位置:成果数据库 > 期刊 > 期刊详情页
基于图像处理的木片与树皮的新识别参数研究
  • ISSN号:1001-7461
  • 期刊名称:《西北林学院学报》
  • 时间:0
  • 分类:S781[农业科学—木材科学与技术;农业科学—林学]
  • 作者机构:[1]内蒙古自治区林业厅,内蒙古呼和浩特010020, [2]内蒙古农业大学职业技术学院,内蒙古包头014019, [3]呼和浩特市质量技术监督局赛罕区分局,内蒙古呼和浩特010020, [4]内蒙古农业大学,内蒙古呼和浩特010018
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(31460168).
中文摘要:

利用数字图像处理技术对樟子松、柳木和榆木的木片和树皮图像进行分类识别,首先提取木片和树皮图像的均方差比等6个识别参数,分析其最大值和最小值,然后用支持向量机和BP神经网络对这6个识别参数进行识别研究。结果表明,新识别参数——均方差比,无论用支持向量机,还是BP神经网络,其识别率都较高,因此,均方差比可作为木片与树皮识别的新识别参数。为造纸生产中,将树皮和木片分离,提高纸张质量提供依据。

英文摘要:

Wood chips and bark from three tree species (pine, willow and elm) were identified based on digital image processing technology. Six characteristic parameters of wood and bark were extracted to get the recognition rate based on their maximum and minimum values. Support vector ratio and BP neural network were adopted to carry out the identification experiment. Higher ratio of recognition was achieved when the mean variance ratio was used whatever in support vector and BP neural network, indicating that the mean variance ratio could be used as a new identification parameter on wood and bark in paper industry.

同期刊论文项目
同项目期刊论文
期刊信息
  • 《西北林学院学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中华人民共和国教育部
  • 主办单位:西北农林科技大学
  • 主编:刘建军
  • 地址:陕西杨陵邰城路3号
  • 邮编:712100
  • 邮箱:xlxb@vip.163.com
  • 电话:029-87082059
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-7461
  • 国内统一刊号:ISSN:61-1202/S
  • 邮发代号:52-99
  • 获奖情况:
  • 2009 全国高校科技期刊优秀编辑质量奖,2008 第二届中国高校特色科技期刊,2006 中国农学会 中国期刊协会期刊分会 金犁奖...,2002 中国农学会全国优秀农业期刊一等奖,1999 教育部 全国优秀高校自然科学学报及教育部...,陕西省优秀科技期刊一等奖,陕西高校优秀学报一等奖
  • 国内外数据库收录:
  • 日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:24548