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El contenido de humedad de la madera es un atributo importante de la calidad de la madera, que tiene un impacto importante en el procesamiento, uso y almacenamiento de la madera.Aunque los métodos tradicionales de medición del contenido de humedad de la madera, tales como el método de pesaje y el método de resistencia, tienen cierta precisiónLa imagen hiperespectral proporciona una imagen rápida, rápida y de calidad para la medición de la calidad de la madera.método no destructivo y eficiente para medir el contenido de humedad de la madera.
一、Principio del ensayo con cámara hiperespectral
Las cámaras hiperespectrales pueden obtener información espectral de la superficie de la madera, que incluye la reflectividad o transmisión de la madera a diferentes longitudes de onda.Dado que el contenido de humedad de la madera afectará sus características espectrales, el contenido de humedad puede deducirse mediante el análisis de la información espectral de la madera.y el modelo de predicción entre el contenido de humedad de la madera y la información espectral puede establecerse mediante preprocesamiento, la extracción y el modelado, para realizar el ensayo rápido del contenido de humedad de la madera.
二、 Ejemplos de aplicaciones
Instrumento: espectro de colores con barrido de presión incorporado FS-17 cerca del espectrómetro infrarrojo alto
Equipo auxiliar: Fuente de luz espectral constante - para el modelado en interiores
Fuente de luz: fuente de luz halógena lineal
Materiales experimentales: se utilizan como materiales experimentales varias muestras de madera con un contenido de humedad diferente,y estos bloques de madera se secan cíclicamente para obtener diferentes estados de contenido de humedad.
Adquisición de datos: la obtención de imágenes espectral de muestras de madera se realizó mediante un sistema de imagen hiperespectral.Es necesario garantizar que las condiciones de iluminación sean estables para evitar el impacto de los cambios de luz en la información espectral.Al mismo tiempo, con el fin de obtener resultados más precisos, la adquisición de imágenes espectrales se puede llevar a cabo en múltiples lugares de la muestra de madera,y el valor medio se toma como los datos espectrales finales.
Procesamiento de datos: Preprocesamiento de los datos espectrales recogidos, como la eliminación del ruido, la corrección del espectro, etc.Luego se utiliza un algoritmo de selección de características para extraer la longitud de onda característica relacionada con el contenido de humedad de la madera para simplificar el modelo y mejorar la precisión de la predicción.
Construcción de modelos: Basándose en la longitud de onda característica extraída, se estableció el modelo de predicción entre el contenido de humedad de la madera y la información espectral.Los métodos de modelado comunes incluyen la regresión del proceso de Gauss (GPR)Estos modelos pueden predecir rápidamente el contenido de humedad de la madera en función de su información espectral.
Validación del modelo: el modelo establecido se valida utilizando un conjunto de validación independiente para evaluar su rendimiento y precisión predictivos.Los índices de evaluación comunes incluyen el coeficiente de correlación (R2) y el error cuadrado de la raíz media (RMSE).
三、Ventajas de la aplicación
Prueba rápida: La cámara hiperespectral puede obtener la información espectral de la superficie de la madera en poco tiempo, para realizar la prueba rápida del contenido de humedad de la madera.
Pruebas no destructivas: en comparación con los métodos de ensayo tradicionales, la tecnología de imagen hiperespectral no daña la madera.por lo que es más adecuado para probar madera valiosa o madera que necesita ser mantenida en integridad.
Alta precisión: mediante el establecimiento de un modelo de predicción preciso, las cámaras hiperspectrales pueden lograr pruebas de alta precisión del contenido de humedad de la madera,que cumplen los estrictos requisitos de control de calidad de la industria del procesamiento de la madera.
四、Prospectivas de aplicación
Con el continuo desarrollo y mejora de la tecnología de imagen hiperespectral, sus perspectivas de aplicación en el ensayo del contenido de humedad de la madera serán más amplias.Podemos esperar el surgimiento de cámaras hiperespectrales con mayor precisión, una mayor rapidez y una operación más sencilla para satisfacer las necesidades de control de calidad y producción inteligente de la industria de la transformación de la madera.combinado con tecnologías avanzadas como el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo, la precisión y el nivel de inteligencia de los ensayos del contenido de humedad de la madera pueden mejorarse aún más.
En resumen, las cámaras hiperspectrales presentan ventajas significativas en el ensayo del contenido de humedad de la madera, proporcionando un método de inspección eficiente, preciso y no destructivo para la industria de procesamiento de madera.
