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基于灰度共生矩阵和模糊BP神经网络的木材缺陷识别 被引量:28
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作者 牟洪波 王世伟 +1 位作者 大伟 倪海明 《森林工程》 2017年第4期40-43,54,共5页
针对当前木材资源紧缺的严重形势,提高木材缺陷检测的准确率显得尤为重要。利用X射线无损检测技术获取木材缺陷的图像,并且通过灰度共生矩阵的方法能够有效地提取图像的主要特征值即特征向量,同时将模糊数学与BP神经网络相结合设计出模... 针对当前木材资源紧缺的严重形势,提高木材缺陷检测的准确率显得尤为重要。利用X射线无损检测技术获取木材缺陷的图像,并且通过灰度共生矩阵的方法能够有效地提取图像的主要特征值即特征向量,同时将模糊数学与BP神经网络相结合设计出模糊BP神经网络(FBP),并采用最大隶属度方法对特征向量进行模式识别,从而实现木材缺陷的自动识别和分类。经多次学习训练,结果表明FBP网络的平均识别成功率在90%以上。因此,FBP神经网络对木材缺陷有较高的识别准确率,可以为缺陷识别提供重要的理论依据。 展开更多
关键词 木材缺陷 灰度共生矩阵 特征提取 模糊BP神经网络
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木材无损检测图像处理系统的研究 被引量:17
2
作者 大伟 《林业科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第6期92-96,共5页
本文提出了一种应用X射线无损检测技术检测原木内部缺陷的方法。检测过程中应用计算机数字图象处理技术对原始的X射线图象进行中值滤波、图象锐化 ,使得处理后的图象更加清晰 ,图象中的目标易于人眼识别。在中文WINDOWS平台上开发编制软... 本文提出了一种应用X射线无损检测技术检测原木内部缺陷的方法。检测过程中应用计算机数字图象处理技术对原始的X射线图象进行中值滤波、图象锐化 ,使得处理后的图象更加清晰 ,图象中的目标易于人眼识别。在中文WINDOWS平台上开发编制软件 ,界面友好 ,使用方便 ,操作简单。 展开更多
关键词 原木 X射线 无损检测 图像处理系统 木材内部缺陷
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人工神经网络在木材缺陷检测中的应用 被引量:19
3
作者 大伟 牟洪波 《森林工程》 2006年第1期21-23,共3页
采用射线作为检测手段,对木材进行无损检测。在无损检测信号处理和特征构造的基础上,运用特征参数建立了缺陷识别的数学模型,针对无损检测信号的特征,构造了人工神经网络。选用反向传播神经网络模型(BP网络),网络识别所需要的特征参数... 采用射线作为检测手段,对木材进行无损检测。在无损检测信号处理和特征构造的基础上,运用特征参数建立了缺陷识别的数学模型,针对无损检测信号的特征,构造了人工神经网络。选用反向传播神经网络模型(BP网络),网络识别所需要的特征参数能够反映木材缺陷的全部特征。 展开更多
关键词 图像处理 人工神经网络 无损检测 木材缺陷 缺陷检测 特征参数 应用 神经网络模型 检测手段 信号处理
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基于小波变换的木材近红外光谱去噪研究 被引量:22
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作者 王学顺 大伟 黄安民 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2009年第8期2059-2062,共4页
木材近红外光谱常常被一系列噪声所污染,影响光谱分析结果。为了提高近红外光谱分析精度,需要对光谱数据进行预处理。光谱导数可以消除光谱背景干扰和基线漂移等因素影响,提高光谱分辨率,但导数光谱在增强信号的同时,也使信号噪声得到... 木材近红外光谱常常被一系列噪声所污染,影响光谱分析结果。为了提高近红外光谱分析精度,需要对光谱数据进行预处理。光谱导数可以消除光谱背景干扰和基线漂移等因素影响,提高光谱分辨率,但导数光谱在增强信号的同时,也使信号噪声得到增强。应用小波变换对杉木木材近红外一阶导数光谱进行去噪研究,分别采用9点平滑法、25点平滑法、非线性小波硬阈值和软阈值法、9点平滑+小波变换法和25点平滑+小波变换法对光谱数据进行去噪研究。结果显示,小波变换能够有效去除导数光谱中的噪声信号,保留光谱中的有效信息,提高光谱信噪比,提高光谱的分析能力,在木材近红外光谱分析中具有很好的应用前景。 展开更多
关键词 近红外光谱 小波变换 去噪
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基于卷积神经网络的树种识别研究 被引量:22
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作者 刘忠伟 大伟 《森林工程》 2020年第1期33-38,共6页
由于森林资源的重要性和不可替代性,准确识别树种是研究和保护森林资源的基础。本研究采用ROI(感兴趣区域)截取及直方图均衡化的图像增强方法对原始数据集进行预处理,基于调整和优化的Lenet 5卷积神经网络模型结构,对无干扰背景下的水... 由于森林资源的重要性和不可替代性,准确识别树种是研究和保护森林资源的基础。本研究采用ROI(感兴趣区域)截取及直方图均衡化的图像增强方法对原始数据集进行预处理,基于调整和优化的Lenet 5卷积神经网络模型结构,对无干扰背景下的水曲柳、家榆和白桦等5种典型东北林木的树皮纹理RGB图像自动提取特征,进行分类识别。结果表明,该卷积神经网络对5种树种的识别正确率达到95.8%。为林业资源管理节约人工定义树皮纹理特征的成本,为计算机自动识别树种提供更高效、更准确和鲁棒性更强的方法。 展开更多
关键词 卷积神经网络 树皮纹理图像 树种识别
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基于卷积神经网络和树叶纹理的树种识别研究 被引量:20
6
作者 赵鹏超 大伟 《森林工程》 2018年第1期56-59,共4页
利用计算机图像工程技术和卷积神经网络将大量树叶图像叶脉信息提取并分类,主要研究单一背景下阔叶树叶脉纹理特征。本实验采用卷积神经网络在图像信息识别准确率高,无需人工定义树叶纹理特征减少繁琐的人工成本。将网络在Caffe平台上... 利用计算机图像工程技术和卷积神经网络将大量树叶图像叶脉信息提取并分类,主要研究单一背景下阔叶树叶脉纹理特征。本实验采用卷积神经网络在图像信息识别准确率高,无需人工定义树叶纹理特征减少繁琐的人工成本。将网络在Caffe平台上面进行定义,使用符合标准正态分布的一组随机参数初始化网络。对卷积神经网络使用BP神经网络反向传播算法和随机梯度下降算法训练。经过对于网络的训练最终识别率达到95%以上,超过了人眼的识别率,为树种识别研究提供有效的分类方法。卷积神经网络在树叶纹理中省去了人工定义树叶特征的工作。最终多次实验得到可观的识别效果,卷积神经网络适用于树叶图像的识别,其识别率基本达到可以应用的要求。 展开更多
关键词 卷积神经网络 树种识别 树叶纹理 图像工程 阔叶
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物理灭虫方法及机理研究 被引量:17
7
作者 李景奎 大伟 《林业劳动安全》 2006年第2期20-23,共4页
介绍了用微波、x射线和γ射线照射有害昆虫,通过产生的生物效应来探讨物理灭虫的机理,为物理灭虫的研究和实际应用提供理论依据。
关键词 物理灭虫 微波 X射线 Γ射线 辐照处理
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一种基于GoogLeNet卷积神经网络的木节缺陷识别方法 被引量:19
8
作者 高明宇 倪海明 +3 位作者 张博洋 陈剑峰 大伟 牟洪波 《森林工程》 北大核心 2021年第4期66-70,共5页
为了能够对木节缺陷进行准确识别,减少木材的浪费,本研究在Pytorch深度学习框架的基础上,提出一种基于GoogLeNet卷积神经网络的木节缺陷识别方法。该方法利用GoogLeNet网络对朽节、干节和死节等7种云杉木节缺陷的RGB图像进行自动提取特... 为了能够对木节缺陷进行准确识别,减少木材的浪费,本研究在Pytorch深度学习框架的基础上,提出一种基于GoogLeNet卷积神经网络的木节缺陷识别方法。该方法利用GoogLeNet网络对朽节、干节和死节等7种云杉木节缺陷的RGB图像进行自动提取特征,不需要对图像进行预处理,即可实现分类识别,采用全局平均池化的方法来代替全连接层,减少网络的参量。同时为了防止网络的过拟合,在网络中使用Dropout机制。实验结果表明,利用该卷积神经网络对7种木节缺陷的识别率可以达到95.42%,在木节缺陷图像处理中,GoogLeNet模型能准确有效地识别木节缺陷。 展开更多
关键词 卷积神经网络 GoogLeNet 木节缺陷图像 缺陷识别
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基于计算机断层扫描技术的木材密度检测研究 被引量:16
9
作者 韩书霞 于雷 +2 位作者 孔超 大伟 顾海燕 《森林工程》 2007年第1期19-23,共5页
使用计算机断层扫描技术进行原木无损检测,通过对原木树种断层 CT 值的统计,对 CT 设备在检测过程中的窗宽与窗位进行了设定,同时拟合出了木材 CT 值一密度值的线性方程,为原木缺陷的无损检测及木材密度的测定提供一种新方法。
关键词 无损检测 木材密度 CT值 窗宽 窗位
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基于Hu不变矩和BP神经网络的木材缺陷检测 被引量:15
10
作者 大伟 牟洪波 《东南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第A01期63-66,共4页
采用X射线作为检测手段,对木材进行无损检测,通过检测透过木材的射线强度来断定检测木材是否存在缺陷.对得到的木材缺陷进行图像处理,将木材缺陷图像转化为灰度图像,再把灰度图像转换为二值图像.根据经验选择相应的阈值,提取出清晰的木... 采用X射线作为检测手段,对木材进行无损检测,通过检测透过木材的射线强度来断定检测木材是否存在缺陷.对得到的木材缺陷进行图像处理,将木材缺陷图像转化为灰度图像,再把灰度图像转换为二值图像.根据经验选择相应的阈值,提取出清晰的木材缺陷边缘,把木材缺陷部位从背景中分离出来,完成木材缺陷图像分割.对Hu提出的区域不变矩进行扩展,得到一组新的描述形状特征的参数,这些参数具有平移、缩放和旋转不变性,并且具有较低的计算复杂性.将这些特征参数预处理后输入BP神经网络,对木材缺陷进行检测,检测准确率达到86%以上,试验结果表明此方法的可行性,为实现木材缺陷的自动检测提供了新的途径. 展开更多
关键词 HU不变矩 BP神经网络 图像处理 检测
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γ射线辐照对舞毒蛾幼虫DNA作用的研究 被引量:16
11
作者 林海峰 大伟 李花顺 《森林工程》 2008年第3期3-5,共3页
应用γ射线辐照灭虫方法防治病虫害,可以避免化学防治的药物残留问题。采用不同剂量γ射线辐照舞毒蛾幼虫,再用经典的琼脂糖凝胶电泳检测DNA的损伤程度,研究γ射线对舞毒蛾幼虫细胞的生物学效应。实验结果表明:γ射线照射后的幼虫细胞核... 应用γ射线辐照灭虫方法防治病虫害,可以避免化学防治的药物残留问题。采用不同剂量γ射线辐照舞毒蛾幼虫,再用经典的琼脂糖凝胶电泳检测DNA的损伤程度,研究γ射线对舞毒蛾幼虫细胞的生物学效应。实验结果表明:γ射线照射后的幼虫细胞核DNA片段的大小与辐照剂量之间有明显的剂量效应关系,这为物理灭虫提供理论数据。 展开更多
关键词 Γ射线 舞毒蛾幼虫 DNA 凝胶电泳
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基于分数布朗随机场与分形参数的原木漏节图像处理 被引量:9
12
作者 大伟 《林业科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第4期145-147,共3页
本文提供了一种基于分形理论中分数布朗随机场模型和分形参数H值的X -射线原木漏节图像处理方法。分数布朗随机场模型是描述自然景物的有效方法 ,在图像区域的小范围内 ,灰度表面具有统计意义上的自相似性 ,但在不同图像区域的交界处 ,... 本文提供了一种基于分形理论中分数布朗随机场模型和分形参数H值的X -射线原木漏节图像处理方法。分数布朗随机场模型是描述自然景物的有效方法 ,在图像区域的小范围内 ,灰度表面具有统计意义上的自相似性 ,但在不同图像区域的交界处 ,这种分形的规律性将会被破坏 ,在此求出的分形参数H值将会发生奇异 ,据此可以判断出该处为图像的边缘或交界处。从试验的结果可以看出这种方法对X -射线原木漏节图像非常有效 。 展开更多
关键词 分数布朗随机场 分形参数 原木 漏节 图像处理 分形理论 计算机自动识别技术
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具有图像处理功能的原木X射线检测系统 被引量:13
13
作者 大伟 牟洪波 《森林工程》 2007年第1期30-31,75,共3页
选择 X 射线作为检测源透射原木,根据检测透过被检物体后的射线强度差异,判断被检测原木内部是否存在缺陷和检测缺陷细节。检测过程中应用计算机数字图像处理技术对原始的 X 射线图像进行中值滤波、图像增强、差分和边缘检测,使得处理... 选择 X 射线作为检测源透射原木,根据检测透过被检物体后的射线强度差异,判断被检测原木内部是否存在缺陷和检测缺陷细节。检测过程中应用计算机数字图像处理技术对原始的 X 射线图像进行中值滤波、图像增强、差分和边缘检测,使得处理后的图像更加清晰,图像中的目标易于人眼识别。实验结果表明这种方法行之有效。 展开更多
关键词 原木 X射线 检测 图像处理
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基于灰度共生矩阵与SOM神经网络的树皮纹理特征识别 被引量:14
14
作者 李可心 大伟 +1 位作者 牟洪波 倪海明 《森林工程》 2017年第3期24-27,共4页
黄檗、水曲柳、胡桃楸3种林木的树皮提取物作为名贵中药的植物来源。通过环剥再生技术采集树皮,在保证经济需要的同时有效地保护了林木。但3种林木树皮纹理相近且不易区分,现场采集给林业工作者带来困难。因此通过图像处理技术解决这一... 黄檗、水曲柳、胡桃楸3种林木的树皮提取物作为名贵中药的植物来源。通过环剥再生技术采集树皮,在保证经济需要的同时有效地保护了林木。但3种林木树皮纹理相近且不易区分,现场采集给林业工作者带来困难。因此通过图像处理技术解决这一难题具有实际意义。采集3种林木树皮图像各300幅,共计900幅,对图像分别进行ROI(感兴趣区域)截取、直方图均衡,构造d=2;g=128;θ=0°、45°、90°、135°的灰度共生矩阵,提取14个特征参数;通过数字特征分析,筛选出8个特征值;应用SOM(Self Organizing Maps)神经网络对大量林区树皮图像进行参数验证。得到由角二阶矩、熵、相关性、方差、聚类阴影、和熵、聚类阴影构成的参数集有效,识别精度83.33%。证明该方法可以很好地区分黄檗、水曲柳、胡桃楸3种林木。 展开更多
关键词 树皮纹理 灰度共生矩阵 S0M神经网络
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电磁辐射对舞毒蛾卵孵化率的影响 被引量:12
15
作者 李景奎 大伟 《中国森林病虫》 北大核心 2007年第2期9-11,共3页
该文研究了电磁辐射对舞毒蛾卵孵化率的影响,其目的是为物理辐照灭虫的研究和实际应用提供理论依据。分别用微波、X射线、γ射线照射舞毒蛾卵,观察照射后卵孵化率变化情况。研究表明:经过微波、γ射线、X射线照射后卵孵化率都明显降低,... 该文研究了电磁辐射对舞毒蛾卵孵化率的影响,其目的是为物理辐照灭虫的研究和实际应用提供理论依据。分别用微波、X射线、γ射线照射舞毒蛾卵,观察照射后卵孵化率变化情况。研究表明:经过微波、γ射线、X射线照射后卵孵化率都明显降低,但X射线、γ射线辐照剂量改变较小时对孵化率影响不明显,而微波辐射随着辐照剂量升高孵化率有明显下降趋势。 展开更多
关键词 舞毒蛾 电磁辐射 孵化率
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气相色谱-质谱联用法测定烟草及烟草制品中的麦角甾醇 被引量:13
16
作者 大伟 林华清 +2 位作者 沙云菲 吴达 刘百战 《烟草科技》 EI CAS 北大核心 2013年第5期41-45,共5页
为准确测定烟草及烟草制品中麦角甾醇的含量,建立了以7-去氢胆固醇为内标,将麦角甾醇和7-去氢胆固醇衍生后进行GC/MS同步选择离子检测/全扫描的定量检测方法,并采用该法测定了不同种类烟叶及卷烟中的麦角甾醇含量。结果表明:该方法在2.0... 为准确测定烟草及烟草制品中麦角甾醇的含量,建立了以7-去氢胆固醇为内标,将麦角甾醇和7-去氢胆固醇衍生后进行GC/MS同步选择离子检测/全扫描的定量检测方法,并采用该法测定了不同种类烟叶及卷烟中的麦角甾醇含量。结果表明:该方法在2.0~200.0μg/mL之间具有良好的线性关系,R2=0.9995。方法的检出限和检测限分别为0.46和1.53 mg/kg,回收率在85.6%~91.3%之间。该方法适用于烟草及烟草制品中麦角甾醇的定量检测。 展开更多
关键词 烟草 烟草制品 霉菌污染标志物 麦角甾醇 7-去氢胆固醇 GC MS
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基于无人机影像的树木株数提取 被引量:13
17
作者 胡馨月 倪海明 大伟 《森林工程》 北大核心 2021年第1期6-12,共7页
为了充分挖掘无人机图像,快速有效地提取树木信息,利用无人机数据生成的正射影像作为研究对象,提出一种Mean Shift算法和分水岭分割算法相结合的林木株数提取方法。该方法利用Mean Shift算法对从RGB图像中提取的G通道图像进行有效地聚... 为了充分挖掘无人机图像,快速有效地提取树木信息,利用无人机数据生成的正射影像作为研究对象,提出一种Mean Shift算法和分水岭分割算法相结合的林木株数提取方法。该方法利用Mean Shift算法对从RGB图像中提取的G通道图像进行有效地聚类和平滑处理,然后将其输入到结合形态学运算以及欧氏距离变换的分水岭分割算法中进行单木检测和树木株数提取。实验结果表明:与目视解译并计数的10块样地结果相比,本文研究方法的树木株数提取精度在92.74%左右。该方法可以有效地检测单木及提取树木株数,并且具有较好的提取精度。 展开更多
关键词 树木株数 无人机影像 分水岭分割 Mean Shift算法
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图象处理技术在木材年轮检测中的应用 被引量:5
18
作者 大伟 乔景禄 张杰 《东北林业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 1994年第2期106-111,共6页
应用最先进的计算机数字图象处理技术,对木材年轮的X光无损检测图片进行了处理。文中所用的加权补偿函数、二维中值滤波、区域生产技术明显地提高了原木年轮图象的质量.特别是考虑到人眼的心理物理性质,处理后的图象更适合人眼对图... 应用最先进的计算机数字图象处理技术,对木材年轮的X光无损检测图片进行了处理。文中所用的加权补偿函数、二维中值滤波、区域生产技术明显地提高了原木年轮图象的质量.特别是考虑到人眼的心理物理性质,处理后的图象更适合人眼对图象中年轮的识别,并减少了误差。 展开更多
关键词 年轮 图象处理 中值滤波
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计算机断层扫描技术检测木材缺陷的研究 被引量:9
19
作者 于雷 大伟 《森林工程》 2006年第5期13-15,44,共4页
木材无损检测技术是一门新兴的、综合性的木材非破坏性检测技术,可以应用计算机断层扫描技术(CT)对原木进行无损检测。计算机断层扫描技术是X射线无损检测的一个分支,是对X射线的应用。本论文通过对CT的利用,通过对CT图像的提取、分析... 木材无损检测技术是一门新兴的、综合性的木材非破坏性检测技术,可以应用计算机断层扫描技术(CT)对原木进行无损检测。计算机断层扫描技术是X射线无损检测的一个分支,是对X射线的应用。本论文通过对CT的利用,通过对CT图像的提取、分析和处理,找出了一套方便于CT图像的重建和去除噪声的算法,从而提出利用计算机断层技术(CT)对木材进行缺陷检测,该方法是可行的。 展开更多
关键词 计算机断层扫描技术(CT) 无损检测 MATLAB 图像处理
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基于G-S-G的混凝土结构裂缝识别及监测方法 被引量:11
20
作者 李可心 王钧 大伟 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2020年第11期101-108,共8页
为解决复杂约束条件下现代混凝土结构裂缝的精准监测问题,提出基于G-S-G混凝土结构裂缝智能识别及监测方法。将灰度共生矩阵理论(GLCM)和自组织特征映射神经网络(SOM)模型结合,并通过数字图像处理技术(DIP)及数字特征筛选法(DFS)辅助分... 为解决复杂约束条件下现代混凝土结构裂缝的精准监测问题,提出基于G-S-G混凝土结构裂缝智能识别及监测方法。将灰度共生矩阵理论(GLCM)和自组织特征映射神经网络(SOM)模型结合,并通过数字图像处理技术(DIP)及数字特征筛选法(DFS)辅助分析,研究提高混凝土结构裂缝识别及监测精度的智能方法;并基于工程实例(柱的偏心受压试验),验证方法的可行性及准确性。结果表明,在有限的样本空间下,基于GLCM-SOM的裂缝识别模型,通过构建的标准特征样本集(角二阶矩(ASM)、熵(ENT)等)排除环境因素及孔洞、凹陷等缺陷的干扰,获得较高的识别精度;基于SOM-GLCM的裂缝监测数据显示,筛选出的相关(COR)和聚类阴影(CLS)损伤特性指标与裂缝的发展情况具有良好的线性关系,可作为裂缝延展趋势的敏感特性指标。提出的G-S-G裂缝检测方法,充分结合GLCM与SOM各自的独特优势,建立起精准识别裂缝损伤的网络模型,并对裂缝的发展趋势进行有效监测。研究有助于实现现代混凝土结构裂缝损伤的高精度智能化健康监测。 展开更多
关键词 结构损伤检测 数字图像处理 自组织特征映射神经网络 灰度共生矩阵 损伤指标 裂缝监测
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