Картинки пороки древесины: что это такое и какие особенно распространены? Виды дефектов строения. Что еще относится к основным порокам? Описание и ГОСТ

Дефекты пиломатериалов – пороки древесины. Полезные советы эксперта

ГлавнаяОбзор древесиныДефекты пиломатериалов. Как самостоятельно найти пороки древесины?

05.12.2013 Обзор древесины

Древесина — исключительно прочный материал по отношению к его весу. Удельный вес от 400 до 1100 кг/м3. Ствол дерева состоит из коры, заболони (активных наружных слоев) и ядра — спелой древесины. Соотношение ядра и заболони у разных пород дерева варьируется. Например, у старой лиственницы ядра может быть и до 90%. Ядро имеет большую ценность, чем заболонь.

Древесина забирает или отдает влагу в соответствии с относительной влажностью и температурой  атмосферы. От этого изменяется прочность и гибкость (может увеличиться примерно на 50%). Точка насыщения волокон — около 25% влажности, ниже которой клеточные стенки высыхают и сжимаются.

Древесина  имеет низкие энергозатраты при производстве пиломатериалов и выявлении их дефектов, является возобновляемым ресурсом.

Сосна, к примеру, имеет прочность на сжатие на 20 % выше, чем конструкционная сталь, и в четыре-пять раз лучше, чем неармированный бетон.

Древесина обладает низкой токсичностью и поэтому не требует специальных мер предосторожности при работе. Это непроводящий материал, имеющий очевидные преимущества с точки зрения электробезопасности. Но, к сожалению,  древесина – материал слишком разнородный, пиломатериалы имеют специфические дефекты и пороки, которые учитываются при их классификации.

Основные пороки древесины

Узлы:

В разрезе перпендикулярном оси ветви, узлы круглые или продолговатые, представляют собой миниатюрную ветвь дерева с видимыми кольцами роста.

Узлы могут разрезать живую ветку с неповрежденной тканью или прорезать мертвые со свободной корой. Как правило, в результате получается отверстие от выпавшего сучка. В связи с очевидными искажениями фактуры около узлов, это — области резкого снижения прочности.

Наклон волокон:

Наклон волокон может быть естественным явлением, если фактура росла под некоторым углом или спирально к оси дерева, или это может быть результат пиления непараллельно к оси. Наклон волокон оказывает отрицательное влияние на прочность и упругость обрезных пиломатериалов.

Убыль древесины:

Когда бревно (ветка) не цилиндрическая – имеет естественную продольную выемку. Ограниченное количество убыли допускается в зависимости от класса древесины.

Продольное разделение:

Обычно проходит через годовые кольца роста. Представляет собой плоскости значительно сниженной прочности на сдвиг. Получается в результате сбоя роста и изгиба от сильного ветра.

Расколы и трещины:

Чаще всего результат неправильной сушки. Трещины визуально малы, в то время как повреждение распространяется по всей толщине.

Насекомые-вредители:

Вред может варьироваться от небольших пятен, не влияющих на прочность, до больших пустот, которые приравниваются к эффекту узла выпавшего сучка.

Гниль:

Вызывается дереворазрушающими грибами. Их рост требует влаги. Влажная древесина всегда будет распадаться. Пароизоляция, адекватная вентиляция, изоляция дерева от воздействия влаги или консервация являются абсолютно необходимыми в деревянном строительстве.

Рисунок поверхности древесины — 62 фото

Рисунки

Фактура дерева линиями

Фактуры дерева в графике

Структура дерева

Фактура дерева ручкой

Текстура дерева

Графические фактуры

Структура дерева

Фактура дерева

Древесный узор

Узор древесины

Трафарет фактура дерева

Структура дерева вектор

Деревянная доска карандашом

Структура дерева

Фактура дерева

Векторная структура дерева

Стилизованный срез дерева

Фактуры в графике

Структура дерева

Фактуры для рисования

Структура дерева

Фактура дерева скетч

Кольца дерева в разрезе

Графические материалы для рисования

Дерево маркерами для скетчинга

Деревянная доска рисунок

Деревянная доска карандашом

Дерево в разрезе

Рисование коры дерева

Фактура дерева вектор

Фактура карандашом

Деревянная доска акварелью

Структура дерева

Графические материалы для рисования

Декоративная штриховка

Выжигание по дереву лес

Пороки древесины свилеватость

Пиломатериалы и древесные материалы

Топография изолинии рельефа вектор

Хвойные породы древесины

Черно белая структура дерева

Фактуры маркерами

Креативная реклам древесины

Текстура дерева

Акваграфия древесины

Деревянные доски Графика

Спил дерева вектор

Бежевое дерево текстура

Деревянная фактура в графике

Методика «штриховка» (по м. м. Безруких)

Древесина пиломатериалы

Дерево доска

Графические композиции из линий

Фон сруб дерева

Текстура дерева бамп

Срез дерева

Красивая текстура дерева

Имитация дерева маркерами

Кора дерева стилизация

Имитация дерева

Выжигание на срезе дерева

Пороки древесины трещины усушки

Оцени рисунки:

Комментарии (0)

Оставить комментарий

Жалоба!

Другие фото по теме::

• Аниме
• Спрайты
• Рисунки
• Обои
• Поделки
• Арт
• Картинки
• Фоны
• Острова
• Небо
• Деревья
• Природа
• Водопады
• Горы
• Озера
• Реки
• Лес
• Море
• Цветы
• Растения
• Времена года
• Дизайн
• Вкусняшки
• Стиль
• Животные
• Картинки

Подход с использованием нескольких датчиков к обнаружению дефектов древесины

Abstract

В лесной промышленности недавнее повышение цен на высококачественные пиломатериалы вместе с сокращением доступности этого ресурса вынудили производителей использовать пиломатериалы из лиственных пород более низкого качества в производстве лесоматериалов.

свои производственные операции. Такое использование пиломатериалов низкого качества означает, что трудозатраты на преобразование этих пиломатериалов в пригодные для использования детали также увеличиваются, поскольку требуется больше времени для устранения дополнительных дефектов, возникающих в материале более низкого качества. В то же время выросли затраты на рабочую силу и заметно уменьшилась доступность квалифицированных рабочих, способных получить высокий выход годных к употреблению деталей. Чтобы справиться с этой все более сложной и конкурентной средой, отрасль остро нуждается в эффективном и экономичном новом обрабатывающем оборудовании, которое может заменить людей-операторов, которые обнаруживают и выявляют дефекты пиломатериалов, которые необходимо удалить, а затем удаляют эти дефекты при распиловке пиломатериалов. на грубые части. Этот процесс проверки человеком является трудоемким, непоследовательным и субъективным по своей природе из-за необходимости очень быстрого принятия решений в шумной и утомительной обстановке. Следовательно, автоматическая система распиловки, которая могла бы удалять дефекты пиломатериалов при максимальном выходе, открывает значительные возможности для увеличения прибыли в этой отрасли. Сложной частью проектирования автоматической системы распиловки является создание автоматической системы контроля, которая может обнаруживать критические особенности древесины, влияющие на качество необработанных деталей. Было предложено и исследовано множество автоматических систем контроля для контроля древесины или изделий из дерева. Но в большинстве этих систем используется один метод обнаружения, например, один оптический датчик или система рентгеновской визуализации. Эти системы не могут обнаружить все критические дефекты древесины. Эта исследовательская работа, о которой сообщается в этой диссертации, является первой, направленной на создание системы технического зрения, в которой используются три модальности визуализации: система цветной визуализации, система профилирования лазерного диапазона и система рентгеновской визуализации. Целью разработки этой системы технического зрения является обнаружение и идентификация: 1) особенностей поверхности, таких как сучки, трещины, пятна; 2) особенности геометрии, такие как обзол, тонкая доска; и 3) внутренние особенности, такие как пустоты, сучки. Система профилирования лазерного диапазона используется для обнаружения и идентификации геометрических элементов. Система рентгеновской визуализации в основном используется для обнаружения таких особенностей, как сучки, трещины и внутренние пустоты. Система цветного изображения в основном используется для определения особенностей поверхности. В этой системе машинного зрения используется ряд методологий для повышения скорости обработки и точности идентификации. Изображения от различных модальностей восприятия анализируются в особом порядке, чтобы компенсировать большее количество данных изображения, поступающих от нескольких датчиков и подлежащих анализу. Сначала выполняется анализ лазерного изображения. Используется для поиска дефектов, имеющих недостаточную толщину. Эти дефекты затем исключаются из рассмотрения при последующем анализе рентгеновского изображения. Исключение этих дефектов из рассмотрения при анализе рентгеновского изображения не только повышает точность обнаружения и идентификации дефектов, но и сокращает время, необходимое для анализа рентгеновского изображения. Точно так же дефектные области, такие как сучки и минеральные полосы, обнаруженные при анализе рентгеновского изображения, исключаются из рассмотрения при анализе цветного изображения. Алгоритм нечеткой логики — метод приближающихся степеней — используется для присвоения меток дефектам. Подход нечеткой логики используется для имитации поведения человека при выявлении дефектов пиломатериалов твердых пород. Первоначальные результаты, полученные с помощью этой системы технического зрения, демонстрируют возможность локализации и идентификации всех основных дефектов, возникающих в пиломатериалах из твердой древесины. Это было верно даже на начальном этапе разработки оборудования, когда были доступны только изображения неудовлетворительного качества из ограниченного количества образцов. Система машинного зрения способна находить и идентифицировать дефекты со скоростью производства два погонных фута в секунду, что является типичным для большинства предприятий вторичного производства лиственных пород. Это программное обеспечение системы машинного зрения было разработано для работы на относительно медленном компьютере (процессор Pentium 200 МГц) с помощью специального оборудования для обработки изображений, т. е. платы MORRPH, которая также была разработана в Технологическом институте Вирджинии.

Изображение сегментации древесины с дефектами сучков на основе преобразования Грея

Главная Прикладная механика и материалы Прикладная механика и материалы Vols. 71-78. Изображение сучка древесины, полученное с помощью рентгеновских лучей, было выполнено преобразованием серого. Контрастность изображения после преобразования серого может быть явно увеличена, а положение узла может быть выделено. Двоичная обработка была принята для изображения после преобразования серого. Области дефектов бинарных изображений заполняются. Затем инвертируйте наилучшее бинарное изображение дефекта древесины, а затем сложите полученное изображение. Результатом изображения дефектов древесины плюс является то, что области дефектов полностью отделяются от фона, что означает завершение сегментации изображения. Использование древесины улучшается. Результаты эксперимента показывают, что этот метод реализуем и эффективен.

Доступ через ваше учреждение

Вас также могут заинтересовать эти электронные книги

Предварительный просмотр

Рекомендации

[1] Цзянь Ли: Наука о древесине (2002), на китайском языке.

Академия Google

[2] Давэй Ци: Scientia Silvae Sinica Vol. 37 (2001), стр. 92-96, на китайском языке.

Академия Google

[3] Луминита А. Весе, Тони Ф. Чан: Международный журнал компьютерного зрения, том. 50 (2002), стр. 271-293, на китайском языке.

Google Scholar

[4] Дж. В. Функ, Ю. Чжун, Д.