原木品质对锯材质量的影响与控制措施

伐区木材生产过程对原木品质有重要的影响。原木直径、垂直度、削度、枝桠与节子、尺寸稳定性、机械性能和美学等特性对锯材产品最终的加工价值、产量、产品质量与成本有显著的影响。本文在分析伐区各个作业工序对原木品质影响的基础上,提出控制原木品质的对策。同时,在归纳总结锯材对原木特性与质量基本要求的基础上,分析原木品质对锯材质量与出材量的影响,提出提高锯材质量及出材量可采用的制材新技术与装备。

提高锯材质量的工艺措施

锯材产品质量要求,在材种和尺寸上应满足用材单位的需要;在产品精度方面,包括尺寸误差、几何形状误差和相互位置的误差,应符合国家标准要求.锯材生产中产生误差的主要原因有:(1)锯机和夹具的制造误差和磨损;(2)锯齿或锯身的磨损和修整不良;(3)原木和半成品夹紧误差;(4)度量误差和调整误差;(5)锯机的工艺条件不当及操作不慎所引起的误差等.针对具体原因,应采取相应措施,以提高锯材质量.

影响锯材质量的因素及措施分析

本文对影响锯材变形的各种因素,如生长残余应力、应力木、湿胀与干缩、干缩应力、斜纹、温度及外力荷载等进行了分析讨论,为研究和控制锯材的变形提供了理论基础。

基于YOLOv4的结构用锯材表面缺陷识别

结构用锯材在使用之前进行表面质量评价、分级,对于提高木材的综合利用率具有重要作用。综合利用机器视觉技术和深度学习方法,选取国内常用的云杉结构用锯材作为研究对象,通过工业相机采集结构用锯材表面主要缺陷(节子、虫眼、裂纹),并对锯材主要缺陷进行数字化评价分析。先通过自主搭建的机器视觉图像采集装置,采集100块结构锯材正反面表面图像,共获取表面缺陷图像1 450张,其中活节缺陷图像550张、死节缺陷图像320张、裂纹缺陷图像295张、虫眼缺陷图像285张;随后搭建基于YOLOv4的深度学习缺陷检测识别框架,对缺陷图像中80%的图像进行训练,剩余20%用于测试。试验结果表明,基于YOLOv4的深度学习缺陷检测识别框架,能有效识别并准确定位锯材表面缺陷的类型和位置,平均识别率96.7%,其中活节缺陷识别率100%、死节缺陷识别率97.5%、裂纹缺陷识别率90%、虫眼缺陷识别率96.7%,可满足生产应用需求。

提高集成材出材率的措施

集成材生产是木材综合利用的有效途径,是木材加工业的重要组成部分,我国集成材生产中普遍存在出材率 低、成本高、影响经济效益等问题,结合我国集成材生产实践,提出几点提高集成材出材率的措施。