树木内部复杂缺陷检测

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树木内部缺陷的应力波层析成像算法研究

树木内部缺陷的应力波层析成像算法研究
植物是生命的象征，然而，树木内部的缺陷却经常会影响它们的稳定性和生长速度，因此，研究树木内部缺陷的应力波层析成像算法具有重要意义。

应力波层析成像算法是一种非破坏性的技术，它是通过发射压力波或震动波在材料之间传递，进而采集并处理反射波或散射波来得到材料内部物态信息的一种物理技术。

在树木内部缺陷的应力波层析成像算法中，可通过将超声波探头对准树干进行扫描，在沿树干的不同位置接收到反射信号后，由计算机对信号进行处理，最终形成图像，从而确定树木内部是否存在缺陷。

与传统的检测树木内部缺陷方法相比，应力波层析成像算法具有测量范围广、测量精度高、可成像性强、数据获取及处理方便快速等优点。

此外，它还可以测量并记录树的生长轨迹和受到应力的情况，有助于维护树木的长远健康。

然而，应力波层析成像算法还有一些局限性。

如此高精度的成像需要高档的设备和专业的技术人员，因此成本较高，且只可在有限的范围内进行应用，同时，该技术也受到了许多环境因素的影响。

总的来说，树木内部缺陷的应力波层析成像算法具有研究意义和应用价值。

在今后的研究中，我们可以进一步探究并优化该技术，提高其成像效果和应用范围，从而更好地保护和维护树木的生长。

树木无损检测探伤仪

浙江托普仪器——致力于中国农业信息化的发展！木材无损检测仪简介仪器简介：本产品是一款便携式木材断层成像设备，由检测仪（包括检测箱和工具箱）及木材缺陷成像软件组成，用于检测树木内部缺陷情况，广泛适用于古树名木、行道树等活立木的内部缺陷检测和定位。

使用本产品时，需要在被测木材的横截面上安装检测传感器，然后用锤子依次击打各传感器，从而使检测仪获得各传感器之间的应力波传播数据，将数据传送给配套的木材缺陷成像软件，最终由成像软件根据获取的数据进行木材横截面缺陷分析成像。

产品主要特点如下：A:可设定木材截面需安装传感器的个数，最多为12个传感器。

B:可显示应力波传播参数，在检测过程中可实时观察检测数据。

C:木材缺陷成像软件可纪录各检测点之间的应力波传播数据、应力波传播线段图和木材内部缺陷图像。

D:可打印检测情况报告单，输出木材截面缺陷成像情况。

工作原理Wopeck木材无损检测仪被开发用来测量树木的内部状态情况，它是基于应力波传播原理设计，即木材内应力波传播与材料的密度高度相关，因此可得到材质方面的信息。

每套仪器传感器配备一个振动计和电子感应器，可实时分析引入的应力波，只要用一个锤子敲击传感器，产生的应力波将在木材中传播，同时应力波传播信号会被传感器记录下来，并被转换成应力波参数。

用矩阵形式收集并分析这些参数，并通过程序计算生成线段图或二维成像图，帮助使用者获得更直观有效地分析当前测量木材的材质好坏，从而做出决策。

仪器组成：•主仪器箱•传感器(12个)•充电器•铁锤、橡皮锤•传感器连接线、数据线•笔记本电脑木材缺陷成像软件部分木材缺陷成像软件设计用来记录木材内部缺陷成像数据，并以矩阵、线段图或二维图像的形式显示数据。

记录数据包括：•立木检测高度•立木截面•传感器距离矩阵•应力波传播参数•线段图•二维成像图。

采用电法CT技术探查树木内部结构

采用电法CT技术探查树木内部结构于仲;张平松;付茂如;程刚【摘要】为探讨直流电法应用于树木内部结构探测的成像效果,通过直流电法层析成像技术对不同种类的树木进行了检测实验研究.运用并行电法进行数据采集,利用弧度修正系数对电性参数进行了修正,获得了较为理想的树干电阻率剖面.三种树木电性剖面对比发现,不同材质的树木电阻率值差异明显,且树干断面电阻率分布整体表现为里高外低的特征.电阻率分布特性可为树木健康状况诊断提供相关技术参数.%With direct current CT technology, the detection experiment among different tree species has been carried out for the sake of studying the imaging results of inner structure of tree trunks. Ideal resistivity distribution profiles have been obtained by the process of data collecting with the Network Parallel Galvanic Exploration System initially and curvature correction for modifying electrical parameters then. By contrast, the conclusion can be drawn that there' s a large variation range among three kind of trees in resistivity. Besides, the internal electrical distribution of tree trunk is that resistivity of the trunk profile is higher inside, and lower outside respectively. Related technical parameters can be provided by resistivity distribution characteristics for diagnosing health symptoms of trees.【期刊名称】《安徽理工大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2012(032)002【总页数】4页(P59-62)【关键词】直流电CT检测技术;电阻率反演;圆柱体结构;弧度修正【作者】于仲;张平松;付茂如;程刚【作者单位】安徽理工大学地球与环境学院,安徽淮南232001;安徽理工大学地球与环境学院,安徽淮南232001;安徽理工大学地球与环境学院,安徽淮南232001;安徽理工大学地球与环境学院,安徽淮南232001【正文语种】中文【中图分类】S758.1近年来，采用物探方法进行林木健康状况检测是一个新的应用方向，其中应力波法［1］、超声波法［2－5］、X 射线法［3，5］及振动检测［6］等方法多被应用，并取得了较好的测试效果。

树木评估 (2)

树木评估1. 简介树木评估是一种对树木健康和风险进行评估的方法。

通过对树木的外观、结构和生长状况进行观察和测量，可以及时发现树木的问题并采取相应的措施进行管理。

2. 评估指标2.1 外观评估外观评估是对树木外部形态的评估，主要包括以下指标：•树冠形状：树冠的形状直接影响树木的稳定性和生长状态。

常见的树冠形状包括圆形、卵形、尖形等。

•树皮状况：树皮的健康状况反映了树木的健康状况。

检查树皮是否有腐烂、裂纹、剥落等现象。

•枝干状态：观察树木的枝干是否有枯枝、折断、裂缝等问题。

•叶片状况：观察树木的叶片是否存在黄叶、枯叶等现象。

2.2 结构评估结构评估是对树木内部结构的评估，主要包括以下指标：•树干倾斜度：树干倾斜度的大小决定了树木的稳定性。

使用倾斜仪测量树干的倾斜角度。

•树干直径：树干直径大小与树木的生长状态有关。

使用卷尺测量树干的直径。

•树干坚固度：通过敲击树干判断其坚固度，坚固的树干会发出低沉而清脆的声音。

2.3 生长评估生长评估是对树木生长状况的评估，主要包括以下指标：•年轮观察：观察并计数树干的年轮数量，了解树木的生长速度。

•树高测量：使用测距仪或测量设备测量树木的高度，了解树木的生长情况。

3. 评估方法树木评估可以采用多种方法，主要包括以下几种：3.1 目测评估目测评估是最常用的树木评估方法，通过肉眼观察树木的外观、结构和生长状态来评估树木的健康和风险。

3.2 仪器测量仪器测量可以提供更准确的数据，常用的仪器包括测距仪、倾斜仪、卷尺等。

通过使用这些仪器可以测量树木的高度、倾斜度和直径等指标。

3.3 音频评估音频评估是通过敲击树干来评估树木的坚固度。

坚固的树干会发出低沉而清脆的声音，而受损的树干会发出空洞和低沉的声音。

4. 树木管理树木评估的结果可以帮助决定是否需要进行树木管理。

树木管理的方法包括修剪、修补、加固等。

根据树木的评估结果，可以制定出相应的管理计划，确保树木的安全和健康。

5. 结论树木评估是一种重要的树木管理方法，通过评估树木的外观、结构和生长状况，可以及时发现问题并采取相应的管理措施。

探讨木材缺陷及木材检验技术

探讨木材缺陷及木材检验技术作者：陈丽来源：《中国农资》2014年第02期木材检验工作是否能够有效的完成不仅可以直接影响木材企业产品数量，而且最终会和企业的经济效益直接相关。

木材检验技术的合理、有效利用，对于帮助企业分辨出各类木材属性及特质有很大用处，也可以保护森林资源的肆意砍伐。

木材产品的售价以及木材产品的质量也都与木材检验工作直接相关。

1 木材检验工作的重要性分析木材检验技术的内涵与核心就是要有机的将木材检测的理论、木材的标准与实践加以结合。

一名合格的木材检测技术人员必须要加强对其内涵的理解，丰富自己的技术知识，加强理论学习，熟练掌握各类木材的检验标准以及其材质特性，对于木材的测量一定要严格执行相应的标准及规范，主要包括检验木材的材积、木材的尺寸以及木材等级的评定。

2 木材缺陷及木材损伤的检验内容2.1 木材缺陷及木材损伤木材缺陷主要是指能够对木材的使用价值和商业价值造成负面影响的特征，主要包括其质量上的某种缺陷。

木材的缺陷通常情况下会使得木材的强度下降，并且还会使得木材的外观以及加工工序有所影响。

而对木质构件进行质量检验通常是检验木材是否存在虫蛀、腐朽、裂缝等，也可以涵盖对金属锈蚀的探测。

总而言之，木材缺陷包括所有能够对木材美观和使用造成影响的方面。

2.2 木材缺陷及其分类木材的缺陷往往会直接通过木材表面的材质变化得以体现，木材缺陷一方面会使得木材质量降低，另外一方面会影响木材的使用。

通常木材缺陷可以分为以下几类：第一，木材枝头以及主干部分的节子；第二，木材的腐朽也是一个主要的缺陷，而木材的缺陷则主要是由于腐朽菌侵入到木材内部之中。

与此同时，由于木材的有机性特征，因此常常会发生受到虫类啃食的现象，从而导致木材缺陷的产生。

最后，木材外部损伤和木材裂纹也是常常可以遇到的木材缺陷，裂纹又分为干裂、轮裂、径裂和冻裂几种类型。

2.3 木材缺陷以及木材损伤的表现形式对于原木和方木的木结构来说，木材的缺陷可分为斜纹、木节、扭纹、裂缝以及髓心等项目，木结构如果具有胶合性特征，则在进行检验时通常包括检查是否有翘曲、顺弯、扭曲以及脱胶等。

树木的病虫害监测技巧与方法

树木的病虫害监测技巧与方法树木是自然界中重要的资源，不仅美化环境，还具有防风固土、净化空气等作用。

然而，树木常常遭受各种病虫害的威胁，对其生长和健康造成严重影响。

因此，进行树木的病虫害监测是非常重要的。

本文将介绍一些树木病虫害监测的技巧与方法，帮助人们及时发现并采取适当的措施解决问题。

一、外观观察法外观观察法是最常用的树木病虫害监测方法之一。

通过观察树木的各个部位，如树干、树皮、叶片、枝条等，来判断是否存在异常情况。

例如，当树叶出现枯黄、卷曲或斑点等异常症状时，可能是受到病害或虫害的影响。

此外，还需要观察树木的生长情况、萌芽状态和枯死程度等，以便更全面地了解树木的健康状况。

二、木材检查法木材检查法主要针对树木内部的病虫害情况。

通过对树木的木材进行检查，包括切割、观察木材截面和检测木材中的虫蛀等，可以发现一些隐蔽的病虫害问题。

例如，木材表面出现虫孔和飞沫等现象可能是木虱或木蠹等害虫活动的痕迹。

此外，还可以通过美国标准图谱（Bark Beetle Gallery）等工具，将木材切割后，观察虫道与虫卵来判断是否受到了虫害的侵袭。

三、粘虫板法粘虫板方法主要用于监测树木上的飞行性害虫，如蚜虫、小蠹虫等。

方法是将特制的黏著纸或塑料板覆盖在树干或枝条等易受虫害的部位上，并悬挂在树木上。

这些粘虫板能够吸引并在表面上粘住害虫，从而实现病虫害的监测。

同时，还可根据虫害数量的多寡和类型的判断，及时采取相应的防治措施，保护树木健康。

四、地下根系检查法地下根系检查法是指通过观察树木的根系部分来判断是否受到病虫害的侵害。

这种方法多用于对地下害虫或根部病害的检测。

例如，对于松树生长的地方，可以通过挖掘根部土壤，观察松树根系是否被松毛虫或松毛虫蛀螺等害虫侵害。

此外，在观察根系时，还需要注意根系是否出现腐烂、断裂等异常情况。

五、专业工具应用除了以上常规的监测方法外，还可以借助一些专业工具进行病虫害的监测。

例如，可以使用显微镜、激光测距仪、电子天平等设备来进行昆虫鉴定、虫卵数量检测以及物质成分分析等工作。

树木无损检测探伤仪功能及使用

什么是树木无损检测探伤仪？简单来说，树木无损检测探伤仪是一款专业用于检测树木内部缺陷情况的仪器设备，其中无损检测是树木无损检测探伤仪最为突出的优势。

辽阔的疆土让我国拥有着丰富的森林资源，其中更不乏有很多珍贵古老的树木。

这些古树名木生存时间长，见证了国家的繁华与衰落，是我国国家文明的象征更是我国的文化珍宝。

但随着树龄的不断增长，许多的古树名木出现了健康问题，有些病变我们肉眼可见，而有些更重的病变往往是存在于树干内部无法肉眼识别，这个时候采用，是进行古树无损探伤的理想选择。

以前，园林保护部门要检测树木内部的空洞等病害情况，通常是采取树干打洞的方式来给树木做体检，但是很显然这种方式在一定程度上会破坏古树的完整性，还有可能给树木造成二次伤害，因此并不适合与古树名木的内部检测。

而相比于打洞这种粗暴的体检方式，树木无损检测探伤仪可以说更受园林部门的欢迎。

树木无损检测探伤仪给树木探伤不需要采用打洞的方式，只需要在产品使用时，在被测木材的横截面上安装检测传感器，然后用锤子依次击打每个传感器，这样去获取各一个传感器之间的应力波传播数据。

树木无损检测探伤仪还会将这些数据传给配套的树木缺陷成像软件，成像软件根据获取的数据进行木材横截面缺陷的断层成像。

托普云农TOP-900树木无损检测探伤仪主要由检测仪（包括检测箱和工具箱）和树木缺陷成像软件组成，用于检测树木内部缺陷情况，广泛适用于古树名木、行道树等活立木的内部缺陷检测和定位。

任何仪器检测结果的准确性，都离不开仪器的正确使用，当然，树木无损检测探伤仪也一样，在利用古树名木无损检测探伤仪进行树木检测前，用户需要掌握仪器的安装方法和使用方法，例如仪器安装时，要注意传感器的安装距离，这是仪器安装的关键，需要在树干或枝条的同一水平位置测量周长，用周长除以传感器的数量，得到传感器间安装距离。

8木材缺陷

(二) 生物危害缺陷
主要指受微生物、昆虫、海生钻孔动物的外界微生物引起。
1. 变色：
定义：树木伐倒或制成板材后，木材正常颜色发生改
变的，叫木材变色。
类型：
化学性变色：锯材由于化学或生物化学反应引起初期腐朽变色：常见的是红斑。横切面上出现不同颜色斑点，综切面上出现有颜色条纹。霉变色：霉菌引起。变色菌变色：变色菌引起。
化学变色
霉菌变色
腐朽菌变色
变色菌变色
微生物变色
真菌（霉菌、变色菌、腐朽菌）霉菌：霉菌菌丝体和孢子侵染所引起的变色。蓝变、绿变、黑、紫、红等。变色菌：主要由于木材干燥不及时或保管不当造成。泡桐腐朽菌：木腐菌侵入木材初期引起的变色。红斑、浅红褐色、褐色、棕褐色、紫红色、浅黄白色等。
锯口缺陷
指木材因锯割而造成的材面不平整或偏斜现象。
锯口缺陷使锯材厚薄或宽窄不匀，或材面粗糙，以致影
响产品质量，难于按要求使用。
人为斜纹
因下锯不合理，将纹理通直的原木锯成带有斜纹的锯材。
2.干燥缺陷
1、变形：（1）定义：木材在干燥、保管过程中所产生的形状改变称为变形。（2）分类：扭曲翘曲顺弯横弯翘弯开裂（3）变形对材质的影响：翘曲和扭曲改变了木材的形状，使木材难于按要求加工使用。
制。
② 尖削度大的圆材在加工时将增加废材量，并容易产生斜纹理，
降低木材强度，影响锯材质量。
③ 因树瘤与木材乱纹常同时存在，增加加工困难。
4、木材构造缺陷：
（1）定义：凡是树干上由于不正常的木材构造所形成的各种缺陷，统称木材构造缺陷。
（2）分类：有斜纹、应力木、乱纹、涡纹、髓心、双心、树脂囊、水层、内含边材等。定义见书上215页

树木评估方法

树木评估方法
树木评估方法是通过对树木的各个方面进行综合分析，对树木的健康状况、生长状态、风险性评估等进行科学判断的方法。

树木评估的目的是为了及时了解树木的状况，并采取相应的措施来保护和维护树木的健康。

树木评估方法主要包括以下几个方面：
1. 外观评估：通过观察树冠形态、枝条生长情况、叶片颜色、落叶情况等，评估树木的健康状况和生长状态。

健康的树木应具有饱满的冠形，枝条生长旺盛，叶片色泽鲜艳，落叶量适宜。

2. 可信性评估：通过观察树木的表面情况，如腐烂、裂纹、伤口等，判断树木的病虫害和其他损伤情况。

同时还应对树木的主干和树根进行检查，以了解是否存在严重的结构问题。

3. 内部结构评估：通过使用X射线、超声波或响应针等技术
手段，观察树木的内部结构，了解树木的健康状况。

内部结构评估可以检测树木的内部腐烂、空洞以及断裂等问题。

4. 生物学检测：通过测量和监测树木的生物学指标，如树干径向生长率、叶绿素含量、根系生长情况等，可以了解树木的生理状态和营养状况。

5. 历史资料评估：通过查阅树木的历史资料，了解树木的成长历程、环境变化等因素，对树木的健康状态做出评估。

以上是树木评估的一些常用方法，通过综合运用这些方法，可以对树木的健康状况、生长状态、风险性等各个方面进行全面评估。

树木评估的主要目的是确定树木是否需要采取相应的保护和治理措施，以延长树木的寿命，维护生态环境的稳定和美观。

同时，树木评估也为相关部门提供科学的决策依据，避免因树木病害或倒伏等情况带来的安全隐患。

因此，树木评估在城市绿化、森林管理等领域具有重要的应用价值。

木材检验中的无损检测技术

浅析木材检验中的无损检测技术摘要：木材检验工作是林业企业生产过程中的关键环节。

目前，由于木材在加工制造过程中存在着相对较大的特殊性和变化性，极易因为外界的各种因素而使木材发生变化，以致于不能够对其进行加工，所以在木材检验工作中，必须要对木材进行有效的保护。

本文通过木材本身存在的缺陷与不足出发，主要分析当前林业企业在生产过程中采用一种常见的无损检测技术来对木材进行检测。

关键词：木材缺陷木材检验无损检测技术前言木材是大自然赋予人们最珍贵的礼物，它能够为人们提供各种各样的东西，以满足人们的需求。

然而正因为它是一种天然产物，不经雕琢，因此它本身很容易因为外界的各种因素而使木材发生变化，使木材在加工过程中以及人们使用过程中存在很多问题与缺陷，例如在生长过程中由于自身的因素而产生一些缺陷，或者在生长过程中，因为外界的环境等各个因素的影响而使木材存在一定的缺陷，又或者是因为林业企业在生产制作过程中加工不当而引起的缺陷等等。

这些原因都不能够保证木材保质保量的生产，在很大程度上降低了木材的使用价值。

所以，在木材检验中，对于木材的质量和等级的检验是其中非常重要的工作之一，对木材进行有效的保护是木材检验中必不可少的工作流程。

木材的无损检测技术可以有效的保证木材不受到损坏，能够提高木材的质量和使用价值，它可以分为两个类型：传统的无损检测方法、现代无损检测技术。

下面我们对这两种类型进行浅要分析。

一、传统的无损检测方法采用传统的无损检测方法需要经常到木材的生产地检测，在检测过程中，主要是检测木材在生长过程中的特点以及在生产过程中的特殊性和变化性。

这种无损检测方法相对比较方便，检测速度也非常快。

我们可以通过以下两种方法来对树木进行检测。

1.观察法。

这种方法通常都是利用人的肉眼来对木材表面进行观察，这是一种最为直接、简单的检测方法，这种方法可以在一定程度上能够验证无损检测方法分析出的结果，例如肉眼能够看到的：木材的破损、虫蛀或者因为水分过多引起的腐蚀现象等，从而来判定木材质量的好坏。

木材缺陷检验技术分析

木材的裂纹—般分为径裂轮裂，冻裂和干裂几种，通常是由于木材生长时
期的气候环境等因素造成的。裂纹会导致木材的完整性的破坏，同时也降低了木材的强度，进而导致木材的出材率下降。而斜纹通常是天然形成的，但是由于加工不当也会造成斜纹的出现。斜纹对木材的顺纹抗拉、抗弯以及冲击的韧性等影响都比较大。此外树木如果受到了外部的损伤例如机械的损伤、火烧、兽害等原因也会形成伤疤等，都会影响木材的使用质量：３．做好木材检验工作的必要性３１木材检验的检验范围木材检验技术是把木材检验标准、木材检验理论与木材检验实践经验相结合的新学科。主要研究是对木材缺陷以及木材品质的研究，同时研究木材的大小、尺寸的检量和计算等，除了检验操作以及研究检验理论，检验人员还要担负研究改进、应用以及发展木材检验工具和检测手段等问题。
应用技术
Ｉ
木材缺陷检验技术分析
王雪飞
（阿木尔林业局）［摘要】木材检验工作是林业企业生产、经营的基础性工作，只有在工作中合理有效的利用木材检验方法，加强木材检验工作管理力度、查找出木材本身存在的缺陷和质量隐患，才能够充分的利用好我国有限的林木资源，从整体上提高我国林业经济效益，以保障社会经济的持续发展。本文就常见的木材缺陷进行阐述，重点介绍了其检验内容和检验方法，以供同行工作参考［关键词］木材检验，缺陷；质量；检验技术中图分类号：ＴＢ文献标识码：Ａ

木材内部检测方法

木材内部检测方法
1.声波检测法：利用声学原理，通过将声波传输到木材内部，分析反射和吸收情况判断木材内部的质量和状况。

2. 电磁波检测法：通过将电磁波传输到木材内部，利用木材对电磁波的吸收、反射、传输等特性来判断木材内部的质量和状况。

3. 核磁共振检测法：利用核磁共振原理，对木材内部的原子核进行检测，通过分析核磁共振信号来判断木材内部的质量和状况。

4. X射线检测法：利用X射线的穿透性，将X射线辐射到木材内部，通过分析X射线的透射和吸收情况来判断木材内部的质量和状况。

5. 红外线检测法：利用木材内部的温度差异，将红外线辐射到木材内部，通过分析红外线反射和吸收情况来判断木材内部的质量和状况。

这些方法可以对木材内部的质量、结构、缺陷等进行检测和分析，对于木材的品质控制、检验和评估等具有重要的意义。

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木材缺陷检验的技术探究

木材缺陷检验的技术探究【摘要】木材检验工作是林业企业生产、经营的基础性工作，只有在工作中合理有效的利用木材检验方法，加强木材检验工作管理力度、查找出木材本身存在的缺陷和质量隐患，才能够充分的利用好我国有限的林木资源，从整体上提高我国林业经济效益，以保障社会经济的持续发展。

本文就常见的木材缺陷进行阐述，重点介绍了其检验内容和检验方法，以供同行工作参考。

【关键词】木材检验；缺陷；质量；检验技术截至目前，我国林业工作仍然是以销售木材为主要的经济来源，这种林业经营体制的存在使得业内人士在工作中对于木材检验技术提出了新的看法和管理标准。

同时，也正是因为这些原因的存在，才使得林业生产中各种木材检验技术和方法受到人们的重视，成为提高木材利用效益和林业企业经济的关键。

时至今日，我们在工作中已经形成了多种木材检验方法，为林业经济的持续发展提供了保证依据[1]。

1.木材检验概述木材检验工作主要指的是林业企业在木材生产和经营中所采用的重要环节，是检查木材质量的一种主要措施。

在工作中，木材检验工作效果的高低直接关系到森林资源的合理使用，同时也与木材产品质量以及企业经济效益紧密相关。

在木材检验工作中，检验工作的合理进行对于林业产品的利用率十分关键，是从整体上提高我国林业经济效益的主要手段，也是实现资源配置合理化的平台基础。

因此来说，在目前的企业工作中做好木材缺陷的检查以及合理的做好预防和储存方式十分重要，是每个林业工作人员应当掌握的基础性知识之一。

1.1木材缺陷及木材损伤所谓的木材缺陷通常指的是受到外界因素或者内部原因的影响使得木材产品的价值受到一定的影响的总称，也被人们普遍的人为是用于木材产品应用中存在天然缺陷或者在用途上存在的质量缺陷。

通常情况下，木材出现缺陷极容易造成木材强度的降低，同时也影响到木材的加工质量以及产品外观等多个方面，还给木材的经济价值带来了影响。

就目前常见的木材缺陷分析，其主要可以分为木擦腐朽，木材中存在着虫蛀、裂缝等现象，同时也包含着树木在砍伐的时候受到了影响而出现了材质缺陷和美观影响等现象。

应力波法与阻抗仪法检测木构件缺陷

应力波法与阻抗仪法检测木构件缺陷王雨楠宋晓胜（华北理工大学建筑工程学院，河北唐山063000）摘要：本文基于应力波法与阻抗仪法，对清东陵裕陵隆恩门木结构构件进行了检测。

首先对两种方法进行了优缺点介绍，明确两种方法的优缺点将两种方法结合，希望为我国木结构缺陷检测工作提供一定技术支撑。

关键词：应力波法；阻抗仪法；检测；木结构；清东陵引言本实验检测时间为2015年6月19日 2015年6月21日。

检测设备有常规检测设备、FAKOPP应力波、ILM阻抗仪（进针速度100）等。

为检测地点清东陵裕陵隆恩门。

检测方法有：裂缝通过肉眼观测和尺子量测相结合的方法进行测量；损伤通过应力波仪和阻抗仪进行测量。

以隆恩门为1个鉴定单元。

子单元有承重木构架，地基和台基，围护结构等3个。

1．应力波法与阻抗仪法检测木构件缺陷简介1．1应力波检测法介绍应力波检测是将多功能传感器按照一定距离和高度，安装在被测量的柱表面。

传感器的数量为6个，位置以被测物体周长均分为主，所有传感器的位置需要输入到安装在计算机内的程序中。

敲击树木上的传感器，不同传感器件的声波的传播时间，通过软件记录下来，并且通过程序计算后，显示在程序的列表和图形上。

应力波传播速度颜色分布图按线、面、体分布，输出颜色由深绿至浅绿至黄至红至蓝，木材内部不密实区及空洞逐渐扩大，木材健康状况逐渐恶化。

1．2阻抗仪检测法介绍阻抗仪可将带螺纹的钢针匀速打入木构件中，钢针进入过程中所受到阻力的变化通过软件分析反映到图形中，通过图形走势的变化分析就可大概分析木构件的缺陷位置。

图1阻抗仪法检测图2阻抗仪法输出图像2．木构件检测实例2．1检测过程无损检测位置：裕陵隆恩殿A5柱（1）对隆恩殿A5柱含水率检测，检测结果为：含水率9.7%。

（2）隆恩殿A5柱柱IML阻抗仪检测（检测高度：h=375mm）（3）对隆恩殿A5柱进行应力波检测（检测高度：h=375mm，）图3应力波法检测图4应力波法输出图像2．2结果分析：对D4柱距柱础37.5cm处敲击有不密实的声音，通过阻抗仪检测发现内部有一定腐朽。

木材表面缺陷检测要求

木材表面缺陷检测要求
1.缺陷定义：木材表面缺陷是指在木材表面出现的任何瑕疵或损伤，例如裂痕、凹陷、烧伤、裂隙等。

2.检测方法：木材表面缺陷的检测应采用视觉检测、手触检测等方法进行。

可以借助显微镜、照明工具等辅助设备进行检测。

3.检测要求：检测时应严格按照国家相关标准或企业自行制定的木材表面缺陷检测标准进行。

检测时应全面、细致、准确地检查木材表面的每一个角落和区域，对于任何缺陷都应进行记录和分级。

4.缺陷分级：根据木材表面缺陷的类型、程度和影响因素等确定缺陷的分级，一般分为一级、二级和三级缺陷。

其中一级缺陷为严重缺陷，严重影响木材的外观和质量，需予以更换或修补；二级缺陷为一般缺陷，影响木材外观和质量，但可通过修补或选择合适的使用方法来克服；三级缺陷为轻微缺陷，影响较小，不影响使用。

5.检测记录：对于检测出的每一个缺陷，都应进行记录，包括缺陷类型、位置、大小、分级等信息。

记录应详细、准确、完整，并保留至少1年以上。

6.风险控制：在木材表面缺陷检测过程中，应注意安全风险控制，防止因工作不当造成意外事故。

检测人员应穿戴好安全防护用品，如手套、眼镜、口罩等。

同时，应定期对检测设备进行维护和保养，确保其正常运作。

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基于YOLOv7的木材缺陷检测模型Wood-Net的研究

林业工程学报，２０２４，９（１）：１３２－１４０ＪｏｕｒｎａｌｏｆＦｏｒｅｓｔｒｙＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＤＯＩ：１０．１３３６０／ｊ．ｉｓｓｎ．２０９６－１３５９．２０２３０５０１６收稿日期：２０２３－０５－１９㊀㊀㊀㊀修回日期：２０２３－０７－１７基金项目：江苏省创新支撑计划（ＢＺ２０２２０３７）㊂作者简介：王正，男，研究方向为人工智能㊁缺陷检测㊂通信作者：江莺，女，教授㊂Ｅ⁃ｍａｉｌ：ｊｉａｎｇｙｉｎｇ０５１０＠ｓｉｎａ．ｃｏｍ基于ＹＯＬＯｖ７的木材缺陷检测模型Ｗｏｏｄ⁃Ｎｅｔ的研究王正，江莺∗，严飞，孙佑鹏，张园，张柳磊（南京林业大学机械电子工程学院，南京２１００３７）摘㊀要：为改善利用人工方式识别木材缺陷存在的效率低㊁人工成本高的问题，同时实现在木材加工过程中使用新兴方式对不同的缺陷进行快速准确检测以提高木材利用率，针对现有的目标检测网络在木材缺陷检测方面存在诸如检测精度低㊁报错率高以及识别种类少等局限，设计了用于木材缺陷检测的深度学习网络Ｗｏｏｄ⁃Ｎｅｔ㊂Ｗｏｏｄ⁃Ｎｅｔ将注意力机制ＥＣＡ（ｅｆｆｉｃｉｅｎｔｃｈａｎｎｅｌａｔｔｅｎｔｉｏｎｍｏｄｕｌｅ）引入ＹＯＬＯｖ７的主干网络，以便更好地区分木材缺陷之间的细微差别；将ＥＣＡ与Ｒｅｓ２Ｎｅｔ结合后形成ＥＣＡ⁃Ｒｅｓ２Ｎｅｔ模块，ＥＣＡ⁃Ｒｅｓ２Ｎｅｔ模块克服了单纯的Ｒｅｓ２Ｎｅｔ跨通道交流能力不足的问题，增强了网络对更细粒度特征的提取能力；将ＥＣＡ⁃Ｒｅｓ２Ｎｅｔ模块与ＳＰＰＣＳＰＣ（ｓｐａｔｉａｌｐｙｒａｍｉｄｐｏｏｌｉｎｇａｎｄｃｈａｎｎｅｌｓｐａｔｉａｌｐｙｒａｍｉｄｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎ）并联形成ＲｅｓＳＰＰＣＳＰＣ模块，增加了描述图像本身特征数量的能力，由此构成新方法Ｗｏｏｄ⁃Ｎｅｔ㊂本研究将准确度㊁召回值㊁ｍＡＰ＠０．５以及ｍＡＰ＠０．５ʒｍＡＰ＠０．９５４个数值作为系统性能的评价指标㊂利用自建数据集训练Ｗｏｏｄ⁃Ｎｅｔ，得到试验数据㊂试验结果表明：Ｗｏｏｄ⁃Ｎｅｔ模型比基准模型ＹＯＬＯｖ７在木材优选上精确率提高了４．５２％，ｍＡＰ＠０．５ʒｍＡＰ＠０．９５提高了６．６２％；比基准模型ＹＯＬＯｖ５ｓ在木材优选上精确率提高了６．７９％，ｍＡＰ＠０．５ʒｍＡＰ＠０．９５提高了５．６７％㊂ＥＣＡ注意力机制能够有效提升Ｅ⁃ＥＬＡＮ的通道间信息交互能力；Ｒｅｓ２Ｎｅｔ模块具有很强的细粒度特征提取能力，在网络中引入Ｒｅｓ２Ｎｅｔ模块后，网络各项性能指标收敛速度快，在Ｒｅｓ２Ｎｅｔ中加入ＥＣＡ后能够使单纯的Ｒｅｓ２Ｎｅｔ考虑多通道特征之间的关系，完成信息融合，提高检测性能㊂关键词：Ｗｏｏｄ⁃Ｎｅｔ；木材优选；ＥＣＡ⁃Ｒｅｓ２Ｎｅｔ；ＥＣＡ；Ｒｅｓ２Ｎｅｔ中图分类号：Ｓ７８１．６１；ＴＰ１８３；ＴＰ３９１．４１㊀㊀㊀㊀文献标志码：Ａ㊀㊀㊀㊀文章编号：２０９６－１３５９（２０２４）０１－０１３２－０９ＲｅｓｅａｒｃｈｏｎｗｏｏｄｄｅｆｅｃｔｄｅｔｅｃｔｉｏｎｍｏｄｅｌＷｏｏｄ⁃ＮｅｔｂａｓｅｄｏｎＹＯＬＯｖ７ＷＡＮＧＺｈｅｎｇ，ＪＩＡＮＧＹｉｎｇ∗，ＹＡＮＦｅｉ，ＳＵＮＹｏｕｐｅｎｇ，ＺＨＡＮＧＹｕａｎ，ＺＨＡＮＧＬｉｕｌｅｉ（ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＭｅｃｈａｎｉｃａｌａｎｄＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＮａｎｊｉｎｇＦｏｒｅｓｔｒｙＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｎａｎｊｉｎｇ２１００３７，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｌｏｗｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙａｎｄｈｉｇｈｌａｂｏｒｃｏｓｔｏｆｍａｎｕａｌｗｏｏｄｄｅｆｅｃｔｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ，ａｎｄｔｏａｃｈｉｅｖｅｒａｐｉｄａｎｄａｃｃｕｒａｔｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎｏｆｄｉｆｆｅｒｅｎｔｄｅｆｅｃｔｓｄｕｒｉｎｇｗｏｏｄｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｆｏｒｅｎｈａｎｃｉｎｇｗｏｏｄｕｔｉｌｉｚａｔｉｏｎ，ｔｈｉｓｓｔｕｄｙａｄｄｒｅｓｓｅｓｔｈｅｌｉｍｉｔａｔｉｏｎｓｏｆｅｘｉｓｔｉｎｇｏｂｊｅｃｔｄｅｔｅｃｔｉｏｎｎｅｔｗｏｒｋｓｉｎｗｏｏｄｄｅｆｅｃｔｄｅｔｅｃｔｉｏｎ，ｓｕｃｈａｓｌｏｗｄｅｔｅｃｔｉｏｎａｃｃｕｒａｃｙ，ｈｉｇｈｆａｌｓｅｐｏｓｉｔｉｖｅｒａｔｅ，ａｎｄｌｉｍｉｔｅｄｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｃａｔｅｇｏｒｉｅｓ．Ａｄｅｅｐｌｅａｒｎｉｎｇｎｅｔｗｏｒｋｆｏｒｗｏｏｄｄｅｆｅｃｔｄｅｔｅｃ⁃ｔｉｏｎｎａｍｅｄＷｏｏｄ⁃Ｎｅｔｗａｓｄｅｓｉｇｎｅｄ．Ｗｏｏｄ⁃Ｎｅｔｉｎｃｏｒｐｏｒａｔｅｄｔｈｅｅｆｆｉｃｉｅｎｔｃｈａｎｎｅｌａｔｔｅｎｔｉｏｎ（ＥＣＡ）ｍｅｃｈａｎｉｓｍｉｎｔｏｔｈｅｂａｃｋｂｏｎｅｎｅｔｗｏｒｋｏｆＹＯＬＯｖ７ｔｏｂｅｔｔｅｒｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｔｅｓｕｂｔｌｅｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｓａｍｏｎｇｗｏｏｄｄｅｆｅｃｔｓ．ＴｈｅｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎｏｆＥＣＡａｎｄＲｅｓ２ＮｅｔｆｏｒｍｅｄｔｈｅＥＣＡ⁃Ｒｅｓ２Ｎｅｔｍｏｄｕｌｅ，ｗｈｉｃｈｏｖｅｒｃａｍｅｔｈｅｉｎｓｕｆｆｉｃｉｅｎｔｉｎｔｅｒ⁃ｃｈａｎｎｅｌｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｃａｐａｂｉｌｉｔｙｏｆＲｅｓ２Ｎｅｔａｎｄｅｎｈａｎｃｅｄｔｈｅｎｅｔｗｏｒｋｓａｂｉｌｉｔｙｔｏｅｘｔｒａｃｔｍｏｒｅｆｉｎｅ⁃ｇｒａｉｎｅｄｆｅａｔｕｒｅｓ．ＴｈｅＥＣＡ⁃Ｒｅｓ２Ｎｅｔｍｏｄｕｌｅｗａｓｔｈｅｎｃｏｍｂｉｎｅｄｗｉｔｈｔｈｅｓｐａｔｉａｌｐｙｒａｍｉｄｐｏｏｌｉｎｇａｎｄｃｈａｎｎｅｌｓｐａｔｉａｌｐｙｒａｍｉｄｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎ（ＳＰＰＣＳＰＣ）ｉｎｔｈｅＲｅｓＳＰＰＣＳＰＣｍｏｄｕｌｅ，ｗｈｉｃｈｉｎｃｒｅａｓｅｄｔｈｅｄｅｓｃｒｉｐｔｉｖｅｃａｐａｃｉｔｙｏｆｔｈｅｉｍａｇｅｓｏｗｎｆｅａｔｕｒｅｓ，ｒｅｓｕｌｔｉｎｇｉｎｔｈｅｎｏｖｅｌＷｏｏｄ⁃Ｎｅｔｍｅｔｈｏｄ．Ｐｒｅｃｉｓｉｏｎ，ｒｅｃａｌｌ，ｍＡＰ＠０．５ａｎｄｍＡＰ＠０．５ʒｍＡＰ＠０．９５ｗｅｒｅｕｓｅｄａｓｅｖａｌｕａｔｉｏｎｍｅｔｒｉｃｓｆｏｒｔｈｅｓｙｓｔｅｍｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ．Ｗｏｏｄ⁃Ｎｅｔｗａｓｔｒａｉｎｅｄｕｓｉｎｇａｓｅｌｆ⁃ｂｕｉｌｔｄａｔａｓｅｔ，ａｎｄｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｄａｔａｗａｓｏｂｔａｉｎｅｄ．ＴｈｅｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｅｄｔｈａｔｔｈｅＷｏｏｄ⁃Ｎｅｔｍｏｄｅｌａｃｈｉｅｖｅｄａ４．５２％ｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔｉｎｐｒｅｃｉｓｉｏｎａｎｄａ６．６２％ｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔｉｎｍＡＰ＠０．５ʒｍＡＰ＠０．９５，ｃｏｍｐａｒｅｄｔｏｔｈｅｂａｓｅｌｉｎｅｍｏｄｅｌＹＯＬＯｖ７ｉｎｗｏｏｄｓｅｌｅｃｔｉｏｎ．ＩｔａｌｓｏｏｕｔｐｅｒｆｏｒｍｅｄｔｈｅｂａｓｅｌｉｎｅｍｏｄｅｌＹＯＬＯｖ５ｓｗｉｔｈａ６．７９％ｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔｉｎｐｒｅｃｉｓｉｏｎａｎｄａ５．６７％ｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔｉｎｍＡＰ＠０．５ʒｍＡＰ＠０．９５．ＴｈｅＥＣＡａｔｔｅｎｔｉｏｎｍｅｃｈａｎｉｓｍｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙｅｎｈａｎｃｅｄｔｈｅｉｎｔｅｒ⁃ｃｈａｎｎｅｌｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎｏｆＥ⁃ＥＬＡＮ．ＴｈｅＲｅｓ２Ｎｅｔｍｏｄｕｌｅｈａｄｓｔｒｏｎｇｃａｐａｂｉｌｉｔｙｉｎｅｘｔｒａｃｔｉｎｇｆｉｎｅ⁃ｇｒａｉｎｅｄｆｅａｔｕｒｅｓ，ａｎｄｉｔｓｉｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎｉｎｔｏｔｈｅｎｅｔｗｏｒｋｉｍ⁃ｐｒｏｖｅｄｔｈｅｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅｓｐｅｅｄｏｆｖａｒｉｏｕｓｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｉｎｄｉｃａｔｏｒｓ．ＡｄｄｉｔｉｏｎｏｆＥＣＡｔｏＲｅｓ２Ｎｅｔｅｎａｂｌｅｄｔｈｅｃｏｎｓｉｄｅｒａ⁃ｔｉｏｎｏｆｉｎｔｅｒ⁃ｃｈａｎｎｅｌｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｓａｎｄａｃｃｏｍｐｌｉｓｈｅｓｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｆｕｓｉｏｎ，ｌｅａｄｉｎｇｔｏｉｍｐｒｏｖｅｄｄｅｔｅｃｔｉｏｎｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：Ｗｏｏｄ⁃Ｎｅｔ；ｗｏｏｄｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ；ＥＣＡ⁃Ｒｅｓ２Ｎｅｔ；ＥＣＡ；Ｒｅｓ２Ｎｅｔ㊀第１期王正，等：基于ＹＯＬＯｖ７的木材缺陷检测模型Ｗｏｏｄ⁃Ｎｅｔ的研究㊀㊀木材利用率一直是木材行业非常重要的指标之一，但木材的综合利用率通常只有５０％７０％［１］㊂在生产过程中，合理地剔除木材缺陷能够提升木材利用率㊂因此，如何快速㊁高效识别及定位木材缺陷以实现木材优选显得尤为重要㊂图１㊀ＹＯＬＯｖ７结构Ｆｉｇ．１㊀ＳｔｒｕｃｔｕｒｅｏｆＹＯＬＯｖ７随着计算机技术的迅猛发展，深度学习算法广泛应用于各行各业之中㊂Ｆｅｉ等［２］利用轻量化的网络实现对鲜切花的快速分类㊂Ｚｈｏｕ等［３］利用深度学习算法实现青梅的表面缺陷检测㊂Ｚｈｏｕ等［４－５］利用改进的ＹＯＬＯｖ７算法识别火龙果并且完成采摘任务㊂当然也不乏在木材缺陷检测中的应用㊂Ａｌ⁃Ｚｕｂｉ等［６］将基于深度学习的区域卷积神经网络（ＭａｓｋＲ⁃ＣＮＮ）框架应用于检测和分割具有各种纹理㊁颜色和钻孔图案的木板合成图像中的钻孔，但是其只是对木材钻孔进行识别，其重心在于分割不同纹理下的钻孔㊂Ｌｉｎｇ等［７］结合ＧｏｏＬｅＮｅｔ和ＲｅｓＮｅｔ模型的结构，建立了基于ＲｅｓＮｅｔ⁃ｖ２的木材缺陷检测模型，新的导出模型可以准确地指出板材表面的虫洞㊁活节和死节３种缺陷类型，但其只能对该缺陷类别进行分类，不能同时检测同一木板中的多个缺陷㊂Ｗａｎｇ等［８］使用经过ＧｒｉｄＭａｓｋ的数据增强㊁更改主干网络的剩余区块（ｒｅｓｉｄｕａｌｂｌｏｃｋｓ）为Ｇｈｏｓｔ块结构，升级网络的置信损失函数改进ＹＯＬＯｖ３基线模型，并将其应用于木材表面缺陷检测，但虫洞㊁节子以及裂缝３种缺陷的平均检测精度仅有８６．４９％㊂Ｇａｏ等［９］将ＳＥ（ｓｑｕｅｅｚｅ⁃ａｎｄ⁃ｅｘｃｉｔａｔｉｏｎ）模块嵌入剩余基本块，提高了网络特征提取的效率，并利用全局平均池来替换末端卷积层之后的完全连接层，改善了分类性能，由此提出了一种新的卷积网络模型ＲｅｓＳＥＮｅｔ⁃１８，在测试的分类准确率上比Ｒｅｓｎｅｔ１８有８．１９％的提升㊂该论文中的数据集获取自奥卢大学的具有７种节子缺陷的云杉树木材图像，通过数据扩充技术将原本４４８张数据集扩充了７倍，组成自己的数据集用来分类㊂Ｓｈｉ等［１０］在ＭａｓｋＲ⁃ＣＮＮ的前端设计了一个扫视网络，以完成常规木材和缺陷木材的分类，首次将ＦＬＯＰ运用于ＮＡＳ的速度优化之中，同时使用遗传算法优化特征通道的选择，以获得ＭａｓｋＲ⁃ＣＮＮ输入特征的最佳组合，但该网络仅识别分类了３种缺陷，且模型非常复杂㊂Ｄｉｎｇ等［１１］将ＤｅｎｓｅＮｅｔ网络引入ＳＳＤ，可有效检测活节㊁死节和裂缝３种类型的缺陷㊂该研究关注实木地板生产过程中的缺陷，其中数据集仅有５００张，总数较少，且仅有３种缺陷，缺陷种类也较少㊂尽管这些深度神经网络相比人工有可靠性高㊁工作效率高等优点，但上述方法存在识别定位种类少㊁鲜有关注原木板材生产过程中实际存在的缺陷等问题㊂为克服数据集缺陷种类少㊁数量不均衡等问题，本研究构建了包括活节㊁死节㊁树脂㊁树髓等８种木材缺陷的数据集，对ＹＯＬＯｖ７做了两点改进，构建了Ｗｏｏｄ⁃Ｎｅｔ网络㊂为了增强Ｅ⁃ＥＬＡＮ结构的跨通道信息交互能力，将注意力机制ＥＣＡ（ｅｆ⁃ｆｉｃｉｅｎｔｃｈａｎｎｅｌａｔｔｅｎｔｉｏｎｍｏｄｕｌｅ）［１２］引入主干网络；为了增强特征融合能力，引入了Ｒｅｓ２Ｎｅｔ［１３］结构，并且提出了ＥＣＡ⁃Ｒｅｓ２Ｎｅｔ模块㊂１㊀Ｗｏｏｄ⁃Ｎｅｔ模型设计ＹＯＬＯｖ７［１４］在准确率和速度上都超越了以往的ＹＯＬＯ，其网络主要由Ｉｎｐｕｔ㊁Ｂａｃｋｂｏｎｅ㊁Ｎｅｃｋ和１所示㊂３３１林业工程学报第９卷１．１㊀ＥＣＡ⁃ＥＬＡＮ模块设计Ｅ⁃ＥＬＡＮ作为ＹＯＬＯｖ７的主要创新点之一，在ＹＯＬＯｖ７网络中有２种方式，在图１中以Ｅ⁃ＥＬＡＮ（ａ）和Ｅ⁃ＥＬＡＮ（ｂ）区分㊂Ｅ⁃ＥＬＡＮ通过多通道卷积后增加通道数，实现了检测效果的提升㊂然而，Ｅ⁃ＥＬＡＮ多通道卷积之后只进行了简单的Ｃｏｎｃａｔ操作，其对多通道之间的信息融合能力不足，难以实现跨通道信息交互，从而不能充分考虑图像特征，而通道注意力机制正好可以弥补这一不足㊂通道注意力是通过获取每个特征通道的重要程度来增强有用特征的占用比㊂采用ＥＣＡ机制（图２），在不降低通道维数的全局平均池化（ｇｌｏｂａｌａｖｅｒａｇｅｐｏｏｌｉｎｇ，ＧＡＰ）之后，通过考虑每个通道及其Ｋ个邻居进行局部跨通道交互信息，进一步地，ＥＣＡ利用自适应选择一维卷积核大小的方法，确定局部跨信道交互的覆盖率，能有效捕获跨通道交Ｆｉｇ．２㊀ＥＣＡａｔｔｅｎｔｉｏｎｍｅｃｈａｎｉｓｍｓｔｒｕｃｔｕｒｅ互信息，得到特征图Ｘ㊂ＥＣＡ克服了性能和复杂性之间的矛盾，在只增加少量参数的同时，获得明显的性能增益㊂在ＥＣＡ模块之中，卷积核大小Ｋ根据具有不同通道数和各种ＣＮＮ（ＣｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌＮｅｕｒａｌＮｅｔ⁃ｗｏｒｋｓ）结构的卷积块而变化㊂由于ＣＮＮ网络中通道数Ｃ（即滤波器的数量）通常设置为２的整次幂，确定Ｃ与Ｋ之间的非线性映射关系为：Ｋ＝Ψ（Ｃ）＝ｌｏｇ２Ｃｒ＋ｂｒｏｄｄ（１）式中：Ψ为卷积核大小Ｋ关于通道数Ｃ的映射函数；表达式ｌｏｇ２Ｃｒ＋ｂｒ用ｔ替代，表达式ｔｏｄｄ为计算最近的奇数ｔ；Ψ使得较高维Ｃ具有更远程的交互作用，较低维Ｃ具有较短的交互作用㊂Ｅ⁃ＥＬＡＮ结构中利用Ｃｏｎｃａｔ模块将经过不同次数ＣＢＳ卷积后的结果并联进来，通道数实现了大幅度的增加，即描述图像本身的特征数（特征通道数）增加了，而每一特征下的信息量没有增加㊂ＥＣＡ注意力机制针对ＳＥ注意力机制将ＭＬＰ模块（ＦＣ⁃＞ＲｅＬＵ⁃＞ＦＣ⁃＞Ｓｉｇｍｏｉｄ）转变为一维卷积的形式，有效减少参数计算量的同时，实现了适当的跨通道交互㊂因此，将ＥＣＡ注意力机制引入Ｅ⁃ＥＬＡＮ结构中，命名为ＥＣＡ⁃ＥＬＡＮ模块，以增强网络跨通道信息交互能力，提高特征融合效率㊂改进后的Ｅ⁃ＥＬＡＮ（ａ）ᶄ和Ｅ⁃ＥＬＡＮ（ｂ）ᶄ结构如图３所示，改进后的结构在网络结构中位置不变㊂图３㊀改进的Ｅ⁃ＥＬＡＮ结构Ｆｉｇ．３㊀ＩｍｐｒｏｖｅｄＥ⁃ＥＬＡＮｓｔｒｕｃｔｕｒｅ１．２㊀ＲｅｓＳＰＰＣＳＰＣ模块设计Ｎｅｃｋ网络主要发挥特征融合的功能㊂ＹＯＬＯｖ７中的ＳＰＰＣＳＰＣ（ｓｐａｔｉａｌｐｙｒａｍｉｄｐｏｏｌｉｎｇａｎｄｃｈａｎｎｅｌｓｐａｔｉａｌｐｙｒａｍｉｄｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎ）模块在沿用ＹＯＬＯｖ５的ＣＳＰ结构的同时，创新性地将金字塔特征模块引入其中㊂ＳＰＰＣＳＰＣ模块有空间金字塔池化层１ˑ１㊁５ˑ５㊁９ˑ９㊁１３ˑ１３共４个不同尺度最大池化使用不同分辨率图，用以区分不同尺寸的目标，其结构如图４所示㊂虽然在池化的过程中可以获得邻域内最大的特征点，但是其对更细粒度的特征提取能力十分欠缺㊂因此，本研究选用了能够提取更细粒度特征的网络Ｒｅｓ２Ｎｅｔ来弥补这一不足㊂Ｒｅｓ２Ｎｅｔ是ＲｅｓＮｅｔ的一种变体，其主要特点就是利用了多尺度卷积，测试性能超过了普通残差神经网络㊂ＲｅｓＮｅｔ和Ｒｅｓ２Ｎｅｔ的详细结构如图５所示㊂由图５可以看出，Ｒｅｓ２Ｎｅｔ对ＲｅｓＮｅｔ进行了改进，在单个残差块中构造了一个类似的具有层次结４３１㊀第１期王正，等：基于ＹＯＬＯｖ７的木材缺陷检测模型Ｗｏｏｄ⁃Ｎｅｔ的研究图４㊀ＳＰＰＣＳＰＣ模块结构Ｆｉｇ．４㊀ＳＰＰＣＳＰＣｍｏｄｕｌｅｓｔｒｕｃｔｕｒｅ图５㊀ＲｅｓＮｅｔ和Ｒｅｓ２Ｎｅｔ模块结构Ｆｉｇ．５㊀ＲｅｓＮｅｔａｎｄＲｅｓ２Ｎｅｔｓｔｒｕｃｔｕｒｅ构的残差连接，取代了一般的单个３ˑ３卷积核㊂具体来说，所有组的特征图连接起来之后，发送到另一组１ˑ１滤波器，以将信息融合在一起㊂随着输入特征转换为输出特征的任何可能路径，当接收３ˑ３滤波器时，等效接受场会增加，由于组合效应导致许多等效特征尺度，即所谓Ｒｅｓ２Ｎｅｔ在更细的粒度级上表示了多尺度特征，并且增加了每个网络层的接受域㊂多尺度特征在检测任务中一直都是很重要的，自从空洞卷积提出以来，基于空洞卷积搭建的多尺度金字塔模型在检测任务上取得了里程碑式的效果㊂不同感受野下获取的物体信息是不同的，小的感受野可能会看到更多的物体细节，对于检测小目标也有很大的好处，而更大的感受野可以感受物体的整体结合，方便网络定位物体的位置，细节与位置的结合可以更好地得到具有清晰边界的物体信息㊂Ｒｅｓ２Ｎｅｔ提供了一个新的策略㊂除现有的深度㊁宽度和基数维度外，还揭示了一个新的维度，即规模，这是一个必不可少的因素；并且有试验证明增加规模比增加其他维度更加有效㊂Ｒｅｓ２Ｎｅｔ的规模策略为多尺度特征的提取提供了新的方向㊂本研究为Ｒｅｓ２Ｎｅｔ结构引入了ＥＣＡ注意力机制（图６），形成具有跨通道（即跨规模）的多尺度特征提取的ＥＣＡ⁃Ｒｅｓ２Ｎｅｔ新模块㊂本研究将ＥＣＡ⁃Ｒｅｓ２Ｎｅｔ和ＳＰＰＣＳＰＣ作为２个并行的分支构建ＲｅｓＳＰＰＣＳＰＣ模块进行数据特征提取㊂２个分支分别通过分规模卷积和最大池化的多尺度特征提取后，由Ｃｏｎｃａｔ将结果的通道数相加，描述图像本身的特征数增加了，赋予Ｅ⁃ＥＬＡＮ的特征数增加，图７㊀ＲｅｓＳＰＰＣＳＰＣ模块结构Ｆｉｇ．７㊀ＳｔｒｕｃｔｕｒａｌｏｆＲｅｓＳＰＰＣＳＰＣｍｏｄｕｌｅ２㊀试验分析２．１㊀环境准备本研究的深度学习框架是Ｐｙｔｏｒｃｈ㊂试验配置环境如下：ＣＰＵ为Ｉｎｔｅｌ（Ｒ）Ｃｏｒｅ（ＴＭ）ｉ７⁃１２７００Ｋ，内存为３２ＧＢ；ＧＰＵ为ＮＶＩＤＩＡＧｅＦｏｒｃｅＧＴＸ３０７０Ｔｉ，显存为８ＧＢ，ＣＵＤＡ版本１１．６，ｐｙｔｈｏｎ３．９为编译语言㊂每批训练的批次大小设置为８，共计３００轮训练㊂在训练网络时，将输入图像调整为６４０ˑ６４０的统一大小，初始学习率设置为０．０１，使用ＯｎｅＣｙｃｌｅＰｏｌｉｃｙ调整学习率㊂５３１林业工程学报第９卷２．２㊀数据集本研究获得了来自捷克共和国奥特斯拉发理工大学２０２２年更新的用于自动化视觉质量控制过程的大规模木材表面缺陷图像的公开数据集［１５］㊂但该数据集部分缺陷数量不足，并且在试验过程中能够明显感觉到数据不均对结果的影响㊂本研究通过实际拍摄补充以及一些常规的图像处理方法，如滤波㊁平移㊁旋转来扩展数据集，本研究的数据集具有如表１所示的细节㊂数据集中典型的木材缺陷样本见图８㊂表１㊀数据集的细节Ｔａｂｌｅ１㊀Ｄｅｔａｉｌｓｏｆｄａｔａｓｅｔ序号缺陷类型训练集测试集０活节１２００４００１死节１２００４００２带有裂缝的节１２００４００３裂缝１２００４００４树脂１２００４００５树髓１２００４００６孔洞１２００４００７蓝变１２００４００Ａ）活节；Ｂ）死节；Ｃ）带有裂缝的节；Ｄ）裂缝；Ｅ）树脂；Ｆ）树髓；Ｇ）孔洞；Ｈ）蓝变㊂图８㊀数据集中典型的木材缺陷样本Ｆｉｇ．８㊀Ｓａｍｐｌｅｓｏｆｔｙｐｉｃａｌｗｏｏｄｄｅｆｅｃｔｓｉｎｔｈｅｄａｔａｓｅｔ２．３㊀评价指标在试验中，通过召回率㊁精度值㊁ＩＯＵ大于０．５的ＡＰ＠０．５值㊁ＡＰ＠０．５ʒＡＰ＠０．９５㊁模型计算量（ＧＦＬＯＰｓ）对模型进行评估㊂召回率Ｒ的计算公式为：Ｒ＝ＴＰＴＰ＋ＦＮˑ１００％（２）式中：ＴＰ是由模型预测为正例的正类别数量；ＦＮ是由模型预测为负例的正类别数量，即由模型误分类的样本数量㊂精度值Ｐ的公式为：Ｐ＝ＴＰＴＰ＋ＦＰˑ１００％（３）式中，ＦＰ是模型预测的最初为负样本的正样本数㊂ｍＡＰ＠０．５（式中记为ｍＡＰ＠０．５）用于测量检测网络的算法性能，适用于单标签和多标签图像分类计算㊂ｍＡＰ＠０．５的公式为：ｍＡＰ＠０．５＝ðｋｉ＝１Ｐ（ｉ）ΔＲＮ（４）式中：ｋ是测试集中样本的数量；Ｐ（ｉ）是识别ｉ个样本时精度的大小；ΔＲ是检测样本从ｉ变化到ｉ＋１时召回率的变化；Ｎ是多类检测任务中类别的数量㊂ｍＡＰ＠０．５ʒｍＡＰ＠０．９５表示在不同ＩｏＵ阈值（从０．５到０．９５，步长０．０５）上的平均ｍＡＰ㊂２．４㊀试验结果分析在网络中加入注意力机制能够使模型自主选择图像的焦点位置，增强网络学习特征的表达能力，最终提高训练精度㊂为了获得更好的试验结果，本研究选取了常用的４个注意力机制：ＣＢＡＭ（ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌｂｌｏｃｋａｔｔｅｎｔｉｏｎｍｏｄｕｌｅ）㊁ＣＡ（ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅａｔｔｅｎｔｉｏｎ）㊁ＳＥ以及ＥＣＡ完成了注意力机制的消融试验㊂２．４．１㊀ＥＣＡ⁃ＥＬＡＮ模块试验结果分析为了验证本研究ＥＬＡＮ模块创新设计的有效性，在确定选用注意力机制之前设计了注意力机制的消融试验，本研究称该消融试验的模块设计为ＹＯＬＯｖ７⁃ＣＢＡＭ㊁ＹＯＬＯｖ７⁃ＣＡ㊁ＹＯＬＯｖ７⁃ＳＥ以及ＹＯＬＯｖ７⁃ＥＣＡ，对比ＹＯＬＯｖ７的试验结果如图９和表２所示㊂由图９可以看出，精确度㊁召回值㊁ｍＡＰ＠０．５以及ｍＡＰ＠０．５ʒｍＡＰ＠０．９５４个参数均有不同幅度的提升㊂在ＹＯＬＯｖ７⁃ＥＣＡ的精准度试验中，数据值上升过程收敛速度快，虽然收敛的最终精确度略低于ＹＯＬＯｖ７⁃ＳＥ，但其在上升过程中也有一段高于其他试验的表现，并且其召回值收敛结果最高㊂因此，在本试验中选用ＥＣＡ注意力机制改进Ｅ⁃ＥＬＡＮ结构㊂将ＹＯＬＯｖ７⁃ＥＣＡ同ＹＯＬＯｖ７原版的精确度和召回值做对比，ＹＯＬＯｖ７⁃ＥＣＡ的精确度和召回值上升收敛过程波折少且更加稳定，同时利用轻量化通道注意力模块，在本项单独的计算量对比中浮点运算量增量少㊂６３１㊀第１期王正，等：基于ＹＯＬＯｖ７的木材缺陷检测模型Ｗｏｏｄ⁃Ｎｅｔ的研究图９㊀ＹＯＬＯｖ７⁃ＥＣＡ消融试验结果Ｆｉｇ．９㊀ＥｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｏｆＹＯＬＯｖ７⁃ＥＣＡａｂｌａｔｉｏｎ表２㊀ＹＯＬＯｖ７⁃ＥＣＡ的网络性能Ｔａｂｌｅ２㊀ＮｅｔｗｏｒｋｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｏｆＹＯＬＯｖ７⁃ＥＣＡ模型名称精确度／％召回值／％ｍＡＰ＠０．５／％ｍＡＰ＠０．５ʒｍＡＰ＠０．９５／％参数量／ＭＢ运算量／ＧＢＹＯＬＯｖ３７８．８４８１．０１８５．０８７０．４６６１５５０６５９１５５．３ＹＯＬＯｖ５ｓ８０．８８８２．３６８６．５９７０．８６７０４６５９９１６．０ＹＯＬＯｖ７８３．１５８２．４３８５．３６７１．８２３７６２２６８２１０６．５ＹＯＬＯｖ７⁃ＣＢＡＭ８１．９２８２．８８８６．９９７６．２３３８２５９１１４１０７．８ＹＯＬＯｖ７⁃ＣＡ８３．１５８２．７５８７．１６７６．１８３８１９０７２２１０７．８ＹＯＬＯｖ７⁃ＳＥ８４．６６８２．６１８６．６２７５．８１３８２５８３３０１０７．５ＹＯＬＯｖ７⁃ＥＣＡ８４．２４８３．８４８６．８５７４．８６３７９７５２０１１０７．４㊀㊀表２所展示的内容为７个试验中各自数值中最高的值㊂由表２可知，在上述７个试验中和ＹＯＬＯｖ７的对比中，ＹＯＬＯｖ７⁃ＥＣＡ的召回值增长最多，精确度表现仅次于ＹＯＬＯｖ７⁃ＳＥ，参数量和浮点运算量增长最少㊂结果表明，加入ＥＣＡ注意力机制后，模型的性能得到了提高，本模型可靠㊂２．４．２㊀ＲｅｓＳＰＰＣＳＰＣ模块试验结果分析本研究在ＳＰＰＣＳＰＣ后并联Ｒｅｓ２Ｎｅｔ模块形成ＲｅｓＳＰＰＣＳＰＣ，并且将Ｒｅｓ２Ｎｅｔ模块同ＲｅｐＣｏｎｖ结合形成新的模块㊂为了验证该新模块的设计有效性，依据Ｒｅｓ２Ｎｅｔ以及４个常用的注意力机制设计了８组消融试验，分别命名为Ｒｅｓ２Ｎｅｔ㊁Ｒｅｓ２Ｎｅｔ⁃ＣＢＡＭ㊁Ｒｅｓ２Ｎｅｔ⁃ＣＡ㊁Ｒｅｓ２Ｎｅｔ⁃ＳＥ以及Ｒｅｓ２Ｎｅｔ⁃ＥＣＡ，并且与ＹＯＬＯｖ７的性能进行比较㊂试验结果如表３和图１０所示㊂表３㊀ＹＯＬＯｖ７⁃Ｒｅｓ２Ｎｅｔ的网络性能Ｔａｂｌｅ３㊀ＮｅｔｗｏｒｋｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｏｆＹＯＬＯｖ７⁃Ｒｅｓ２Ｎｅｔ模型名称精确度／％召回值／％ｍＡＰ＠０．５／％ｍＡＰ＠０．５ʒｍＡＰ＠０．９５／％参数量／ＭＢ运算量／ＧＢＹＯＬＯｖ３７８．８４８１．０１８５．０８７０．４６６１５５０６５９１５５．３ＹＯＬＯｖ５ｓ８０．８８８２．３６８６．５９７０．８６７０４６５９９１６．０ＹＯＬＯｖ７８３．１５８２．４３８５．３６７１．８２３７６２２６８２１０６．５Ｒｅｓ２Ｎｅｔ８５．８６８４．４５８６．３８７６．５４４８６３１３４６１１８．１Ｒｅｓ２Ｎｅｔ⁃ＣＢＡＭ８５．２４８３．８５８６．３２７６．０８４８８０５８１８１１８．３Ｒｅｓ２Ｎｅｔ⁃ＣＡ８２．７４８４．１８８４．５２７６．２７４８８０５８５０１１８．３Ｒｅｓ２Ｎｅｔ⁃ＳＥ８６．２２８３．６７８６．１１７５．８６４８８０５４２６１１８．２Ｒｅｓ２Ｎｅｔ⁃ＥＣＡ８６．１４８３．９５８６．９２７５．６９４８６３１３５８１１８．１７３１林业工程学报第９卷图１０㊀ＹＯＬＯｖ７⁃Ｒｅｓ２Ｎｅｔ消融试验结果Ｆｉｇ．１０㊀ＥｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｏｆＹＯＬＯｖ７⁃Ｒｅｓ２Ｎｅｔａｂｌａｔｉｏｎ㊀㊀由图１０可知，在加入Ｒｅｓ２Ｎｅｔ模块之后，模型从第１００轮左右开始明显收敛，可以证明ＥＣＡ⁃Ｒｅｓ２Ｎｅｔ对更细粒度的特征提取在木材优选的应用中效果较好㊂在精确度的图中，Ｒｅｓ２Ｎｅｔ⁃ＳＥ和Ｒｅｓ２Ｎｅｔ⁃ＥＣＡ的表现比较好，最终收敛值接近；在召回值的图中，Ｒｅｓ２Ｎｅｔ⁃ＣＢＡＭ和Ｒｅｓ２Ｎｅｔ⁃ＥＣＡ表现比较好，最终收敛值接近，然而在ｍＡＰ＠０．５ʒｍＡＰ＠０．９５的图中Ｒｅｓ２Ｎｅｔ⁃ＣＢＡＭ上升过程中，有一次较大的波动㊂因此，本研究最终选定了ＥＣＡ注意力机制改进Ｒｅｓ２Ｎｅｔ模块㊂由表３可知，Ｒｅｓ２Ｎｅｔ为模型带来了大量的参数量和计算量，分别有２９．２６％和１０．８９％的上升㊂虽然４个注意力机制为网络模型带来的参数量和计算量影响很小，但是实际上的效果提升是可观的㊂２．４．３㊀Ｗｏｏｄ⁃Ｎｅｔ设计试验结果分析根据前２组消融试验，将这２种模型组合成完整的改进模型Ｗｏｏｄ⁃Ｎｅｔ㊂本研究将ＹＯＬＯｖ３㊁ＹＯＬＯｖ５ｓ㊁ＹＯＬＯｖ７㊁ＹＯＬＯｖ７⁃ＥＣＡ㊁Ｒｅｓ２Ｎｅｔ⁃ＥＣＡ与Ｗｏｏｄ⁃Ｎｅｔ模型进行性能比较，试验结果如图１１和表４所示㊂图１１㊀ＹＯＬＯｖ７和Ｗｏｏｄ⁃Ｎｅｔ对比结果Ｆｉｇ．１１㊀ＣｏｍｐａｒｉｓｏｎｒｅｓｕｌｔｓｂｅｔｗｅｅｎＹＯＬＯｖ７ａｎｄＷｏｏｄ⁃Ｎｅｔ８３１㊀第１期王正，等：基于ＹＯＬＯｖ７的木材缺陷检测模型Ｗｏｏｄ⁃Ｎｅｔ的研究表４㊀Ｗｏｏｄ⁃Ｎｅｔ的网络性能Ｔａｂｌｅ４㊀ＮｅｔｗｏｒｋｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｏｆＷｏｏｄ⁃Ｎｅｔ模型名称精确度／％召回值／％ｍＡＰ＠０．５／％ｍＡＰ＠０．５ʒｍＡＰ＠０．９５／％参数量／ＭＢ运算量／ＧＢＹＯＬＯｖ３７８．８４８１．０１８５．０８７０．４６６１５５０６５９１５５．３ＹＯＬＯｖ５ｓ８０．８８８２．３６８６．５９７０．８６７０４６５９９１６．０ＹＯＬＯｖ７８３．１５８２．４３８５．３６７１．８２３７６２２６８２１０６．５ＹＯＬＯｖ７⁃ＥＣＡ８４．２４８３．８４８６．８５７４．８６３７９７５２０１１０７．４Ｒｅｓ２Ｎｅｔ⁃ＥＣＡ８６．１４８３．９５８６．９２７５．６９４８６３１３５８１１８．１Ｗｏｏｄ⁃Ｎｅｔ８７．６７８５．３９８８．２９７８．４８４８６３１９０９１１７．２㊀㊀由图１１可知，４个部分的参数都均有不同程度的提升㊂在精确度的图中，Ｒｅｓ２Ｎｅｔ⁃ＥＣＡ模块收敛速度比ＹＯＬＯｖ７⁃ＥＣＡ以及Ｗｏｏｄ⁃Ｎｅｔ都快，但是最终Ｗｏｏｄ⁃Ｎｅｔ收敛的值最高；在召回值的图中，ＹＯＬＯｖ７⁃ＥＣＡ㊁Ｒｅｓ２Ｎｅｔ⁃ＥＣＡ以及Ｗｏｏｄ⁃Ｎｅｔ收敛幅度相似㊂而Ｗｏｏｄ⁃Ｎｅｔ同ＹＯＬＯｖ７原版相比，就收敛结果而言，精确度有７．７２％，召回率有３．２２％，ｍＡＰ＠０．５有２．９４％，ｍＡＰ＠０．５ʒｍＡＰ＠０．９５有７．６４％的提升㊂如表４所示，本研究针对分类头的改进取得了很明显的效果，大幅提升了ｍＡＰ＠０．５和ｍＡＰ＠０．５ʒｍＡＰ＠０．９５的检测效果㊂虽然参数量有超过２５％的提升，但是也获得了良好的效果，基本满足在木材优选过程中检测缺陷的准确度需求㊂训练和验证过程中Ｗｏｏｄ⁃Ｎｅｔ模型比ＹＯＬＯｖ７的损失值更小，并且收敛速度更快（图１２），证明图１２㊀ＹＯＬＯｖ７和Ｗｏｏｄ⁃Ｎｅｔ损失值的对比Ｆｉｇ．１２㊀ＣｏｍｐａｒｉｓｏｎｏｆＹＯＬＯｖ７ａｎｄＷｏｏｄ⁃ＮｅｔｌｏｓｓＷｏｏｄ⁃Ｎｅｔ模型相比于ＹＯＬＯｖ７模型在木材缺陷检测的应用中拟合效果更好，Ｗｏｏｄ⁃Ｎｅｔ模型可靠㊂为展示本研究模型在实际检测过程中的效果，选取了最优的一轮训练权重文件作为检测模型的权重进行结果检测并输出了图片，如图１３所示㊂图１３㊀各缺陷检测结果Ｆｉｇ．１３㊀Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓｏｆｅａｃｈｄｅｆｅｃｔ３㊀结㊀论本研究提出了一种针对木材缺陷检测的准确性更高的检测模型Ｗｏｏｄ⁃Ｎｅｔ，并先后进行了３组消融试验㊂试验证明，Ｗｏｏｄ⁃Ｎｅｔ能够很好地实现木材优选过程中的缺陷识别，具有较高的精度㊂通过３组消融试验，本研究得出以下结论：１）利用轻量化的通道注意力机制ＥＣＡ改进Ｅ⁃ＥＬＡＮ结构，可以提升各项参数，提高通道间的信息交互能力很有必要㊂２）ＥＣＡ⁃Ｒｅｓ２Ｎｅｔ结构能够在多通道提取更细粒度的特征，但是Ｒｅｓ２Ｎｅｔ通道之间信息隔离，利用ＥＣＡ注意力机制实现跨通道信息交互，取得了一定效果㊂在木材行业引入人工智能的方法，有利于智慧林业的建设与发展㊂利用人工智能的方式识别木材缺陷，为林业经济的发展提供了一个更加便捷的方式，能够促进经济林产业降低费效比，进而实现９３１林业工程学报第９卷节本增效㊂推进智能化林业装备的研究，也有助于提高劳动生产率和资源利用率，现已成为林业发达国家技术发展的趋势［１６－１７］㊂未来一定是一个简洁化的世界，设备变得更小㊁更便携㊁更加节能，因此在未来的工作中，要尝试设计更加轻量化的网络以适配节能的智能化林业装备㊂摄像机采集的图像数据对模型的预测效果有关键影响，并且数据集均衡对结果的影响也不容忽视㊂Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒ机制也已经进入了大家的视野，并且获得了广泛的应用，在木材优选中具有潜在的研究价值㊂参考文献（Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅｓ）：［１］ＣＨＥＮＹＴ，ＳＵＮＣＳ，ＲＥＮＺＲ，ｅｔａｌ．Ｒｅｖｉｅｗｏｆｔｈｅｃｕｒｒｅｎｔｓｔａｔｅｏｆａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆｗｏｏｄｄｅｆｅｃｔｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ［Ｊ］．ＢｉｏＲｅｓｏｕｒｃｅｓ，２０２２，１８（１）：２２８８－２３０２．ＤＯＩ：１０．１５３７６／ｂｉｏｒｅｓ．１８．１．ｃｈｅｎ．［２］ＦＥＩＹＱ，ＬＩＺＹ，ＺＨＵＴＴ，ｅｔａｌ．Ａｌｉｇｈｔｗｅｉｇｈｔａｔｔｅｎｔｉｏｎ⁃ｂａｓｅｄｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｓｆｏｒｆｒｅｓｈ⁃ｃｕｔｆｌｏｗｅｒｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ［Ｊ］．ＩＥＥＥＡｃｃｅｓｓ，２０２３，１１：１７２８３－１７２９３．ＤＯＩ：１０．１１０９／ＡＣＣＥＳＳ．２０２３．３２４４３８６．［３］ＺＨＯＵＣＸ，ＷＡＮＧＨＨ，ＬＩＵＹ，ｅｔａｌ．Ｇｒｅｅｎｐｌｕｍｓｓｕｒｆａｃｅｄｅ⁃ｆｅｃｔｄｅｔｅｃｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎｄｅｅｐｌｅａｒｎｉｎｇｍｅｔｈｏｄｓ［Ｊ］．ＩＥＥＥＡｃｃｅｓｓ，２０２２，１０：１００３９７－１００４０７．ＤＯＩ：１０．１１０９／ＡＣＣＥＳＳ．２０２２．３２０６８６４．［４］ＺＨＯＵＪＬ，ＺＨＡＮＧＹＹ，ＷＡＮＧＪＰ．ＲＤＥ⁃ＹＯＬＯｖ７：ａｎｉｍ⁃ｐｒｏｖｅｄｍｏｄｅｌｂａｓｅｄｏｎＹＯＬＯｖ７ｆｏｒｂｅｔｔｅｒｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｉｎｄｅｔｅｃｔｉｎｇｄｒａｇｏｎｆｒｕｉｔｓ［Ｊ］．Ａｇｒｏｎｏｍｙ，２０２３，１３（４）：１０４２．ＤＯＩ：１０．３３９０／ａｇｒｏｎｏｍｙ１３０４１０４２．［５］ＺＨＯＵＪＬ，ＺＨＡＮＧＹＹ，ＷＡＮＧＪＰ．Ａｄｒａｇｏｎｆｒｕｉｔｐｉｃｋｉｎｇｄｅ⁃ｔｅｃｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｂａｓｅｄｏｎＹＯＬＯｖ７ａｎｄＰＳＰ⁃ｅｌｌｉｐｓｅ［Ｊ］．Ｓｅｎｓｏｒｓ，２０２３，２３（８）：３８０３．ＤＯＩ：１０．３３９０／ｓ２３０８３８０３．［６］ＡＬ⁃ＺＵＢＩＭ，ＰＬＡＰＰＥＲＰ．Ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎｏｆｄｒｉｌｌｅｄｈｏｌｅｓｉｎｔｅｘ⁃ｔｕｒｅｄｗｏｏｄｐａｎｅｌｓｕｓｉｎｇｄｅｅｐｌｅａｒｎｉｎｇｆｒａｍｅｗｏｒｋ［Ｃ］／／２０２２ＩＥＥＥ９ｔｈＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎＣｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅａｎｄＶｉｒｔｕａｌＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔｓｆｏｒＭｅａｓｕｒｅｍｅｎｔＳｙｓｔｅｍｓａｎｄＡｐｐｌｉｃａ⁃ｔｉｏｎｓ（ＣＩＶＥＭＳＡ）．Ｊｕｎｅ１５－１７，２０２２，Ｃｈｅｍｎｉｔｚ，Ｇｅｒｍａｎｙ．ＩＥＥＥ，２０２２：１－４．ＤＯＩ：１０．１１０９／ＣＩＶＥＭＳＡ５３３７１．２０２２．９８５３６８２．［７］ＬＩＮＧＪＸ，ＸＩＥＹＨ．Ｒｅｓｅａｒｃｈｏｎｗｏｏｄｄｅｆｅｃｔｓｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎｄｅｅｐｌｅａｒｎｉｎｇ［Ｊ］．ＷｏｏｄＲｅｓｅａｒｃｈ，２０２２，６７（１）：１４７－１５６．ＤＯＩ：１０．３７７６３／ｗｒ．１３３６－４５６１／６７．１．１４７１５６．［８］ＷＡＮＧＢＧ，ＹＡＮＧＣＭ，ＤＩＮＧＹＣ，ｅｔａｌ．ＤｅｔｅｃｔｉｏｎｏｆｗｏｏｄｓｕｒｆａｃｅｄｅｆｅｃｔｓｂａｓｅｄｏｎｉｍｐｒｏｖｅｄＹＯＬＯｖ３ａｌｇｏｒｉｔｈｍ［Ｊ］．ＢｉｏＲｅ⁃ｓｏｕｒｃｅｓ，２０２１，１６（４）：６７６６－６７８０．ＤＯＩ：１０．１５３７６／ｂｉｏｒｅｓ．１６．４．６７６６－６７８０．［９］ＧＡＯＭＹ，ＳＯＮＧＰ，ＷＡＮＧＦ，ｅｔａｌ．ＡｎｏｖｅｌｄｅｅｐｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｂａｓｅｄｏｎＲｅｓＮｅｔ⁃１８ａｎｄｔｒａｎｓｆｅｒｌｅａｒｎｉｎｇｆｏｒｄｅｔｅｃｔｉｏｎｏｆｗｏｏｄｋｎｏｔｄｅｆｅｃｔｓ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＳｅｎｓｏｒｓ，２０２１，２０２１：１－１６．ＤＯＩ：１０．１１５５／２０２１／４４２８９６４．［１０］ＳＨＩＪＨ，ＬＩＺＹ，ＺＨＵＴＴ，ｅｔａｌ．ＤｅｆｅｃｔｄｅｔｅｃｔｉｏｎｏｆｉｎｄｕｓｔｒｙｗｏｏｄｖｅｎｅｅｒｂａｓｅｄｏｎＮＡＳａｎｄｍｕｌｔｉ⁃ｃｈａｎｎｅｌｍａｓｋＲ⁃ＣＮＮ［Ｊ］．Ｓｅｎｓｏｒｓ，２０２０，２０（１６）：４３９８．ＤＯＩ：１０．３３９０／ｓ２０１６４３９８．［１１］ＤＩＮＧＦＬ，ＺＨＵＡＮＧＺＬ，ＬＩＵＹ，ｅｔａｌ．ＤｅｔｅｃｔｉｎｇｄｅｆｅｃｔｓｏｎｓｏｌｉｄｗｏｏｄｐａｎｅｌｓｂａｓｅｄｏｎａｎｉｍｐｒｏｖｅｄＳＳＤａｌｇｏｒｉｔｈｍ［Ｊ］．Ｓｅｎ⁃ｓｏｒｓ，２０２０，２０（１８）：５３１５．ＤＯＩ：１０．３３９０／ｓ２０１８５３１５．［１２］ＷＡＮＧＱＬ，ＷＵＢＧ，ＺＨＵＰＦ，ｅｔａｌ．ＥＣＡ⁃ｎｅｔ：ｅｆｆｉｃｉｅｎｔｃｈａｎｎｅｌａｔｔｅｎｔｉｏｎｆｏｒｄｅｅｐｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｓ［Ｃ］／／２０２０ＩＥＥＥ／ＣＶＦＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎＣｏｍｐｕｔｅｒＶｉｓｉｏｎａｎｄＰａｔｔｅｒｎＲｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ（ＣＶＰＲ）．Ｊｕｎｅ１３－１９，２０２０，Ｓｅａｔｔｌｅ，ＷＡ，ＵＳＡ．ＩＥＥＥ，２０２０：１１５３１－１１５３９．ＤＯＩ：１０．１１０９／ＣＶＰＲ４２６００．２０２０．０１１５５．［１３］ＧＡＯＳＨ，ＣＨＥＮＧＭＭ，ＺＨＡＯＫ，ｅｔａｌ．Ｒｅｓ２Ｎｅｔ：ａｎｅｗｍｕｌｔｉ⁃ｓｃａｌｅｂａｃｋｂｏｎｅａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ［Ｊ］．ＩＥＥＥｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｎＰａｔｔｅｒｎＡｎａｌｙｓｉｓａｎｄＭａｃｈｉｎｅＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ，２０２１，４３（２）：６５２－６６２．ＤＯＩ：１０．１１０９／ＴＰＡＭＩ．２０１９．２９３８７５８．［１４］ＷＡＮＧＣＹ，ＢＯＣＨＫＯＶＳＫＩＹＡ，ＬＩＡＯＨＹＭ．ＹＯＬＯｖ７：ｔｒａｉ⁃ｎａｂｌｅｂａｇ⁃ｏｆ⁃ｆｒｅｅｂｉｅｓｓｅｔｓｎｅｗｓｔａｔｅ⁃ｏｆ⁃ｔｈｅ⁃ａｒｔｆｏｒｒｅａｌ⁃ｔｉｍｅｏｂｊｅｃｔｄｅｔｅｃｔｏｒｓ［ＥＢ／ＯＬ］．２０２２：ａｒＸｉｖ：２２０７．０２６９６．ｈｔｔｐｓ：／／ａｒｘｉｖ．ｏｒｇ／ａｂｓ／２２０７．０２６９６．［１５］ＫＯＤＹＴＥＫＰ，ＢＯＤＺＡＳＡ，ＢＩＬＩＫＰ．Ａｌａｒｇｅ⁃ｓｃａｌｅｉｍａｇｅｄａｔａｓｅｔｏｆｗｏｏｄｓｕｒｆａｃｅｄｅｆｅｃｔｓｆｏｒａｕｔｏｍａｔｅｄｖｉｓｉｏｎ⁃ｂａｓｅｄｑｕａｌｉｔｙｃｏｎｔｒｏｌｐｒｏｃｅｓｓｅｓ［Ｊ］．Ｆ１０００Ｒｅｓｅａｒｃｈ，２０２１，１０：５８１．ＤＯＩ：１０．１２６８８／ｆ１０００ｒｅｓｅａｒｃｈ．５２９０３．１．［１６］彭方仁，朱凯凯，谭鹏鹏．我国经济林研究主要进展及有待突破的关键技术［Ｊ］．南京林业大学学报（自然科学版），２０２２，４６（６）：１２７－１３４．ＤＯＩ：１０．１２３０２／ｊ．ｉｓｓｎ．１０００－２００６．２０２２０９０５０．ＰＥＮＧＦＲ，ＺＨＵＫＫ，ＴＡＮＰＰ．Ａｒｅｖｉｅｗｏｆｎｏｎ⁃ｗｏｏｄｆｏｒｅｓｔｒｅｓｅａｒｃｈｉｎＣｈｉｎａａｎｄｔｈｅｐｏｔｅｎｔｉａｌｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆｋｅｙｔｅｃｈｎｏｌｏ⁃ｇｉｅｓ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＮａｎｊｉｎｇＦｏｒｅｓｔｒｙＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ（ＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅｓＥｄｉｔｉｏｎ），２０２２，４６（６）：１２７－１３４．［１７］曹林，周凯，申鑫，等．智慧林业发展现状与展望［Ｊ］．南京林业大学学报（自然科学版），２０２２，４６（６）：８３－９５．ＤＯＩ：１０．１２３０２／ｊ．ｉｓｓｎ．１０００－２００６．２０２２０９０５２．ＣＡＯＬ，ＺＨＯＵＫ，ＳＨＥＮＸ，ｅｔａｌ．Ｔｈｅｓｔａｔｕｓａｎｄｐｒｏｓｐｅｃｔｓｏｆｓｍａｒｔｆｏｒｅｓｔｒｙ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＮａｎｊｉｎｇＦｏｒｅｓｔｒｙＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ（ＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅｓＥｄｉｔｉｏｎ），２０２２，４６（６）：８３－９５．（责任编辑㊀莫弦丰）０４１。

安全隐患树木排查

安全隐患树木排查一、树木安全隐患的表现1. 树木树干有裂缝或者空洞，已经出现树洞，枝干受伤断裂。

2. 树木根系有受损情况，可能是由于人为破坏或树木自身生长导致。

3. 树木生长过于茂密，树冠过于密集，使得枝干密集，增加了树木倾倒的危险性。

4. 树木被雷击或者其他外部因素导致树干或者树枝破损。

5. 树木生长在建筑物旁边，如果树木倾倒可能会对建筑物和人员造成伤害。

6. 树木位于道路、人行道、学校、医院等公共场所，一旦发生倾倒可能会对人员和车辆造成伤害。

以上这些都是树木可能存在的隐患，需要进行及时的排查和处理，以免造成不必要的伤害和损失。

二、树木安全隐患的排查方法1. 巡查法这是最常用的一种排查方法，即通过专业人员定期巡查树木的生长情况，包括树干、树冠、树根等有无异常情况。

同时可以进行摄影记录，以便于后续的监测和分析。

2. 超声波测试法这是一种比较先进的方法，通过超声波测试仪器测量树木的树干厚度和木质密度，判断树木的健康程度和树干内部有无空洞等情况。

3. 根系检测法通过地下探测器或者掘地检查的方法，检测树木根系的健康情况，以及有无受损情况。

4. 人工观察法这是最为简单和直接的方法，即专业人员利用肉眼观察树木的生长情况，包括有无裂缝、树皮是否有异常脱落等等。

以上这些方法可以结合使用，综合判断树木的安全隐患情况，从而制定出合理有效的处理措施。

三、树木安全隐患的处理方法1. 裁剪修整对于树木树冠过于茂密的情况，可以通过裁剪修整的方法，有效减少树木风险。

2. 支撑加固对于树干或者树枝有开裂、空洞等情况，可以通过支撑加固的方法，增加树木的稳固性。

3. 根系处理对于根系受损的树木，可以通过补植土壤、修剪根系等方法，保证树木的生长健康。

4. 移植处理对于危险性较大的树木，可以考虑进行移植处理，将树木移植到安全区域。

5. 枯树处理对于已经出现枯死情况的树木，需要及时进行砍伐处理，以免倾倒造成伤害。

四、树木安全隐患排查的重要性1. 保障人员生命安全在城市中，大量的树木生长在人口密集的区域，一旦发生倾倒，可能造成人员伤亡的严重后果。

木结构的检测与加固

木结构的检测与加固
现今,树结构在许多领域中都被广泛的使用,而且也受到了普遍的重视。

在计算机科学必须正确确定树结构,而在数学分析中,树结构可以帮助我们
快速地分析出实际的数据结构。

树结构在图形视图解析,图形算法和文本
处理中也被广泛的应用,它可以有效地提高系统的性能。

树结构的检测与加固是非常重要的，一些常见的树结构的加固方法如下：
1.检测树结构的不规则现象。

在典型的树结构中，不规则现象包括父
节点的数量超过了孩子节点的数量，表示孩子节点数量比较少；或者孩子
节点的数量过多，表示父节点的数量比较少；还有可能存在“环”，即每
个节点的父节点和孩子节点都是自身。

如果树结构中发现这种不规则现象，可以通过适当地修改一些节点的数据信息，重新建立树结构，以改善树结
构的效率。

2.检测树结构的深度不足。

树结构的深度是指根节点到叶子节点的路
径的最大长度，树深度的增加可以有效提升树的运行效率，降低数据的空
间浪费和操作时间。

如果树结构的深度过浅，可以采取插入新节点的办法，使树的深度增加，以提高树结构的效率。

3.检测树结构的宽度和平衡性。

超声波检测在木材内部缺陷检测中的应用

超声波技术及其应用报告题目：超声波检测在木材缺陷检测中的应用硕士研究生：刘申学号：12S108012学科：机电控制报告日期：2013年 5 月31超声波技术及其应用报告摘要超声波是具有很高频率的机械波，其能量要远大于一般意义上的声波。

随着超声波频率的增大，其粒子性逐渐增强。

超声波具有方向性好、能量高、穿透能力强，并且表象出类似光波的折射和反射特性。

利用这些优点，超声波被广泛应用于物体尺寸测量、内部缺陷检测以及组织结构的辨别，在材料无损检测、工件探伤和医疗上都有很广泛的应用。

表面完好的木材，其内部可能存在多种缺陷，如：孔洞、节子、裂缝、腐朽、腐变等。

这种存在缺陷的树木很容易被风刮倒砸到居民屋顶造成人员和财产损失；同时很多历史建筑所使用的木质结构可能被虫子危害，及时发现这些有问题的木质结构就可以避免不必要的损失。

由此可见这些缺陷不仅对木材的质量产生很大影响，对人们的自身安全也有很大威胁。

利用超声波进行木材结构的检测，不需要非常复杂的设备，成本低，只需对木材进行简单操作即可。

木材是各项异性材料，其横向和纵向的物理性质有很大不同。

而且木质细胞结构是大分子结构，沿生长方向成长条形。

因此超声波在木材中的传播情况与在金属、复合材料中的情况有很大差别。

当木材中存在缺陷（比如孔洞）时，超声波会在缺陷区域界面上反射并绕行，增大了超声波的行程。

超声波在木材中的衰减速度很快，因此缺陷的存在会引起接受超声波的各种参数的变化如：幅值、频率等。

利用这些变化，我们可以判断出木材中孔洞存在的位置和空洞的大小。

关键词：超声波检测；木材缺陷；孔洞；木质结构；- -I超声波技术及其应用报告- -II 目录摘要 ....................................................................................................................... I 目录 .............................................................................................................................. I I1.1 超声波检测 (1)1.1.1 超声波概述 (1)1.1.2 超声波检测 (1)1.2 木材检测概述 (2)1.2.1 木材检测的背景 (2)1.2.2 木材无损检测的方法 (2)1.3 国内外情况分析 (3)1.3.1 国外情况 (3)1.3.2 国内情况 (4)1.4 超声波检测木材缺陷的原理 (5)1.4.1 超声波检测的原理 (5)1.4.2 超声波检测木材缺陷的基本原理 (5)1.5 超声波检测系统与试件制备 (5)1.6 检测过程 (7)1.6.1 对试样的划分 (7)1.6.2 传播曲线的绘制 (8)1.6.3 空洞缺陷大小对原木横截面内超声波传播场的影响 (10)1.7 基于超声波传播场的原木横截面二维缺陷辨识图 (11)结论 (14)参考文献 (15)超声波技术及其应用报告1.1超声波检测1.1.1超声波概述超声波是指超声波是频率高于20千赫兹的声波，它是由机械振动源在弹性介质中激发的一种机械振动波，其实质是以应力波的形式传递振动能量。

木材缺陷检量和计算共79页

第三节检量与材质评定
（一)原条
• 漏节不论其大小，均查定在全材长范围内的个数。查定个数后按表允许限度就可以评定等级。
边材腐朽的检量与评定
（1）断面上的边腐（包括不正形的），以通过腐朽部位径向量得的最大厚度与检尺径相比，以百分率表示。如边腐弧长未超过该断面圆周长一半者，则以边腐厚度的1/2与检尺径相比。
1、长度检量：从大头斧口或锯口量至梢端足3cm处止。以0.5m进级，不足0.5m的舍去，经舍去后的长度为检尺长。
2. 直径检量和进位
• 直径应在离大头斧口或锯口2.5m处检量，以其长短径的平均值经进舍后为检尺径。检尺径以1cm者进位，不足1cm 者舍去。
注意：检量直径处遇有节子、树瘤等不正常现象时应向梢端移至正常部位检量；如直径检量部位遇到夹皮、偏枯、外伤和节子脱落而形成凹限部分，应将直径恢复其原形状检量。
所以评二等。
心腐的检量与评定
1．表面在同一断面上的多块、环状、空心等各种形态的心材腐朽，均合并相加，调整为相当于腐朽的实际面积，与检尺径端面面积相比，以百分率相比。杉原条根部的铁眼和梢部的铁眼均按心腐计算。【例】有一杉原条，检量其心腐直径为5.6㎝，检尺径为28㎝。问：应评为几等原条？
4、材身上的白蚁蛀蚀，其深度不足 10mm的不计。自10mm以上的按边腐计算。断面上的白蚁蛀蚀不计。白蚁蛀蚀的深度，应时，应从大头斧口或锯口拉一直线至小头检尺长终点，其直线贴树干2个落线点间的距离为内曲水平长，与该水平直线垂直检量弯曲拱高，与内曲水平长相比，以百分率计算。
• 依题意和有关规定，检尺径20cm，检尺长11m， • 材身边腐弧长为：16.4+6.8=23.2cm，取23cm • 同一断面圆周长的一半为：