我國木材精準(zhǔn)識(shí)別技術(shù)有新突破
本報(bào)訊記者王建蘭報(bào)道6月2日，中國林業(yè)科學(xué)研究院木材工業(yè)研究所木材解剖學(xué)團(tuán)隊(duì)何拓博士、殷亞方研究員分別以第一作者和通訊作者，在國際木材科學(xué)領(lǐng)域頂級學(xué)術(shù)期刊Holzforschung在線發(fā)表了木材計(jì)算機(jī)視覺識(shí)別研究標(biāo)志性突破成果。本研究開發(fā)了基于構(gòu)造圖像的木材識(shí)別新方法，首次實(shí)現(xiàn)了深度學(xué)習(xí)模型自動(dòng)提取的木材圖像特征可視化，揭示了模型提取的黃檀屬和紫檀屬木材構(gòu)造關(guān)鍵特征分別為管孔和軸向薄壁組織。
瞄準(zhǔn)木材精準(zhǔn)識(shí)別這一世界性科技難題，該研究從417份木材標(biāo)本（含黃檀屬15種、紫檀屬11種）中，共采集10237張橫切面精細(xì)構(gòu)造圖像。在木材圖像數(shù)據(jù)集的基礎(chǔ)上，通過構(gòu)建深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）對圖像大數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練學(xué)習(xí)，針對15種黃檀屬、11種紫檀屬，以及所有26個(gè)樹種分別構(gòu)建了3種不同的木材識(shí)別深度學(xué)習(xí)模型。通過解析標(biāo)本/圖像數(shù)量、圖像質(zhì)量及圖像塊大小對模型精度的影響機(jī)制，確定了模型最優(yōu)參數(shù)體系，完成了木材圖像識(shí)別特征的自動(dòng)化提取，實(shí)現(xiàn)對口岸現(xiàn)場黃檀屬和紫檀屬等常見貿(mào)易瀕危珍貴木材的快速精準(zhǔn)識(shí)別。為我國保護(hù)森林樹種生物多樣性、打擊野生植物物種非法貿(mào)易、提高瀕危野生動(dòng)植物種國際貿(mào)易公約（CITES）履約執(zhí)法和木材產(chǎn)業(yè)鏈監(jiān)管水平提供了強(qiáng)有力的科技支撐。構(gòu)建的深度學(xué)習(xí)模型，在木材“種”水平上的識(shí)別精度分別達(dá)88.4%、93.7%和99.3%。相較而言，針對相同樣本在“屬”水平的識(shí)別，國內(nèi)外木材鑒別專家的識(shí)別精度僅為78.2%，且無法實(shí)現(xiàn)“種”水平的識(shí)別。
