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公开(公告)号：CN114397250B
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202111616170.9
申请日：2021-12-27
Applicant: 中国林业科学研究院木材工业研究所
IPC: G01N21/25 , G01N21/359 , G06T7/40
Abstract: 本发明涉及一种基于光谱特征和图像特征的木材识别方法，包括：S1、获取待识别的木材的光谱数据和图像数据；S2、针对所述光谱数据和图像数据提取三组特征集合；每一组所述特征集合均包括与该组特征集合所对应的预先确定的多个光谱特征和多个图像特征；S3、将每一组特征集合中的预先确定的多个光谱特征和多个图像特征进行结合，分别获取每一特征集合所对应的最终特征；S4、分别将三个所述最终特征进行归一化处理，并将归一化处理后的最终特征输入到训练后的分类器中，分别获取相应的三个分类结果；S5、基于三个所述分类结果，确定该木材的最终识别结果。
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公开(公告)号：CN117848978B
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202311806775.3
申请日：2023-12-26
Applicant: 中国林业科学研究院木材工业研究所
IPC: G01N21/27 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G01N21/01
Abstract: 本发明涉及一种木/竹材表面化学添加物分布均匀性检测、控制方法及装置。其中，检测方法包括：S1、实时获取光谱检测机构采集的光谱数据集，以及成像设备采集的光谱检测机构检测区域内的图像数据；S2、根据图像数据提取出木/竹材的边缘轮廓，将光谱采集位置位于木/竹材边缘轮廓内的探头确定为有效光谱检测探头；S3、将有效光谱检测探头采集的光谱数据或者将有效光谱检测探头采集的光谱数据转换为二维数据输入预先训练的多层卷积神经网络模型中，获得有效光谱检测探头对应检测区域的化学添加物含量检测值；S4、根据化学添加物含量检测值进行均匀性判断并输出结果。能够在生产线上在线准确检测木/竹材表面化学添加物的分布均匀性。
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公开(公告)号：CN117470142A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311805908.5
申请日：2023-12-26
Applicant: 中国林业科学研究院木材工业研究所
Abstract: 本发明涉及人造板施胶检测技术领域，尤其涉及一种人造板施胶均匀性检测方法、控制方法及装置，其中，人造板施胶均匀性检测方法包括：S1、获取设置在人造板生产线上且位于施胶工序之后的用于检测人造板原料的光谱检测装置采集的光谱数据集；S2、将每一个光谱检测探头采集的光谱数据或者将每一个光谱检测探头采集的光谱数据转换为二维数据输入预先训练的多层卷积神经网络模型中，获得每一个光谱检测探头对应原料检测区域的施胶量检测值；S3、根据每一个光谱检测探头对应原料检测区域的施胶量检测值进行均匀性判断，并输出施胶均匀性检测结果。分析效率高，可实时反馈结果，能够应用于人造板生产线中。
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公开(公告)号：CN114397250A
公开(公告)日：2022-04-26
申请号：CN202111616170.9
申请日：2021-12-27
Applicant: 中国林业科学研究院木材工业研究所
IPC: G01N21/25 , G01N21/359 , G06T7/40
Abstract: 本发明涉及一种基于光谱特征和图像特征的木材识别方法，包括：S1、获取待识别的木材的光谱数据和图像数据；S2、针对所述光谱数据和图像数据提取三组特征集合；每一组所述特征集合均包括与该组特征集合所对应的预先确定的多个光谱特征和多个图像特征；S3、将每一组特征集合中的预先确定的多个光谱特征和多个图像特征进行结合，分别获取每一特征集合所对应的最终特征；S4、分别将三个所述最终特征进行归一化处理，并将归一化处理后的最终特征输入到训练后的分类器中，分别获取相应的三个分类结果；S5、基于三个所述分类结果，确定该木材的最终识别结果。
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公开(公告)号：CN100523793C
公开(公告)日：2009-08-05
申请号：CN200610149623.0
申请日：2006-10-12
Applicant: 中国林业科学研究院木材工业研究所
Abstract: 本发明涉及一种红木的近红外光谱识别方法，其步骤是，采用红木及非红木木材样本，利用近红外光谱设备在木材样本表面的不同位置采集数次近红外光谱，对于同一个样本在3～10个位置分别采集光谱；经光谱预处理，如平滑、基线校正、一阶导数、二阶导数、多元散射校正或数据降维预处理后，通过软独立建模分类或偏最小二乘判别分析等多变量数据分析方法，分别建立真假红木及其木材树种的判别模型，从而，利用建立的模型只需几分钟的时间即可实现对真假红木及其木材树种的快速、无损识别，该方法简易、科学、分析效率和准确度高。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN100514032C
公开(公告)日：2009-07-15
申请号：CN200610149621.1
申请日：2006-10-12
Applicant: 中国林业科学研究院木材工业研究所
Abstract: 本发明涉及一种木材生物败坏的早期检测方法，其步骤是，采集木材样本，接种不同木材腐朽菌后放入培养室内进行生物腐朽，经过生物培养不同的时间后，取出失重率低于10%的早期腐朽样本，先在样本的固体表面采集近红外光谱，之后再将木材试样磨成木粉后再采集近红外光谱；对光谱数据进行平滑、基线校正、一阶导数、二阶导数或数据降维等预处理后，通过主成分分析、软独立建模分类和偏最小二乘判别分析等方法分别建立模型，利用该模型可以快速、准确地检测到木材是否发生生物腐朽、变色或霉变，并对木材生物腐朽、变色或霉变的类型进行判断；通过偏最小二乘法建立木材生物败坏程度的评价模型，可以快速、准确地评价木材生物败坏的程度。
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公开(公告)号：CN1936541A
公开(公告)日：2007-03-28
申请号：CN200610149621.1
申请日：2006-10-12
Applicant: 中国林业科学研究院木材工业研究所
Abstract: 本发明涉及一种木材生物败坏的早期检测方法，其步骤是，采集木材样本，接种不同木材腐朽菌后放入培养室内进行生物腐朽，经过生物培养不同的时间后，取出失重率低于10％的早期腐朽样本，先在样本的固体表面采集近红外光谱，之后再将木材试样磨成木粉后再采集近红外光谱；对光谱数据进行平滑、基线校正、一阶导数、二阶导数或数据降维等预处理后，通过主成分分析、软独立建模分类和偏最小二乘判别分析等方法分别建立模型，利用该模型可以快速、准确地检测到木材是否发生生物腐朽、变色或霉变，并对木材生物腐朽、变色或霉变的类型进行判断；通过偏最小二乘法建立木材生物败坏程度的评价模型，可以快速、准确地评价木材生物败坏的程度。
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公开(公告)号：CN117665110A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202410114459.8
申请日：2024-01-29
Applicant: 中国林业科学研究院木材工业研究所
Abstract: 本发明公开一种人造板及饰面人造板质量离线无损检测方法和装置，该装置包括底座；底座上设置有板材放置部，用于放置与水平面呈角度的待检测的人造板或饰面人造板；底座上活动设有平面移动装置，其上安装有摆锤支架，平面移动装置能够实现摆锤支架水平方向的移动；摆锤支架上转动设有摆锤，摆锤高度能够调节，用于摆动并敲击待检测的人造板或饰面人造板，且摆锤处设有急停装置，能够控制摆动过程中的摆锤停止；传感部用于收集并分析敲击板材的振动信号或声音信号，并将振动信号或声音信号与标准值进行比较，以此确定板材质量。基于上述检测装置的检测方法，能够驱动摆锤敲击板材，并将采集的敲击过程数据与标准值比对，降低了人工检测的误差。
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公开(公告)号：CN103278113A
公开(公告)日：2013-09-04
申请号：CN201310153801.7
申请日：2013-04-27
Applicant: 中国林业科学研究院木材工业研究所
IPC: G01B11/30
Abstract: 本发明涉及一种利用可见光-近红外光谱技术测定木材表面粗糙度的方法，其步骤是对木材样品表面进行非接触式光谱数据采集，其中光谱采集所用扫描波长范围为350～2500nm，光谱数据采集时光纤与样品表面成15～90°夹角，利用所采集的光谱数据建立木材表面粗糙度预测模型，从而快速、准确的测定木材表面粗糙度。本发明旨在解决现有技术存在的问题，提供一种非接触式测量木材表面粗糙度的新方法，为木材加工行业生产出更高质量的产品服务。
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公开(公告)号：CN201251543Y
公开(公告)日：2009-06-03
申请号：CN200820108688.5
申请日：2008-06-10
Applicant: 中国林业科学研究院木材工业研究所
IPC: G01N21/35
Abstract: 本实用新型属于用于采集近红外光谱预测木材性质的模具，采用夹持模具上设有不同规格的固定槽，屏蔽模体呈倒扣杯形，屏蔽模体顶部为屏蔽盖，屏蔽盖正中部设有探测孔，屏蔽模体侧端设有把手。本实用新型能用结构简单保证采到的光谱在样品的中心位置不变和能屏蔽掉外界的自然光，保证采集样品光谱数据的准确性和提高采谱速度。
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