结,并与乔木树种降香黄檀进行比较分析,为黄檀属植物的木材识别、物种鉴定及其保护、繁育、开发和利用等方面提供科学依据。结果表明:宏观构造均表现为心边材区别不明显,几无光泽;富含树胶时气芳香,显油性。生长轮不明显;管孔明显,常含丰富的树胶,初生木质部的管孔较小且分布稀疏,次生木质部的管孔较大且分布密集;内含韧皮部呈圆形。微观构造显示均为散孔材,单管孔、径列复管孔,管孔排列分散,单穿孔,管间纹孔互列,系附物纹孔,椭圆形至近圆形,弦切面上明显;轴向薄壁组织量较多,叠生,主为傍管带状、环管状;木射线非叠生、较细密。与乔木树种降香黄檀的比较发现,降香黄檀为散孔材至似半环孔材;内含韧皮部无;髓心较小;轴向薄壁组织主要为傍管型以翼状、聚翼状,离管型为极小的带状;管孔密度较小。综上所述,7种黄檀属藤本或攀援植物的木材解剖构造上有很多相似之处,但也存在较大差异,主要在于:(1)木射线。红果黄檀和滇黔黄檀相同,以同形多列为主,偶见同形单列;斜叶黄檀和两粤黄檀相似,同形单列或多列,而前者为稀异形Ⅲ型;藤黄檀和白沙黄檀相似,以异形单列为主,偶见异形Ⅰ型,而前者极少异形Ⅲ型;弯枝黄檀以异形Ⅱ型为主,其次异形Ⅰ型、异形单列。(2)木射线宽度。藤黄檀和白沙黄檀1~2个细胞;斜叶黄檀、两粤黄檀和弯枝黄檀1~3个细胞;滇黔黄檀1~4个细胞、多数2~3个;红果黄檀1~5个细胞、多数3~4个。(3)髓心内含物。以金黄色为主,但红果黄檀为银白色,斜叶黄檀无或不明显。 展开更多
关键词 黄檀属 藤本植物 攀援植物 木材 解剖学特征
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檀香木与非洲螺穗木的构造及GC-MS和FT-IR辨析 被引量：2
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作者 许沁 邱相声 +1 位作者 张媛 张耀丽 《林业工程学报》 CSCD 北大核心 2024年第2期31-38,共8页
为了解决不良商家常以非洲螺穗木冒充檀香木的市场乱象,从构造特征、气相色谱-质谱联用(GC-MS)及傅里叶红外光谱(FT-IR)特征三方面对檀香木和非洲螺穗木进行了辨析。从木材构造特征角度详细阐述了檀香木和非洲螺穗木的主要辨别要点:檀... 为了解决不良商家常以非洲螺穗木冒充檀香木的市场乱象,从构造特征、气相色谱-质谱联用(GC-MS)及傅里叶红外光谱(FT-IR)特征三方面对檀香木和非洲螺穗木进行了辨析。从木材构造特征角度详细阐述了檀香木和非洲螺穗木的主要辨别要点:檀香木心材为黄褐色,非洲螺穗木心材呈褐色且有黑色条纹;檀香木几乎全部为单管孔,管孔内未见树胶,而非洲螺穗木管孔除单管孔外,还具有径列复管孔和少数管孔团,且心材管孔具有树胶;檀香木的木射线宽1~2列,主为2列,木射线组织类型多为异Ⅱ型,而非洲螺穗木木射线以单列为主,木射线组织类型为同形及异Ⅲ型;檀香木的轴向薄壁组织以星散状为主,而非洲螺穗木的轴向薄壁组织呈不规则、断续的切线状或星散聚合。用95%乙醇超声提取1 h檀香木与螺穗木木粉,GC-MS研究显示:檀香木与非洲螺穗木总离子流图存在一定区别,檀香木出峰时间主要集中在23~27 min,非洲螺穗木出峰时间主要集中在31~34 min;檀香木主要化学成分为α-檀香醇、β-檀香醇、反式-α-檀香醇、月桂酸乙酯和黏蒿三烯,其中相对含量最高的是α-檀香醇,而非洲螺穗木提取出的主要化学成分为2-莰烯、1H-环戊烯并[b]喹啉-9-胺,2,3,5,6,7,8-六氢化-、维生素A和雄烯二酮,维生素A的相对含量最高。通过FT-IR研究发现,檀香木和非洲螺穗木在600~1 000 cm-1范围内差异显著,檀香木的891~899和663~669 cm-1吸收峰均不明显,而非洲螺穗木在这两处均有明显的吸收峰,在748 cm-1处檀香木未出现代表纤维素的一个峰值,而非洲螺穗木在此处具有一个小的波峰。 展开更多
关键词 檀香木 非洲螺穗木 木材构造 气相色谱-质谱分析 近红外光谱分析
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AI自动图像木材种类识别技术 被引量：1
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作者 陈超(编译) 《中国人造板》 2024年第12期45-45,共1页
据德国弗劳恩霍夫研究中心网站9月2日的信息显示,该研究中心正在研究通过AI图像识别技术自动识别木材的种类以应对全球毁林。非法伐木是全球木材需求上升所导致的后果之一。新的《欧洲毁林条例(EUDR)》旨在防止在欧盟销售的产品助长毁... 据德国弗劳恩霍夫研究中心网站9月2日的信息显示,该研究中心正在研究通过AI图像识别技术自动识别木材的种类以应对全球毁林。非法伐木是全球木材需求上升所导致的后果之一。新的《欧洲毁林条例(EUDR)》旨在防止在欧盟销售的产品助长毁林蔓延。 展开更多
关键词 图像识别技术 自动识别 木材需求 种类识别 AI 毁林 网站
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