科创中国
iWood木材图像智能鉴定技术
发布时间: 2022-08-31
来源: 科技服务团
基本信息
合作方式：
技术转让
成果类型：
发明专利
行业领域：
农、林、牧、渔业,林业
成果介绍
本技术包括硬件、数据库、模型和软件等4个部分：开发的木材构造图像采集装置，可实现分辨率4000像素×3000像素RGB图像采集，成像视场为***毫米×***毫米，图像解析度为***微米/像素，并可快速捕获木材荧光反应；建立的覆盖木材种内变异的构造特征图像数据集，包含40种濒危珍贵木材18042张高分辨率图像；构建的基于卷积神经网络的AlexNet、GoogLeNet、VGG16、DenseNet和ResNet等深度学习模型，可自动提取图像特征，并实现精准分类；开发的木材图像智能鉴定软，可实现包括黄檀属（Dalbergia）、紫檀属（Pterocarpus）、古夷苏木属（Guibourtia）在内的常见贸易濒危珍贵木材的准确快速鉴定，树种鉴定精度高达***%，鉴定效率相比传统木材解剖鉴定方法提高70%。本技术已在海关执法、质量监督和产业链监管等应用场景得到初步应用。
成果亮点
本技术包括硬件、数据库、模型和软件等4个部分：开发的木材构造图像采集装置，可实现分辨率4000像素×3000像素图像采集，成像视场为***毫米×***毫米，图像解析度为***微米/像素，并可快速捕获木材荧光反应；建立的覆盖木材种内变异的构造特征图像数据集，包含40种濒危珍贵木材的18042张高分辨率图像；构建的基于卷积神经网络的AlexNet、GoogLeNet、VGG16、DenseNet和ResNet等深度学习模型，可自动提取图像特征，并实现精准分类；开发的木材图像智能鉴定软，可实现包括黄檀属（Dalbergia）、紫檀属（Pterocarpus）、古夷苏木属（Guibourtia）在内的常见贸易濒危珍贵木材的准确快速鉴定，树种鉴定精度高达***%，鉴定效率相比传统木材解剖鉴定方法提高70%。
团队介绍
国家“万人计划”科技创新领军人才殷亚方研究员领衔的“木材标本资源信息挖掘与利用“国家林草科技创新团队” 围绕林木资源可持续利用国家需求，建成亚洲最大的木材标本资源库，开展基于人工智能的木材标本多源信息挖掘与利用研究，研发了iWood木材图像智能鉴定技术，在国际上创建了***木材识别学科组，团队多人在国际学术组织任职。团队成员何拓博士、焦立超副研究员、郭娟副研究员、张永刚工程师、刘守佳博士生、陆杨博士生为关键技术研发贡献了力量。
成果资料
产业化落地方案
成果综合评价报告
评价单位：“科创中国”林草及绿色家居产业科技服务团 (中国林学会) 评价时间：2022-09-05
张世峰
北京林业大学
教授
综合评价
该技术成果具有以下优势：
1.自主研发了木材图像采集装置，实现自动控制图像采集，并可捕获木材荧光反应，稳定性好、智能化程度高和便携性强。
2.首次建立了覆盖木材种内变异的构造特征图像数据库，采集了40种濒危珍贵木材的高分辨率图像，标签准确、图像高清和数据平衡。
3.创新建立了适用于木材构造特征图像的卷积神经网络模型，开发了木材图像智能鉴定软件，对木材“种”的鉴定精度达99.3% 。
4.授权国家发明专利2件；获得软件著作权4件，商标权1项；发表学术论文3篇。
总体而言，该项目技术思路方向很好，未来市场空间大，有利于当前政策要求，转化成熟度很高，值得支持推广。建议强化相应产品开发，加大产业链开发力度。
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