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목재의 수분 함량은 목재 품질의 중요한 특성이며, 이는 목재 가공, 사용 및 저장에 중요한 영향을 미칩니다.나무의 수분 함량을 측정하는 전통적인 방법들, 예를 들어 가량 방법과 저항 방법들은 어느 정도의 정확성을 가지고 있지만, 그들은 번거로운 조작, 긴 측정 시간 및 나무에 대한 손상과 같은 몇 가지 단점이 있습니다.나무의 수분 함량을 측정하기 위한 파괴적이지 않고 효율적인 방법.
一초광선 카메라 시험 원리
하이퍼스펙트럼 카메라는 나무 표면의 스펙트럼 정보를 얻을 수 있습니다. 여기에는 나무의 반사성이나 다른 파장의 전송이 포함됩니다.나무의 수분 함량은 그 스펙트럼 특성에 영향을 미치기 때문에, 나무의 스펙트럼 정보를 분석하여 수분 함량을 추론 할 수 있습니다. 구체적으로 나무의 스펙트럼 데이터는 하이퍼 스펙트럼 이미징 기술을 통해 수집 할 수 있습니다.그리고 목재의 수분 함량과 스펙트럼 정보 사이의 예측 모델은 사전 처리를 통해 설정 될 수 있습니다., 나무 습도 함량의 빠른 테스트를 실현하기 위해 추출 및 모델링을 특징으로합니다.
二응용 예제
기기: 색 스펙트럼 내장 푸시 스파이프 FS-17 인프라 적외선 근처 고 스펙트모터
보조 장비: 일정한 스펙트럼 광원 - 실내 모델링용
광원: 선형 하로겐 광원
실험 재료: 다양한 수분 함량을 가진 여러 가지 나무 샘플을 실험 재료로 사용합니다.그리고 이 나무 블록은 다양한 수분 함량 상태를 얻기 위해 순환적으로 건조됩니다..
데이터 수집: 나무 샘플의 스펙트럼 이미지 수집은 하이퍼 스펙트럼 이미지 시스템으로 수행되었습니다.광선 정보에 대한 빛 변화의 영향을 피하기 위해 조명 조건이 안정적으로 보장되어야 합니다.동시에, 더 정확한 결과를 얻기 위해, 스펙트럼 이미지 획득은 나무 샘플의 여러 위치에서 수행 될 수 있습니다.그리고 평균 값은 최종 스펙트럼 데이터로 취합니다..
데이터 처리: 소음 제거, 스펙트럼 수정 등 수집된 스펙트럼 데이터를 사전 처리합니다.그 다음 특징 선택 알고리즘은 모델을 단순화하고 예측 정확도를 향상시키기 위해 나무 습도 함량과 관련된 특징적인 파장을 추출하는 데 사용됩니다..
모델 구축: 추출 된 특성 파장 기준으로 나무 수분 함량과 스펙트럼 정보 사이의 예측 모델이 설정되었습니다.일반적인 모델링 방법에는 가우스 과정 회귀 (GPR) 가 포함됩니다.이 모델들은 스펙트럼 정보에 기초하여 나무의 수분 함량을 빠르게 예측할 수 있습니다.
모델 검증: 기존 모델은 예측 성능과 정확성을 평가하기 위해 독립적인 검증 세트를 사용하여 검증됩니다.일반적인 평가 지수는 상관 계수 (R2) 및 근 평균 제곱 오류 (RMSE) 를 포함합니다..
三응용의 장점
빠른 테스트: 하이퍼 스펙트럼 카메라는 짧은 시간에 나무 표면의 스펙트럼 정보를 얻을 수 있으므로 나무 수분 함량의 빠른 테스트를 실현 할 수 있습니다.
파괴적이지 않은 테스트: 전통적인 테스트 방법과 비교하면 초전광 영상 기술은 나무에 손상을 일으키지 않습니다.그래서 그것은 가치있는 나무 또는 무결하게 유지되어야하는 나무를 테스트하는 데 더 적합합니다.
높은 정확성: 정확한 예측 모델을 구축함으로써 하이퍼 스펙트럼 카메라는 목재 수분 함량의 고정 테스트를 달성 할 수 있습니다.목재 가공 산업의 엄격한 품질 관리 요구 사항을 충족합니다..
四적용 가능성
하이퍼 스펙트럼 영상 기술의 지속적인 개발과 개선으로, 나무 습도 함량 테스트에 대한 응용 전망은 더욱 넓어질 것입니다.우리는 더 높은 정밀도의 초광선 카메라의 출현을 기대할 수 있습니다., 더 빠른 속도와 더 쉬운 운영을 통해 품질 관리 및 지능형 생산에 대한 목재 가공 산업의 요구를 충족시킬 수 있습니다.기계 학습과 딥 러닝과 같은 첨단 기술과 결합, 나무 습도 함량 테스트의 정확성과 지능 수준은 더 향상 될 수 있습니다.
요약하자면, 하이퍼 스펙트럼 카메라는 나무 가공 산업에 효율적이고 정확하고 파괴적이지 않은 검사 방법을 제공함으로써 나무 습도 함량을 검사하는 데 중요한 이점을 가지고 있습니다..
