研究目的
研究利用近红外光谱（NIRS）检测和分类实木板材表面缺陷，比较不同预处理方法和分类模型。
研究成果
BPNN模型取得了最高的分类准确率（校准集为97.92%，预测集为97.50%），证明了近红外光谱结合机器学习在实木板材缺陷快速精准检测中的潜力。采用导数和Savitzky-Golay预处理方法效果最佳。未来研究应扩展至更多缺陷类型和木材树种。
研究不足
本研究仅限于红松木材及四种缺陷类型；针对更多缺陷类型和不同树种还需进一步研究。这些模型可能需要进行优化才能应用于工业生产。
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近红外光谱检测实木板材表面缺陷的潜力
DOI：10.15376/biores.12.1.19-28
期刊：BioResources
出版年份：2016
更新时间：2025-09-23 15:22:29
摘要：
实木板材表面缺陷直接影响其力学性能和产品质量等级。本研究采用近红外光谱（NIRS）技术检测并分类实木板材表面缺陷，选取红松作为原料，重点验证模型对活节、死节、裂纹及无缺陷这四类木材表面缺陷的分选能力。测试数据由便携式近红外光谱仪采集的360组缺陷样品吸收光谱构成，波长范围900-1900纳米。通过三种预处理方法对比原始吸收光谱的降噪效果，基于900-1900纳米特征波段建立了偏最小二乘判别分析（PLS-DA）、最小二乘支持向量机（LS-SVM）和反向传播神经网络（BPNN）三类NIR鉴别模型。结果表明：BPNN模型的校正集分类准确率达97.92%，预测集准确率为97.50%。这些发现证实了近红外技术在检测实木板材表面缺陷并进行缺陷类型区分方面的应用潜力。
作者：
Jun Cao，Hao Liang，Xue Lin，Wenjun Tu，Yizhuo Zhang
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