木材横纹压缩过程构造学计算机视觉系统构建

在木材横纹压缩大变形领域中,连续跟踪木材横纹压缩过程,研究其构造学微观形态的变形规律,构建了一套完整的硬件系统和软件系统,为木材科学在木材横纹压缩大变形的定性分析方面步入定量描述奠定了理论基础。     

木材横纹压缩应力-应变关系及其影响因素研究进展

木材横向压缩下应力-应变关系对压缩材料热压工艺的设计和最终产品的物理力学性能有着重要的影响。从木材横纹压缩应力-应变关系和屈服点的确定入手,重点阐述从微观到宏观角度的木材自身组织构造特性,以及压缩工艺参数中温度、含水率等因素对木材横纹压缩应力-应变关系的影响,并对今后木材横纹压缩技术研究方向提出了建议。目前木材横纹压缩变形机制的研究多是围绕木材整体压缩开展,缺乏木材应力-应变关系随木材自身特性及含水率、温度交互作用变化规律的系统研究,以及湿热状态下层状压缩木材内部屈服应力差形成机制的研究。要实现层状压缩木材压缩层位置和厚度的可控性,需要在准确确定木材屈服点和掌握木材应力-应变关系的湿热响应规律的前提下,科学构建适用于湿热条件下木材层状压缩应力-应变关系模型。     

压缩木制造技术的研究概述

目前 ,我国已进入大量应用人工林木材的阶段 ,为了实现人工林木材和间伐材的高效利用 ,首先应从软质人工林的材性 ,如强度、耐久性等方面进行改良 ,以满足使用功能的要求。压缩木、人工林软质木材的表面密实化加工、压缩整形木、木材横纹压缩变形的固定等一系列课题在压缩技术领域进行了广泛深入的研究 ,并取得了一定的进展。压缩木是通过对实体木材进行压缩 (热压 )处理而获得的一种材料 ,这种材料的特点是密度大、质地坚硬、强度高、耐磨性好 ,同时其尺寸稳定性也得到提高。本文主要介绍了压缩木制造工艺中几项关键技术的研究成果 ,希望对…     

木材树种计算机视觉识别技术发展与应用

我国是全球林产品生产、贸易和消费第一大国,因此受到国际社会的广泛关注。在木材和木制品贸易流通环节经常出现以假乱真、以次充好的现象,为国际履约执法和林产品产业监管带来严峻挑战。基于木材解剖的传统木材树种识别方法,一般只能识别木材到"属"或"类"。近年来发展的DNA条形码、近红外光谱等木材树种识别新技术虽然可以实现木材"种"的识别,但难以在口岸、现场等多场景下对大批量样本进行自动精准识别。随着计算机技术的快速发展,计算机视觉识别技术可以从不同类别图像中提取关键特征,从而对图像进行分类,为木材树种分类带来新的途径。笔者首先介绍了基于图像采集、特征提取和树种分类的传统木材树种计算机视觉识别技术研究概况,然后从图像数据集构建、模型构建训练与测试以及系统开发等应用等方面介绍了基于深度学习的木材树种计算机视觉识别技术研究应用现状,并结合国内外研究进展对基于深度学习的计算机视觉识别技术在木材树种识别领域的应用进行了展望和提出建议,以期为木材树种自动精准识别研究提供新的思路。     

数字化木材横纹压缩试验测试系统

以日本岛津公司ＡＧ－１０ＴＡ型木材万能力学试验机（精度可达１‰）及该机配置的力学传感器，绘图记录仪为基础，与自行配置的Ａ／Ｄ转换器，数据采集软件与计算机接口联机，共同构成数字化木材横纹压缩试验测试系统。     

计算机视觉技术在木材工业科研与生产中的应用

本文讨论了计算机视沉技术在木材工业中的应用，介绍了计算机视觉的研究内容及系统的组成，分析了计算机视觉在木材科学，表面粗糙度，制浆，造纸，人造板和制材等加工研究中的应用方法和研究成果，并预测了计算机视觉技术在木材工业科研与生产中应用的发展趋势。     

木材横纹压缩流变参数的测定

为了解木材横纹压缩的流变性能,例如在刨花板生产过程中热压时的行为,首先需要找出一种测定流变参数的方法。木材横纹压缩的流变性能相当复杂。在流变范围内,瞬间变形主要包含弹性变形和塑性变形;蠕变往往是由粘弹性函数和依赖于时间的塑性变形函数叠加而成。然而叠加的各流变参数可以用一种简单的方法将其——分离。由于各种流变参数和函数的叠加,在广泛的压缩应力范围内存在着五种不同形式的蠕变-回复曲线。     

横纹压缩强化杨木薄板性能分析

以黑龙江产大青(Populus ussuriensis)木材薄板为研究对象,经常温水浸泡至饱水状态后进行横纹压缩强化,通过分析横纹压缩强化前、后薄板试件及相近厚度规格胶合板和纤维板试件的物理力学性能,探讨该方法对薄木板性能的影响,并对薄木板与其他木质材料进行比较.结果表明:横纹压缩强化后的木材薄板相对结晶度变化趋势不明显,气干密度、表面硬度、表面粗糙度质量均有所提高,力学强度大幅度提高,热能消耗下降.     

木材湿热软化压缩技术及其机制研究进展

木材压缩是提高软质木材密度、强度和硬度,改善木材物理力学性能,扩大木材应用范围的有效方法。本文针对湿热软化下的木材压缩问题,从木材软化机制、软化特性、软化点的确定、热板加热下的传热传质特性、层状压缩的形成和压缩变形固定等方面分析木材压缩技术的研究现状、进展以及存在的问题。木材细胞壁的成分和组织构造是影响木材软化和压缩变形的主要内在因素,而湿和热则是影响木材压缩变形的外在因素。木材是一种具有弹塑性的天然高聚物。干燥木材缺乏塑性,水分和热量都能对木材组分起到增塑作用,特别是在湿热共同作用下增塑作用更加显著。木材细胞壁主要成分纤维素、半纤维素和木质素的特性及所占比例直接影响木材的可塑性,其中木质素的含量和软化特性是木材软化的主要影响因素。玻璃化转变温度和应力屈服点是表征木材软化最常用的参数。在木材弹塑性分析中,应力屈服点控制了木材在塑性区域的应力-应变关系,同时也决定了塑性变形潜能,但由于木材成分和结构非常复杂,应力-应变关系的拐点并不明显,因此应力屈服点和屈服应力的确定是木材塑性变形表征的关键点,也是一个难点。木材的组织构造主要影响木材的传热传质过程。利用木材3个断面渗透性的显著差异,通过干燥、浸水、放置、热板加热等处理,可使木材内部各个层面上形成差异显著的含水率梯度分布和屈服应力差,压缩后形成层状压缩木材。层状压缩木材压缩层的密度可达0.8 g·cm-3以上,未压缩层仍然保持原有的密度,而且压缩层的形成部位是可控的。层状压缩技术可以解决整体压缩木材损失大的问题,但目前木材压缩变形机制的研究都是围绕木材整体压缩开展的,缺乏木材软化点和屈服应力随含水率变化规律以及热板加热下木材内部屈服应力差变化规律的基础研究。要实现层状压缩的可控性,还需要在热板加热下的传热传质规律及木材湿热梯度分布的形成与调控等方面开展深入研究。     

人工林杉木、马尾松木材的断裂特性

使用扫描电子显微镜观察杉木、马尾松横纹拉应力、顺纹拉应力及冲击载荷作用下的破坏表面，结果表明不同的加载方式、加载速率对木材的断裂过程有影响；木材的微观构造影响其断裂过程。     

THE DETECTION OF THE BOUNDARY OF IMAGE OF WOODANATOMICAL STRUCTURE MOLECULAR

INTRODUCTIONWiththedevelopmentofcomputerandseniorthehnology,imagcprocessingtechnol-ogr-hasmadeagreetprogrssandbeenap-pliedtomedicalscience.mechanicalflawde-tection,industrialcontrol,geologicalprosPeCt-ing.archaeology,astronomy'chemisty.'Phys-icsctc.Eventhoughithasjustbeenappliedinwoodscicnceforashorttime'imopprocess-ingtechnologyshowabroadprosPeCts.Thesegmentationofimagepsdthecollcc-tionofimageboundaryisoncofthemostclas-sictasksforstUdyinimageproc6ksing,imagcanal}'sisandcomputcr\,ision.…     

计算机视觉木材表面色差检测的研究

针对木材表面色差的检测问题,提出一种新型的计算机视觉检测方法,即通过建立室内计算机视觉系统,获取木材表面的彩色图像,使用直方图和均方差的方法对色差进行检测。此方法能提高木材生产加工中色差分级的自动化水平和生产效率,提高木材利用率。     

基于计算机的木材特征提取和分类识别技术研究综述

木材由于内部结构和组成成分的差异，使不同种类木材表现出完全不同的理化性质，并决定其不同的用途和商业价格，因此针对木材的分类识别研究具有重要的应用价值。木材分类识别通常经过木材特征提取和基于特征的分类识别这2个步骤。目前木材特征提取主要利用计算机视觉、光谱分析等技术。木材分类识别是基于木材特征的数字化，这一部分可利用计算机算法实现自动识别，较以往人工识别可大幅提高准确度。文中通过分析近20年来木材特征提取和分类识别的相关文献，介绍各种基于计算机的木材特征提取与分类识别技术的特点及适用范围，并结合计算机技术的发展方向探讨木材特征提取与分类识别技术的发展趋势，以期为构建更准确的木材分类识别技术提供参考。     

Application study of image segmentation methods on pattern recognition in the course of wood across-compression

ntroductionPattern recognition is one of importsnt embranchments in artificial nit6lliGence, and is a 11ew absolutesubjed that has become one of significant fields ofhigh-tech study and application nowadays. Imageseqmentstion mathod of pattern recognition is usedby wOOd across compression in this paper By usingcomput6r disposal tO cell image, pattern recognitioncan be achieved for which the aim of studying celldeformation regularity at different compression rateand quanhtstive analysis can be…     

多尺度分形特征在木材内部缺陷检测中的应用

将数字图像处理与木材检测相结合,对获取的木材图像进行图像处理与分析,获取高质量的木材图像是提高木材检测准确性的重要手段。利用微光摄像机作为图像输入传感器,并最终以数字信号的形式储存在计算机当中。应用数字图像处理技术对采集到的原始图像进行预处理,提高图像的质量,便于后续处理。将预处理后的图像分割成若干个子区域,计算出每个子区域的多尺度分形特征值。实验结果显示,图像中背景部分与边缘部分多尺度分形特征值存在明显差别,可以提取奇异性较大的多尺度分形特征值,他们的集合即为木材缺陷的边缘。     

基于DSP的木材缺陷图像处理系统

探讨了木材缺陷计算机视觉识别技术研究的现状,提出了基于DSP的木材缺陷图像处理系统的硬件结构以及图像处理的算法;介绍了图像采集芯片SAA7113和实现图像采集的方法,并给出上述系统的处理结果。     

Feature Extraction of defects on wood surface

IntroductionAtpresent,usingthecomputerimageprocessil1gsys-temtofinishthefeatureextractiol1ofw0oddefectsisi11anexpIorat0rystage.ThismetI1odmaydecreasetI1ellmitati0noftl1eexperilnel1talcol1ditions,suChasIights,instrumentsandsomespccialmateriaIs.Itiscol1venic11ttousethiswayandthegoodresuItswilIbeacI1ieved.TherearethreetypicaIwo0dsurfacedefectst0bestudiedintheexperiment,whicI1arekn0t,boreI1oleal1ddecayofLarixandBeIlIlu.Tl1eworkist0separatetl1edefectsfromthewoodsurfaceimagesandprovideagoodba…     

机器视觉在木材缺陷检测领域应用研究进展

为了提高木材利用率，采用机器视觉来实现木材缺陷快速而稳定的检测，不仅可以克服人工检测效率低、劳动强度大、准确率低等弊端，而且对提高木材加工企业的智能化水平具有重要意义。文中概述了机器视觉检测技术及设备的国内外研究现状，介绍基于机器视觉检测木材缺陷所涉及的相关理论和算法研究，以及相关图像处理算法的优缺点；针对机器视觉应用在木材缺陷检测领域存在的不足，提出机器视觉木材表面检测应进一步向人工智能方向发展，以提高木材缺陷检测效率及准确性。