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木材の水分含有量は木材品質の重要な特徴であり,木材の加工,使用,貯蔵に大きな影響を与えます.木材の水分含有量を測定する伝統的な方法,例えば重量測定方法や抵抗方法は,一定の精度を持っているが,ハイパースペクトル画像は,高速な測定を可能にします.木材の水分含有量を測定する破壊的でない効率的な方法.
一、超スペクトルカメラ試験原理
超スペクトルカメラは 木材表面のスペクトル情報を入手し,その中には木材の反射性や異なる波長での伝達性が含まれます.木材の湿度が木材のスペクトル特性に影響するので木材のスペクトル情報を分析することで,水分含有量を推測できます.特に,木材のスペクトルデータをハイパースペクトル画像技術で収集できます.木材の水分含有量とスペクトル情報との予測モデルを事前処理で確立できます木材の水分含有量の迅速なテストを実現するために,抽出とモデリングを機能します.
二、 応用例
装置:色スペクトル 内蔵プッシュスイープ FS-17近赤外線高スペクトロメーター
補助機器: 常軌光スペクトル光源 - 室内モデリング用
光源:線形ハロゲン光源
実験用材料: 異なる水分含有度の木材サンプルが実験用材料として使用されます.この木のブロックは,異なる湿度状態を得るために周期的に乾燥します..
データ取得: 木材サンプルのスペクトル画像取得は,超スペクトル画像システムを使用して実施されました.光の変化がスペクトル情報に及ぼす影響を避けるために,照明条件が安定していることを確保する必要があります.同時に,より正確な結果を得るため,木材サンプルの複数の場所にスペクトル画像を取得することができます.平均値は最終スペクトルデータとして取れます.
データ処理: 収集されたスペクトルデータの事前処理,例えばノイズ除去,スペクトル修正など.その後,特徴選択アルゴリズムは,モデルを簡素化し予測精度を向上させるために木の湿度含有量に関連する特徴波長を抽出するために使用されます..
モデル構築:抽出された特徴波長に基づいて,木材の水分含有量とスペクトル情報との予測モデルが作成されました.一般的なモデリング方法には,ガウスプロセス回帰 (GPR) が含まれる.これらのモデルは,木材のスペクトル情報に基づいて木材の水分含有量を迅速に予測することができます.
モデル検証: 確立されたモデルは,予測性能と精度を評価するための独立した検証セットを使用して検証されます.共通評価指標には,相関系数 (R2) と平均平方根誤差 (RMSE) が含まれる..
三、 応用上の利点
急速試験:ハイパースペクトルカメラは,木材表面のスペクトル情報を短時間で取得し,木材の水分含有量の急速試験を実現することができます.
非破壊性試験:従来の試験方法と比較して,超スペクトル画像技術では木材に損傷が起こらない.価値のある木材や整合性を維持する必要がある木材をテストするのに適しています.
高度な精度: 高度な予測モデルを確立することで,高スペクトルカメラは木材の水分含有量を高精度で測定することができます.木材加工産業の厳格な品質管理要件を満たす.
四、 適用の可能性
ハイパースペクトル画像技術の継続的な開発と改良により,木材の水分含有量試験におけるその応用展望はより広まります.より高精度の超スペクトルカメラが登場することを期待できます品質管理とインテリジェント生産に対する木材加工産業のニーズを満たすため,より高速でより簡単に操作できます.機械学習やディープラーニングなどの先進技術と組み合わせた木材の水分含有量検査の精度と知性のレベルはさらに向上できます.
概要すると,高スペクトルカメラは 木材の水分含有量を検査する上で重要な利点を持ち,木材加工産業に効率的で正確で破壊的でない検査方法を提供しています..
