【摘 要】
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为了提升应力波在木材内部缺陷检测中的三维成像精度,提出了一种基于PT-Kriging(Particle Swarm Optimization Top-k Kriging)的木材内部缺陷应力波三维成像方法。该方法采用
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为了提升应力波在木材内部缺陷检测中的三维成像精度,提出了一种基于PT-Kriging(Particle Swarm Optimization Top-k Kriging)的木材内部缺陷应力波三维成像方法。该方法采用项目组自主研发的便携式木材断层成像设备进行数据采集。选定样本的测量范围,在所测范围的不同高处处排布传感器,并建立空间坐标系,记录下相应传感器的空间坐标,随后依次敲击各个传感器,采集相应的应力波时间数据集,对木材内部缺陷进行三维成像。算法在普通Kriging插值的基础上,利用粒子群(Particle Swarm Optimization,PSO)优化算法对变异函数进行拟合,同时引入Top-k查询,找出其邻域内影响最大的k个已知点,实现了高精度的拟合,参数的全局寻优。与Kriging算法相比,该算法具有更高的成像精度,能够更加准确反映木材内部缺陷特征。通过对多个不同缺陷情况的样本进行实验,与TIDW算法进行成像对比分析,结果表明该算法无论是从定性还是定量方面均优于之前的算法,验证了该算法的可行性与精确度。
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