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公开(公告)号：CN106289103A
公开(公告)日：2017-01-04
申请号：CN201610839489.0
申请日：2016-09-22
Applicant: 浙江农林大学
IPC: G01B11/24
CPC classification number: G01B11/24
Abstract: 本发明公开了一种基于激光测距传感器的树干轮廓测量方法，其特征在于：包括以下步骤：首先在树干轮廓周围建立一个等边三角形ΔABC，树干轮廓位于该等边三角形ΔABC内，设该等边三角形ΔABC的边长为L；通过所述等边三角形ΔABC的三条中线将树干轮廓分成三段弧线，三段弧线分别表示为A'B'、B'C'和C'A'；建立直角坐标系xOy，分别测量A'B'段轮廓、B'C'段轮廓和C'A'段轮廓在该直角坐标系xOy中的坐标；将测量得到的树干轮廓上各点坐标值传送至PC机，PC机采用画图软件得到该树干轮廓图像；通过本发明提出的树干轮廓测量系统以及树干轮廓测量方法，可以准确有效地测量树干轮廓，树干轮廓得到准确地估算；测量效率高、测量效果佳。
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公开(公告)号：CN104994535A
公开(公告)日：2015-10-21
申请号：CN201510305314.7
申请日：2015-06-04
Applicant: 浙江农林大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多维数据模型的传感器数据流异常检测方法，包括以下步骤：首先构造多维数据模型，然后采用异常数据的检测方法判断传感器节点是否为异常节点，如果是则采用异常数据的验证方法对判定的异常节点进行确认该异常节点的异常来源，所述异常来源包括异常节点所在区域发生特定事件和节点本身存在故障；本发明的方法针对传感器节点采集的多维属性数据提出了异常数据检测方法，充分考虑了传感器数据流之间的时空相关性和多维属性数据之间的关联性，具有可扩展性；与传统的检测方法比较，本发明提出的方法具有较高的检测率和较低的误报率。
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公开(公告)号：CN104849350A
公开(公告)日：2015-08-19
申请号：CN201510246568.6
申请日：2015-05-13
Applicant: 浙江农林大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多特征的木材缺陷识别分类方法，首先选定实验样本数据；然后采集应力波传播速度数据；接着采集阻力值；接着对应力波传播速度数据和阻力值进行数据处理；接着将每种木材缺陷类型的若干组样本数据分为训练组数据和分类组数据，最后采用支持向量机方法进行训练分类。使用应力波木材无损检测仪采集应力波传播速度数据特征以及使用微钻阻力仪采集阻力值特征，能够较好地表征木材横截面上的全局特征，利用这两种木材数据特征和支持向量机方法对木材内部的缺陷进行识别分类，能够准确分类木材缺陷类型，具有较高的可靠性，且该方法实施方便灵活，能够节省仪器成本。
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公开(公告)号：CN102928514B
公开(公告)日：2014-12-24
申请号：CN201210411121.6
申请日：2012-10-14
Applicant: 浙江农林大学
Abstract: 本发明公开了一种基于频率特征的木材应力波无损检测方法，在原木周围均匀地安装压电式加速度传感器，用脉冲锤敲击其中编号为0的传感器，利用数据采集卡完成传感器输出信号的采集，保存；对采集到的信号做K点快速傅立叶变换，然后求出实测频率响应函数；根据实测频率响应函数及健康木的频率响应函数，构建观察矩阵；作基于二阶统计量的盲源分离，估计缺陷点与观测点之间的频率响应函数；最后以聚类结果为依据判别木材内部有无缺陷、缺陷数量以及缺陷大小。该根据木材频率响应函数的应力波无损检测方法，不受反射波、折射波信号的干扰，检测结果更加准确，能自动检测出木材内部是否存在缺陷、缺陷大小的信息，检测过程简便，实用性强。
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公开(公告)号：CN106289103B
公开(公告)日：2018-11-20
申请号：CN201610839489.0
申请日：2016-09-22
Applicant: 浙江农林大学
IPC: G01B11/24
Abstract: 本发明公开了一种基于激光测距传感器的树干轮廓测量方法，其特征在于：包括以下步骤：首先在树干轮廓周围建立一个等边三角形ΔABC，树干轮廓位于该等边三角形ΔABC内，设该等边三角形ΔABC的边长为L；通过所述等边三角形ΔABC的三条中线将树干轮廓分成三段弧线，三段弧线分别表示为A'B'、B'C'和C'A'；建立直角坐标系xOy，分别测量A'B'段轮廓、B'C'段轮廓和C'A'段轮廓在该直角坐标系xOy中的坐标；将测量得到的树干轮廓上各点坐标值传送至PC机，PC机采用画图软件得到该树干轮廓图像；通过本发明提出的树干轮廓测量系统以及树干轮廓测量方法，可以准确有效地测量树干轮廓，树干轮廓得到准确地估算；测量效率高、测量效果佳。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104950040B
公开(公告)日：2017-12-08
申请号：CN201510397975.7
申请日：2015-07-03
Applicant: 浙江农林大学
IPC: G01N29/06
Abstract: 本发明公开了一种基于Top‑k反距离加权的木材内部缺陷三维成像方法，根据应力波传播速度数据，得到空间预估点邻域内已知点速度数据集；根据反距离加权算法计算该空间预估点的属性值绘制三维空间点分布图，根据三维空间点分布图分析待测木材内部腐朽情况；采用本分明的方法对木材内部缺陷进行三维成像，将空间预估点的邻域关系扩展到三维空间，增加预估点的搜索半径并引入top‑k查询找出其邻域内影响最大的k个已知点，计算得到预估点的属性值并进行三维成像，具有较高的成像精度；对木材内部缺陷进行检测，对腐朽位置、腐朽严重程度进行分析，技术简便，快速高效，可准确快速知道木材内部腐朽情况，大大提高了木材内部腐朽检测的效率。
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公开(公告)号：CN104849350B
公开(公告)日：2017-11-03
申请号：CN201510246568.6
申请日：2015-05-13
Applicant: 浙江农林大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多特征的木材缺陷识别分类方法，首先选定实验样本数据；然后采集应力波传播速度数据；接着采集阻力值；接着对应力波传播速度数据和阻力值进行数据处理；接着将每种木材缺陷类型的若干组样本数据分为训练组数据和分类组数据，最后采用支持向量机方法进行训练分类。使用应力波木材无损检测仪采集应力波传播速度数据特征以及使用微钻阻力仪采集阻力值特征，能够较好地表征木材横截面上的全局特征，利用这两种木材数据特征和支持向量机方法对木材内部的缺陷进行识别分类，能够准确分类木材缺陷类型，具有较高的可靠性，且该方法实施方便灵活，能够节省仪器成本。
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公开(公告)号：CN105181806A
公开(公告)日：2015-12-23
申请号：CN201510473493.5
申请日：2015-08-05
Applicant: 浙江农林大学
IPC: G01N29/07
Abstract: 本发明公开了一种基于多通道触发的应力波无损检测数据修正方法，首先使用小锤依次击打所述传感器并将被击打的传感器作为信号源点，其它传感器作为信号接收点；然后应力波检测前端处理模块与源点可变计时模块实现多通道触发计时，得到应力波传播速度数据，接着利用应力波速度修正模型将速度数据进行修正得到速度数据修正值；通过应力波速度修正模型得到的应力波传播速度修正值使得木材缺陷检测；作为信号源点的传感器和作为接收信号点的传感器之间形成的应力波传播通道可以随着作为信号源点的传感器的改变而改变，在测量时采用信号源点可变实现多通道触发计时使得各个通道应力波传播时间数据测量更加精确和简便，同时提高了检测效率。
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公开(公告)号：CN104950040A
公开(公告)日：2015-09-30
申请号：CN201510397975.7
申请日：2015-07-03
Applicant: 浙江农林大学
IPC: G01N29/06
Abstract: 本发明公开了一种基于Top-k反距离加权的木材内部缺陷三维成像方法，根据应力波传播速度数据，得到空间预估点邻域内已知点速度数据集；根据反距离加权算法计算该空间预估点的属性值绘制三维空间点分布图，根据三维空间点分布图分析待测木材内部腐朽情况；采用本分明的方法对木材内部缺陷进行三维成像，将空间预估点的邻域关系扩展到三维空间，增加预估点的搜索半径并引入top-k查询找出其邻域内影响最大的k个已知点，计算得到预估点的属性值并进行三维成像，具有较高的成像精度；对木材内部缺陷进行检测，对腐朽位置、腐朽严重程度进行分析，技术简便，快速高效，可准确快速知道木材内部腐朽情况，大大提高了木材内部腐朽检测的效率。
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公开(公告)号：CN102338776A
公开(公告)日：2012-02-01
申请号：CN201110244281.1
申请日：2011-08-25
Applicant: 浙江农林大学
Inventor： 李光辉
IPC: G01N29/07
Abstract: 本发明涉及一种测量应力波在木材中传播时间的方法以及木材无损检测系统。目的是根据测得的应力波的传播速度来判断木材内部是否存在缺陷，应具有测量精度高、效率高、无辐射的特点。所提供的木材无损检测系统，应具有速度快、抗干扰能力强、检测精度较高的特点。技术方案是：应力波在木材中的传播时间测量方法，包括以下步骤：1）在被测木材的横截面的周向确定六个检测点，形成9条检测线路；每条检测线路采集到的应力波信号输入处理电路；2）使用脉冲锤敲击木材一端的端面，使之产生应力波的传播；3）微控制器采用滑动平均算法对所测得的数据序列进行处理。应力波木材无损检测系统，包括依序电导通的信号采集、信号处理和微控制器三个部分。
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