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The Application of RBF Neural Network in the Wood Defect Detection

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  • 발행기관
    보안공학연구지원센터(IJHIT) 바로가기
  • 간행물
    International Journal of Hybrid Information Technology 바로가기
  • 통권
    Vol.8 No.2 (2015.02)바로가기
  • 페이지
    pp.41-50
  • 저자
    Hongbo Mu, Mingming Zhang, Dawei Qi, Haiming Ni
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A241928

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원문정보

초록

영어
Wood defect is due to the physiological process, genetic factor or affected by the external environment in the growth period. These defects will reduce the utilization value of wood. However, it is very difficult to determine whether there are defects exist, and the degree of defects. Therefore, the effective detection of wood defect information is particularly important. A new wood defect detection method by using RBF neural network was proposed in this paper. The new RBF defect detection method can be divided into the following main steps: (1) Detect wood defects by using X-ray nondestructive testing technology. (2) Deal with defect images by using digital image processing technology. (3) Analyze the information of different defects, and extract the characteristic value of wood defects. (4) Then, the RBF neural network model was constructed. (5) Finally, the RBF neural network is trained with the known samples and simulated with the unknown samples. The experimental results shown that the RBF neural network method was effectively detect the two typical wood defects. This method provides an important theoretical basis to realize the wood defect automatic detection.

목차

Abstract
 1. Introduction
 2. Wood Defect Image Preprocessing
 3. Feature Extraction of Wood Defect Images
 4. RBF Neural Networks
 5. Conclusion
 Acknowledgements
 References

키워드

wood defects Nondestructive Testing Image Processing RBF neural network

저자

  • Hongbo Mu [ College of Science, Northeast Forestry University, Hexing Road 26, Harbin, Heilongjiang Province, 150040, PR China, These authors are the joint first authors ]
  • Mingming Zhang [ College of Science, Northeast Forestry University, Hexing Road 26, Harbin, Heilongjiang Province, 150040, PR China, College of Bioinformatics Science and Technology, Harbin Medical University, These authors are the joint first authors ]
  • Dawei Qi [ College of Science, Northeast Forestry University, Hexing Road 26, Harbin, Heilongjiang Province, 150040, PR China. ] Corresponding Author
  • Haiming Ni [ College of Science, Northeast Forestry University, Hexing Road 26, Harbin, Heilongjiang Province, 150040, PR China ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    보안공학연구지원센터(IJHIT) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJHIT)]
  • 설립연도
    2006
  • 분야
    공학>컴퓨터학
  • 소개
    1. 보안공학에 대한 각종 조사 및 연구 2. 보안공학에 대한 응용기술 연구 및 발표 3. 보안공학에 관한 각종 학술 발표회 및 전시회 개최 4. 보안공학 기술의 상호 협조 및 정보교환 5. 보안공학에 관한 표준화 사업 및 규격의 제정 6. 보안공학에 관한 산학연 협동의 증진 7. 국제적 학술 교류 및 기술 협력 8. 보안공학에 관한 논문지 발간 9. 기타 본 회 목적 달성에 필요한 사업

간행물

  • 간행물명
    International Journal of Hybrid Information Technology
  • 간기
    격월간
  • pISSN
    1738-9968
  • 수록기간
    2008~2016
  • 십진분류
    KDC 505 DDC 605

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