[发明专利]木材树种的识别方法与系统

说明书

技术领域

本发明涉及对木材树种的鉴别。更具体的说，本发明涉及一种无人为干预的对木材树种的自动鉴定。

背景技术

马来西亚丛林供应1000多种木材。由于木材树种决定着木材的品质、用途和成本，所以对木材树种的鉴定是木材产业首要步骤。基于解剖学对木材树种的鉴定仅仅局限于少数具有证书执照的个人。培训木材树种鉴定人员是一项非常乏味的任务。

木材树种鉴定曾是以木材树种的结构纹理为基础的。在实践中，对木材树种结构纹理的分析需要通过切割、鉴别、识别或形状计算来确定木材树种的结构纹理特性。对结构纹理特性的分析要求拥有广泛的木材识别相关知识和经验。除了人为失误，在木材树种鉴定中还存在很大的偏向性。为了避免人为误差和偏向性，需要一种自动的程序来识别木材树种。 

因此，本发明提出木材树种的自动化识别。

发明内容

总的来说，一方面，本发明描述了一种用于识别至少一种木材树种的方法。具体地说，该方法使用图像获取模块（IAM）（220）来获取至少一种木材树种的一张图像，用于进行图像分析。另外，使用预处理模块（PPM）（230）对该图像进行处理，以提高所获取图像的质量。同时利用特征提取模块（FEM）（240）提取该处理图像的若干特征，以用于归类为至少一种图案。此外，该方法还使用图案分类模块（PCM）（250）分类至少一种图案，识别至少一种木材树种。

总的说来，在另一方面，本发明描述了一个用于识别至少一种木材树种的系统。而且，一个图像获取模块（IAM）（220）获取至少一种木材树种的图像进行图像分析。尤其是，使用预处理模块（PPM）（230）对该图像进行处理，以提高所获取图像的质量。进一步地，利用特征提取模块（FEM）（240）提取该处理图像的若干特征，以归类为至少一种图案。此外，使用一个图案分类模块（PCM）（250）分类至少一种图案，以识别至少一种木材树种。

总的说来，在另一方面，本发明描述了一个计算程序，在实体存储介质中储存，用于识别至少一种木材树种。该程序使用一个图像获取模块（IAM）（220）获取至少一种木材树种的图像进行图像分析。另外使用预处理模块（PPM）（230）对该图像进行处理，以提高所获取图像的质量。同时利用特征提取模块（FEM）（240）提取该处理图像的若干特征，以归类为至少一种图案。此外，使用一个图案分类模块（PCM）（250）分类至少一种图案，以识别至少一种木材树种。

附图说明

参照对以下附图的详细描述，可以更好地了解本发明的这些和其他特征、外观和优势：

图1 是使用与本发明所示技术一致的自动化木材树种识别方法与系统（AWSRMS）进行木材树种自动识别的流程图； 

图2是描述使用与本发明所示技术一致的自动化木材树种识别方法与系统（AWSRMS）进行木材树种自动识别程序的方框图；

图3是描述与本发明其中一方面一致的图像获取模块（IAM）的方框图；

图4是描述与本发明其中一方面一致的特征提取模块（FEM）的方框图；

图5是描述与本发明其中一方面一致的图案分类模块（PCM）的方框图。

具体实施方式

本发明涉及自动木材树种识别，这是木材产业中的主要需求之一。更具体地说，本发明公开了一种识别木材树种的整合方法与系统。通常，通过分析木材树种的结构纹理来识别木材树种。结构纹理分析需要识别这些用于切割、鉴别、识别或形状计算的结构纹理特性。然而，本发明使用计算机视觉包括图像分析和统计分类，以探究木材解剖学的定量特征。

在许多计算机视觉和图像处理算法中，在局部图像区域进行强度一致的简单假设。然而，实际物体的图像并没有强度一致的区域。在本发明中，木材图像的肉眼解剖并不均匀。它含有多种强度形式变体，其中某些重复的图案可被认作可视的纹理结构。这些图案是由多种结构元件组成的，例如导管或毛孔、木薄壁纤维或软组织、辐射纹与纤维。