空气耦合式超声波是指直接用空气作为耦合介质的超声波无损检测方法,它克服了传统超声波检测的固有缺陷,不需要添加液态或半固态耦合剂;超声波换能器可以在待检测平面内快速移动,实现扫描成像;超声波换能器与待测木材之间不接触,检测结果不受耦合条件的影响,可以显著降低重复性误差。深入研究基于空气耦合式超声波的木材无损检测技术,提高木材的空气耦合式超声波扫描成像速度、提高木材缺陷检测的自动化程度,对于推动空气耦合式超声波检测在木材质量检测中的在线应用、加速木材产业现代化都具有重要的意义。本文结合了压缩感知、模式识别、数字图像处理等方法,建立了木材无损检测系统中空气耦合式超声波传播过程的三层介质模型、研制了木材空气耦合式超声波扫描成像系统、研究了木材的快速成像方法、木材缺陷的自动识别与定量检测方法,提高了基于空气耦合式超声波的木材无损检测技术的准确性和实用性。主要研究内容和取得的结论归纳如下:(1)论文从“木材/空气”分界面处超声波法向质点速度连续和声压连续的边界条件出发,研究了空气耦合式超声波在“木材/空气”分界面上传输特性。在此基础上,建立了木材无损检测系统中空气耦合式超声波传输过程的三层介质模型。分析得到,空气耦合式超声波的透射系数不仅与待测木材的厚度有关,还与待测木材的声阻抗等因素有关。木材是典型的非均匀材料,含水率、边材、心材、早材、晚材以及节子、早期腐朽等都会造成密度及声阻抗的差异,从而导致不同程度的超声波传播衰减,因此可以利用透射式空气耦合超声波对木材的各项性能进行检测。(2)根据超声波A扫描、C扫描成像的原理,采用中心频率为125 KHz的空气耦合式超声波换能器研制了透射式木材空气耦合超声波扫描成像系统。系统由超声波发射接收系统、龙门式扫描机械手、工控机三个部分构成,详细介绍了机械系统、电路系统以及控制软件的设计方法。研制的系统可以方便地根据用户设置的发射参数、接收参数、扫描参数对木材进行A扫描检测、C扫描成像。利用研制的实验设备,对木材的节子缺陷、裂缝缺陷、虫眼缺陷以及细木工板的芯板缺陷、多层板的胶合缺陷等进行了实验研究,分析了密度变化、内部缝隙对空气耦合式超声波传播过程的影响,结合木材样本的实物图片,验证了空气耦合式超声波对木材缺陷检测的有效性,为后续的木材缺陷自动识别与定量检测奠定了基础。(3)研究表明,压缩感知理论可以利用少量的数据恢复出原始的稀疏信号,显著提高成像系统的速度和效率。然而,受机械结构的限制,很难直接将压缩感知理论直接应用于木材的空气耦合式超声波扫描成像。论文提出了一种欠采样C扫描策略,通过随机二进制矩阵,随机选择部分扫描行进行扫描。这种欠采样C扫描方法既符合龙门式扫描机械手的运行特点,又能满足压缩感知的不相干性要求;然后分别采用DFT、DCT、DWT三种方法对欠采样扫描后的数据进行稀疏表示,最后采用OMP方法重建超分辨率图像。采用水杉纹理图像、节子图像、虫眼图像进行了初步实验,结果证明:提出的快速成像方法是可行的,在50%的采样率下,仍能获得较高质量的超声图像,能够显著提高扫描成像的效率。(4)节子对木材的力学性能和木材加工过程都会产生较大影响,对节子缺陷进行自动识别是木材无损检测领域的重要课题之一。论文提出了一种结合空气耦合超声图像灰度特征和纹理特征的木材节子缺陷自动识别方法,首先计算木材空气耦合超声图像的灰度直方图,以此为基础,计算平均灰度、方差、偏度、峭度、平滑度、信息熵、能量等7个统计量作为表征节子缺陷的灰度特征量;采用统一模式的LBP算子对木材空气耦合超声图像进行扫描,获得原始图像的LBP编码,然后提取归一化的LBP直方图作为表征节子缺陷的纹理特征量;最后将灰度特征和纹理特征结合,作为表征节子缺陷的特征向量,并采用支持向量机作为分类器对节子缺陷进行识别。实验结果为:只采用灰度特征时识别准确率为71.06%,只采用纹理特征时识别准确率为82.41%,将灰度特征和纹理特征进行结合,得到的识别准确率为96.30%。实验结果表明,结合灰度特征和纹理特征,可以显著提高节子缺陷的识别准确率。(5)对木材的节子缺陷进行定量检测,准确获取节径比(节子直径与检尺径的比值)是木材检验中的关键步骤。论文提出了基于空气耦合超声图像的节子缺陷定量检测技术,首先比较了 Otsu、形态学、LeveISet等方法对木材节子缺陷超声图像的分割效果,LeveISet方法得到的节子缺陷轮廓与真实节子最为接近,而且非常光滑;通过不同直径的圆形铝片的空气耦合式超声波图像建立了节子大小与像素之间的数学回归模型;最后利用该回归模型精确地确定空气耦合超声图像中节子缺陷的宽度和长度。采用12块含15个节子的杉木样本进行了实验,结果显示,利用这种方法可以准确地测得木材的节子长度和宽度,绝对误差小于2.0 mm,具有较大的应用潜力。