《基于机器学习的原木质量自诊断设计》文献综述
1前言
现有的应力波木材检测仪只能测定木材内部是否存在缺陷，无法对木材缺陷类型进行分类。笔者提出了 一种结合应力波无损检测技术和支持向量机(SVM)的木材缺陷识别分类方法，该方法首先测量木材内部的应力 波传播速度，以此作为分类特征，利用支持向量机对木材的内部缺陷进行分类。为了验证该方法的有效性，选取 健康的以及含有不同缺陷的山核桃木试样 31 件、松木试样 28 件，采集山核桃木试样应力波传播速度数据 117 组、松木试样应力波传播速度数据 80 组，以应力波传播速度为分类特征，利用支持向量机对木材的缺陷类型进 行分类。结果表明:山核桃木试样缺陷分类准确率达到 93． 75% ，松木试样缺陷分类准确率达到 95% 。该方法 不仅能识别木材内部是否存在缺陷，还能对木材的空洞、裂缝、腐朽等缺陷进行准确分类。 关键词:应力波传播速度;木材缺陷识别;支持向量机;无损检测
2 现状与发展
20 世纪 60 年代，国内外林业科技人员开始探索 如何将应力波无损检测技术应用到木材领域。 研究内容主要包括应力波传播原理、基于应力波的木 材物理性能探究、实验数据的测量手段、不同树种内 应力波传播规律的差别以及木材内部缺陷检测等。 多年来，获得的大量研究成果可以分为 3 类: 第 1 类 是对木材物理力学性能的检测，第 2 类是对木材内部 腐朽空洞裂缝等缺陷的无损检测，第 3 类是探究应力波在木材内部传播速度的影响因素。
应力波技术除检测木材物理力学性能外，还可以无损检测木材内部缺陷。应力波在缺陷木材中的传 播时间比在健康木材中更长，因此可依据传播时间的 不同判断木材内部是否存在缺陷。1985 年 Bulleit 等［29］建立了二维平面应变有限元模型，并分析应力波传播时间来探究应力波在木材径向上的传播规律， 结果表明，该数学模型能定位较大的空洞与裂缝区域，但不能定位小的空洞和缺陷。梁善庆等［30］对胡杨木样本进行应力波断层成像扫描，结果表明，应力波断层成像技术能准确检测木材内部腐朽和空洞，但对其位置、大小、形状等信息无法给出。应力波技术能成功检测出木制结构内部是否存在缺陷，在评估木质结构建筑、预测板材特性等方面具有重要作用，但不能检测内部缺陷的具体位置、形状和大小。因此林 业科技人员提出将成像技术与应力波技术相结合，利用二维成像软件和应力波测试仪检测木材内部缺陷的尺寸和形状，生成的二维图像表明，木材内部缺陷面积越大则应力波速度越慢，应力波层析成像技术能 更具体地显示木材内部质量信息。
随着近年来计算机领域的蓬勃发展，研究人员开始尝试利用一些算法来实现木材内部应力波成像陈方翔等在 2015 年提出了一种基于 TIDW 算法的木材内部缺陷三维应力波成像方法，初 步实现了木材内部缺陷的三维应力波成像。随后杜 晓晨等在 2018 年提出基于 TKriging 的三维应力 波成像方法，并与 TIDW 算法进行对比，结果表明， TKriging 算法成像的平均准确率 达 到 89. 1% ，较 TIDW 算法高出约10% 。目前的成像算法以层析成 像为主，可大致反映木材内部缺陷位置及受损程度，但由于应力波法观测信号量相对不充足、现有算法不 够成熟，应力波成像方法还未形成完整体系，重建图像中对缺陷边缘、凹型缺陷等方面还原度不高，成像精度不稳定。因此，新的成像算法与信号采样方法亟待研究。
3 研究内容及任务
3.1应力波在木材内传播速度的影响因素
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