基于计算机视觉的针叶材木射线特征提取方法

作     者：席靖宇 王宇轩 衡利辰 潘彪 骆嘉言 石江涛 王新洲 XI Jingyu;WANG Yuxuan;HENG Lichen;PAN Biao;LUO Jiayan;SHI Jiangtao;WANG Xinzhou

作者机构：南京林业大学材料科学与工程学院南京210037 邳州市市场监督综合检验检测中心邳州221300 

基　　金：江苏省市场监督管理局科技项目(KJ2023048) 

出 版 物：《林业工程学报》 (Journal of Forestry Engineering)

年 卷 期：2023年第8卷第3期

页      码：132-140页

摘      要：木射线作为木材显微构造中的一个重要特征,在木材构造和树种识别的研究中具有重要意义。以针叶材为研究对象,基于计算机视觉技术对木射线特征快速提取方法展开研究,最终构建一套完整的算法,从而使研究人员在向计算机传入针叶材的弦切面图像和比例尺后,即可快速得到木射线细胞数和高度的微观特征。首先对50种针叶材树种的弦切面图像数据集构建U-Net网络模型进行语义分割,对比了在不同放大倍数下木射线的分割效果,发现放大倍数大于10倍时分割效果较好;在此基础上,设计和编写计算分割后图像中的木射线最小覆盖圆算法,可以快速提取木射线的高度,进而得到射线平均高度;再将分割后的木射线图像数据集进行目标检测模型训练,实现射线细胞的目标检测及自动计数功能,并将二值图像阈值分割法和YOLOv3、YOLOv5算法进行比较。结果表明,YOLOv5对射线细胞的检测效果最好。采用本研究方法所提取的木射线高度和细胞数与人工实测结果相比,木射线高度值的偏差不超过4%,细胞计数误差不超过6%。

主 题 词：木材微观构造 木射线 深度学习 语义分割 目标检测 

学科分类：082902[082902] 08[工学] 0829[工学-安全科学与工程类] 

D　O　I：10.13360/j.issn.2096-1359.202210022

馆 藏 号：203121715...