[发明专利]一种木材孔洞缺陷超声检测特征提取方法

说明书

【技术领域】

本发明涉及超声检测的技术领域，特别是木材孔洞缺陷的超声检测特征提 取的技术领域。

【背景技术】

在当今木材资源严重短缺形势下，合理有效地利用有限的森林资源，提高 木材的加工利用率显得尤为重要。木材无损检测是在不破坏木材材质的情况下， 准确检测出木材缺陷(缺陷大小、位置、种类)，通过及时地对木材的缺陷进行 相应的处理，提高木材的利用率。木材无损检测技术是一门新兴的、综合性的 技术，涉及到信号处理、模式识别等多门学科。

特征提取是当前木材缺陷识别中的瓶颈问题，它直接关系到缺陷识别的准 确性。进行信号处理有力工具之一是小波变换，它从傅里叶变化中发展而来， 具有良好的时频局部化特性，多尺度与局部化分析是小波变化的精华所在。小 波变换小波理论解决了用傅里叶变换无法同时描述和定位信号在时间和频率上 的突变部分，这就使得傅里叶分析的应用受到了限制。利用小波分析研究信号， 可以克服傅里叶分析应用上的局限性。小波分析是近十多年来发展起来的一门 新兴学科，它理论深刻，应用广泛。是傅里叶分析划时代的发展成果。小波分 析是目前国际上公认的最新的时间—频率分析工具，特别是在信号处理、地震 勘探、模式识别、故障诊断与监控、图像处理等领域应用广泛，它被认为是近 年来在工具和方法上的重大突破。用小波分析提取木材内部缺陷的特征值将开 阔木材检测的新视野。

【发明内容】

本发明的目的就是解决现有技术中的问题，提出一种木材孔洞缺陷超声检 测特征提取方法，用小波包能量距代替小波包频带能量构成木材缺陷特征向量， 经过主成分分析后得到的小波包能量距，实现了降维处理，可以有效地提取木 材不同孔洞个数缺陷特征。

为实现上述目的，本发明提出了一种木材孔洞缺陷超声检测特征提取方法， 包括具体步骤如下：

a)根据小波分析理论，选择小波函数；

b)对木材孔洞缺陷超声波原始信号进行小波包分解，得到32维频带能量， 分析各种木材孔洞缺陷在每个频带上能量变化规律；

c)把能量矩引用小波分析中，对32维频带能量进行能量距计算；

d)比较分析32维频带能量距，用小波包能量距代替小波包能量构成木材缺 陷特征向量；

e)对32维频带能量距进行主成分分析，实现归一化处理和降维处理缺陷特 征信息，通过实验数据证明经主成分分析的小波能量距有效地提取木材不同孔 洞个数缺陷特征。

作为优选，所述b)步骤中，选择不同分解层数的变换来描述信号的特征， 对木材孔洞缺陷超声波原始信号进行小波包分解分解层数为5层。不同信号都 存在一个去噪效果最好的分解层数，分解层数对于消噪效果的影响很大，分解 层数过多，就会使信号的有用信息丢失严重，消噪后信号的信噪比反而下降， 同时导致运算量增大，使处理变慢。分解层数过少则信噪比提高不多但不会出 现信噪比下降的情况。

作为优选，所述c)步骤中，引入能量距M_ij的概念来表述频带上的能量大 小和能量沿时间轴的分布特点，能量距既反映了能量在时间轴上的分布状况， 也反映了每个频带上能量的大小，能量距更有效地提取出信号在各频带上的能 量分布特征。

作为优选，所述e)步骤中，主成分分析利用降维的思想，在不减少原始数 据所包含的信息内容的前提下，将数据集转化为由维数较少的有效特征成分来 表示，即把多个特征转化为少数几个综合特征。

本发明的有益效果：本发明通过对不同孔洞个数木材缺陷超声信号进行处 理分析，提出一种小波能量距的不同孔洞个数的缺陷特征提取方法。小波能量 距的主要频带分布广，并且不同孔洞个数与主要能量距频带个数也不同，能量 距既反映了能量在时间轴上的分布状况，也反映了每个频带上能量的大小，用 小波包能量距代替小波包频带能量构成木材缺陷特征向量。同时经过主成分分 析后得到的小波包能量距，实现了降维处理，可以有效地提取木材不同孔洞个 数缺陷特征。

本发明的特征及优点将通过实施例结合附图进行详细说明。

【附图说明】

图1是本发明一种木材孔洞缺陷超声检测特征提取方法的木材孔洞缺陷超 声识别流程图；

图2是本发明一种木材孔洞缺陷超声检测特征提取方法的缺陷特征提取流 程图。

【具体实施方式】