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木材识别方法研究综述

来源:花匠小妙招 时间:2025-01-04 09:12

摘要:介绍了人工知识、对分检索和穿孔卡片检索等3种传统木材识别方法和数据库检索识别方法。指出基于计算机视觉的木材识别方法的优点,它将成为木材识别的一种趋势。根据识别过程将该方法按照给定木材的类型、识别的特征和分类器等3种方式进行分类,并给出了每种类型详细的分类和当前研究的进展。最后,对今后木材识别研究在语义特征提取、语义特征与纹理特征的结合、树种指纹挖掘、无切片识别和设备研制等5个方面提出了自己的看法。图1参40

Abstract:Three traditional methods and database searching method of wood recognition were introduced. Then the advantages of the method of wood recognition based on computer vision were pointed out. According to the recognition process,this method was divided into three styles:type,feature and classifier. Finally,five aspects for future research in the semantic features extraction,combination of semantic features and texture features,tree species fingerprint search,non-slicing recognition and equipment development to identify were put forward.[Ch,1 fig. 40 ref.]

[1]栾景然, 冯国红, 朱玉杰. 基于连续投影算法-遗传算法-BP神经网络的可见/近红外光谱木材识别. 浙江农林大学学报,2022, 39(3): 671-678.doi: 10.11833/j.issn.2095-0756.20210377[2]张洁, 尹德洁, 关海燕, 屈琦琦, 董丽. 景天属植物研究综述. 浙江农林大学学报,2018, 35(6): 1166-1176.doi: 10.11833/j.issn.2095-0756.2018.06.022[3]丁浩, 傅栋林, 张锐之. 基于反卷积波束形成的噪声源识别方法研究进展. 浙江农林大学学报,2018, 35(2): 376-379.doi: 10.11833/j.issn.2095-0756.2018.02.024[4]周竹, 方益明, 尹建新, 周素茵, 雒瑞森, 郑剑. 高光谱成像技术及其在木材无损检测中的研究进展. 浙江农林大学学报,2015, 32(3): 458-466.doi: 10.11833/j.issn.2095-0756.2015.03.020[5]焦祥, 郑加强, 张慧春, 苏朦朦. 林木虚拟生长建模方法及建模工具研究综述和展望. 浙江农林大学学报,2015, 32(6): 966-975.doi: 10.11833/j.issn.2095-0756.2015.06.021[6]伏建国, 刘金良, 杨晓军, 安榆林, 骆嘉言. 进口黄檀属木材DNA提取与分子鉴定方法初步研究. 浙江农林大学学报,2013, 30(4): 627-632.doi: 10.11833/j.issn.2095-0756.2013.04.025[7]伏建国, 刘金良, 杨晓军, 安榆林, 骆嘉言. 分子生物学技术应用于木材识别的研究进展. 浙江农林大学学报,2013, 30(3): 438-443.doi: 10.11833/j.issn.2095-0756.2013.03.022[8]单海斌, 刘杏娥, 杨淑敏, 孙建平, 杨喜. 计算机断层扫描技术(CT)在木材无损检测中的应用与发展. 浙江农林大学学报,2013, 30(1): 123-128.doi: 10.11833/j.issn.2095-0756.2013.01.018[9]张涛, 李永夫, 姜培坤, 周国模, 刘娟. 土地利用变化影响土壤碳库特征与土壤呼吸研究综述. 浙江农林大学学报,2013, 30(3): 428-437.doi: 10.11833/j.issn.2095-0756.2013.03.021[10]孙芳利, 鲍滨福, 陈安良, 周月英, 于红卫, 杜春贵. 有机杀菌剂在木竹材保护中的应用及发展展望. 浙江农林大学学报,2012, 29(2): 272-278.doi: 10.11833/j.issn.2095-0756.2012.02.018[11]张广群, 吴伟志, 汪杭军. 基于加速鲁棒特征的木材显微图像自动配准方法. 浙江农林大学学报,2012, 29(4): 600-605.doi: 10.11833/j.issn.2095-0756.2012.04.018[12]尹建新, 祁亨年, 冯海林, 杜晓晨. 一种基于混合纹理特征的木板材表面缺陷检测方法. 浙江农林大学学报,2011, 28(6): 937-942.doi: 10.11833/j.issn.2095-0756.2011.06.017[13]吴光前, 孙新元, 张齐生. 活性炭表面氧化改性技术及其对吸附性能的影响. 浙江农林大学学报,2011, 28(6): 955-961.doi: 10.11833/j.issn.2095-0756.2011.06.020[14]方益明, 郑红平, 冯海林. 基于傅里叶变换和独立成分分析的木材显微图像特征提取与识别. 浙江农林大学学报,2010, 27(6): 826-830.doi: 10.11833/j.issn.2095-0756.2010.06.004[15]龚直文, 亢新刚, 顾丽, 赵俊卉, 郑焰锋, 杨华. 天然林林分结构研究方法综述. 浙江农林大学学报,2009, 26(3): 434-443.[16]梁宏温, 黄恒川, 黄承标, 黄海仲, 梁欣, 蒙跃环. 不同树龄秃杉与杉木人工林木材物理力学性质的比较. 浙江农林大学学报,2008, 25(2): 137-142.[17]眭亚萍, 孙芳利, 杨中平, 王珊珊, 王丽. 木材防白蚁药剂研究概况及展望. 浙江农林大学学报,2008, 25(2): 250-254.[18]祁亨年. 植物外观特征自动获取及计算机辅助植物分类与识别. 浙江农林大学学报,2004, 21(2): 222-227.[19]祁亨年, 寿韬, 金水虎. 基于叶片特征的计算机辅助植物识别模型. 浙江农林大学学报,2003, 20(3): 281-284.[20]王雁. 我国城市绿化理念探索的回顾与发展趋势. 浙江农林大学学报,2003, 20(3): 315-320.

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