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节子影响着实木板材力学性能,如何准确刻画出节子在实木板材内部的形态,进而计算出实木板材力学性能是一个具有应用价值的科学问题。目前,基于机器视觉的缺陷检测方法实现了实木板材表面缺陷检测与识别,超声波检测方法可以判断出实木板材中缺陷的存在, X-ray虽然可以全面的掌握实木信息,但其检测成本较高。近红外光谱分析具有结构丰富,测试方便、无损快速的特点,但是,光谱中存在的冗余与非线性信息影响建模精准度,提出一种基于Isomap和小波神经网络融合的节子倾角辨识方法,利用Isomap完成光谱信息非线性降维,运用