小波和神经网络在色木孔洞缺陷超声定量检测中的应用

• 作者: 杨慧敏 王立海
• 来源期刊: 北京林业大学学报
• 学科: 农学
• 关键词: 色木 孔洞缺陷 超声检测 小波分析 BP人工神经网络
• 年，卷（期）: 2007,（2）
• 页码范围: 128-132
• 页数: 5页
• 分类号: S7
• 字数: 3988字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1000-1522.2007.02.022

摘要

为了实现对木材孔洞缺陷的定量检测,在室内常温下,用RSM-SY5非金属超声波检测仪对50个孔洞缺陷的色木试件进行透射检测.通过对超声检测信号的小波变换特征分析,得到32个从低频到高频的小波包系数,提取其各频带内信号的能量变化量,构造一个32维特征向量,作为BP神经网络的输入参数,最后将这些特征输入神经网络进行训练和识别.结果表明:色木孔洞大小的总识别率达到88%;网络仿真的输出结果和目标输出做线性回归分析,得到的相关系数在0.8～0.9之间,训练结果比较理想.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王立海	东北林业大学工程技术学院	230	2904	28.0	40.0
2	杨慧敏	东北林业大学工程技术学院	24	269	8.0	16.0