小波和神经网络在色木孔洞缺陷超声定量检测中的应用

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.

关键词：色木、孔洞缺陷、超声检测、小波分析、BP人工神经网络

所属期刊栏目：29

分类号：S7(林业)

资助基金：高等学校博士学科点专项科研项目20040225008;引进国际先进农业科技计划948计划2002-391

在线出版日期：2007-04-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：128-132