通过木材解剖特征进行树种智能识别的FRAI模型架构图。
5月8日，西南林业大学材料与化学工程学院木竹藤材构造与保护创新团队发布人工智能木材识别工具FRAI。据悉，该识别工具可以像一个经验丰富的木材解剖学家一样，通过AI自动检测微观图像中的解剖特征以实现木材树种的智能识别与鉴定，可通过http://woodlab.swfu.edu.cn在线访问。
据介绍，FRAI基于InsideWood中的7000多个现代阔叶树种的50000多张解剖图像，由木竹藤材构造与保护创新团队按照木材解剖构造标注了60个用于深度学习的数据集(其中分类数据26000多个，特征检测对象21000多个)，进行了超过1000小时的训练。FRAI能够识别横切面、径切面、弦切面上共90个IAWA阔叶材解剖特征，例如生长轮界、导管形态、细胞壁厚薄、木射线构造和内含物等，并且能够根据识别到的解剖特征检索出未知木材样本最可能的树种。
与目前从图像到树种的AI识别相比，FRAI按照木材解剖学原理构建了AI识别流程，因而可以根据树种的解剖描述实现树种的AI识别，识别过程具有木材解剖学可解释性，终端用户如海关、质检等机构的人员只需初级木材解剖学知识即可进行木材鉴别。
研究得到云南省科技厅科技计划项目基础研究专项的资助。(邱坚、何鑫 文/图)
来源：西南林业大学
