Применение гиперспектральной камеры для измерения влажности древесины

Содержание влаги в древесине является важным атрибутом качества древесины, что оказывает важное влияние на обработку, использование и хранение древесины.Хотя традиционные методы измерения влажности древесины, такие как метод взвешивания и метод сопротивления, имеют определенную точность,Гиперспектральные изображения обеспечивают быструю, эффективную и эффективную визуализацию.неразрушающий и эффективный метод измерения влажности древесины.

一、Принцип испытания гиперспектральной камерой
Гиперспектральные камеры могут получать спектральную информацию о поверхности древесины, которая включает отражение или передачу древесины на разных длинах волны.Поскольку влажность древесины влияет на ее спектральные характеристики, содержание влаги может быть выведено путем анализа спектральной информации древесины. в частности, спектральные данные древесины могут быть собраны с помощью гиперспектральной технологии визуализации,и модель прогнозирования между содержанием влаги в древесине и спектральной информацией может быть установлена путем предварительной обработки, особенности извлечения и моделирования, чтобы реализовать быстрое испытание содержания влаги в древесине.

二Примеры применения
Инструмент: цветовой спектр встроенный толкатель FS-17 вблизи инфракрасного высокого спектрометра
Вспомогательное оборудование: постоянный спектральный источник света - для моделирования в помещениях
Источник света: линейный галогенный источник света

Экспериментальные материалы: в качестве экспериментальных материалов используется несколько образцов древесины с различным содержанием влаги.и эти деревянные блоки циклически сушат, чтобы получить различные состояния влажности.

Получение данных: спектральное изображение образцов древесины было осуществлено с использованием гиперспектральной системы изображения.необходимо обеспечить стабильность условий освещения, чтобы избежать влияния изменений света на спектральную информацию.В то же время, для получения более точных результатов, спектральное изображение может быть выполнено в нескольких местах образца древесины.и среднее значение принимается в качестве окончательных спектральных данных.

Обработка данных: предварительная обработка собранных спектральных данных, например, удаление шума, коррекция спектра и т.д.Затем алгоритм выбора особенностей используется для извлечения характерной длины волны, связанной с содержанием влаги в древесине, чтобы упростить модель и улучшить точность прогноза.

Создание модели: на основе извлеченной характеристической длины волны была создана модель прогнозирования между содержанием влаги в древесине и спектральной информацией.Общие методы моделирования включают регрессию гауссианского процесса (GPR)Эти модели могут быстро предсказать содержание влаги в древесине на основе спектральной информации.

Валидация модели: установленная модель валидируется с использованием независимого набора валидации для оценки ее предсказательной эффективности и точности.Общие индексы оценки включают коэффициент корреляции (R2) и среднюю квадратную ошибку корня (RMSE).

三Преимущества применения
Быстрый тест: гиперспектральная камера может получить спектральную информацию о поверхности древесины за короткое время, чтобы реализовать быстрый тест содержания влаги в древесине.

Неразрушительные испытания: по сравнению с традиционными методами испытаний, гиперспектральная технология изображения не вызывает повреждения древесины.поэтому он более подходит для тестирования ценной древесины или древесины, которая должна быть сохранена в целостности..

Высокая точность: благодаря установке точной модели прогнозирования гиперспектральные камеры могут обеспечить высокоточное тестирование содержания влаги в древесине,отвечает строгим требованиям к контролю качества в промышленности по переработке древесины.

四、Перспективы применения
С непрерывным развитием и совершенствованием гиперспектральной технологии визуализации ее перспективы применения в испытаниях влажности древесины будут расширяться.мы можем рассчитывать на появление гиперспектральных камер с более высокой точностью, более быстрая скорость и упрощенная эксплуатация для удовлетворения потребностей лесоперерабатывающей промышленности в контроле качества и интеллектуальном производстве.в сочетании с передовыми технологиями, такими как машинное обучение и глубокое обучение, точность и уровень интеллекта испытаний содержания влаги в древесине могут быть дополнительно улучшены.

Подводя итог, гиперспектральные камеры имеют значительные преимущества в тестировании содержания влаги в древесине, обеспечивая эффективный, точный и неразрушающий метод инспекции для деревообрабатывающей промышленности.