Study on Parameter Optimization for the Integrity of Tree Images Based on CT Scanning

doi:10.13466/j.cnki.lyzygl.2019.05.016

Abstract

Abstract:

Using computed tomography(CT) technology in the field of non-destructive detection of trees,the paper designed a comparison test based on the imaging effect of different CT parameters,and explored the setting and optimization of the threshold of CT parameters for tree detection.Specific steps and methods:1) collect 12 specimens of tree discs,each sample takes 200 images according to different CT parameters;2) After grouping the images with different imaging integrity,the gray value of the image is extracted and the average gray value and standard difference of gray value of each image are obtained;3) using SPSS software to analyze the correlation between CT parameters and image integrity,and obtain the key parameters that affect the imaging effect of trees to set the threshold range.The results showed that the imaging of CT scanning trees was clear,the correlation between the parameters mAs and SP was 0.972,and the threshold range of mAs with an image integrity of more than 75% was 47 to 61.The SP threshold range is -66.4~-89.8.Three specimens of different ancient trees were collected,and the CT parameter threshold obtained by the experiment was used to scan the specimens to verify the rationality of the selection of CT parameter threshold.The results show that there is no obvious tree species difference in the range of selected CT parameters,which can meet the requirements of non-destructive testing of trees.

Key words: computed tomography technology, parameter optimization, integrity, non-destructive testing

CLC Number:

ZHAO Fangbo, LIU Deqing, YUE Depeng, YANG Tong, ZHAO Qixia. Study on Parameter Optimization for the Integrity of Tree Images Based on CT Scanning[J]. FOREST RESOURCES WANAGEMENT, 2019, 0(5): 95-103.

Figures/Tables 15

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References 30

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完整度^*		0~0.25	0.25~0.5	0.5~0.75	0.75~1
图像张数		715	485	430	770
mAs	变化区间	13~13	13~34	37~47	49~61
	区间个数	0	7	6	9
Sp	变化区间	-109.8~-100.6	-100.8~-95.8	-94.8~-91.6	-89.8~-75.3
	区间个数	13	10	7	17
灰度均值	变化区间	43.8~64.6	65.2~79.6	82.2~92.6	97.0~114.2
	区间个数	17	10	8	21
标准差	变化区间	9.9~41.1	41.3~46.7	45.8~47.2	40.3~46.4
	区间个数	17	10	8	21

完整度^*		0~0.25	0.25~0.5	0.5~0.75	0.75~1
图像张数		715	485	430	770
mAs	变化区间	13~13	13~29	34~50	47~60
	区间个数	0	5	6	5
Sp	变化区间	-55.6~-51.3	-59.2~-55.8	-67~-61	-78.4~-66.4
	区间个数	11	7	7	18
灰度均值	变化区间	43.3~58.4	59~76.2	82.7~99.7	100.2~115.1
	区间个数	12	7	9	22
标准差	变化区间	8.7~35.3	37.1~45.4	45.9~47.6	40.4~45
	区间个数	12	7	8	21

中轴下部
参数	关联性^*	SP	mAs	灰度值均值
SP	Pearson相关性	1	0.972	0.971
mAs	Pearson相关性	0.972	1	0.986
灰度值均值	Pearson相关性	0.971	0.980	1
中轴上部
参数	关联性^*	SP	mAs	灰度值均值
SP	Pearson相关性	1	0.949	0.963
mAs	Pearson相关性	0.949	1	0.987
灰度值均值	Pearson相关性	0.963	0.970	1

中轴下部mAs与灰度值模型汇总和参数估计值
参数估计值
模型	R²	F	常数	b₁	b₂	函数模型
线性	0.971	1619.781	33.731	1.354		y=1.354x+33.731
对数	0.974	1818.327	-57.882	41.276		y=log41.276x-57.882
二次	0.979	1083.464	23.315	2.162	-0.011	y=2.162x²-0.011x+23.315
复合	0.934	674.191	41.157	1.018		y=1.018x,0<x<41.157

中轴上部mAs与灰度值模型汇总和参数估计值
参数估计值
模型	R²	F	常数	b₁	b₂	函数模型
线性	0.927	681.182	40.669	1.213		y=1.213x+40.669
对数	0.910	543.783	-35.083	35.100		y=log35.1x-35.083
二次	0.927	338.881	44.003	0.933	0.004	y=0.933x²+0.004x+44.003
复合	0.883	407.998	46.177	1.016		y=1.016x,0<x<46.177
幂	0.890	436.138	17.217	0.454		y=x^0.454+17.217