成 果 简 介

应用场景

木材是一种天然的生物材料，木材缺陷严重影响木材质量，改变木材正常性能、降低木材利用率和使用价值，提高木材利用率，发展低碳经济，保证森林资源的可持续发展，需要对木材内部缺陷进行准确检测和识别。

原条一般需经过造材工序截成木段。所有原木内部的缺陷信息在原木剖开之后才能获知，而此时锯材产品或单板的价值已是既成事实。对一给定原木，我们首先需要判断其为旋切或刨切用原木还是制材用原木，才能最大限度的加以利用。例如，以2.5m长的胡桃木原木为例，如果用于普通制材其价值为800美元，而同样长度和大小的刨切用原木则价值8000美元，因而事先决定一根原木是否为高质量的旋切或刨切用原木还是低价值的制材用原木就显得十分重要，而这需要有关原木内部缺陷的位置、尺寸及类型等信息，这些信息至关重要。

主要解决的问题

（1）对木材进行无损检测，采集木材缺陷图像。

（2）确定木材缺陷灰度图像中缺陷部位的灰度值集中的区域，通过灰度变换增强，突出缺陷部位。确定木材缺陷的位置和尺寸。

（3）通过图像加合的方法，实现木材缺陷图像分割，并且保证缺陷部位的完整性和缺陷部位灰度值不变。

技术要点

（1）采集木材缺陷图像

自制木材缺陷无损检测系统，应用X射线作为检测源。可以通过检测透过被检物体后的射线强度的差异，来判断被检测木材是否有缺陷存在。木材缺陷采集系统如图1所示。

图1 木材缺陷采集系统

（2）将采集得到的木材缺陷图像进行预处理、边缘提取和图像分割。

将采集到的木材缺陷图像进行灰度变换增强、加权均值滤波处理、中值滤波处理。最大限度地保留图像的缺陷细节，易于图像后续的特征提取。通过图像加合的方法把缺陷区域的图像从背景中分离出来。

（3）提取木材缺陷图像特征

提取木材缺陷图像的灰度特征和形状特征，对边缘提取后的木材缺陷图像进行扫描，确定了木材缺陷的位置和尺寸，提取木材缺陷灰度均值、灰度方差等灰度特征和长宽比、圆形度等形状特征，对木材进行缺陷识别。

应用成效

应用木材无损检测系统，不仅可以检测表面的缺陷，还可以检测木材内部缺陷。对木材缺陷的位置、尺寸进行检测及对木材缺陷类型进行识别，对科学选材、合理用材有重要意义，为生态文明建设贡献力量。

适用范围

适宜在林区或者木材加工企业得到推广应用。

联 系 人：孟庆焕

联系电话：0451-82190721