基于断层图像的木材腐朽程度自动评价方法研究

doi:10.13466/j.cnki.lyzygl.2014.04.025

林业资源管理 ›› 2014, Vol. 0 ›› Issue (4): 131-136.doi: 10.13466/j.cnki.lyzygl.2014.04.025

基于断层图像的木材腐朽程度自动评价方法研究

祁娟^1,2, 朱佳^1,2, 冯海林^1,2, 方益明³, 李光辉^1,2

1.浙江农林大学信息工程学院,杭州 311300;
2.浙江省林业智能检测与信息技术研究重点实验室,杭州 311300;
3.南京农业大学工学院,南京 210031

收稿日期:2014-03-06 修回日期:2014-04-14 出版日期:2014-08-28 发布日期:2020-11-23
通讯作者: 冯海林(1980-),男,副教授,博士,主要从事木材无损检测,智能信息处理,无线传感器网络的研究。Email:sealinfeng@gmail.com
作者简介:祁娟(1988-),女,浙江杭州人,在读硕士,主要研究方向为木材无损检测。Email:710350233@qq.com
基金资助:
国家自然科学基金项目(61272313,61302185);浙江省科技厅公益性项目(2012C21015,2013C31018);浙江省国际合作项目(2013C24026);浙江省教育厅项目(Y201225450)

Evaluation of Decay in Wood Based on Tomographic Images

QI Juan^1,2, ZHU Jia^1,2, FENG Hailin^1,2, FANG Yiming³, LI Guanghui^1,2

1. School of Information Engineering,Zhejiang A & F University,Hangzhou 311300,China;
2. Key Lab of Forestery Intelligent Detection and Information Technology of Zhejiang Province,Hangzhou 311300,China;
3. College of Engineering,Nanjing Agricultural University,Nanjing 210031,China

Received:2014-03-06 Revised:2014-04-14 Online:2014-08-28 Published:2020-11-23

摘要/Abstract

摘要： 提出了一种基于断层图像的木材腐朽程度自动评价方法。首先利用Graph Cuts算法对木材断层图像进行分割后,对所得图像进行灰度化处理。然后利用累加直方图技术获取木材断层图像中缺陷部分面积。最后,将测得的木材缺陷面积值与真实值进行比较,从而实现腐朽程度的自动评价。分别采用了含人工模拟腐朽的木材样本和含自然腐朽的木材样本进行实验,结果表明:本文提出的方法具有较高的检测精度,为木材断层图像智能处理和无损检测技术的在线应用提供了新的方法。

关键词: 木材无损检测, 断层图像, 腐朽程度评价, 图像处理

Abstract: This paper presents an automatic evaluation method for the wood decaying degree based on tomographic images.Firstly,the wood tomographic image was partitioned by Graph Cuts,and conversed to grayscale.Then,the cumulative histogram technology was used to obtain the defect part area of the grayscale image.Finally,the measured values were compared with the real values,and the automatic evaluation for the wood decaying degree was implemented.The wood samples containing artificial decay or nature decay were used in our experiments.The experimental results show that the accuracy of the method we proposed is high,and this study provides a new method for the intelligent processing of wood tomographic images and the online application of nondestructive detection technology.

Key words: non-destructive testing of wood, tomographic images, automatic evaluation of decaying degree, image processing

中图分类号:

TP39

祁娟, 朱佳, 冯海林, 方益明, 李光辉. 基于断层图像的木材腐朽程度自动评价方法研究[J]. 林业资源管理, 2014, 0(4): 131-136.

QI Juan, ZHU Jia, FENG Hailin, FANG Yiming, LI Guanghui. Evaluation of Decay in Wood Based on Tomographic Images[J]. FOREST RESOURCES WANAGEMENT, 2014, 0(4): 131-136.

参考文献

[1] Li L,Wang X P,Wang L H,et al.Acoustic tomography in relation to 2D ultrasonic velocity and hardness mappings [J].Wood Science and Technology,2012,46(1-3):551-561.
[2] Wang X P,Wiedenbeck J,Liang S Q.Acoustic tomography for decay detection in black cherry trees[J].Wood and Fiber Science,2009,41(2):127-137.
[3] 梁善庆,傅峰,胡娜娜,等.三种应力波断层成像诊断木材内部缺陷[C]//第二届中国林业学术大会,S11木材及生物质资源高效增值利用与木材安全论文集.北京:中国林学会,2009:457-462.
[4] 王立海,孙天用.基于应力波与X射线二维CT图像原木内部腐朽无损检测[J].森林工程,2011,27(6):26-29.
[5] 戚大伟.木材无损检测图像处理系统的研究[J].林业科学,2001,37(6):92-96.
[6] 吴良武,侯建华.基于物质灰度正态分布的CT断层图像匹配插值[J].中国生物医学工程学报,2012,31(2):231-236.
[7] 肖永顺,陈志强,张丽.工业CT断层图像缺陷检测的可视化方法研究[J].仪器仪表学报,2002,23(3):647-649.
[8] 吴东洋,业宁,徐波,等.基于Otsu算法的木材缺陷图像分割[J].计算机与数字工程,2012,10(40):116-118.
[9] 林国余,张为公.基于进化规划的最大类间方差的图像分割算法[J].传感技术学报,2006,1(19):179-182.
[10] 白雪冰,王科俊,邹丽晖.基于二维阈值向量的木材表面缺陷分割方法[J].东北林业大学学报,2008,9(36):53-55.
[11] 汪杭军,祁亨年.木材显微图像的局部水平集分割方法[J].中国图像图形学报,2012,2(17):236-240.
[12] 韩守东,赵勇.基于高斯超像素的快速Graph Cuts图像分割方法[J].自动化学报,2011,37(1):11-20.
[13] Boykov Yuri,Veksler Olga,Zabih Ramin.Fast approximate energy minimization vi-a Graph Cuts [J].IEEE Transactions on PAMI,2001,23(11):1222-1239.
[14] Boykov Yuri,Jolly Marie-Pierre.Interactive Graph Cuts for optimal boundary & region segmentation of objects in N-D images [C]//International Conference on Computer Vision,2001,I:105-112.

[1]	程丽, 万星, 张小娟, 王长缨, 潘晓文. 基于YCbCr和Hough变换圆的林区原木运输车辆识别[J]. 林业资源管理, 2020, 0(4): 140-145.
[2]	刘代超, 李晓松, 杨广斌, 齐鑫淼, 王建和. 全球森林分布产品中国区域可靠性比较分析[J]. 林业资源管理, 2020, 0(2): 173-180.
[3]	孙海宁, 孙艳丽. 北京市古树名木管理信息系统的开发与应用[J]. 林业资源管理, 2020, 0(2): 161-166.
[4]	赵方博, 刘德庆, 岳德鹏, 杨通, 赵奇侠. 基于CT技术检测树木成像完整度的参数优化研究[J]. 林业资源管理, 2019, 0(5): 95-103.
[5]	国红, 尤磊, 雷相东, 谢阳生, 洪玲霞. 多期森林调查样地数据的逻辑检查方法研究[J]. 林业资源管理, 2019, 0(5): 84-88.
[6]	武红敢, 王成波, 常原飞. 松材线虫病死松树云服务管理的探究[J]. 林业资源管理, 2019, 0(5): 68-75.
[7]	井晖, 王武魁, 张靖然. 森林抚育作业计划决策支持系统设计与应用[J]. 林业资源管理, 2019, 0(5): 136-144.
[8]	林宇. 福建省森林资源“一张图”年度更新系统设计与实现[J]. 林业资源管理, 2019, 0(5): 130-135.
[9]	徐晓峰, 张皓琳, 孙志超. 天地一体化森林防火监测体系建设[J]. 林业资源管理, 2019, 0(5): 121-129.
[10]	李永亮, 朱念福, 张怀清, 彭建康, 杨廷栋. 林分三维模型实时生成方法[J]. 林业资源管理, 2019, 0(4): 101-106.
[11]	冯戈. 面向智慧林业的物联网技术研究[J]. 林业资源管理, 2019, 0(1): 136-140.
[12]	刘永杰, 王雪军. 基于“互联网+”林地年度变更平台建设关键技术研究[J]. 林业资源管理, 2018, 0(5): 70-75.
[13]	陈小中, 张町, 张会华, 钟祥清, 张珩. 长江经济带协同共享林业大数据平台数据服务体系[J]. 林业资源管理, 2018, 0(5): 76-81.
[14]	任怡, 许等平, 赵彬柱, 黄国胜, 闫哲. 内蒙古大兴安岭林区森林资源管理系统的设计与实现[J]. 林业资源管理, 2018, 0(4): 112-119.
[15]	郭伟志. ArcPad软件在林地执法中的应用[J]. 林业资源管理, 2015, 0(6): 165-167.

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