申请/专利权人：中国林业科学研究院木材工业研究所

申请日：2023-12-26

公开（公告）日：2024-04-09

公开（公告）号：CN117848978A

主分类号：G01N21/27

分类号：G01N21/27;G06N3/045;G06N3/0464;G01N21/01

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.26#实质审查的生效;2024.04.09#公开

摘要：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。

主权项：1.一种木竹材表面化学添加物分布均匀性检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1、实时获取设置在木竹制品生产线上且位于木竹材添加待检测化学添加物工序之后的用于检测木竹材的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；光谱检测机构的检测区域覆盖木竹材的输送宽度，光谱检测机构包括至少一个光谱检测探头，光谱数据集包括每一个光谱检测探头采集的光谱数据；步骤S2、根据图像数据，提取出木竹材的边缘轮廓；根据每一个光谱检测探头采集光谱的位置和木竹材的边缘轮廓，将光谱采集位置位于木竹材边缘轮廓内的光谱检测探头确定为有效光谱检测探头；步骤S3、将每一个有效光谱检测探头采集的光谱数据输入预先训练的机器学习检测模型或多层卷积神经网络模型，或者将每一个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，获得每一个有效光谱检测探头对应木竹材检测区域的化学添加物含量检测值；步骤S4、根据每一个有效光谱检测探头对应木竹材检测区域的化学添加物含量检测值进行均匀性判断，并依据判断结果输出木竹材化学添加物均匀性检测结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国林业科学研究院木材工业研究所 木竹材表面化学添加物分布均匀性检测、控制方法及装置

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