基于人工神经网络的木材缺陷检测
(0) 提出一种基于人工神经网络识别木材缺陷的模型，对木材的缺陷进行有效识别。采用X射线作为检测手段，对木材进行无损检测。运用MATLAB和VC软件的图像处理功能对采集到的木材缺陷图像进行处理和特征提取，运用特征参数建立了缺陷识别的数学模型，构造了人工神经网络，本文就三种常见的木材缺陷：节子、虫害、腐朽进行了具体的研究。实验结果表明这种方法可以成功地对这三种木材缺陷进行无损检测和分类。此方法也可在对其它术材缺陷的检测和分类上推广使用。有助于合理选材，科学用材，提高木材的利用率和实用价值。
人工神经网络 无损检测 图像处理 木材缺陷
牟洪波 戚大伟
东北林业大学理学院哈尔滨 150040
国内会议
哈尔滨
中文
1241-1244
2008-07-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）