基于CNN的木材内部CT图像缺陷辨识

编号 zgly0001649450

文献类型 期刊论文

文献题名 基于CNN的木材内部CT图像缺陷辨识

作者 陈龙现  葛浙东  罗瑞  刘传泽  刘晓平  周玉成 

作者单位 山东建筑大学信息与电气工程学院 

母体文献 林业科学 

年卷期 2018年11期

年份 2018 

分类号 TP391.41  TP183 

关键词 木材  无损检测  卷积神经网络  图像辨识 

文摘内容 【目的】为获取木材内部构造形态,提高木材内部缺陷识别率,依据获得的计算机断层扫描图像,提出一种基于卷积神经网络(CNN)的木材内部缺陷辨识方法,以实现木材的高效化自动分类。【方法】首先,利用课题组自行开发的计算机断层扫描系统,采集样本木材内部CT图像800幅;然后,对样本图像进行处理,随机选取700幅原始样本图像,从中截取出单个缺陷区域和正常木材断层区域样本图像20 000幅,并利用图像增强等算法将数据集扩充到70 000幅,标准化图像大小为28×28像素,分为正常、裂纹、虫眼和节子图像共4类,取60 000幅图像作为训练集,10 000幅图像作为测试集,剩余的100幅原始样本图像用于试验验证。【结果】通过60 000幅图像来训练网络模型,对测试集10 000幅图像进行分类,分类正确率达99.3%;利用训练得到的网络模型对100幅原始样本图像进行验证,平均分类正确率为95.87%。【结论】基于卷积神经网络的木材内部CT图像缺陷辨识算法,克服了传统识别方法图像预处理繁琐、训练方法复杂、训练参数过多、耗时过多等问题,具有精度高、复杂度小、鲁棒性较好等优点,且辨识正确率和辨识时间都比现行常规算法精准并用时短,是一种无损、高效、准确的辨识分类方法。