Распознавание сортов древесины с использованием терагерцового спектра и гиперспектральной технологии

Yun X.; Wang Y.; Ma W.; Zhao I.

Распознавание сортов древесины с использованием терагерцового спектра и гиперспектральной технологии

Yun X. , Wang Y. , Ma W. , Zhao I.

2023

Для распознавания сортов древесины использованы терагерцовая спектроскопия во временной области (THz-TDS) и гиперспектральная технология. Десять образцов древесины различных пород, в том числе пять видов хвойных (Pinus sylvestris, Pinus tabulaeformis, Pinus massoniana, Larix gmelinii и Pinus koraiensis) и пять видов лиственных (Xylosma racemosum, Populus davidiana, Fraxinus rhynchophylla, Betula platyphylla и Tilia tuan Szyszyl), выбраны в качестве экспериментальных. Исследование спектральных характеристик проведено на наборах из 400 ТГц-спектров поглощения и гиперспектральных данных. Использованы три метода предварительной обработки спектра: алгоритм сглаживания Савицкого–Голея, стандартное нормальное переменное преобразование и коррекция многомерного рассеяния. Созданы модели распознавания методом опорных векторов и анализа эффектов распознавания. Показано, что с помощью THz-TDS и гиперспектральной технологии можно идентифицировать лиственные породы из разных семейств и родов с наивысшими показателями точности 92 и 94 %. Уровень распознавания THz-TDS для пяти образцов древесины хвойных пород из одного семейства 92 %, что является хорошим показателем, в то время как гиперспектральная технология не дает таких результатов.

Yun X. , Wang Y. , Ma W. , Zhao I. Распознавание сортов древесины с использованием терагерцового спектра и гиперспектральной технологии. Журнал прикладной спектроскопии. 2023;90(6):976.

Цитирование

Список литературы

1. E. A. Wheeler, P. Baas, IAWA J., 19, No. 3, 241–264 (1998).

2. M. Yu, K. Liu, L. Zhou, L. Zhao, S. Q. Liu, Holzforschung, 70, No. 2, 127–136 (2016).

3. L. Pang, J. Xiao, J. J. Ma, L. Yan, J. For. Res., 32, No. 2, 461–469 (2021).

4. V. Shenbaga Priya, D. Ramyachitra, Cluster. Comp., 22, No. S6, 13569–13581 (2019).

5. G. J. Qiu, E. L. Lu, H. Z. Lu, S. Xu, F. G. Zeng, Q. Shui, Sensors, 18, No. 4, 1010–1025 (2018).

6. J. Sun, Y. C. Zhang, H. P. Mao, S. L. Cong, X. H. Wu, P. Wang, Optik, 153, 156–163 (2018).

7. S. Nisgoski, A. A. de Oliveira, G. I. B. de Muñiz, Wood. Sci. Technol., 51, No. 4, 929–942 (2017).

8. G. Y. Shi, J. Cao, C. Li, Y. L. Liang, J. For. Res., 31, No. 3, 1061–1069 (2020).

9. L. Yu, Y. L. Liang, Y. Z. Zhang, J. Cao, J. For. Res., 31, No. 3, 1053–1060 (2020).

10. M. Peccianti, R. Fastampa, A. M. Conte, O. Pulci, C. Violante, J. Łojewska, M. Clerici, R. Morandotti, M. Missori, Phys. Rev. Appl., 7, No. 6, 064019 (2017).

11. T. Trafela, M. Mizuno, K. Fukunaga, M. Strlič, Appl. Phys. A Mater., 111, No. 1, 83–90 (2013).

12. F. S. Vieira, C. Pasquini, Anal. Chem., 86, No. 8, 3780–3786 (2014).

13. M. Naftaly, R. E. Miles, IEEE, 95, No. 8, 1658–1665 (2007).

14. K. Okada, Q. Cassar, H. Murakami, G. MacGrogan, J. P. Guillet, P. Mounaix, M. Tonouchi, K. Serita, Photonics, 8, No. 5, 151 (2021).

15. F. F. Qu, L. Lin, Y. He, P. C. Nie, C. Y. Cai, T. Dong, Y. Pan, Y. Tang, S. M. Luo, Molecules, 23, No. 7, 1607 (2018).

16. S. Tsuzuki, N. Kuzuu, H. Horikoshi, K. Saito, K. Yamamoto, M. Tani, Appl. Phys. Express, 8, No. 7, 072402 (2015).

17. H. Wang, Y. Horikawa, S. Tsuchikawa, T. Inagaki, Cellulose, 27, No. 17, 9767–9777 (2020).

18. T. Inagaki, I. D. Hartley, S. Tsuchikawa, M. Reid, Holzforschung, 68, No. 1, 61–68 (2014).

19. K. Krügener, S. Sommer, E. Stübling, R. Jachim, M. Koch, W. Viöl, J. Infrared. Millim. Terahertz. Waves, 40, No. 7, 770–774 (2019).

20. M. Reid, R. Fedosejevs, Appl. Opt., 45, No. 12, 2766–2772 (2006).

21. S. Tanaka, K. Shiraga, Y. Ogawa, Y. Fujii, S. Okumura, J. Wood. Sci., 60, No. 2, 111–116 (2014).

22. Y. Wang, S. She, N. Zhou, P. X. Jia, J. G. Zhang, Spectrosc. Spectr. Anal., 39, No. 9, 2719–2724 (2019).

23. A. Subasi, Comp. Biol. Med., 43, No. 5, 576–586 (2013).

24. R. Pouteau, A. Collin, Remote Sens. Lett., 4, No. 7, 686–695 (2013).

25. C. M. Salvador, C. C. K. Chou, Atm. Environ., 95, 288–295 (2014).

26. J. W. Zhang, W. L. Song, B. Jiang, M. B. Li, J. For. Res., 29, No. 2, 557–564 (2018).

27. Y. Wang, S. She, N. Zhou, J. G. Zhang, H. Yan, W. B. Li, Bioresources, 14, No. 1, 1033–1048 (2019).

28. T. D. Dorney, R. G. Baraniuk, D. M. Mittleman, J. Opt. Soc. Am. A, 18, No. 7, 1562–1571 (2001).

29. L. Duvillaret, F. Garet, J. L. Coutaz, Appl. Opt., 38, No. 2, 409–415 (1999).

30. M. Kamruzzaman, Y. Makino, S. Oshita, J. Food. Eng., 170, 8–15 (2016).

Источник

Информация

Автор

Yun X. Пекинский университет лесного хозяйства; Государственное управление лесного хозяйства и пастбищ лесохозяйственной техники и автоматизации; Исследовательский центр интеллектуального мониторинга биоразнообразия Пекинского университета лесного хозяйства
Wang Y. Пекинский университет лесного хозяйства; Государственное управление лесного хозяйства и пастбищ лесохозяйственной техники и автоматизации; Исследовательский центр интеллектуального мониторинга биоразнообразия Пекинского университета лесного хозяйства
Ma W. Пекинский университет лесного хозяйства; Государственное управление лесного хозяйства и пастбищ лесохозяйственной техники и автоматизации; Исследовательский центр интеллектуального мониторинга биоразнообразия Пекинского университета лесного хозяйства
Zhao I. Пекинский университет лесного хозяйства; Государственное управление лесного хозяйства и пастбищ лесохозяйственной техники и автоматизации; Исследовательский центр интеллектуального мониторинга биоразнообразия Пекинского университета лесного хозяйства

Страницы

Год издания

2023

Ключевые слова

Коллекции

Журнал прикладной спектроскопии