【摘 要】
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针对实木板材表面存在的活节、死节、裂纹与虫眼4类缺陷,提出了基于近红外光谱分析的定性识别模型。随机选取50个样本组成训练集,30个样本组成测试集,在室内温度20℃、相对平
【机 构】
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东北林业大学信息与计算机工程学院,东北林业大学机电工程学院
【基金项目】
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国家林业局948项目(2015-4-52);中央高校基本科研业务费专项资金项目(2572017DB05);黑龙江省省院合作项目(YS15A03)资助
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针对实木板材表面存在的活节、死节、裂纹与虫眼4类缺陷,提出了基于近红外光谱分析的定性识别模型。随机选取50个样本组成训练集,30个样本组成测试集,在室内温度20℃、相对平均湿度50%环境下,采用900-1 700nm的近红外光谱仪采集样本表面光谱,并利用SNV方法进行光谱数据预处理,以消除固体颗粒大小、表面散射及光程变化对漫反射光谱的影响;然后,采用偏二叉树双支持向量机（PBTSVM）构建缺陷分类模型,运用模拟退火算法（SA）对4类核函数、参数及波长特征进行全局寻优;寻优过程以97个波长吸收度为输入特征,
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