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摘要：本发明公开了一种木材薄板弹性模量的在线检测系统及方法。该系统包括壳体、薄板传送模块、多传感器采集模块、数据处理模块。薄板传送模块负责将木材薄板平稳地传输至检测区域。多传感器采集模块包括超声波传感器、微波传感器、红外传感器、高精度电子秤、相机以及板材厚度测量夹紧装置。微波传感器用于测量木材薄板中的含水率，红外传感器用于测定木材薄板的表面温度。电子秤、尺寸测量相机和夹紧装置则用于测量板材的重量与体积。通过多传感器采集模块收集的数据，数据处理模块可以计算木材薄板的弹性模量。本发明能够实时、高效且准确地估算木材薄板的弹性模量，显著提高木材加工的质量与效率。

主权项：1.一种木材薄板弹性模量的在线检测方法，其特征在于：采用一种木材薄板弹性模量的在线检测系统，包括薄板传送模块、多传感器采集模块、数据处理模块；所述薄板传送模块包括传送带2和若干传送圆轮4，所述传送带2为双层若干列平行结构，传送圆轮4位于两段传送带2之间，所述多传感器采集模块包括安装于壳体1上方的红外温度传感器6、相机9、前光源8、后光源10、安装在传送带2中的高精度电子秤7、安装在传送圆轮4上方的若干超声波传感器3和安装在传送带2下方的若干微波传感器5，所述传送带2和传送圆轮4匀速转动，保证木材薄板始终匀速通过传送圆轮4与若干超声波传感器3之间，若干超声波传感器3通过预紧弹簧向下施加恒定的下压力，从而与木材薄板贴合，并通过若干超声波传感器3的上下位移，推断当前木材薄板厚度；具体包括以下步骤：S1：将多传感器模块采集到的重量信息、厚度信息、图像信息、超声波信息、含水率信息、温度信息读取入数据处理模块；S2：将图像信息进行预处理与仿射变换，利用重量信息与厚度信息计算单张木材薄板的密度信息，所述S2中将图像转换成灰度图像，利用Canny边缘检测算法对灰度图像进行边缘检测，以准确提取木材薄板的轮廓，对轮廓内的木材薄板区域进行仿射变换，以校正图像的透视畸变，得到木材薄板的标准二维投影，对多点厚度信息使用多项式回归方法，对测量到的一系列厚度点进行拟合，得到整个板材的厚度分布模型，计算板材的整体体积与密度；S3：对超声波信息数据进行处理与声速测量，所述S3中对超声波信息采用加权平均的方法来综合多点测量的声音传播时间，其计算公式如下： 式中，T是综合传播时间，n是测量点的数量，Ti是第i个点的测量传播时间，wi是第i个点的对应权重，可根据测量点的可靠性和精度来设定；所述S3中对加权后的超声波传播时间采用时间飞行测量公式，其计算公式如下：Tmoe＝T×1+α×Temp-Tempref+β×H式中，Tmoe是校正后的时间，Temp是当前温度，Tempref是参考温度，H是含水率，α和β是校正系数；S4：结合声速信息、密度信息，利用回归预测模型对弹性模量进行准确预测，所述S4中回归预测模型利用测得的声速数据和密度数据构建特征向量X＝[v,ρ,v2,ρ2,v×ρ]，其中包含了v声音传播速度、ρ木材薄板的密度的原始数据及其交互项和平方项，以捕捉声速和密度对弹性模量的复杂影响，接着，通过机器学习方法，预测木材薄板的弹性模量。

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