计算机控制激光在线检测木材表面粗糙度

为了高效、快速地在线检测木材表面粗糙度,提高木材加工的生产效率和产品质量,研究设计了计算机控制激光传感器系统。利用该系统对木材表面粗糙度进行在线检测,并对试验测试数据进行了分析,表明该系统对木材表面粗糙度的检测结果准确。

采用支持向量机算法对金刚石锯片锯切木材表面粗糙度的预测

为了更准确预测木材切削加工后木材表面粗糙度,通过金刚石(PCD)锯片锯切木材试验获得不同锯切转速、进给速度、锯切厚度、木材密度时的木材表面粗糙度测量值,采用支持向量机(SVM)算法建立相应的表面粗糙度预测模型,引入网格搜索法对SVM模型参数进行优化,分析参数选取及优化对木材表面粗糙度模型精度的影响。结果表明:采用PCD锯片锯切木材时,3种影响因素对木材表面粗糙度的影响程度,由大到小依次为锯片转速、锯切厚度、进给速度,且表面粗糙度值随着锯片转速的增大而降低,随着进给速度和锯切厚度的变大而增加。参数优化后的木材表面粗糙度预测模型,更能实现木材表面粗糙度的精准预测。

木材表面粗糙度测量技术

本文从国内外木材表面粗糙度研究内容、研究方向、测量方法和手段等方面综述了木材表面粗糙度研究现状与最新成果,并对木材表面粗糙度研究的未来发展方向提出了一些建议。

基于单片机的木材表面粗糙度激光在线检测系统

介绍一种用单片机控制激光位移传感器进行在线检测木材机械加工表面粗糙度的新方法。该系统由单片机、模数转换器和激光传感器测量系统(激光头及激光控制器)等组成,试验在木材加工CNC装置上进行。文中给出了硬件结构及软件程序设计流程图。

三种因素对木材对流传质的影响

为研究木材表面粗糙度(Wood surface roughness)、相对湿度(Relative humidity,RH)和环境温度(T)对木材对流传质的影响,以冷杉(fir)为研究对象,通过分析不同的木材表面粗糙度、相对湿度和环境温度对木材对流传质的影响,得出了结论:①冷杉在木材表面粗糙度、相对湿度和环境温度下,冷杉的对流传质规律相似,均为开始时冷杉含水率变化较快(所用时间约为吸湿总时间的1/3),之后逐渐减小,直至木材含水率(Moisture content,MC)达到平衡;②木材表面粗糙度对冷杉对流传质没有明显的影响;③在环境温度越高冷杉的平衡含水率(Equilibrium moisture content,EMC)越低;④相对湿度越高冷杉的平衡含水率越高。