[发明专利]一种热处理木材力学强度的检测方法

说明书

本发明公开一种热处理木材力学强度的检测方法，其通过测定热处理木材的颜色值表征热处理木材力学强度，用于实现热处理木材力学强度的在线无损检测。具体为用支持向量机构建颜色‑力学强度表征模型，模型构建过程包括：选取热处理木材试件作为训练组试件，测定训练组试件的颜色值和力学强度；构建基于支持向量机的热处理木材颜色‑力学强度表征模型；组织训练样本集对表征模型进行训练学习；测定测试组试件的颜色值，组织测试样本集，代入表征模型，计算力学强度；比较计算得出的力学强度和实测力学强度，调整所述表征模型的参数；确定所述表征模型的评价指标。本发明可实现热处理木材力学强度的在线无损检测。

技术领域

本发明属于木材检测技术领域，涉及一种热处理木材力学强度的无损检测，具体涉及一种热处理木材力学强度的检测方法。

背景技术

木材是一种可再生资源，因为它的可更新、可选育、投资少、无污染的特性，越来越被人们重视，而木材的尺寸稳定性差是制约其利用的主要问题之一，开裂翘曲等变形会严重影响木材的加工利用。木材高温热处理改性是现阶段改善木材尺寸稳定性科学有效且应用较为广泛的改性方法，具有环保、不需要额外加入活性化学试剂和操作较为简单等优点。

木材高温热处理是指在160℃-250℃的温度下加热处理木材，改变木材的物理和化学性质，半纤维素的降解使得木材细胞壁中羟基减少，木材的吸湿性和吸水性降低，尺寸稳定性和耐候性等性能得以改善和提高，且热处理后的试件颜色显得更加厚重古朴，提高了木材的附加值，是当前各类木材改性方法中实用性强，经济效益显著，环境友好的改性方法。木材高温热处理的缺陷主要在于降低木材部分力学性能参数，尤其是热处理温度高于200℃时，木材的力学强度损失严重，极大地影响了木制品的使用。

然而，木材的力学强度检测是破坏性的试验，会对木材样本造成不可逆的损害，检测耗时且提高检测成本。因为木材的各向异性，力学性能检测需要重复的样本量较大，对于一些材种珍贵、样本稀少的试件，检测其力学强度就成一大难题。

发明内容

热处理木材力学强度检测会对试件产生不可逆的破坏性，增加检测成本且效率低。本发明的目的在于解决这一技术问题。

为解决上述技术问题，本发明提供一种热处理木材力学强度的检测方法，其核心在于用支持向量机构建一个用热处理木材颜色表征其力学强度的模型，实现热处理木材力学强度的在线无损检测。具体地，一种热处理木材力学强度的检测方法，其通过测定热处理木材的颜色值表征热处理木材力学强度，用于实现热处理木材力学强度的在线无损检测；所述颜色值为明度指数值、红绿轴色品指数值、黄蓝轴色品指数值，所述力学强度为抗弯强度、抗弯弹性模量和顺纹抗剪强度之一。

支持向量机是解决分类和回归问题的一种机器学习技术，通过最大化分类间隔控制分类器的复杂度，将原始输入空间映射到高维特征空间，并在特征空间中寻求最优分类超平面，以近似实现结构风险最小化原则，利用核函数映射技术，将高维特征空间中的内积运算转化为低维空间中的非线性运算，具有理论严密，适应性强，全局优化，训练功效高和泛化性能好等优点。基于支持向量机，本发明提供了一种热处理木材力学强度的检测方法，开发出一种通过颜色参数表征热处理木材力学性能参数的预测模型，在木材的生产、贸易和使用中可以实现热处理木材力学强度无损检测的目的，同时提高检测效率，降低检测成本，减少试材浪费，为热处理木材力学强度在线无损检测及便携式快速测试仪的研发提供了技术支持。

进一步地，所述热处理木材力学强度的检测方法，其用支持向量机构建颜色-力学强度表征模型，所述表征模型构建过程包括：

选取热处理木材试件作为训练组试件，测定训练组试件的颜色值和力学强度；

构建基于支持向量机的热处理木材颜色-力学强度表征模型；

组织训练样本集对所述表征模型进行训练学习；

测定测试组试件的颜色值，组织测试样本集，代入所述表征模型，计算力学强度；