CN109900789B - 一种树木纵截面内部缺陷成像方法 - Google Patents

一种树木纵截面内部缺陷成像方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种树木纵截面内部缺陷成像方法，属于树木的无损检测领域。所述方法通过以应力波在树木内部的传播时间作为输入数据，将成像平面划分为一定数量的网格单元来建立其初始速度分布，之后使用直线传播模型进行多轮迭代，每轮迭代结束之后利用SIRT算法调节成像平面的速度分布，使用最大值以及最小值速度约束以及基于网格单元组的模糊约束对每个网格单元速度进行限制，直到最后的速度分布与所测得的数据较吻合时结束迭代，通过比较此时的网格单元的速度值与被测健康树木的参考值，判断出异常网格单元，之后对网格单元成像进行二次平滑处理，得到树木内部的缺陷位置，该方法能够准确检测出树木缺陷区域，且误检区域少，成像效果好。

Description

一种树木纵截面内部缺陷成像方法
技术领域
本发明涉及一种树木纵截面内部缺陷成像方法，属于树木的无损检测领域。
背景技术
无损检测又称非破坏性检测，是利用材料的不同物理力学性质或化学性质在不破坏目标物体内部及外观结构与特性的前提下，对物体相关特性(如形状、位移、应力、光学特性、流体性质、力学性质等)进行测试与检验，尤其是对各种缺陷的测量。
对于树木的无损检测通常是利用应力波的作用进行检测，应力波是指物体在受到了冲击之后，在应力的作用之下所产生的可以在物体内部中间进行传播的弹性机械波。在我国，应力波首先应用在岩土，混凝土等性能以及缺陷的检测之中，之后林业科技人员才将其应用到了树木的无损检测领域。
目前，国内外对于树木内部缺陷的横截面断层成像检测已经进行了较为广泛的研究，但是树木纵截面成像的结果对于判断树木内部缺陷在纵向上的延伸程度具有重要意义，同时可以为树木内部的三维立体成像提供参考。
发明内容
为了判断树木内部缺陷在纵向上的延伸程度以及为树木内部的三维立体成像提供参考，本发明提供了一种树木纵截面内部缺陷成像方法，所述方法包括：
S1：根据所测量树木的数据建立相应的成像平面，将成像平面划分为具有相同的大小尺寸的网格单元，为每个网格单元赋予一个相同的初始速度值，得到成像平面的初始速度分布；
S2：根据成像平面的初始速度分布，使用直线传播模型模拟应力波在树木内部的传播，利用联合迭代重建技术(Simultaneous iterative reconstruction technique，SIRT)算法调整成像平面网格单元的速度；调整过程中使用最大与最小速度值和基于网格单元组的模糊约束机制对成像平面网格单元的速度进行约束；得到成像平面每个网格单元调整后的速度v′；
S3：根据成像平面每个网格单元调整后的速度v′确定每个网格单元是否为异常网格单元。
可选的，所述方法还包括：计算健康树木内部各个方向应力波传播的速度参考值，继而得到成像平面每个网格单元的健康参考速度值v；所述S3为：比较成像平面每个网格单元调整后的速度v′和成像平面每个网格单元的健康参考速度值v，计算
Figure BDA0002003822940000011
的值，当
Figure BDA0002003822940000012
超过预定阈值时，标记v′对应的网格单元为异常网格单元。
可选的，所述方法还包括：对异常网格单元进行二次图像平滑处理，得到所测量树木内部的缺陷图。
可选的，所述S2包括：
S21利用SIRT算法计算出每个网格单元的速度增量，将其应用于每个网格单元当前速度值，得到新的速度值；
S22在速度调整的过程中，对网格单元的速度值施加最大与最小速度值限制，当所得到的新的速度值超过最大或最小极限值，则新的速度值就会被赋予为其所超过的极限值；
同时，在速度调整的过程中，对网格单元的速度值施加基于网格单元组的模糊约束，根据每个网格单元的模糊约束因子，将每轮迭代结束之后的每个网格单元的反演速度值与每个网格单元的全约束速度值进行线性组合，作为网格单元的新的速度值；
S23当最后一轮迭代结束后，得到成像平面每个网格单元调整后的速度v′。
可选的，所述计算健康树木内部各个方向应力波传播的速度参考值v(θ，α)，继而得到成像平面每个网格单元的健康参考速度值v，包括：
根据式(1)计算v(θ，α)，根据式(2)计算v；
v(θ，α)＝vl×vR×(-0.2α2+1)/[vl×sin2θ+vR×(-0.2α2+1)×cos2θ] (1)
Figure BDA0002003822940000021
其中，vl是应力波沿树木纵向传播的速度，vR是应力波沿树木径向传播的速度值，α为传播方向相对应纵截面与径切面的夹角，θ为对应的应力波传播方向角，vi表示第i个网格单元的健康参考速度值，vij为穿过第i个网格单元的第j条传播路径的速度参考值，该速度值可由公式(1)计算得到，M为穿过第i个网格单元的路径总数，N为成像平面的网格单元数量。
可选的，所述当
Figure BDA0002003822940000022
超过预定阈值时，标记v对应的网格单元为异常网格单元中，预定阈值为15％。
可选的，所述每个网格单元的模糊约束因子取值范围为[0.5，1]。
可选的，靠近树木中心位置处的网格单元的模糊约束因子的取值大于靠近树木边缘位置处的网格单元的模糊约束因子的取值。
可选的，所述根据所测量树木的数据建立相应的成像平面之前，还包括：
在所测量树木的树干两端沿纵向同一方向随机距离地布置预定数量的传感器；将传感器与应力波信号采集仪连接起来，通过脉冲锤敲击的方式获取两端传感器两两之间的传播时间数据；并测量树木的直径以及纵截面的传感器位置信息。
本发明的另一个目的在于提供上述方法在无损检测领域内的应用。
本发明有益效果是：
通过以应力波在树木内部的传播时间作为输入数据，将成像平面划分为一定数量的网格单元来建立其初始速度分布，之后使用直线传播模型进行多轮迭代，每轮迭代结束之后，利用联合迭代重建技术(Simultaneous iterative reconstruction technique，SIRT)算法调节成像平面的速度分布，使用最大值以及最小值速度约束对成像平面的每个网格单元的速度进行约束，同时使用基于网格单元组的模糊约束对每个网格单元速度进行限制，直到最后的速度分布与所测得的数据较吻合时结束迭代，将此时的网格单元的速度值与被测健康树木的参考值进行比较，判断出某个网格单元为异常数据还是正常数据，之后对网格单元成像进行二次平滑处理，得到树木内部的缺陷位置，该方法能够准确检测出树木缺陷区域，且误检区域少，成像效果好。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明方法中无损检测的实验平台。
图2是本发明中的纵向成像平面示意图。
图3是本发明中的模糊约束矩阵示意图。
图4是原木试样纵切面成像比较图。
图5是树干的三维坐标系统。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明实施方式作进一步地详细描述。
实施例一：
本实施例提供一种树木纵截面内部缺陷成像方法，所述方法以应力波在树木内部的传播时间作为输入数据，将成像平面划分为一定数量的网格单元来建立其初始速度分布，之后使用直线传播模型进行多轮迭代，每轮迭代结束之后，利用SIRT算法调节成像平面的速度分布，使用最大值以及最小值速度约束对成像平面的每个网格单元的速度进行约束，同时使用基于网格单元组的模糊约束对每个网格单元速度进行限制，直到最后的速度分布与所测得的数据较吻合时结束迭代，将此时的网格单元的速度值与被测健康树木的参考值进行比较，判断出某个网格单元为异常数据还是正常数据，之后对网格单元成像进行二次平滑处理，得到树木内部的缺陷位置。
具体的，在对树木进行无损检测时，首先搭建无损检测平台，请参考图1，在所测量树木的树干两端沿纵向同一方向随机距离地布置一定数量的传感器，将传感器与匈牙利产FAKOPP应力波信号采集仪连接起来，每次使用脉冲锤敲击其中一个传感器，另一端的传感器接收到相应的信号，采集仪将收集到的应力波传播时间进行记录，如此这样重复，直到所有的传感器全部敲击完毕，获得两端传感器两两之间的传播时间数据；同时，使用卷尺测量树木的直径以及纵截面的传感器位置信息，用于之后的纵截面成像。
如图2所示，在获取了上述传感器两两之间的传播时间数据、树木的直径以及纵截面的传感器位置信息之后，开始进行后续的纵截面成像工作。
根据所测量的树木直径以及传感器位置信息，建立如图2所示的成像平面。将成像平面划分为一定数量的网格单元，其中每个网格单元具有相同的大小尺寸。为使得成像结果较为精确，通常将网格单元划分为较小尺寸，但是同时需要保证每个网格单元尽量有传播路径穿过。
建立应力波传播的速度模型，为图2所示的成像平面中的每个网格单元赋予一个统一的初始速度值，该初始速度值通常使用大于0的任意正值，如此构建得到成像平面的初始速度分布。
构建得到成像平面的初始速度分布之后，计算健康树木内部各个方向应力波传播的速度参考值v(θ，α)，继而得到成像平面每个网格单元的健康参考速度值v。
健康树木内部各个方向应力波传播的速度参考值v(θ，α)可根据下述式(1)进行计算
v(θ，α)＝vl×vR×(-0.2α2+1)/[vl×sin2θ+vR×(-0.2α2+1)×cos2θ] (1)
其中，vl是应力波沿树木纵向传播的速度，vR是应力波沿树木径向传播的速度值，α为传播方向相对应纵截面与径切面的夹角，θ为对应的应力波传播方向角，具体α以及θ如图5中相应位置所示；
每个网格单元的健康参考速度值v的计算方式可根据下述式(2)：
Figure BDA0002003822940000041
其中，vi表示第i个网格单元的健康参考速度值，vij为穿过第i个网格单元的第j条传播路径的速度参考值，该速度值可由上述式(1)计算得到，M为穿过第i个网格单元的路径总数，N为成像平面的网格单元数量。
根据成像平面的初始速度分布，使用直线传播模型模拟应力波在树木内部的传播，利用联合迭代重建技术SIRT算法调整成像平面网格单元的速度；调整过程中使用最大与最小速度值和基于网格单元组的模糊约束机制对成像平面网格单元的速度进行约束；得到成像平面每个网格单元调整后的速度v′；
具体的，利用SIRT算法计算出每个网格单元的速度增量，将其应用于每个网格单元当前速度值，得到新的速度值；利用SIRT算法计算出每个网格单元的速度增量请参考1994年发表的Geophysical Tomography Using Wavefront Migration and FuzzyConstraints。
在速度调整的过程中，对网格单元的速度值施加最大与最小速度值限制，当所得到的新的速度值超过最大或最小极限值，则新的速度值就会被赋予为其所超过的极限值；
同时，在速度调整的过程中，对网格单元的速度值施加基于网格单元组的模糊约束，根据每个网格单元的模糊约束因子，将每轮迭代结束之后的每个网格单元的反演速度值与每个网格单元的全约束速度值进行线性组合，作为网格单元的新的速度值；
当最后一轮迭代结束后，得到成像平面每个网格单元调整后的速度v′
在上述速度调整的过程中，如图3所示，每个网格单元的模糊约束因子的整数部分代表了所施加的约束类型：负数值代表该网格单元的速度值保持在一个固定值，本申请算法选择将其固定为该网格单元的参考速度值；正数值代表该网格单元的速度受其所在网格单元组的速度约束，不同的整数代表不同的网格单元组。
其中，每个网格单元组的速度即为处于同一网格单元组的所有网格单元参考速度的平均值。
网格单元约束因子的分数部分则代表了所施加约束的模糊程度：0代表使用完全约束，而大于0则代表施加了模糊约束，且小数部分越大，则代表模糊程度越高，不确定性越大。本申请算法选择对靠近树皮部分的网格单元组施加较小的模糊约束，使其尽量符合应力波纵向传播规律，而对于越靠近树木中心的部分，木质较硬，密度较大，容易更大机率地出现速度异常区域，不确定性较大，因此施加较大模糊约束，使其更好地适应树木内部情况，增强成像的真实感。
上述使用SIRT算法调整每个网格单元的速度的迭代结束条件为：当所测时间数据与反演所得时间数据的均方根误差趋于稳定时，迭代结束。上述趋于稳定指迭代最后阶段，均方根误差在某一数值的上下进行波动，一般3次左右即视为稳定。
在得到最终速度分布后，将其与根据上述公式(2)计算得到的每个网格的健康参考速度值v进行比较，计算
Figure BDA0002003822940000061
的值，当
Figure BDA0002003822940000062
超过预定阈值时，标记v′对应的网格单元为异常网格单元；
具体的，设定当
Figure BDA0002003822940000063
时，标记该v′对应的网格单元为异常网格单元；
对标记为异常网格单元的所有网格单元使用均值法进行平滑操作，生成最终的树木纵截面成像图，对树木内部的缺陷部分健康状况进行判断。
为验证本申请方法的检测效果，以下采用通用的成像方法与本申请所公开的方法进行比较：
请参考图4，图4a为原木图像，其中采用16个传感器进行进行测试数据；1-8号传感器沿着图4a中的a端纵向布置，9-16号传感器沿着图4a中的b端纵向布置；图4b为采用Du’smethod方法生成纵截面图像，图4c为采用LSQR方法生成的纵截面图像，图4d为采用本申请所提供的方法进行检测得到的纵截面图像；
Du’s method方法的介绍可参考2015年公开的Stress Wave Tomography of WoodInternal Defects using Ellipse-Based Spatial Interpolation and VelocityCompensation文献中。
LSQR方法的介绍可参考1982年公开的An Algorithm for Sparse LinearEquations and Sparse Least Squares文献中。
由图可知，Du’s method检测出该原木试样存在缺陷，但是误检处比较多，与真实情况相差较大。改进的LSQR检测出了缺陷的大概位置，较Du’s method更为精确，但是图中误检之处依然较多。而本申请所提方法较为精确地检测出了缺陷，形状位置与缺陷真实情况最为接近，并且算法几乎没有误检测区域，成像效果较好。
本发明实施例中的部分步骤，可以利用软件实现，相应的软件程序可以存储在可读取的存储介质中，如光盘或硬盘等。
以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种树木纵截面内部缺陷成像方法，其特征在于，所述方法包括：
S1：根据所测量树木的数据建立相应的成像平面，将成像平面划分为具有相同的大小尺寸的网格单元，为每个网格单元赋予一个相同的初始速度值，得到成像平面的初始速度分布；
S2：根据成像平面的初始速度分布，使用直线传播模型模拟应力波在树木内部的传播，利用联合迭代重建技术SIRT算法调整成像平面网格单元的速度；调整过程中使用最大与最小速度值和基于网格单元组的模糊约束机制对成像平面网格单元的速度进行约束；得到成像平面每个网格单元调整后的速度v′；
S3：根据成像平面每个网格单元调整后的速度v′确定每个网格单元是否为异常网格单元；所述S2包括：
S21利用SIRT算法计算出每个网格单元的速度增量，将其应用于每个网格单元当前速度值，得到新的速度值；
S22在速度调整的过程中，对网格单元的速度值施加最大与最小速度值限制，当所得到的新的速度值超过最大或最小极限值，则新的速度值就会被赋予为其所超过的极限值；
同时，在速度调整的过程中，对网格单元的速度值施加基于网格单元组的模糊约束，根据每个网格单元的模糊约束因子，将每轮迭代结束之后的每个网格单元的反演速度值与每个网格单元的全约束速度值进行线性组合，作为网格单元的新的速度值；
S23当最后一轮迭代结束后，得到成像平面每个网格单元调整后的速度v′。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：计算健康树木内部各个方向应力波传播的速度参考值v(θ,α)，继而得到成像平面每个网格单元的健康参考速度值v；所述S3为：比较成像平面每个网格单元调整后的速度v′和成像平面每个网格单元的健康参考速度值v，计算
Figure FDA0002392143560000011
的值，当
Figure FDA0002392143560000012
超过预定阈值时，标记v′对应的网格单元为异常网格单元。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：对异常网格单元进行二次图像平滑处理，得到所测量树木内部的缺陷图。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述计算健康树木内部各个方向应力波传播的速度参考值v(θ,α)，继而得到成像平面每个网格单元的健康参考速度值v，包括：
根据式(1)计算v(θ,α)，根据式(2)计算v；
v(θ,α)＝vl×vR×(-0.2α2+1)/[vl×sin2θ+vR×(-0.2α2+1)×cos2θ] (1)
Figure FDA0002392143560000021
其中，vl是应力波沿树木纵向传播的速度，vR是应力波沿树木径向传播的速度值，α为传播方向相对应纵截面与径切面的夹角，θ为对应的应力波传播方向角，vi表示第i个网格单元的健康参考速度值，vij为穿过第i个网格单元的第j条传播路径的速度参考值，该速度值可由公式(1)计算得到，M为穿过第i个网格单元的路径总数，N为成像平面的网格单元数量。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述当
Figure FDA0002392143560000022
超过预定阈值时，标记v′对应的网格单元为异常网格单元中，预定阈值为15％。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述每个网格单元的模糊约束因子取值范围为[0.5，1]。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，靠近树木中心位置处的网格单元的模糊约束因子的取值大于靠近树木边缘位置处的网格单元的模糊约束因子的取值。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述根据所测量树木的数据建立相应的成像平面之前，还包括：
在所测量树木的树干两端沿纵向同一方向随机距离地布置预定数量的传感器；将传感器与应力波信号采集仪连接起来，通过脉冲锤敲击的方式获取两端传感器两两之间的传播时间数据；并测量树木的直径以及纵截面的传感器位置信息。
9.权利要求1-8任一所述的方法在无损检测领域内的应用。
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