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林业工程学报 2023年第4期8卷 66-71页

作者：胡尧琼李万兆张晔梅长彤南京林业大学材料科学与工程学院南京210037

定向刨花板(OSB)是一种应用广泛的木质结构材,其基本组成单元是窄长薄片刨花,刨花定向铺装角度是影响OSB力学性能的重要因素。以刨花长度、宽度和跌落高度为影响因子,统计分析以上因子对刨花定向角度的影响,拟合出优化试验参数对应刨花... 详细信息

定向刨花板(OSB)是一种应用广泛的木质结构材,其基本组成单元是窄长薄片刨花,刨花定向铺装角度是影响OSB力学性能的重要因素。以刨花长度、宽度和跌落高度为影响因子,统计分析以上因子对刨花定向角度的影响,拟合出优化试验参数对应刨花定向效果的正态分布曲线。刨花跌落高度对定向角度影响显著,其次为刨花长度和宽度。分析刨花长宽比与定向角度绝对值的关系,重点关注定向角度绝对值小于10°,15°和30°的刨花占比。当刨花长宽比小于8时,长宽比与刨花定向效果呈线性正相关,长宽比接近8时,刨花定向效果最佳。刨花长度×刨花宽度×跌落高度的优化参数分别为150 mm×20 mm×80 mm、150 mm×15 mm×80 mm、150 mm×10 mm×80 mm和120 mm×20 mm×80 mm,结合正态分布拟合曲线得出90%概率条件下,4组试验所得刨花定向角度的置信区间均小于30°,而150 mm×20 mm×80 mm试验参数条件下刨花定向效果最佳。本研究系统分析了使用定向导板控制窄长薄片刨花的定向效果,优化了刨花形态和跌落高度的参数,刨花定向角度的量化分析预测可以为OSB力学性能的预测提供基础科学依据。

关键词：定向刨花板刨花形态跌落高度定向角度统计分析

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基于语义分割的定向刨花板表面图像识别提取研究

基于语义分割的定向刨花板表面图像识别提取研究

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作者：吴彤彤南京林业大学

学位级别：硕士

定向刨花板(OSB)作为一种新型结构的环保板材,由于其强度高、稳定性好,已经成为建筑、家具和装饰板材的重要选择之一。刨花形态及其在板坯中的定向角度对OSB的静曲强度、弹性模量等物理力学性能均有较大的影响,因此在OSB的生产过程中,... 详细信息

定向刨花板(OSB)作为一种新型结构的环保板材,由于其强度高、稳定性好,已经成为建筑、家具和装饰板材的重要选择之一。刨花形态及其在板坯中的定向角度对OSB的静曲强度、弹性模量等物理力学性能均有较大的影响,因此在OSB的生产过程中,刨花的定向铺装及检测是其中一个重要的环节。传统依靠人工或激光测量定向铺装角的方法效率低,无法适应自动化生产线上快速检测的需求。随着计算机视觉和AI芯片技术的发展,采用基于边缘硬件设备的图像分割技术为实现定向铺装角的快速检测提供了更好的解决方案。相比于传统图像分割技术,近年来基于深度学习的语义分割算法在分割的精度方面取得了巨大的提升。这些算法利用深层神经网络学习图像的特征表示,使得模型能够更好地理解图像中的语义信息。针对刨花片之间颜色区分度低,边界不明显等问题,本课题提出了一种改进的Deep Labv3+语义分割模型,同时设计并实现了基于Jetson Xavier NX的定向刨花板表面图像分割识别系统,经验证该系统平均每张图像推理速度为0.62s,能够满足生产线上快速检测的需求。本文的主要工作内容如下:(1)提出了一套完整的数据集生成与增强方案。使用3024×4032的摄像头对压制成型的定向刨花板表面图像进行采集,经预处理后,利用Labelme工具标注图像并对标签格式进行批量转换,生成数据集,同时采用多种数据增强方式对其进行扩充。最后使用Python对训练集和验证集进行随机划分,其中训练集图像数量为13192,验证集图像数量为2328。(2)采用传统图像分割算法和深度学习语义分割算法在定向刨花板表面图像上进行了大量对比实验。使用Canny边缘检测算法、标记分水岭算法和K-means聚类分割算法三种传统图像分割算法和FCN、PSPNet、Deep Labv3、Deep Labv3+四种深度学习语义分割模型分别对定向刨花板表面图像进行测试。实验结果表明,Deep Labv3+网络模型对定向刨花板表面图像分割识别的效果最好。(3)针对Deep Labv3+在分割小尺寸刨花及刨花边界细节处的不足,本文对Deep Labv3+模型的编码器和解码器结构进行了改进。首先编码器部分为了提高模型的预测性能,将主干网络Xception65替换为Res Net50,解码器部分引入双重注意力机制增强模型对边缘特征的提取能力。为适应不同形态的刨花,引入可变形卷积,以提高分割准确率。利用加权的交叉熵损失函数和Lovasz Softmax损失函数混合训练来处理类别不均衡,从而提高模型平均交并比。该改进模型在小型公共数据集mini＿city上的测试结果表明,其分割准确率提升了6.1%。(4)为适应定向铺装生产线上快速检测的需求,本文采用Paddle Seg工具将改进的Deep Labv3+模型移植、部署到Jetson Xavier NX上。同时为方便用户进行交互,使用Qt设计了一套定向刨花板表面分割识别系统。本文基于定向刨花板表面图像的分割识别提出了改进的Deep Labv3+模型,并搭建嵌入式系统对该模型进行部署。经测试,本系统能够快速准确地对刨花图像进行分割、识别,并对不同类别的定向角占比进行统计。

关键词：定向刨花板刨花形态定向角度语义分割 Deep Labv3+

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MEMS矢量传感器用于管道地面标记的一种新方案研究

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传感器与微系统 2013年第11期32卷 14-17页

作者：刘宏刘梦然张国军简泽明宋小鹏张文栋中北大学仪器科学与动态测试教育部重点实验室山西太原030051 中北大学电子测试技术重点实验室山西太原030051

基于声检测原理的地面标记已成为当今管道技术的发展趋势,针对目前管道地面标记难和精度低的问题,提出了一种高灵敏度、具有良好的低频性能和较低功耗的MEMS矢量传感器。针对该矢量传感器在地面标记时存在的左右弦模糊的问题,提出了一... 详细信息

基于声检测原理的地面标记已成为当今管道技术的发展趋势,针对目前管道地面标记难和精度低的问题,提出了一种高灵敏度、具有良好的低频性能和较低功耗的MEMS矢量传感器。针对该矢量传感器在地面标记时存在的左右弦模糊的问题,提出了一种新的研究方案,通过理论分析和实验验证得出该方案的正确性。通过实验得出:定向角度平均误差在5°以内,满足工程需要。

关键词：管道地面标记 MEMS矢量传感器左右弦模糊定向角度

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