论文部分内容阅读
超声波检测是木材无损检测方法中应用最广泛的方法之一,而超声波检测每次只能对一个信号数据进行分析,这样的分析既费时间又不能十分准确的给出判断。支持向量机(SVM)可以同时对许多数据进行分析判断,将其应用到无损检测中,将使超声波检测信号的处理分析更加快速和准确。由于国内超声波木材无损检测技术只对一维信号进行处理分析,结果不够直观,所以原木缺陷的二维可视化研究是非常必要的。本文在介绍超声波木材无损检测的原理和方法、支持向量机的分类原理和分类方法、R2009a版本的MATLAB绘图方法的基础上,结合这两种方法和一个软件对木材进行了无损检测试验,并对超声波时域特征值进行了提取、处理和分析,用支持向量机做分类识别工作,MATLAB做绘图工作。本文的主要研究内容是超声波在原木横截面的传播特性和基于支持向量机缺陷分类辨识的MATLAB原木横截面缺陷二维可视化研究。首先分析了原木树种不同对超声波时域特征的影响,原木横截面孔洞有无对超声波时域特征的影响；其次基于支持向量机对原木横截面孔洞有无及孔洞直径大小进行分类识别；最后基于支持向量机的分类辨识结果,通过MATLAB软件,对原木横截面孔洞缺陷进行二维可视化研究。本文研究得到的主要结论有：超声波沿垂直树轴轴线方向的传播速度最小,平行于树轴轴线方向的传播速度最大；超声波在枫桦和椴树木材中的传播速度与传播距离均呈显著正相关；超声波在椴树和枫桦中的传播距离对超声波信号首波的周期、首波半波周期,首波振幅,首波下降时间和首波上升时间的影响均不显著；限定超声波传播距离在30cm到35cm范围之间时,超声波在落叶松、椴树和枫桦三个树种的平均传播速度依次分别在930m/s到1040m/s、770m/s到860m/s和860m/s到980m/s之间；缺陷的存在使椴树中超声波的首波振幅、首波周期、半波周期、首波下降时间和首波上升时间总的变化范围增大；孔洞缺陷的大小对首播振幅,首波振幅、首波周期、半波周期、首波下降时间和首波上升时间的影响,均无明显规律可循；支持向量机用于树种的分类识别、缺陷的识别和缺陷大小的识别均是可行的,且准确率很高均达80%以上；实现了基于MATLAB的支持向量机超声波木材横截面孔洞二维可视化。