[发明专利]基于结构激光扫描技术的锯材表面缺陷的研究方法

说明书

本发明公开了一种基于结构激光扫描技术的锯材表面缺陷的研究方法，包括以下步骤：获取锯材3D结构信息，测量锯材特征参数，在锯材待测表面的测量长度L范围内，计算锯材待测表面轮廓上各点至中线距离绝对值的算术平均偏差；获取该测量长度范围内的锯材图像，根据锯材图像中的参数计算确定表面节疤外观质量影响系数h、裂缝位置影响系数k、裂缝长度影响系数p和均方差最大值，根据疤外观质量评价量值Q_k、裂缝外观质量评价量值Q_c和色差外观质量评价量值Q_d构建锯材外观质量综合量化评价量值Q，并将Q分为四个等级。本发明在检测锯材表面粗糙度的基础上对锯材表面缺陷进行快速检测，提高了锯材表面检测效率以及检测效果。

技术领域

本发明涉及农林行业中木材加工技术领域，特别是涉及一种基于结构激光扫描技术的锯材表面缺陷的研究方法。

背景技术

板材有多个外观特征，特别是表面材质缺陷、加工缺陷、色差和纹理，是决定外观质量的主要因素。国家标准GB/T5849-2006(细木工板)GB/T9846-2004(第4部分：普通胶合板外观分等技术条件)、 GB/T13010-2006(刨切单板)、GB/T17656-2008(混凝土模板用胶合板)、GB/T19536-2004(集装箱底板用胶合板)、GB/T20241-2006(单板层积材)等，以及林业行业标准LY/T1654-2006(重组装饰单板)、 LY/T1655-2006(重组装饰材)、LY/T1599-2011(旋切单板)、 LY/T1738-2008(实木复合地板用胶合板)等中，都有关于板材外观质量的要求和限定，涉及到的主要影响因素有活节、死节、裂缝、孔洞、虫眼、变色、色差等。这些缺陷中节疤、裂缝是最为常见和对板材外观质量影响最大的因素。

外观质量(AppearanceQuality)是评价板材加工质量、使用价值和商品价值的重要指标，是影响单板利用和材质特性的重要因素。对于外观质量的评价，目前主要是通过视觉观察由业内专家做出评价或分级。然而，该方法缺乏客观性，而且是未量化的，因为它在很大程度上取决于特定专家的经验知识；同时如果考虑因素过多的话，就很难做出准确评价，特别是某些因素重复性和单一性的特点，在生产过程中很难达到在线生产要求；而且，随着劳力工资的不断增长，人工成本不断攀升，这已成为相关企业不可忽视的一项支出。

发明内容

本发明的目的是提供一种锯材表面检测效率高、检测效果好的基于结构激光扫描技术的锯材表面缺陷的研究方法，以解决上述现有技术存在的问题，从而在检测锯材表面粗糙度的基础上对其他锯材表面缺陷进行检测，使得锯材表面检测效率以及检测效果得以提高。

为实现上述目的，本发明提供了如下方案：一种基于结构激光扫描技术的锯材表面缺陷的研究方法，包括以下步骤：

获取锯材3D结构信息，进行信息处理后，测量锯材特征参数，所述特征参数包括锯材的长度a，锯材的宽度b，锯材待测表面的中线高度g、锯材待测表面的轮廓上各点的高度t；在所述锯材待测表面的测量长度L范围内，计算锯材待测表面轮廓上各点至中线距离绝对值的算术平均偏差，即轮廓算术平均偏差值Ra：

其中：L的取值范围为L₁，L₂…L_n；

分析比较各测量长度L₁，L₂…，L_n内轮廓算术平均偏差值Ra₁， Ra₂…，Ra_n，若测量长度L₁，L₂…或L_n内轮廓算术平均偏差值Ra_n小于预设粗糙度阈值，则不获取该测量长度范围内的锯材图像；若某测量长度内轮廓算术平均偏差值Ra_n大于预设粗糙度阈值，则获取该测量长度范围内的锯材图像，进行图像处理后，测量所述锯材图像的特征参数，包括所述锯材图像中节疤的长轴尺寸d，节疤的面积A，节疤个数M；