下载文档原格式
木质文物三维断层扫描图像处理赵桂玲;刘丹;刘祎;贺喜;毛磊;邓宗极【摘要】探索一种对木质文物无损检测与鉴定的有效方法.采用philips64排CT,对木质工艺品标本-透雕漏窗模型进行三维断层扫描.为了获取高清晰度的三维数据模型,对CT扫描后的原始图像进行预处理,预处理完成后分别进行面绘制和体会制.结果表明,通过三维重建,可以进行木质工艺品内部目标位置的切割.证明本技术可以有效用于木质文物的鉴定与保护.这一技术将会对木质文物鉴定和保护提供重要的数据和模型支持.【期刊名称】《西北林学院学报》【年(卷),期】2018(033)004【总页数】4页(P226-229)【关键词】透雕文物;CT扫描;分割;三维重建;保护【作者】赵桂玲;刘丹;刘祎;贺喜;毛磊;邓宗极【作者单位】东北农业大学艺术学院,黑龙江哈尔滨150040;东北林业大学材料科学与工程学院,黑龙江哈尔滨150040;东北农业大学艺术学院,黑龙江哈尔滨150040;南京林业大学家居与工业设计学院,江苏南京210037;东北农业大学艺术学院,黑龙江哈尔滨150040;黑龙江省木材科学研究所,黑龙江哈尔滨150040;东北林业大学材料科学与工程学院,黑龙江哈尔滨150040【正文语种】中文【中图分类】S781.1目前国内外用于无损检测的技术主要有Ross、王立海、岳小泉、梁善庆等利用应力波研究木材缺陷,研发了IntelliPost 模型系统。
该系统由2个模型组:学习模型。
先由工作人员操作仪器识别原木缺陷,然后系统建立缺陷识别图像规则；操作模型，根据第一阶段建立的识别规则,自动识别原木缺陷，但是这种方法无法识别原木内部的细纹[1-6]。
李敏华[7]等采用手持式数码显微镜对木质工艺品外观拍摄微观与宏观构造图进行的比较分析。
但是这种方法无法进行木质工艺品内部的可视化分析。
朱晓东[8]等采用虚拟仪器来测定木材动弹性模量；虚拟仪器技术在木质复合材料无损检测方面具有结果准确、操作简单和成本低等优点。
木材无损检测的现状与发展趋势姜忠华，申世杰※，翟志文，许小芳（北京林业大学材料科学与技术学院，北京100083）摘要：概述了无损检测的定义以及木材无损检测的特殊性，重点介绍了多种木材无损检测方法的基本原理、特点及国内外研究现状，并从设备便捷化、成像技术、人工神经网络、联合检测等四个方面阐述了木材无损检测技术的发展趋势。
关键词：无损检测；成像技术；人工神经网络；联合检测中图分类号：TP391.4文献标识码：A文章编号：1001-4462（2010）02-0004-04The Present Situation and Development Trend of Non-destructiveTesting of WoodJIANG Zhong-hua,SHEN Shi-jie ※,ZHAI Zhi-wen,XU Xiao-fang（College of Material Science and Technology,Beijing Forestry University,Beijing 100083,China ）Abstract ：The definition of non-destructive testing and the special nature of non-destructive testing of wood are outlined.Great importance is attached to the basic principles ，characteristics and research situation at home and abroad of various non-destructive testing methods of wood,and the development trend of non-destructive testing technology of wood is stated in terms of device convenience,imaging techniques ，artificial neural networks and joint inspection ．Key words ：non-destructive testing ；imaging techniques ；artificial neural networks ；joint inspection1无损检测概述无损检测是以不损害被检验对象的使用性能为前提，应用多种物理原理和化学现象，对材料进行有效的检测，借以评价它们的完整性、连续性、安全可靠性及某些物理性能。
基于CNN的木材内部CT图像缺陷辨识陈龙现;葛浙东;罗瑞;刘传泽;刘晓平;周玉成【摘要】[目的]为获取木材内部构造形态,提高木材内部缺陷识别率,依据获得的计算机断层扫描图像,提出一种基于卷积神经网络(CNN)的木材内部缺陷辨识方法,以实现木材的高效化自动分类.[方法]首先,利用课题组自行开发的计算机断层扫描系统,采集样本木材内部CT图像800幅;然后,对样本图像进行处理,随机选取700幅原始样本图像,从中截取出单个缺陷区域和正常木材断层区域样本图像20 000幅,并利用图像增强等算法将数据集扩充到70 000幅,标准化图像大小为28×28像素,分为正常、裂纹、虫眼和节子图像共4类,取60 000幅图像作为训练集,10 000幅图像作为测试集,剩余的100幅原始样本图像用于试验验证.[结果]通过60 000幅图像来训练网络模型,对测试集10 000幅图像进行分类,分类正确率达99.3％;利用训练得到的网络模型对100幅原始样本图像进行验证,平均分类正确率为95.87％.[结论]基于卷积神经网络的木材内部CT图像缺陷辨识算法,克服了传统识别方法图像预处理繁琐、训练方法复杂、训练参数过多、耗时过多等问题,具有精度高、复杂度小、鲁棒性较好等优点,且辨识正确率和辨识时间都比现行常规算法精准并用时短,是一种无损、高效、准确的辨识分类方法.【期刊名称】《林业科学》【年(卷),期】2018(054)011【总页数】7页(P127-133)【关键词】木材;无损检测;卷积神经网络;图像辨识【作者】陈龙现;葛浙东;罗瑞;刘传泽;刘晓平;周玉成【作者单位】山东建筑大学信息与电气工程学院济南250101;山东建筑大学信息与电气工程学院济南250101;山东建筑大学信息与电气工程学院济南250101;山东建筑大学信息与电气工程学院济南250101;山东建筑大学信息与电气工程学院济南250101;山东建筑大学信息与电气工程学院济南250101【正文语种】中文【中图分类】S781.1;TP391.4近年来，随着经济社会建设速度不断加快，对木材的需求量日益增加，同时也对木材加工质量提出了更高要求。
xct 发展史摘要：一、引言二、XCT 的定义与特点三、XCT 的发展历程1.初始阶段（2000 年-2005 年）2.技术研究和应用探索阶段（2005 年-2010 年）3.快速发展阶段（2010 年- 至今）四、XCT 在各领域的应用1.医学领域2.材料科学领域3.生物科学领域4.其他领域五、XCT 的发展前景与挑战1.发展前景2.技术挑战正文：一、引言XCT（X-ray Computed Tomography，X 射线计算机断层扫描）技术作为一种非破坏性检测技术，已经在众多领域取得了广泛应用。
本文将概述XCT 的发展史，并展望其发展前景与挑战。
二、XCT 的定义与特点XCT 是一种利用X 射线对物体进行分层扫描，并通过计算机处理得到物体内部结构图像的技术。
它具有无损检测、高分辨率、高对比度等特点，适用于多种物体形态和材料的检测。
三、XCT 的发展历程1.初始阶段（2000 年-2005 年）这一阶段，XCT 技术主要依赖于传统的X 射线源和探测器，成像速度慢，分辨率和剂量较低。
然而，随着计算机技术的快速发展，XCT 技术开始受到广泛关注。
2.技术研究和应用探索阶段（2005 年-2010 年）在这个阶段，研究者们开始探索更先进的XCT 技术，如微焦点X 射线源、环形探测器等，以提高成像分辨率和剂量。
此外，一些实际应用也开始涌现，如医学成像、材料检测等。
3.快速发展阶段（2010 年- 至今）近年来，XCT 技术得到了飞速发展。
例如，基于锥形束重建算法的高分辨率成像、微米级分辨率的同步辐射XCT 等技术的出现，进一步拓宽了XCT 的应用领域。
四、XCT 在各领域的应用1.医学领域XCT 技术在医学领域的应用最为广泛，包括肺癌诊断、骨折检测、肿瘤定位等。
高分辨率的XCT 成像技术可以帮助医生更准确地诊断疾病，提高治疗效果。
2.材料科学领域在材料科学领域，XCT 技术可以用于检测材料的内部结构、缺陷、裂纹等，从而评估材料的性能。
无损检测在木材检验中的应用摘要：经过多年发展无损检测技术已经获得了很大的成就，广泛应用于测定木材水分、测定木材温湿度、干燥控制、木材分等、强度与弹性模量及检测木材缺陷等，掌握其操作方式，了解其进行木材保护中的用途及特点，对我国木材保护技术水平切实提高。
关键字：木材保护，无损检测技术，应用Abstract: through years of development nondestructive testing technology have made great achievements, widely used in the determination of moisture, measuring temperature and humidity control, dry wood, wood classification, strength and elastic modulus and testing such as lumber, grasp their operating mode, understand the protection of the wood use and features of our country, to protect and improve the technical level of the wood.Key word: wood protection, nondestructive testing technology, application中图分类号：O434.19 文献标识码：A 文章编号：木材属天然生长的植物材料，在我们的生活中是及其宝贵的资源，虽然它属于可再生资源，但由于生长周期太长，所以要对其进行重点保护。
木材有很多特点，变异性、各向异性及形状不规则性，所以检测木材及其制品是一个急需解决的问题。
经过40 多年发展的无损检测技术，它的作用非常明显，广泛的应用于木材检验的很多方面，值得积极推广与借鉴。
基于计算机视觉的木材实时检测系统设计近年来，由于人口的不断增长和经济的不断发展，木材作为建筑、家具、造船和纸浆等工业的必需品，市场需求量不断增大。
然而，伴随着市场需求的增长，木材的防伪问题也日益引起重视。
为了避免木材市场上出现伪劣产品，基于计算机视觉的木材实时检测系统应运而生。
一、必要性及现状目前，市面上已经存在各种木材检测设备，如木材超声波检测仪，但这些设备都有着明显的局限性。
超声波检测仪仅能检测木材内部的缺陷，不能检测木材的表面缺陷，这对于防止伪劣产品的生产并不能有效解决。
因此，基于计算机视觉技术的实时检测系统显得尤为必要。
基于计算机视觉的实时检测系统可实现对木材的精确检测，该系统可以对木材的表面缺陷进行完整的检测，如裂隙、翘曲、松动等，并能够对木材的品种进行快速分类。
由此可见，这种实时检测系统具有检测精度高、检测速度快、实用性强等优点，是未来木材行业发展的必要趋势。
二、设计方案1. 硬件设备（1）相机：采用高清晰度一体化相机，可以高清晰地拍摄各种木材的表面缺陷，精准度高、速度快、操作简化。
（2）光源：采用高亮度的LED灯带，在保证良好照明的同时，是否满足色彩还原度的要求，达到更加真实的拍摄效果。
（3）计算机: 配置高性能计算机，提高实时处理速度和效率。
同时，可以使用更高级别的处理器来配合相机，以提高图像处理的速度和效率。
2. 软件算法（1）图像处理：采用深度神经网络对木材进行分类和检测。
并且针对木材的特性，进行算法优化，同时增加自适应机器学习的运用。
（2）数据库设计：利用云计算技术将数以万计的木材图像进行分类和整理，并建立完善的数据库。
以便于算法对木材的品种、重量、尺寸等特性的快速拍摄和比对。
三、主要应用1. 木材加工产业：实现对木材的自动化检测，避免人工操作的繁琐，提高木材加工的效率和质量；2. 工厂场所：通过实时监控木材的质量，发现问题，及时处理，避免因木材质量不佳导致的安全事故；3. 木材仓库：对于入库的木材进行分类和检测，使木材的存储量和运输量得到提高，尤其是在大规模木材储存条件下，可实现对木材储存质量的实时监控和管理。
计算机断层扫描技术（CT）在木材无损检测中的应用与发展摘要：介绍了计算机断层扫描技术（CT）技术在木材无损检测领域中的发展情况和独特优势，从方法应用、结果判定、测试范围等方面详细阐述了国内外木材计算机层析成像检测的研究现状，着重指出它在木材宏观构造识别、早晚材密度判定、木材内部缺陷预侧、裂纹扩展过程的超高速扫描以及微观构造分辨等方面取得的技术成果。
最后强调结合木竹材材性特征开发相应的CT无损检测技术，为木竹基础科学研究以及高效利用提供技术支持。
关键词：木材学；计算机断层扫描；无损检测；木材性质Applications and development of CT in the wood non-destructive testingAbstract：The paper reviewed the development and unique advantages of CT technology in the field of nondestructive testing of wood, elaborating on the status of timber CT inspection from method application, characteristics determination felt range. It highlighted the achievements of CT technology in the recognition of timber macro-structure, determining density of the early wood and late wood, predication of wood internal defects, ultra-high-speed scanning of crack propagation process and identification of microstructure. Finally, put stress on developing the corresponding CT technology with combined with the characteristics of wood and bamboo, that provide technical support for wood and bamboo basic scientific research and utilization.Key words：Wood science;Computed tomography (CT);Nondestructive testing;Wood properties中国现有森林而积1.95亿hm2，居世界前列，但人均森林面积不足世界人均占有量的1/4[1]。
随着近年来中国经济的快速发展和人民生活水平的提高，对木材的刚性需求不断增加，木材供需矛盾加剧[2]。
如何充分利用好森林资源，提高生物质材料利用率，成为摆在中国林业科技人员而前一个亟须解决的重要课题之一。
而无损检测因其实施方便、手段多样、结果可靠等优点于20世纪50年代被逐渐引入木材领域，成为提高生物质材料利用率的重要技术手段。
如可在制材前采用无损检测技术来对原木缺陷进行准确定位，然后按最优原则割锯原木，可在降低生产成本的同时增加出材率和提高生产效率。
木材无损检测技术是20世纪50年代开始发展起来的一门新兴的、综合性的木材非破坏性检测技术[2]。
目前，常用的木材无损检测方法有目测法、射线法、超声波法、核磁共振法、微波法和机械应力法等[3]射线法中的计算机层析成像（computed tomography, CT）检测由于其具有穿透力强、分辨率高、检测速度快、检测结果直观而且无需破坏被检测物等特点.在木材无损检测领域显示出其独特的优越性.成为延续至今的一个研究热点[4-6]。
可以说，CT是当今影像技术中不可缺少的重要手段。
1计算机断层扫描技术在木材领域的应用计算机断层扫描也叫计算机层析照相技术，简称为CT，是计算机与X射线技术相结合的产物[7]。
在20世纪60年代美国物理学家Cormack [8]将奥地利数学家Radon的原理应用到医学领域，为医用CT扫描仪的发明奠定了基础[9]。
1959年杰伊恩（Jayne）首先提出木材无损测量的假说。
随着CT技术的进步，20世纪80年代CT技术开始逐渐应用于木材无损检测领域。
经过30多年的发展，其在木材工业领域已取得了令人瞩目的成果并展现出美好的应用前景[10, 11]。
目前，CT技术在木材无损检测领域的应用主要集中在以下5个方面。
1.1木材宏观构造木材宏观构造特征包括边材和心材、生长轮或年轮、早晚材、木射线、树脂道、管孔及轴向薄壁细胞等。
对木材的宏观构造特征进行无损检测既是树木生物学研究的重要内容，同时也是实现木材高效利用的要求[12]。
目前利用CT技术来检测木材宏观构造主要集中在髓心、心边材和生长轮这3个部分。
1.1.1髓心的CT检测髓心位于树木心材的中心，其位置关系到年轮宽度的计算，而年轮宽度是评价木材性质如密度及力学强度的重要参考因子之一。
所以自动检测原木的髓心位置对研究原木构造特征、原木合理下锯以及研究树木生长等方面均有重要的意义[13]。
目前，已有的CT图像髓心自动识别研究中，多数采用了霍夫变换（HT）。
Bhandarkar等[14]利用HT进行圆周检测，研究了3种阔叶材美国红橡树Quercusrubru，黑胡桃木Juglunsregia和黑槭Acersacchurum的髓心位置，提出一种基于CT图像的髓心检测算法。
法国农科院南锡研究中心的Longuetaud等[14]通过霍夫变换（HT）和插值增强，实现了基于医学CT扫描的挪威云杉Piceaabies髓心位置完全自动检测。
加拿大林产品创新研究院的Alkan[15]也开展过采用工业CT技术检测亚高山冷杉Abieslasiocarpa原木髓心的研究，实现了自动检测并重建了原木髓心的三维图像。
1.1.2 心边材的CT检测大多数树木的树干包括边材和心材两部分。
对于心边材的区分不论是在树木生长研究领域还是木材加工领域都是十分重要的内容。
特别是在木材加工领域，由于心边材之间在物理性质以及技术加工特征存在差异，影响到木材的加工和利用[16]。
研究表明：欧洲赤松Pinussylvestris作为用材林时其坚固耐用的心材更为人们青睐；而作为纸浆材，人们则更倾向于利用含次生物质较少的边材。
心边材区分和定位方面，Grundber[17, 18]通过对CT图像进行低通滤波、阀值处理和梯度滤波处理，再由原木髓心到心材边界沿半径方向隔1°检测画图，自动识别出欧洲赤松Pinussylvestris原木心边材，但该算法不适于带有节子的原木研究。
Espinoza[4]和Rojas等[19]通过分类运算（最小距离算法和极大似然法）来处理糖槭Acer saccharum CT图像，以从心材、节子和开裂等缺陷中识别边材。
Wei等[20]利用最大似然法实现了对糖枫的节子及树皮、心边材的CT自动识别。
1.1.3 生长轮的CT检测年轮（annual ring），亦称生长层或生长轮。
目前，年轮的检测方法主要分为两大类，即有损测量法和无损测量法。
有损测量（即最常用的树木砍伐后数年轮的方法）会对树木造成不可恢复的损害。
无损测量法是对树木生长不造成损害或损害很小的方法，目前应用较多的是生长锥法，此法虽不致树木死亡，但仍对树木生长有一定的影响，然而利用便携式CT设备可以弥补以上不足。
在一个生长轮出现早材和晚材是生长轮能形成明显界限构造的一项基础。
已有研究表明，木材密度与其CT值之间存在显著的线性正相关，而早材和晚材的密度又有很大差异，所以，通过对树木进行CT扫描确定早晚材的分布，就能在不影响其正常生长的前提下快速检测生长轮。
1.2木材缺陷检测研究表明：质量损失率在5%-10%时，力学性质也比较明显的下降[21]。
若能对缺陷准确定位并按最优原则割锯原木，可提高板材的经济效益达8%-9%，对于个别板材甚至可达30%[22]。
20世纪80年代，Funt等[23]利用二维图像解释技术区分无节材、节子、腐朽及虫眼。
瑞典吕勒奥理工大学木材科学与技术研究所的Hagman等[24]分别把欧洲赤松CT图像中的节子分离出来，并对节子进行有效分类，准确率达到85%-97%[25]。
这种快速无损检测技术在识别较大节子时准确率较高，但对检测小节和探测死节边界效果较差。
1.3木材密度检测密度是木材重要的物理指标之一，几乎所有木材力学性能均与之相关。
已有研究表明[26]，木材密度与其CT值之间存在显著的线性正相关。
瑞典学者Lindgren[27, 28]在利用CT技术检测木材密度方面作了系统的研究，随后法国、日本等国学者也开展过CT值与木材密度关系的研究工作。
国内学者戚大伟、韩书霞等[29, 30]在分析处理木材CT图像以及测定木材密度方面开展了一些研究，得出了相似的结论，即CT值与木材密度有很好的线性关系。
利用这一线性关系，根据早晚材不同的CT值，可研究木材早晚材密度的变异规律和年轮特征等。
1.4木材断裂检测木材在生长过程中容易产生节、疤、开裂等易造成应力集中的不连续的性质，因此在加工过程中，容易在其内部形成裂缝。
如果在加工前用CT对木材进行检测，就能快速准确的发现这些裂纹，这对于改进木材加工工艺，提高木材及其制品的安全性和使用寿命都有重要的意义。
另一方面，研究木材在外力作用下的断裂过程是认识木材破坏机制的一个重要方面。
费本华等[31]利用CT技术研究了意杨Populusx canadensis'I-214'，落叶松Larixgmelinii和湿地松Pinuselliottii的断口形态特征。
1.5高分辨率计算机CT成像图像在木材微观构造方面的应用随着近年来科技的快速发展，高分辨率CT开始进入人们的视野。
按照其分辨率大小可分为三维微米立体成像X射线显微镜（简称Micro CT）和三维纳米成像X射线显微镜（简称Nano CT）。
Micro CT最高空间分辨率可达到1μm；而一些Nano CT分辨力可达30 nm 左右。
将高分辨率CT应用于木材科学研究，对于竹材等这类薄壁材料及木材小节和死节边界的检测，以及观察木材细胞结构和竹材维管束特征，建立三维模型都具有重大的意义。
Zhu等[32]用随机性纹理模型检测原木，这是首次利用空间自回归模型分析木材CT图像的纹理。
Sepulveda等[33]也发表过通过利用简易CT来研究木材纹理的报道。
2计算机CT成像检测技术的不足与展望随着现阶段对CT在木材工业中应用研究的不断深入，如何克服CT技术的不足及其未来发展方向也是国内外学者研究的重点。
