Пороки древесины фото: что это такое и какие особенно распространены? Виды дефектов строения. Что еще относится к основным порокам? Описание и ГОСТ

Прорость в древесине

Прорость — участок древесины, который полностью или частично зарос, либо омертвевшая поверхность ствола. Такой дефект возникает в растущих деревьях из-за наружных повреждений. На ранах и повреждениях нарастают новые древесные слои, которые не срастаются со старыми. В результате образуются щели с остатками коры или затвердевшей смолы, развивается грибок и полосы гнили.

Из-за прорости нарушается однородность и целостность древесины, образуются искривления годичных слоев. Если она сопровождается образованием гнили и грибка, это постепенно разрушает структуру древесины. Она гниет и рассыпается. Оставшаяся кора и твердая смола усложняют обработку и отделку материала. Такое дерево трудно шкурить и отесывать, шлифовать и покрывать краской или лаком.

Виды дефекта

По уровню зарастания пострадавшей зоны древесины выделяют открытую и закрытую прорость. Открытый порок образуется, если по краям повреждения наплывы сомкнулись, но сверху не заросли слоем новой древесины.

В итоге такая прорость выглядит, как продольное углубление.

Закрытая прорость отличается полным зарастанием поврежденного участка новым древесным слоем. Увидеть такой дефект можно только с торцевой стороны бревна и другого круглого пиломатериала. Кроме того, выделяют сросшуюся прорость, которая образуется в виде вытянутого участка свилеватой древесины, из которой изготовлен шпон.

В зависимости от расположения, выделяют односторонние и сквозные прорости. В первом случае дефект выходит на одну сторону или кромку изделия либо расположен на двух смежных сторонах. Во втором случае он проходит сквозь древесину и выходит на обе противоположные стороны.

По цвету и оттенкам бывает светлая и темная прорость. Светлые пороки приближены по цвету и внешнему виду к оригинальному дереву. Они не содержат включения коры. Темные дефекты включают кору, из-за чего они намного темнее окружающей древесины.

Качество пиломатериалов

Влияние прорости на качество и сорт древесины зависит от типа и масштаба прорости. Сначала устанавливают вид порока, затем определяют глубину залегания и количество дефектов, после чего устанавливают соотношение полученных данных к длине пиломатериала либо к площади или листу для шпона.

  • Для материалов отборного сорта не допускаются включения инородных тел, в том числе и коры, односторонние прорости, гниль и плесень, пятна грибка. Такие изделия применяют в области судо- и автостроения;
  • В строительстве, отделке и изготовлении мебели применяют первый сорт древесины без заболони, плесени и механических повреждений, трухлявости и включения инородных тел. Допускаются сучки до 10 мм и закрытая прорость, параметры которой не превышает 1/20 размеров пиломатериала;
  • Более доступный второй сорт тоже применяют для строительства или отделки, которые не имеют эстетического значения, например, для обустройства хозяйственных помещений, подвала, погреба и т.д.. Здесь недопустимы червоточины и механические повреждения, трухлявость. Разрешены сучки свыше 20 мм, в том числе и выпадающие, трещины с шириной и глубиной свыше 1 мм;
  • Третий сорт используют для изготовления упаковки, ящиков и различной тары. В данном случае допустимы практически все пороки, но в определенном соотношении. На изделиях можно встретить прорости и сросшиеся сучки, наклоны волокон и трещины;
  • Четвертый сорт — самый дешевый вид, который применяют для обустройства поддонов, строительных лесов и опалубки. Для данного вида характерно большое количество пороков и дефектов с допустимым числом на один кубометр древесины.

В любом случае пиломатериалы для строительства и отделки загородного дома или бани должны отличаться высоким качеством. Такие изделия должны обладать желтым либо светло-желтым цветом, быть без червоточин и гнили, механических повреждений и производственного брака, без больших сучков и смоляных кармашков.

Фирма “МариСруб” строит деревянные дома “под ключ” и изготавливает пиломатериалы. Мы тщательно отслеживаем заготовку и отбор древесины, производство бревна и бруса. Проверяем каждое изделие на брак. Пиломатериалы проходят антисептирование и защитную обработку, что предотвращает гниение и образование плесени, надолго сохраняет цвет и первоначальные свойства древесины.

Такие изделия прослужат долго!

Предлагаем полный комплекс работ по строительству и отделке домов из бруса или бревна. Он включает индивидуальное проектирование или доработку уже готового проекта, изготовление пиломатериалов и монтаж сруба. Выполняем установку фундамента и кровли, защитную обработку и утепление дома, наружную и внутреннюю отделку, подключение инженерных сетей. Гарантируем качество строительства и пиломатериалов, оперативность и своевременность работ!

Экономим на бревнах и досках — выбираем пиломатериалы без пороков и брака | Лучший дом — деревянный!

Чтобы выбирать качественные бревна и доски и не тратить лишние деньги на покупку бракованной продукции, надо быть в курсе пороков древесины, которые от вас могут утаивать продавцы в строительных магазинах.

Понятное дело, что во многом это вопрос практики, но наша сегодняшняя задача — дать теоретический краткий объем знаний о распространенных проблемах материалов из дерева.

Сохраните эту информацию в своих социальных сетях, чтобы она не потерялась, и чтобы ее смогли увидеть ваши друзья и коллеги.

Пороки древесины

Начнем с формального определения: это особенности и недостатки древесины, как всего ствола дерева, так и отдельных его участков, ухудшающие ее свойства и ограничивающие возможности ее использования.

1. Сучки

Это наиболее распространенный порок. Сучки представляют собой основания ветвей, заключенные в древесине.

Опасность в том, что со временем сучок выпадает, образуется отверстие. А до этого момента он усложняет обработку материала, а также просто ухудшает внешний вид.

Несколько фактов о сучках:

  • стволы теневыносливой породы — ели — имеют больше сучков, чем стволы сосны;
  • деревья, выросшие в сомк­нутых древостоях, очищаются от сучков раньше и выше, чем дерево, выросшее на свободе;
  • комлевая часть ствола имеет меньшую сучковатость, чем вершинная.
на первом фото частично сросшийся сучок, на втором — несросшийся

на первом фото частично сросшийся сучок, на втором — несросшийся

2. Трещины

Трещины представляют собой продольные разрывы древесины, образующиеся под действием внутренних напряжений, достигающих предела прочности древесины на растяжение поперек волокон.

Это тоже частый порок, нарушает механическую прочность.

В процессе усушки почти всегда появляются трещины. Однако если соблюдать технологию, то их величина и влияние будут минимальными.

Существует мнение, что трещины образуются и при валке дерева от ударов о землю.

3. Смоляной кармашек

Пустота или полость, образовавшаяся между слоями в древесине хвойных пород и заполненная смолой.

В бане потечет сразу, в других местах — через некоторое время.

4. Крень

Порок строения древесины, при котором нижняя зона ствола и сучья утолщаются, а поздние годичные слои темнеют.

Крень нарушает эстетику и может снизить прочность древесины.

5. Сердцевина

Узкая центральная часть ствола, состоящая из рыхлой древесной ткани.

Несет в себе опасность искривления доски. В крупных пиленых сортиментах присутствие сердцевины нежелательно из-за многочисленных заросших сучков вокруг нее. Сердцевина легко загнивает.

6. Синева

Синева (по-другому синь) образуется от неправильного хранения пиломатериала (застой воздуха, повышенная влажность воздуха).

Порок древесины из группы грибных поражений древесины.

Дерево окрашивается в синий, реже серый, зеленый и черный цвет.

Подробнее о синеве древесины читайте по ссылке.

7. Червоточины

Пороки, которые образовались из-за деятельности насекомых.

Характерный признак мертвого дерева.

8. Гниль

Возникает гниение из-за деятельности плесени, грибков и болезнетворных микроорганизмов с разрушающим влиянием.

Частая причина — повышенная влажность.

Удачного строительства!

Ставьте лайк, выбирайте «Понравилось» — и тогда вам будет проще следить за нашими новыми публикациями!

Обязательно нажимайте на «Подписаться», если планируете покупку деревянного дома или бани.

ГОСТ 2140-81 | Prommax

Пороки древесины

по ГОСТ 2140-81

Нормы ограничения пороков в пиломатериалах для сортов

 

отборного

1-го

2-го

3-го

4-го

1. Сучки

Допускаются размером в долях ширины стороны и в количестве на любом однометровом участке длины на каждой из сторон, не более:

1.1. Сросшиеся здоровые, а в брусьях и частично сросшиеся и несросшиеся здоровые:

размер

кол-во,

шт.

размер

кол-во,

шт.

размер

кол-во,

шт.

размер

кол-во,

шт.

размер

кол-во,

шт.

пластевые и ребровые

1/5

2

ј

3

1/3

4

Ѕ

4

Допускаются

кромочные: на пиломатериалах толщиной до 40мм

1/3

1

Ѕ

2

2/3

2

во всю

кромку

2

»

толщиной 40 мм и более

ј, но

не более

15 мм

2

1/3

2

Ѕ

3

то же

3

»

Примечание.

В брусьях количество сучков не нормируется.

1.2. Частично сросшиеся и несросшиеся

Допускаются в общем числе сросшихся здоровых сучков размером в долях ширины стороны и в количестве на любом однометровом участке длины на каждой из сторон, не более:

 

размер

кол-во,

шт.

размер

кол-во,

шт.

размер

кол-во,

шт.

размер

кол-во,

шт.

размер

кол-во,

шт.

пластевые и ребровые

1/8

2

1/5

2

1/4

3

1/3

3

1/2

4

Загнившие

кромочные: на пиломатериалах толщиной до 40 мм

 

1/4

 

1

 

1/3

 

1

 

1/2

 

2

 

во всю

кромку

 

2

 

во всю

кромку

 

2

толщиной 40 мм и более

10 мм

1

1/4

2

1/3

2

2/3

2

то же

3

1. 3. Загнившие, гнилые и табачные

не допускаются

Допускаются в общем числе частично сросшихся и несросшихся здоровых сучков тех же размеров  и не более половины их количества.

Древесина, окружающая табачные сучки, не должна иметь признаков гнили.

Примечания:

1. Сучки размером менее половины максимально допускаемых не учитываются.

2. В пиломатериалах толщиной 40 мм и более (за исключением отборного сорта), допускаются продолговатые и сшивные сучки размером по малой оси до 6 мм и глубиной залегания до 3 мм без ограничения размера по большой оси.

3. Пасынок допускается по нормам несросшихся сучков. В отборном сорте не допускается

4. Размер сучка определяют расстоянием между касательными к контуру сучка, проведенными параллельно продольной оси пиломатериала. За размер продолговатого и сшивного сучка на пластях пиломатериалов и на всех сторонах брусков и брусьев принимают половину расстояния между касательными, проведенными параллельно продольной оси пиломатериала.

5. В пиломатериалах длиной более 3 м допускается наличие одного сучка размером, предусмотренным в нормах смежного более низкого сорта.

6. На участке пиломатериалов длиной, равной его ширине, наибольшая сумма размеров сучков, лежащих на прямой линии, пересекающей сучки в любом направлении, не должна превышать предельного размера допускаемых сучков.

 

Нормы ограничения пороков в пиломатериалах для сортов

 

отборного

1-го

2-го

3-го

4-го

 

2. Трещины

В пиломатериалах для несущих конструкций сумма размеров всех сучков, расположенных на участке длиной 200 мм, не должна превышать предельного размера допускаемых сучков.

2.1. Пластевые и кромочные, в том числе выходящие на торец

 

Допускаются длиной в долях длины пиломатериала, не более

Неглубокие                                      Неглубокие и глубокие

Допускаются при условии сохранения

целостности

 

1/6

1/4

1/3

1/2

пиломатериала

 

Глубокие

 

 

 

 

1/10

1/6

 

 

 

2. 2. Пластевые сквозные, в том числе выходящие на торец

Допускаются длиной в мм, не более:

Допускаются общей длиной в долях длины пиломатериала, не более

 

100

150

200

1/6

1/4

2.3. Торцовые (кроме трещин усушки)

Не допускаются

Допускаются на одном торце длиной в долях ширины пиломатериала, не более:

Допускаются при условии сохранения

 

 

1/4

 

1/3

1/2

целостности пиломатериала

Примечание. Допускаемые размеры трещин установлены для пиломатериалов с влажностью древесины не более 22 %, при большей влажности эти размеры трещин уменьшаются вдвое.

3. Пороки строения древесины

3.1.Наклон волокон

 Допускается не более 5 %

Допускается

3.2. Крень

Не допускается

Допускается  не более 20 % площади

пласти пиломатериала

Допускается

3.3. Кармашки

Допускаются односторонние на

любом однометровом участке длины в

количестве 1 шт. длиной не более 50 мм

Допускаются на любом однометровом участке длины пиломатериала в шт. , не более:

 

 

 

2                                  4                                

 

Допускаются

 

3.4. Сердцевина и двойная сердцевина

Не допускается

Допускается без отлупны и радиальных трещин только в пиломатериалах толщиной 40 мм и более

Допускается

3.5. Прорость

Не допускается

Допускается односторонняя шириной в долях соответствующей стороны пиломатериала, не более:

Допускается

 

 

1/10

1/5

1/4

 

 

 

и длиной в долях длины пиломатериала, не более:

 

 

 

1/20

1/10

1/10

 

3. 6. Рак

Не допускается

Допускается протяжением в долях длины пиломатериала до

Допускается

 

 

1/5, но не более 1 м

1/3

 

4. Грибные поражения

4.1. Грибные ядовитые пятна (полосы)

Не допускаются

Допускаются общей площадью в % от площади пиломатериала, не более:

Допускаются

 

 

10

20

 

4. 2. Заболонные грибные окраски и плесень

Не допускаются

Допускаются поверхностные в виде пятен и полос. Глубокие допускаются общей площадью в % от площади пиломатериала, не более:

Допускаются

 

 

10

20

50

 

4.3. Гнили

Не допускаются

Не допускаются

Допускается только пестрая ситовая ядровая гниль в виде пятен и полос общей площадью не более10 % площади пиломатериала

5. Биологические повреждения

5. 1. Червоточина

Допускается неглубокая на обзольных частях пиломатериала

Допускается на любом однометровом участке длины пиломатериала в шт., не более:

 

 

2

3

6

6. Инородные включения, механические повреждения и пороки обработки

6.1. Инородные включения (проволока, гвозди, металлические осколки и др.)

Не допускаются

6.2. Обзол (в обрезных пиломатериалах)

Острый не допускается

Тупой допускается на пластях и кромках размером в долях ширины соответствующих сторон пиломатериала без ограничения по длине, не более:

Допускается тупой и острый при условии, чтопласти пропилены не менее, чем на 1/2

 

1/6

1/6

1/6

1/3

ширины, а кромки не

 

Допускается на отдельных участках кромок размером в долях ширины кромки, не более:

менее, чем на 3/4 длины

 

1/3

1/3

1/3

2/3

пиломатериала

 

и протяженностью в долях длины пиломатериала, не более:

 

 

1/6

1/6

1/6

1/4

 

Примечания:

1. Кора на обзолах экспортных пиломатериалов не допускается.

2. Обрезные пиломатериалы, соответствующие по всем показателям требованиям определенного сорта, но с обзолом, превышающим установленную норму для этого сорта, допускается переводить в необрезные с сохранением сортности.

6.3.Скос пропила

В пиломатериалах один торец (в экспортных пиломатериалах оба торца) должен быть опилен перпендикулярно к продольной оси пиломатериала. Отклонение от перпендикулярности торца к пласти и кромке допускается до 5 % ширины и толщины пиломатериала соответственно.

6.4. Риски, волнистость, вырыв

Допускаются в пределах отклонений от номинальных размеров, установленных в ГОСТ 24454-80

Допускаются глубиной не более 3 мм

Допускаются

7. Покоробленности

7. 1. Покоробленность продольная по пласти и кромке, крыловатость

Допускается стрела прогиба в долях длины пиломатериала в %, не более:

Допускаются

 

0,2

0,2

0,2

0,4

 

Примечание.В необрезных пиломатериалах продольная покоробленность по кромке не нормируется.

7.2. Покоробленность поперечная

Допускается стрела прогиба в долях ширины пиломатериала в %, не более:

Допускается

 

1

1

1

2

 

Примечания:

1. Нормы покоробленности установлены для пиломатериалов с влажностью не более 22 %. При большей влажности эти нормы уменьшаются вдвое.

2. Пороки древесины, не упомянутые в настоящем стандарте, допускаются.

(Измененная редакция, Изм. № 1, 3).

                         

Пороки пиломатериалов 👉 виды и характеристики дефектов

Применяя изделия из древесины, хочется быть уверенным в том, что выбранный материал не имеет отклонений от стандартов качества. Недостатки и повреждения любого типа могут существенно снизить качественные характеристики, ограничить возможности практического применения древесины. Поэтому важно знать, какие изъяны являются ограничивающими, и уметь их определять на глаз. Только имея представление о всех возможных дефектах заготовленной древесины и типичных видах брака пиломатериалов после механической обработки природного сырья, можно подобрать для определенных работ и целей качественный, надежный, высокосортный материал.

Идеальную древесину найти практически невозможно

Виды пороков и дефектов древесины

На отдельных поверхностях или участках лесоматериала могут наблюдаться отличия от естественного внешнего вида (характерного для определенной породы), правильного строения и клеточной структуры, повреждение тканей и оболочек. Перечисленные факторы отражаются на снижении прочностных и качественных характеристик материала, имеют определяющее влияние при делении пиломатериалов на сорта. Почти все они ухудшают свойства древесины и считаются ее пороками.

Естественные пороки пиломатериалов возникают в процессе роста растения. На их появление и развитие влияют следующие причины:

  • неблагоприятные экологические и климатические факторы;
  • географическая зона произрастания;
  • природное старение растительного организма;
  • разнообразные механические воздействия;
  • вредоносная деятельность птиц, насекомых, микроорганизмов.

От типа проявившегося порока, его размеров и расположения зависит диапазон практического применения готовых пиломатериалов из поврежденного сырья. И если одни повреждения даже не берутся во внимание для конкретного назначения лесоматериала, то другие считаются нежелательными или безусловными (существенно снижающими качество и прочность). Для справедливости стоит отметить, что существуют пороки, из-за которых природный материал приобретает дополнительную ценность у мастеров интерьерного декора и производителей мебели.

Узнать об основных пороках древесины и проверить свои знания можно с помощью данного учебного фильма:

Другую группу пороков образуют различные повреждения механического характера. Их называют дефектами обработки, потому что главные причины возникновения – заготовительные работы (валка), транспортировка, сушка, распиловка и обработка поверхностей пиломатериалов, хранение. Влияние таких дефектов на качество древесины:

  • изменение формы и поверхностей лесо- и пиломатериалов;
  • затруднение и ограничение в использовании древесины по назначению;
  • уменьшение фактических размеров изделий;
  • нарушение целостности материала, а при значительных размерах дефекта – прочности;
  • увеличение массовой доли отходов при обработке и раскрое;
  • усложнение отделочных и облицовочных работ с дефектным материалом.

Волнистость – один из примеров дефекта обработки

Поражение древесины грибами. Гниение

Паразитирующие грибковые микроорганизмы размножаются спорами, которые, попадая в древесину, начинают прорастать и получать из нее питательные вещества. Поражающее действие грибка на лесоматериал может быть деревоокрашивающим или разрушающим.

Ненормальный окрас ядра или заболони в виде полос и пятен сигнализирует о наличии грибковых микроорганизмов. Поражая боковые и торцовые поверхности, грибок затем распространяется вглубь природного материала. Поэтому окраски разделяют на глубокие, поверхностные и подслойные. Грибковые окраски и пятна могут изменить внешний вид, немного повысить водопроницаемость и слегка снизить устойчивость древесины к ударным нагрузкам. Однако, на прочностные характеристики материала они не влияют.

Борьба с грибком специальными составами

Также не нарушает свойства пиломатериалов и плесень. Она покрывает слоем налета или разрозненными пятнами участки сырой заболони хранящихся лесоматериалов. Ее отрицательные воздействия: портит внешний вид; может переходить на соседние изделия, предметы, пищевые продукты; способна разрушать слои лака, краски, животного клея. С просушенной поверхности плесень сметается как обычная пыль.

Переходным видом грибкового поражения свежих срезов дерева является побурение. Изменяя окраску заболони в бурый цвет разнообразных оттенков и интенсивности, этот порок на первых порах действует аналогично другим окрашивающим грибковым поражениям. Но, если лесоматериалы с участками побурения будут и дальше храниться непросушенными – данный порок перерождается в гниль.

Гниль – опасное, дереворазрушающее грибковое поражение. Кроме изменения естественного окраса участков древесины, она значительно снижает ее прочность, нарушает структуру, размягчает и расщепляет волокна, снижает сортность пиломатериала (возможно до полной непригодности), усиливает влагопоглощение.

Для развития гнили достаточно плюсовой температуры внешней среды и влажности пиломатериала от 20%. В условиях постоянных колебаний этих показателей, разрушающее воздействие гнилостных грибков значительно усиливается. В высушенных лесоматериалах гнилостные процессы не всегда останавливаются. Пораженная древесина является потенциальным источником опасного грибкового заражения других изделий в различных сооружениях из дерева.

Пораженные синей гнилью пиломатериалы

Предохраняющие меры от грибковых поражений заготовленных пиломатериалов – качественная сушка, снижение влажности в местах хранения, организация достаточной вентиляции, обработка антисептическими составами.

Вредители

Угрозу для дерева, особенно свежеспиленного, представляют насекомые-вредители. Взрослые особи откладывают яйца в складках коры и щелях. Вылупившиеся личинки начинают углубляться в кору и поверхностные слои заболони. Совокупность полученных отверстий, бороздок, ходов и канавок называется червоточиной.

Классическая червоточина

 Этот дефект может быть поверхностным, неглубоким, глубоким, сквозным. Глубокие пороки считаются крупными, если их диаметр превышает 3 мм. Кроме поверхностной, остальные виды червоточины нарушают целостность материала, снижают механические показатели, увеличивают долю отходов при дальнейшей обработке. Другая опасность червоточины – через систему ходов проникает грибок и поражает заболонную часть.

Самые известные жуки-вредители – короед, домовой усач, капюшонник, долгоносик, точильщик, сверлильщик.

Эти «ребята» работают без перерывов

В круглых пиломатериалах часто можно встретить характерные полости, полученные птицами. Этот дефект может затруднить применение материала по назначению.

Еще одним видом биологических вредителей являются растения-паразиты, в результате жизнедеятельности которых на поверхности древесины остаются повреждения или отверстия различной глубины. Наиболее известные из них – омела, марьянник, ремнецветник.

Омела нашла своего «донора»

Пороки строения

По форме древесного ствола различают следующие отклонения:

  • Закомелистость. Диаметр прикорневого участка ствола – комля – имеет резкий перепад в сторону увеличения. Поперечное сечение в этом месте может иметь форму круга или звездчато-лопастной фигуры.

Образец ребристой закомелистости

  • Овальность – характеризуется превышением большим диаметром торцевого сечения в 1,5 (и более) раза размера его меньшего показателя.
  • Кривизна – отклонение ствола от продольной оси, может характеризоваться одним или несколькими изгибами.

Не нужно быть специалистом, чтобы определить кривизну

  • Сбежистость – уменьшение толщины кругляка более 1 см на метровой длине заготовки.

Явная сбежистость кругляка

  • Наросты – резкие утолщенные формообразования на любом участке ствола. Они затрудняют использование и переработку кругляка. Но, благодаря необычной текстуре древесины самих наростов из-за присутствия глазков, завитков и перепутанных волокон, материал ценится в производстве мебельных (облицовочный шпон) и художественных изделий.

Нарост на березе

Пороки строения – многочисленная группа дефектов древесины. Они могут увеличивать или снижать прочность материала в различных плоскостях приложения нагрузок. Это изменяет характеристики вязкости, способности к растяжению, кручению, гибкости, усложняет обработку лесоматериала тесом и строганием, ухудшает внешний вид. Некоторые пороки строения делают древесину склонной к короблению, растрескиванию, нарушают однородность структуры, снижают устойчивость к загниванию.

Примечание! Подробная информация о всех пороках, а их число приближается к двум сотням, и их влиянии на качество древесины приводится в действующем документе – ГОСТ2140-81.

Кратко охарактеризуем встречающиеся дефекты строения древесины:

  • Крень – характерное утолщение годичных слоев хвойных деревьев внизу ствола, вызвано сжимающими или растягивающими силами, приложенными на этом участке.

Образцы местной и сплошной крени

  • Наклон волокон – отклонения относительно продольной оси.

Результат наклонного расположения волокон

  • Глазки – следы спящих почек, из которых не развился побег.

Групповые глазки

  • Завиток – искривление в определенных местах (под влиянием проростей и сучков) годичных слоев.

Завиток на продольном разрезе пиломатериала

  • Кармашек – полость со смолой или камедями между годичными слоями.

Смоляной кармашек

  • Сердцевина – наличие в центре ствола узкой полоски рыхлой структуры. Могут встречаться дефекты с двойной и смещенной (эксцентрично расположенной) сердцевиной.

Пороки сердцевины: А – смещенная; Б – двойная

  • Сухобокость – омертвление поверхностного участка растущего ствола.

Сухобокость снижает качество древесины, портит внешний вид

  • Пасынок – вторая вершина растения, которая отмерла или замедлилась в росте.
  • Прорость – затягивающаяся или уже обросшая древесиной радиальная трещина на поверхности ствола.

Открытый и закрытый порок (прорость)

  • Рак – ненормальное вздутие или углубление на поверхности живого растения, появившееся как результат жизнедеятельности бактерий и микроорганизмов.

Дерево, пораженное раком

  • Прожилки – вытянутые тонкие пятна из поврежденной (рыхлой) ткани.
  • Ложное ядро – выделенная темными оттенками граница поперечного среза, которая редко совпадает с годичными слоями.

Поперечный срез дерева с ложным ядром

  • Пятнистость – участки заболони отличаются окраской, которая не снижает твердость лесоматериала.
  • Водослой – потемнения участков ядра растущего дерева из-за резкого скачка их влажности.
  • Внутренняя заболонь – несколько соседних годичных слоев образуют прослойку цвета заболони в зоне ядра.

Свилеватость

Показатель данного порока строения – хаотичное или волнистое размещение древесных волокон. Свилеватостью могут поражаться любые растения, но чаще это происходит с представителями лиственных пород. Наличие данной особенности нельзя определить по лесоматериалу, который находится в коре.

Разрез пиломатериала с ярко выраженной свилеватостью

Повышенная прочность участков с отклонениями от прямослойного расположения волокон заметно усложняет обработку древесины режущим инструментом. Но недостаток можно считать условным, потому что изделия из материалов со свилеватостью не уступают по характеристикам качественной древесине. Порок становится достоинством благодаря уникальному рисунку на поверхности окоренного бревна или распиленного изделия.

Красота окоренного бревна со свилеватостью в рубленом интерьере

Сучки на дереве

Трудно найти дерево без этого распространенного стволового порока. Сучок представляет включенную в древесный массив лесоматериала часть ветви.

Виды сучков

Их количество, форма, состояние (здоровые, трухлявые, зараженные гнилью), расположение влияют на степень снижения потребительских характеристик и сортность древесины. Страдает и внешний вид пиломатериалов из-за искривлений волокон и искажения однородности строения.

Классификация по качеству волокон сучка

Самая прочная древесина

Уникальной твердостью и прочностью отличается древесина следующих деревьев: ятоба, амарант, ярра амазонская, сукупира, мутения, мербау, дуб, орех, лиственница, акация белая, железное дерево, береза Шмидта.

Многие породы являются редкими, экзотическими и очень дорогими. Такая древесина сложно обрабатывается резанием, но хорошо шлифуется. Чаще всего применяется в производстве элитной мебели, музыкальных инструментов, сувениров, интерьерной отделки.

Паркет из ятобы

Породы деревьев с наименьшей возможностью гниения

Большим сопротивлением к процессам гниения обладают лиственница и дуб. Дома из них стоят столетия и не гниют.

Также высокая стойкость у кедра, ясеня и сосны обыкновенной. Средней стойкостью отличаются бук, ель и пихта. Разрушительные микроорганизмы не могут размножаться в древесине тиса и секвойи.

Полученная информация о возможных негативных изменениях целостности, внешнего вида и структуры древесины помогает самостоятельно провести отбраковку изделий до начала строительных и отделочных работ. Из оставшихся кондиционных пиломатериалов получится качественный и долговечный объект или изделие.

Узнайте причину твердости лиственницы и ее стойкости к гниению:

Вконтакте

Facebook

Twitter

Google+

Пороки И Дефекты Древесины Реферат – Telegraph


>>> ПОДРОБНЕЕ ЖМИТЕ ЗДЕСЬ <<<

Пороки И Дефекты Древесины Реферат
В Интернете Я ндекс нашёл 5 млн ответов
Рассмотренные пороки снижают строительные качества древесины , но в маркетри играют значительную роль. Не будь их, текстура древесины обеднела бы и перестала быть выразительным средством в мозаике по дереву. Цвет и блеск древесины. 

Пороки строения древесины — изъяны, связанные с изменениями нормального строения ствола. 
Пороки формы ствола — это отклонения ее от нормальной формы — этот вид порока можно отнести к значительно распространенным порокам древесины.  

сучки; трещины; пороки формы ствола; пороки строения древесины ; грибные поражения; химические окраски; биологические повреждения; покоробленность; инородные включения, механические повреждения и пороки обработки. 

Пороки древесины — это специфические свойства и изъяны древесины , которые ухудшают ее сортность и ограничивают хозяйственное использование. Природные пороки появляются при созревании дерева из-за ухудшения условий роста (климат, почва), случайных изъянов… 

Пороки древеси́ны — это особенности и недостатки древесины , как всего ствола дерева, так и отдельных его участков, ухудшающие её свойства и ограничивающие возможности её использования. Естественные пороки (в отличие от дефектов обработки)… 

Методы определения влажности древесины . Достоинства и недостатки древесины как материала, эффективные 
Древесина — сравнительно твердый и прочный волокнистый материал, скрытая корой основная часть стволов, ветвей и корней деревьев и кустарника. 

Пороки древесины – общее понятие, включающее в себя различные, отличающиеся от нормы, особенности структуры дерева, заражение пиломатериалов грибками или насекомыми, а также брак, возникающий в процессе распиловки, хранения сырья и готовой продукции.  

Инородные включения, пороки , дефекты древесины — все эти изъяны достаточно сильно снижают качество материала. Естественно, что использовать в каких-либо строительных целях такое сырье уже не получится. По этой причине необходимо знать, какие бывают недостатки у… 

Пороки и дефекты древесины . Это любые нарушения целостности ткани массива древесины , ухудшение ее физико-механических свойств, изменения внешнего вида. Любой порок или дефект в большей или меньшей степени ограничивает возможность использования конкретной… 

К порокам древесины относятся и различные трещины, образующиеся в массиве древесины в период роста древесного ствола. 
Однако в любом случае тонкие узкие заготовки с подобным дефектом будут сильно коробиться при усушке.Недостаток, присущий хвойным породам… 

Пороки и дефекты древесины . Повреждения, возникающие в растущем стволе дерева и при хранении древесины на складах, называются пороками древесины . Повреждения древесины , полученные во время ее механической обработки, называются дефектами древесины.  

Все виды пороков древесины — это недостатки отдельных участков, снижающие качество и ограничивающие возможность использования материала. Ниже вы можете ознакомиться с фото и описанием пороков древесины, самых характерных для большинства пород деревьев. 

Эти дефекты называются пороками древесины . К основным порокам древесины относятся: трещины, повреждения насекомыми, изменения формы ствола и строения древесины , сучки, гниль. Трещины могут образовываться в древесине любой породы во время роста дерева… 

Размещение рекламы
+ 375 (17) 336-91-01

Хостинг: HOSTER.BY
Поиск реализован на основе Яндекс.XML

Пороки древесины ( реферат )
Пороки древесины | реферат [23,8 K], добавлен 06.05.2009
Реферат /Курсовая — Пороки древесины .
Какие бывают пороки древесины
Сообщение по технологии на тему: пороки древесины …
Пороки древесины : виды, ГОСТ, влияние на качество
Реферат : Древесина : строение, свойства. .. — BestReferat.ru
Пороки древесины и дефекты обработки
Пороки древесины — Википедия
Дефекты от вредителей и пороки древесины : описание грибков
Краткое описание пороков и дефектов древесины
ПОВРЕЖДЕНИЯ И ДЕФЕКТЫ ДРЕВЕСИНЫ . | Яндекс Дзен
Пороки и дефекты древесины
Особенности Информационной Речи Реферат
Мониторинг Условие Эффективной Работы Школьного Психолога Реферат
Заказ Диссертаций Из Ргб Проректор
Эссе На Тему Книга Бесценное Богатство
Сочинение Миниатюра Слава Науке

Крупномасштабный набор данных изображения поверхности дерева…

Примечание к данным

[версия 1; экспертная оценка: 1 одобрено с оговорками]

Павел Кодытек, Александра Бодзас

https://orcid.org/0000-0003-4173-7300

, Петр Билик Павел Кодытек, Александра Бодзас

https://orcid.org/0000- 0003-4173-7300

, Петр Билик Сведения об авторе Сведения об авторе Кафедра кибернетики и биомедицинской инженерии, VSB-Технический университет Остравы, Острава, 70800, Чехия

Павел Кодытек
Должности: Концептуализация, Исследование, Методология, Программное обеспечение, Валидация, Написание – Подготовка исходного проекта

Александра Бодзас
Роли: Программное обеспечение, написание – Подготовка исходного проекта, написание – рецензирование и редактирование

Петр Билик
Роли: привлечение финансирования, администрирование проекта, надзор

Перед деревообрабатывающей промышленностью стоит множество задач. Высокая изменчивость сырья и сложность производственных процессов приводят к большому количеству видимых структурных дефектов, которые должны контролироваться обученными специалистами. Эти ручные процессы не только утомительны и предвзяты, но и менее эффективны. Чтобы преодолеть недостатки процессов ручного контроля качества, было предложено несколько автоматизированных систем на основе машинного зрения. Несмотря на то, что некоторые проведенные исследования достигли более высокого уровня признания, чем обученные эксперты, исследователям приходится сталкиваться с отсутствием крупномасштабных баз данных и достоверных данных в этой области.Чтобы решить эту проблему, мы провели эксперимент по сбору данных в промышленной среде, где нам удалось получить обширный набор достоверных данных с производственной линии. Для этого мы разработали и внедрили комплексное техническое решение, подходящее для высокоскоростной съемки в жестких производственных условиях. В этом информационном бюллетене мы представляем крупномасштабный набор данных изображений поверхности пиломатериалов с высоким разрешением, содержащий более 43 000 помеченных дефектов поверхности и охватывающий 10 типов наиболее распространенных дефектов древесины. Более того, с каждой записью изображения мы предоставляем два типа меток, позволяющих исследователям выполнять семантическую сегментацию, а также классификацию и локализацию дефектов.

Ключевые слова

дефекты поверхности древесины, набор данных высокого разрешения, деревообрабатывающая промышленность, обработка древесины, процесс контроля качества древесины, набор данных о дефектах древесины

Автор, ответственный за переписку: Александра Бодзас Конкурирующие интересы: Конкурирующие интересы не раскрывались.

Информация о гранте: Эта работа была поддержана «Системой студенческих грантов» VSB-TU Ostrava, номер проекта SP2021/123.

Авторские права:   © Kodytek P et al , 2021 . Эта статья находится в открытом доступе и распространяется в соответствии с лицензией Creative Commons Attribution License, которая разрешает неограниченное использование, распространение и воспроизведение на любом носителе при условии надлежащего цитирования оригинальной работы. Как цитировать: Кодытек П., Бодзас А. и Билик П. Крупномасштабный набор изображений дефектов поверхности древесины для автоматизированных процессов контроля качества на основе технического зрения [версия 1; рецензирование: 1 одобрено с оговорками]. F1000Research 2021, 10 :581 (https://doi.org/10.12688/f1000research.52903.1) Впервые опубликовано: 16 июля 2021 г., 10 :8/org.2s 18/org.2s:581 f1000research.52903.1) Последняя публикация: 16 июля 2021 г., 10 :581 (https://doi.org/10.12688/f1000research.52903.1)

Введение

В деревообрабатывающей промышленности каждый этап производственного процесса влияет на материал. использование и экономическая эффективность. 1 Неоднородность древесного материала со сложностью этих производственных процессов может привести к различным дефектам, которые не только ухудшают механические свойства древесины, такие как прочность и жесткость, но и снижают ее эстетическую ценность. 2 Эти механические и эстетические дефекты, кроме того, оказывают большое влияние на коммерческую ценность древесины и могут уменьшить использование таких материалов для дальнейшей обработки. Существует множество различных типов дефектов, возникающих по разным причинам. К основным дефектам древесины относятся сучки, грибковые поражения, трещины, коробление, косость, червоточины и дефекты смолы. Серьезность дефекта, а следовательно, сорт и стоимость материала в первую очередь определяются четырьмя критериями, включая размер, местонахождение, тип дефекта и цель, для которой будет использоваться деревянное изделие. 3,4

Несмотря на то, что автоматизация в этом промышленном секторе растет, многие компании-лидеры рынка по-прежнему используют обученных специалистов в данной области для обнаружения нежелательных функций и проведения оценки качества. 5 Помимо того, что ручная проверка утомительна и необъективна, выяснилось, что профильные специалисты не в состоянии проверить большие объемы производства. Более того, исследование, проведенное Урбонасом и др. . 6 заявил, что из-за таких факторов, как усталость глаз или отвлечение внимания, ручная проверка редко достигает 70 % надежности.Чтобы преодолеть недостатки ручной проверки, исследователи пытаются разработать автоматизированные системы, которые являются точными и не замедляют производственный процесс. Что касается воспроизводимости и качества инспекции, исследование, проведенное Lycken 7 , уже доказало, что автоматические системы немного превзошли человеческие оценщики. Большинство этих систем были основаны на традиционных методах обработки изображений в сочетании с алгоритмами обучения с учителем, однако за последнее десятилетие глубокое обучение достигло значительных успехов в лесном хозяйстве и деревообрабатывающей промышленности. 8 Хотя исследователи в этой области смогли добиться удовлетворительных результатов со средней степенью распознавания выше 90 %, 9 большинство авторов работали с небольшими наборами данных изображений, полученными в лабораторных условиях, с использованием систем машинного зрения собственной разработки. Проведение экспериментов в таких условиях обычно влечет за собой недостаток ограниченного количества доступных продуктов. В большинстве исследований 2,6,10,11 исследователи компенсируют отсутствие реальных продуктов, используя методы увеличения данных, которые могут увеличить набор данных до 10 раз по сравнению с первоначальным размером.С одной стороны, увеличение данных считается отличным инструментом для обобщения модели классификации и, следовательно, предотвращения переобучения. 12 Тем не менее, он не может гарантировать, что изменчивость наблюдаемого явления будет в достаточной степени зафиксирована, особенно в случаях, когда изменчивость может быть безграничной.

Чтобы восполнить недостаток обширных баз данных в полевых условиях, мы провели эксперимент с целью получения крупномасштабного набора данных о дефектах поверхности древесины.В отличие от других проведенных исследований, наш эксперимент был помещен в промышленную среду во время реального производства, что позволило нам получить большое количество достоверных данных с производственной линии. Для решения проблем, связанных с производственным процессом, таких как высокая скорость конвейерной ленты и сильные вибрации, мы разработали аппаратное и программное решение, которое позволило получать изображения с высоким разрешением при частоте сбора данных 66 кГц. В этом эксперименте мы получили 20 276 образцов исходных данных поверхности пиломатериалов, из которых 1 992 изображения были без каких-либо поверхностных дефектов, а 18 284 изображения зафиксировали один или несколько дефектов, охватывающих в общей сложности 10 типов распространенных дефектов поверхности древесины.Наиболее частые дефекты включают живые сучки и мертвые сучки, с общей встречаемостью в наборе данных 58,8 % и 41,2 % соответственно. Кроме того, чтобы предоставить более ценную информацию в этом дескрипторе данных, все образцы наборов данных были дополнены двумя типами меток: семантической картой меток для семантической сегментации и меткой ограничивающей рамки.

Методы

Из-за промышленных условий, в которых проводился эксперимент, самой сложной частью этой работы было получение набора данных. Выполнение сбора данных в такой среде повлекло за собой несколько негативных факторов. Одним из таких факторов было то, что производственная линия лесопилки, используемая для этого эксперимента, используется более 300 дней в году с минимальными паузами, что максимизирует прибыль производителя. Также пришлось столкнуться с высокой скоростью движения ленты лесопильного конвейера, которая на месте приобретения достигала значения 9,6 м с −1 . Такая высокая скорость конвейера вызывает постоянные сильные вибрации, которые на некоторых пиках могут привести к колебаниям длиной даже в сантиметры.Таким образом, основной целью технического решения было создание надежной и в то же время портативной конструкции, которую можно было бы легко внедрить в условиях лесопильного производства.

Оборудование для сбора данных

Чтобы преодолеть ограничения этой среды, мы разработали механическую конструкцию для переноски камеры и источника света. Окончательная конструкция, собранная из алюминиевых профилей ITEM, была на месте съемки закреплена к конструкции производственной линии и полу, что помогло избежать получения размытых изображений. Хотя это решение не имело прямого отношения к сильным вибрациям, оно обеспечило гармонизацию вибраций конвейера с установленной камерой. Окончательное механическое решение, реализованное в среде лесопилки, показано на Рис. 1.

Рис. 1. Механическая конструкция, включая установленную камеру и источник света.

Расстояние между камерой линейного сканирования и источником света от конвейерной ленты составляет 40 и 15 сантиметров соответственно.

Для получения качественного изображения на скорости 9.6 мс -1 была выбрана трехлинейная камера линейного сканирования SW-4000TL-PMCL производства JAI. Эта камера смогла получить 3 × 4096 пикселей на строку со скоростью 66 кГц. Требуемая скорость получения изображения была достигнута за счет подключения интерфейса камеры к высокопроизводительному фреймграбберу Camera Link с параметром скорости передачи, установленным в режим 10 tap. Для этого приложения мы выбрали устройство захвата кадров Silicon Software microEnable Five Marathon VCLx с интерфейсом PCIe, которое обеспечивает встроенную высокоскоростную обработку данных и высокую пропускную способность до 1800 МБ с −1 . Требуемое поле зрения, которое получает часть пиломатериала шириной 15 см и полной длиной 500 см, было достигнуто с помощью объектива камеры линейного сканирования Kowa LM50LF. Выбранная камера вместе с объективом с фокусным расстоянием 50 мм, расположенным на расстоянии 40 см от измеряемого объекта, позволила получить горизонтальное разрешение 16,66 пикселей на миллиметр. Вертикальное разрешение R v изображения вычислялось перед экспериментом по следующей формуле.

(1)
Rv=1vw60∗Lvc

где v w скорость конвейера, L количество строк на изображение, v c 90 скорость линии камеры.Полученное вертикальное разрешение 6,67 пикселей на миллиметр впоследствии было проверено экспериментально в процессе сбора данных.

Поскольку затвор камеры был установлен на 3 мкс для обеспечения высокой скорости получения изображения, нам пришлось использовать мощный источник света, который бы достаточно освещал нужное поле зрения. Для этой цели мы выбрали один из самых мощных источников света на рынке, линейный светодиодный светильник Corona II от Chromasens с возможностью обеспечения силы света 3.5 миллионов люкс. Для получения наилучших изображений использовался белый спектр света.

Сбор данных

Вместо того, чтобы сохранять каждую строку в процессе сбора данных, мы захватили блок из 1024 строк, в результате чего разрешение изображения составило 1024×4096. Такое цветное изображение высокого разрешения занимает примерно 12 МБ дискового пространства. Используемая частота дискретизации 66 кГц при общем количестве захваченных пикселей привела к скорости передачи данных 773 МБ с −1 , а это значит, что мы смогли захватить 66.4 изображения в секунду. Несмотря на то, что мы использовали очень мощный компьютер, процесс сохранения такого объема данных на такой высокой скорости показался нам довольно сложным. Чтобы решить эту сложную задачу, нам пришлось разделить получение и сохранение изображений на два отдельных процесса. В то время как процесс получения состоял из захвата набора из 84 изображений с последующим сохранением в ОЗУ ПК, единственной задачей процесса сохранения была передача изображений из ОЗУ компьютера на локальный жесткий диск.Для этого эксперимента мы использовали два внешних жестких диска емкостью 1 ТБ. Для экономии процессорного времени в процессе получения и сохранения онлайн-обработка не выполнялась.

Поскольку передача такого большого объема данных между различными программами отрицательно влияет на загрузку ЦП и снижает частоту кадров, мы использовали оптимизированное программное обеспечение захвата кадров microDisplay X (версия среды выполнения 5.7) от Silicon Software. 13 Для автоматического использования этого программного обеспечения мы разработали автоматический кликер с обратной связью на основе захваченного экрана компьютера.Проще говоря, программное обеспечение считывает нужную информацию с экрана и на основе этой информации решает, завершен ли уже процесс получения или сохранения. Кроме того, он автоматически присваивает увеличивающееся имя файла каждому захваченному изображению. В основном это было реализовано с помощью библиотеки Windows user32.dll, которая позволяет контролировать различные аспекты движения мыши и нажатия кнопок. Поскольку процесс сохранения (цикл) почти в 10 раз медленнее, чем процесс сбора данных, цикл сбора данных приходилось временно останавливать в каждом цикле.Несмотря на то, что это приводит к потере непрерывности данных, это не влияет на валидность и надежность исследования. Мы предположили, что процесс сбора с другими вспомогательными подпрограммами занимает примерно 1,4 с, а процесс сохранения длится 7,5 с. Для поддержания предсказуемой скорости сбора данных, включая программные задержки, мы ввели синхронизацию, которая запускала новый цикл каждые 9 с.

Обработка данных

За четыре часа сбора данных всего было получено 60 480 изображений.Из-за ограниченной функциональности стороннего программного обеспечения процесс сбора данных должен был выполняться в непрерывном режиме без какой-либо опции запуска. В результате появилось большое количество изображений пустого конвейера или частично захваченной деревянной поверхности. Чтобы отфильтровать эти бессмысленные данные из набора данных, был создан автономный алгоритм на основе гистограммы. Основная идея этого алгоритма заключается в вычислении суммы гистограммы пространства зеленого цвета изображения. Это суммарное значение гистограммы можно на следующем шаге разделить на любое число из диапазона от 5 до 10 (значения в диапазоне были выведены из размера изображений).Последний шаг алгоритма основан на простом пороге, при котором удаляются все изображения с результирующим значением менее 10. Использование этого значения порога гарантировало сохранение только изображений, которые содержали в горизонтальном направлении не менее 40 % поверхности дерева. Поскольку этот подход к фильтрации оказался на 100% надежным при успешной фильтрации изображений без деревянной поверхности на 1500 случайно выбранных и отсортированных вручную образцах, мы применили этот алгоритм фильтрации ко всему набору данных. Процесс фильтрации сократил набор данных до конечного числа 20 275 изображений.

Дополнительно, помимо фильтрации, мы выполнили обрезку изображения, чтобы удалить нежелательный фон с изображений. Эта операция не только уменьшила размер файла, но и уменьшила потенциальное время вычислений для будущего использования. Чтобы автоматически обрезать каждое изображение в наборе данных без потери релевантных данных, мы использовали простой метод обнаружения границ по прямой линии в вертикальном направлении. По сути, основной принцип алгоритма заключается в том, чтобы найти столько точек восходящего края в нужном направлении, сколько необходимо для построения линии.Затем была выполнена операция обрезки ограничивающей рамки изображения, полученной по следующей формуле.

(2)
BBx1y1x2y2=Lx1+Lx22−150Ly1Lx1+Lx22+2650Ly2

где BBx1y1x2y2 — обрезанный ограничивающий прямоугольник, а Lx1y2x1y2 — координаты изображения обнаруженного прямого края. Обрезка изображения изменила разрешение изображения на 2800 × 1024 и уменьшила общий размер набора данных почти на 80 ГБ. Пример изображения после операции обрезки изображения показан на рисунке 2.

Рисунок 2. Пример набора данных поверхности пиломатериала с мертвыми сучками.

Наземная маркировка правды

Аннотирование набора данных в этом исследовании было выполнено вручную обученным человеком. Чтобы ускорить этот трудоемкий процесс, мы разработали настраиваемый инструмент аннотации. По сравнению с другими доступными на рынке инструментами аннотирования, которые не удовлетворяли нашим требованиям, мы создали универсальное приложение с возможностью управления метками ограничивающих рамок, а также метками для семантической сегментации одновременно. 14

Для каждого отдельного изображения мы создали файл BMP, представляющий семантическую карту помеченных дефектов. В процессе маркировки пользователь вручную закрашивал зоны на отображаемом изображении, где каждая зона, нарисованная выбранным цветом, представляет определенный дефект. Затем каждая нарисованная зона автоматически ограничивалась зоной конкретной метки и ограничивающим прямоугольником. Из созданных зон инструмент автоматически сгенерировал координаты (слева, сверху, справа, снизу соответственно) в виде процентов, деленных на 100, где находится тот или иной дефект.Поэтому для каждого обработанного изображения из набора данных инструмент аннотации создал текстовый файл, включающий метки и координаты ограничивающей рамки, а также карту семантической сегментации с настроенными цветовыми метками.

Записи данных

Набор данных, содержащий данные, полученные в ходе этого эксперимента, является общедоступным. 15 Набор данных включает 1 992 изображения пиломатериалов без дефектов и 18 283 изображения пиломатериалов с одним или несколькими поверхностными дефектами. В среднем на одно изображение приходится 2,2 дефекта, а всего 6.7 % изображений содержат более трех дефектов. Максимальное количество дефектов, зафиксированное в ходе эксперимента, составило 16 дефектов на изображение. В этом наборе данных мы представляем всего 10 типов дефектов поверхности древесины, в том числе несколько типов сучков, трещин, синевы, смолы или кабачков. Общий обзор всех доступных дефектов поверхности древесины с указанием количества их появления представлен в таблице 1.

Таблица 1. Дефекты поверхности древесины, включенные в базу данных, с указанием количества конкретных случаев и общего количества случаев в наборе данных.

5,2
Defect Type Количество явлений Количество явлений Количество изображений с дефектом Общее явление в наборе данных [%]
Live Knot 21 224 11 912 58,8
Мертвый узел 11 985 8 350 41,2
узел с трещиной 2 276 1 835 9,1
Трещина 2 169 1 578 7. 8
Смола 3 455 2 624 12,9
костного мозга 1 181 1 060
Quartzity 1 075 847 4,2
Узел отсутствует 503 478 478 478
Blue Pake 96 97 77 0,4
Заросшие 10 6 0. 03

Каждое цветное изображение с разрешением 2800×1024 предоставляется в формате BMP в 10 отдельных zip-папках с пометкой Изображения . 15 Кроме того, мы предоставляем два типа аннотаций, карты семантических меток и метки ограничивающей рамки. Обе этикетки находятся в отдельных zip-папках. Метки ограничительной рамки расположены в папке Bounding_Boxes и называются imagenumber_anno.txt , где номер изображения соответствует имени исходного изображения в наборе данных.Таким образом, каждому исходному изображению соответствует один текстовый файл, который может иметь несколько записей меток для каждого дефекта в изображении. Все метки ограничительной рамки имеют следующую структуру, где первая запись представляет собой метку объекта, а последующие значения соответствуют левым, верхним, нижним и правым абсолютным позициям дефекта на изображении, разделенным на 100.

Knot_OK0,4217860, 8193360,5714291,000000

Карты семантических меток, используемые для семантической сегментации, находятся в папке Semantic Maps. Для каждого изображения в наборе данных существует только одна семантическая карта в формате BMP с именем метки в виде imagenumber_segm.bmp , где номер изображения представляет собой соответствующее имя исходного изображения. В отличие от меток ограничительной рамки, каждый пиксель изображения семантической карты имеет свою метку, которая определяется заданным цветом (см. рис. 3).

Рисунок 3. Пример метки семантической сегментации.

Красная этикетка обозначает мертвые сучки, зеленая этикетка — живые сучки, а темно-желтая — сучки с трещинами.

Чтобы увидеть точную спецификацию этикетки для предоставленного набора данных о дефектах поверхности древесины, см. текстовый файл Спецификация семантической карты , 15 или Таблицу 2. .

Дефект типа Цвет HEX код цвета
Живой узел Зеленый 00FF00
Мертвый узел Красный FF0000
Узел с трещиной Темно-желтый FFAF00
Crack Розовый FF0064
Смола Magenta FF00FF
Сущности Синий 0000FF
Quartzity Фиолетовый 640064
узел отсутствует Оранжевый FF6400
Синий краситель Cyan 10FFFF
Заросший Темно-зеленый 004000

Техническая проверка

Техническая проверка из набор данных был мошенническим путем оценки качества присвоенных меток с использованием классификации на основе глубокого обучения. Для этого мы использовали стандартный современный детектор нейронных сетей Convolution на основе модели ResNet-50. 16 Выбранная архитектура нейронной сети была изменена путем добавления слоев пакетной нормализации и ReLu после каждого слоя свертки. Входной слой сети и, следовательно, все изображения набора данных были уменьшены до 1024×357. Для обучения нейронной сети мы использовали парадигму трансферного обучения с использованием предварительно обученных весов из набора данных COCO. 17 Кроме того, мы выполнили аугментацию данных, включая горизонтальное, вертикальное отражение, трансляцию и масштабирование, и разделили набор данных на обучающую и тестовую выборку в условном соотношении 40/60.Для увеличения обнаружения помеченных дефектов моделью ResNet-50 несколько параметров были дополнительно изменены на основе процесса проб и ошибок. К ним относятся размеры, шаги, соотношения и масштабы (см. Таблицу 3).

Таблица 3. Подробная спецификация измененных параметров нейронной сети.

Параметр Значения
Размеры [32, 64, 128, 256, 512]
Shamides [8, 16, 32, 64, 12]
Передаточные числа [0. 3, 0,55, 1, 2, 3,5]
Шкалы [0,6, 0,8, 1]

В начале обучения первые четыре слоя сети были заморожены. После заморозки слоев нейронная сеть была настроена путем разморозки слоев в обратном порядке, за исключением слоя «Пакетная нормализация». Затем вся нейронная сеть была окончательно настроена на низкой скорости обучения. Общее количество эпох во время обучения составило 30, а скорость обучения колебалась от 10 -4 в начале до 10 -6 в конце обучения.

Обученная модель ResNet-50 показала точность 81 %. Поскольку нейронная сеть выдавала большое количество ложных срабатываний, набор данных был переоценен обученным человеком, который не участвовал в процессе маркировки первичного набора данных.

Доступность данных

Исходные данные

Zenodo: Исходные данные для крупномасштабного набора данных изображений дефектов поверхности древесины для автоматизированных процессов контроля качества на основе технического зрения. «Подходы на основе глубокого обучения и машинного зрения для автоматического обнаружения дефектов древесины и контроля качества».http://doi.org/10.5281/zenodo.4694695. 15

Этот проект содержит следующие базовые данные:

Данные доступны в соответствии с условиями Международной публичной лицензии Creative Commons Attribution 4.0 (CC-BY 4.0).

Наличие программного обеспечения

Zenodo: Программное обеспечение для маркировки дефектов поверхности древесины и управления изображениями. «Вспомогательные инструменты для управления и маркировки изображений дефектов необработанной древесины». http://doi.org/10.5281/zenodo.46. 14

Этот проект содержит следующие базовые данные:

Инструмент Labeler:

SubVI

  • • Labeler_software.Vi

  • • Readme.txt

  • • Labeler.ini

Поддержка Utils:

  • • Cutter.vi

  • • Сортировщик. Ви

Данные доступны в соответствии с Условиями Международной публичной лицензии Creative Commons Attribution 4.0 (CC-BY 4.0).

Ссылки

  • 1. Броман О., Фредрикссон М.: Особенности древесного материала и технические дефекты, влияющие на производительность в процессе производства шипового соединения. Вуд Матер. науч. англ. 2012 г. Полный текст издателя
  • 2. Дин Ф., Чжуан З., Лю И., и др. : Обнаружение дефектов на панелях из цельного дерева на основе улучшенного алгоритма SSD. Датчики. 2020. Реферат PubMed | Издатель Полный текст | Бесплатно Полный текст
  • 3. Прохоров М.: Большая советская энциклопедия: перевод третьего издания . Нью-Йорк: Издательство Collier Macmillan Publishers; 1973.
  • 4. Четинер И., Вар А.А., Четинер Х. Анализ поверхности древесины с помощью метода обработки изображений. 22-я конференция по приложениям для обработки сигналов и связи (SIU). 2014. Полный текст Publisher
  • 5. Gu IYH, Andersson H, Vicen R: Автоматическая классификация дефектов древесины с использованием машин опорных векторов. В: Bolc L, Kulikowski JL, Wojciechowski K, редакторы. Конспект лекций по информатике. Берлин: Springer Science+Business Media; 2009. с. 356–367.
  • 6. Урбонас А., Раудонис В., Маскелюнас Р., и др. : Автоматизированная идентификация дефектов поверхности деревянного шпона с использованием более быстрой сверточной нейронной сети на основе областей с увеличением данных и передачей обучения. Заяв. науч. 2019. Издатель Полный текст
  • 7. Ликен А. Сравнение автоматической и ручной сортировки пиломатериалов хвойных пород по качеству. Лес Прод. Дж. 2006; 56 : 13–18.
  • 8. Лю З., Пэн С., Ворк Т., и др. : Применение методов машинного обучения в лесной экологии: недавний прогресс и будущие задачи. Экологические обзоры. 2018; 26 . Полный текст издателя
  • 9. Крыл М., Данис Л., Ярош Р. , и др. : Системы распознавания древесины и контроля качества изображений. J. Sens. 2020; 2020 . Полный текст издателя
  • 10. He T, Liu Y, Xu C, et al. : Полностью сверточная нейронная сеть для определения местоположения и идентификации дефектов древесины. Доступ IEEE. 2019. Полный текст издателя
  • 11. Гао М., Чен Дж., Му Х, и др. : Остаточная нейронная сеть передачи на основе ResNet-34 для обнаружения дефектов древесных сучков. Леса. 2021; 12 .Полный текст издателя
  • 12. Джексон ПТГ, Амир А-А, Боннер С. Расширение стиля: увеличение данных посредством рандомизации стиля. Материалы конференции IEEE/CVF по компьютерному зрению и распознаванию образов. 2019.
  • 13. Basler AG: microDisplay X — надежный путь к вашему первому изображению: Basler. Баслер АГ. 2021, 28 мая. Источник ссылки
  • 14.  Kodytek P, Bodzas A: Вспомогательные инструменты для управления и маркировки изображений дефектов необработанной древесины. Зенодо. 2021. Полный текст издателя
  • 15. Кодитек П., Бодзас А., Билик П.: Поддерживающие данные для подходов на основе глубокого обучения и машинного зрения для автоматического обнаружения дефектов древесины и контроля качества. Зенодо. Набор данных. 2021. Полный текст издателя
  • 16. He K, Zhang X, Ren S, et al. : Глубокое остаточное обучение для распознавания изображений. Конференция IEEE 2016 г. по компьютерному зрению и распознаванию образов (CVPR). 2016. Издательство Полный текст
  • 17.Лин Т., Мэр М., Белонги С., и др. : Microsoft COCO: общие объекты в контексте. ЕССВ. 2014.
Сведения об авторе Сведения об авторе Кафедра кибернетики и биомедицинской инженерии, VSB-Технический университет Остравы, Острава, 70800, Чехия

Павел Кодытек
Роли: Концептуализация, Исследование, Методология, Программное обеспечение, Валидация, Написание – Подготовка исходного проекта

Александра Бодзас
Роли: Программное обеспечение, Написание – Подготовка исходного проекта, Написание – Рецензирование и редактирование

Петр Билик
Роли: Привлечение финансирования, Администрирование проекта, Надзор ВСБ-ТУ Острава, номер проектаSP2021/123.

Copyright © 2021 Kodytek P et al . Эта статья находится в открытом доступе и распространяется в соответствии с лицензией Creative Commons Attribution License, которая разрешает неограниченное использование, распространение и воспроизведение на любом носителе при условии надлежащего цитирования оригинальной работы.

Версия 1

ВЕРСИЯ 1

ОПУБЛИКОВАН 16 июля 2021 г.

Отчет рецензента 25 ноября 2021 г.

Мариуш Пелц, Факультет электротехники, автоматического управления и информатики, Опольский технологический университет, Ополе, Польша /дои.org/10.5256/f1000research.56234.r100946

  • Четко ли описано обоснование создания набора(ов) данных?

    Да

  • Соответствуют ли протоколы и технически исправна ли работа?

    Да

  • Предоставлены ли достаточные сведения о методах и материалах для повторения другими?

    Да

  • Представлены ли наборы данных в удобном и доступном формате?

    Да

Конкурирующие интересы: Информация о конкурирующих интересах не раскрывалась.

Рецензент Квалификация: Информатика, обработка данных/сигналов, автоматизация и робототехника, биомедицинская инженерия, экспертные системы.

Закрыть

МЕНЬШЕ ЧИТАТЬ

Комментарии к этой статье Комментарии (0)

Версия 1

ВЕРСИЯ 1 ОПУБЛИКОВАН 16 июля 2021

Комментарий отображаться / предлагаться для продажи на нашем веб-сайте в соответствии с Политикой в ​​отношении списка продуктов.Например, такие лекарства, как аспирин.

US $ 1-30 /

$ Piece (FOB Price)

100 шт. (мин. Заказать)

US $ 1-3 / Piece (FOB Price)

1000 штук (мин . Заказать)

US $ 29.5-31.0 / шт. (FOB Price)

500 шт. (мин. Заказать)

US $ 20000.0-20000.0 / набор (FOB Price)

1 Набор (Мин.Заказать

US $ 9840.0-10300.0 / набор (FOB Price)

1 комплект (мин. Заказать)

US $ 800-1000 / TON (FOB Price)

1 тонн (мин. Заказать)

US $ 1-5 / Piece (FOB Price)

5000 штук (мин. Заказать)

US $ 40000.0-40000.0 / Набор (FOB Price)

1 комплект (мин.Заказать

US $ 200-1100 / Шт. (FOB Price)

1 шт. (мин. Заказать)

US $ 1/ Piece (FOB Price)

1 шт. ( Мин. Заказать)

US $ 0.1-9 /

6 Piece (FOB Price)

1000 штук (мин. Заказать)

US $ 300-450 / Cubic Meter (FOB Price)

22 кубических метра (мин.Заказать

US $ 1700-1000000 / комплект (FOB Price)

1 комплект (мин. Заказать)

US $ 2558.0-2708.0 / набор (FOB Price)

1 (мин. Заказать)

US $ 300. 0-300.0 / кубометров (FOB Price)

10 кубических метров (мин. Заказать)

US $ 80000-85000 / набор (FOB Price )

1 комплект (мин.Заказать

US $ 2.8-6.05 / Piece (FOB Price) (FOB Price)

1 шт. (мин. Заказать)

US $ 2500-4500 / Meter (FOB Price)

1 метр (мин. Заказать)

US $ 178-210 / набор (FOB Price)

20 комплектов (мин. Заказать)

US $ 0.1-1 / Piece (FOB Price)

1000 шт. (мин.Заказать

US $ 2000.0-2500.0 / комплект (FOB Price)

1 комплект (мин. Заказать)

US $ 1500-5000 / Набор (FOB Price)

1 набор (мин. Заказать)

US $ 100-10000 / Piece (FOB Price)

1 шт. (мин. Заказать)

US $ 17.6-20 / Лист (FOB Price)

20 кубических сантиметров (мин.Заказать

US $ 28000-35000 / Комплект (FOB Price)

1 комплект (мин. Заказать)

US $ 2.37-3.03 / Packs (FOB Price)

4 Packs (мин. Заказать)

US $ 65000-70000 / набор (FOB Price)

1 комплект (мин. Заказ)

US $ 850 — 1000

(мин. Заказ)

35-50 долл. США / шт. (цена FOB)

1 шт. (мин.Заказать

US $ 0.5-0.6 / Piece (FOB Price) (FOB Price)

1 шт. (мин. Заказать)

US $ 399.0-650.0 / набор (FOB Price)

1 набор (мин. Заказать)

US $ 11-68/ Piece (FOB Price)

50 шт. (мин. Заказать)

US $ 4-7 / Prie (FOB Price)

500 пар (мин. Заказать

US $ 300-1000 / Набор (FOB Price)

100 комплектов (мин. Заказать)

US $ 3.0-3.0 / Piece (FOB Price)

1000 штук (мин. Заказать)

US $ 30000-40000 / набор (FOB Price)

1 комплект (мин. Заказать)

US $ 1-5 / Piece (FOB Price)

5000 штук (мин.Заказ)

20000,0-20000,0 долл. США / Комплект (цена FOB)

1 комплект (минимальный заказ)

{{#if ценаОт}}

{{priceCurrencyType}} {{priceFrom}} {{#если цена до}} — {{цена}} {{/если}} {{#if priceUnit}} / {{priceUnit}} {{/если}}

{{/если}} {{#if minOrderQuantity}}

{{minOrderQuantity}} {{#if minOrderType}} {{minOrderType}} {{/если}}

{{/если}}

Тренажер дефектов твердой древесины

Тренажер дефектов твердой древесины


Главная

Учебник

Фотогалерея

Список дефектов

ссылки

Индекс сайта


Дефект твердой древесины : « Несовершенство в зоне плиты, зоне качества или сердцевине, приводящее к уменьшению добротной древесины объема и 7 качества 6.

Дом

  • На этих страницах вы найдете сотни фотографий дефектов древесины лиственных пород Северной Америки. Ознакомившись с представленной здесь информацией, вы лучше поймете основные типы дефектов древесины лиственных пород. Вы узнаете не только, как их идентифицировать, но и как обойти их унизительные последствия. Предоставлены слайд-шоу, фотографии и описания, которые позволят вам увидеть дефекты не только с позиции их поверхности, но и внутри бревна.Позволяя вам увидеть своими глазами, как они влияют на качество лежащей в основе древесины.

Учебник

  • Учебное пособие представляет собой управляемый метод изучения информации, содержащейся в этом средстве обучения дефектов. В нем подкреплены ключевые понятия, касающиеся дефектов древесины лиственных пород, которые обычно существуют в лиственных лесах Северной Америки. Описаны выявление и причины дефектов, а также их влияние на качество древесины. Предусмотрен обучающий тест.Нажмите здесь, чтобы увидеть карту сайта учебника.

Фотогалерея

  • В фотогалерее представлены наглядные пособия для распознавания дефекта. Вы можете нажать на название дефекта, чтобы узнать больше. Важно помнить, что все дефекты уникальны. Некоторые дефекты могут казаться похожими на поверхности, но тонкие признаки могут указывать на совершенно разные эффекты в лежащей под ними древесине.

Список дефектов

  • Эта часть тренажера разделяет дефекты твердой древесины на дефекты концов бревна и дефекты поверхности.Нажав на название дефекта, вы увидите фотографии дефектов и узнаете больше о каждом дефекте и о том, как он влияет на качество пиломатериала.

Ссылки

  • Эта страница предназначена для предоставления дополнительной информации о дефектах лиственных пород и других данных о лесном хозяйстве в целом. Также перечислены наши участники и те, кто помогал в этой программе тренера дефектов.

Финансирование создания этого прототипа тренажера дефектов твердой древесины было предоставлено Центром образования и ресурсов по дереву Министерства сельского хозяйства США.Финансирование сбора дополнительных фотографий дефектов было предоставлено программой McIntire Stennis Program.

(PDF) Классификация дефектов древесины на основе анализа изображений и методов опорных векторов

Huber et al. 1985) о том, что при визуальном осмотре редко достигаются более 70% результатов

сортировки пиломатериалов, в основном из-за утомления глаз. Растущее число

новых методов визуализации, доступных баз данных изображений древесины и сложных

методов компьютерного зрения сделали онлайн-автоматическую

доступную реальность, более того, с производительностью, которая значительно превышает

производительность человеческие инспекторы.

В последнее десятилетие было изучено и разработано множество многообещающих методов автоматического обнаружения и классификации дефектов древесины. Например,

Эстевес и др.(2003) предложил генетический алгоритм для классификации 10

типов дефектов (птичий глаз и веснушки, кора и смоляные карманы, обзол, расщепление, синее

пятно, пятно, смола, мертвый сучок, живой сучок и дыра) . Используя базу данных, содержащую

цветных изображения с 2958 лицевых сторон платы, где каждый дефект характеризуется

вектором признаков размером 182, онлайн-система дала 80% классификацию

. Сильвен и др. (2003) и Силвен и Кауппинен (1996) предложили систему распознавания

дефектов на пиломатериалах с использованием простых процентилей цвета RGB

, рассчитанных по произвольным прямоугольным областям. Используются несколько этапов распознавания дефектов,

, начиная с исключения здоровой древесины, выявления дефектов, до классификации

сучков, дефектов цвета и расколов. Каждый этап уменьшает объем данных изображения

, необходимых для обработки на последующих этапах. Завершающим этапом является оценка качества

, в ходе которой собирается информация о выявленных дефектах на каждой поверхности доски

и определяется класс качества в соответствии с правилами классификации. Система

использует неконтролируемый кластерный подход для обнаружения и распознавания дефектов пиломатериалов.Самоорганизующаяся карта (SOM, особый тип

искусственной нейронной сети) используется для различения здоровой

древесины и различного рода дефектов. Участие человека в обучении

минимально. Метод обеспечивает низкий уровень ложных срабатываний. Дальнейшее усовершенствование

было сделано Чаконом и Алонсо (2006) для классификации дефектов древесины. Четыре

разных типов сучков (окаймленные, листовые, краевые и здоровые сучки) были включены в их исследование

.Классификатор использует контролируемые и неконтролируемые искусственные нейронные сети

(самоорганизующаяся нейронная сеть — SONN и нечеткий SONN), а также персептрон

с прямой связью, где признаки узла получаются из фильтров Габора.

Система, использующая нечеткий SONN, дала уровень классификации 91,17%, а

85% для персептрона на тестовом наборе узлов, однако частота ложных срабатываний не упоминается. Несмотря на их многообещающие результаты в классификации дефектов древесины, многие сложные и открытые вопросы еще предстоит решить.

С другой стороны, машины опорных векторов (SVM) (Shawe-Taylor и

Cristianini 2000; Scho

¨lkopf and Smola 2002) в последнее время вызывают все больший интерес для классификации образов. Классификаторы SVM имеют солидную математическую основу.

Одной из привлекательных сторон классификатора SVM является то, что он имеет прочную математическую

основу, статистическую теорию обучения. В отличие от классификаторов

искусственных нейронных сетей, которые минимизируют ошибку для обучающей выборки, SVM-классификатор предназначен для минимизации

ошибки обобщения, т.е.е., ошибка на тестовом наборе по принципу минимизации структурного риска

(SRM). Существует гарантия верхней границы ошибки для набора тестов

, основанная на теории статистического обучения. Кроме того, сложность классификатора SVM

может контролироваться и связана с так называемым измерением VC.

Wood Sci Technol

123

Дефекты древесины | Дефекты древесины

 

Дефекты древесины


Древесина — это природный материал, который по мере роста подвергается воздействию различных и непредсказуемых условий, древесина часто приобретает свойства, нежелательные для столяра.

Наиболее важные из них перечислены ниже. Помните, однако, что то, что является недостатком для одного работника, может быть «особенностью» для другого. Пятна от грибка, такие как отколы, например, могут считаться привлекательными, если они не сильно ослабляют древесину для ее предполагаемого использования. Предприимчивые и опытные резчики по дереву и мебельщики могут с удовольствием использовать древесину с трещинами, включениями коры и другими особенностями, которых обычно избегают — красота в глазах смотрящего.

Древесина — наш самый универсальный материал, и как возобновляемый ресурс она по-прежнему остается лучшим выбором во многих отраслях.

Распространенные дефекты древесины | Дефекты древесины

Включение коры или карман

Кусок коры, полностью или частично заключенный в древесине, который в результате ослабевает.

Блэкхарт

Аномальное черное или коричневое изменение цвета сердцевины, не обязательно гнилое. К этому может быть склонен ясень (Fraxinus spp. ).

Голубая морилка, морилка или морилка на заболони

Голубоватое или светло-серое изменение цвета заболони, вызванное ростом темноокрашенных грибов внутри и на поверхности древесины.

Лук

Форма коробления, при которой доска изгибается или изгибается в продольном направлении.

Хрупкое Сердце

Ядровая древесина, которая легко ломается поперек волокон в результате нарушения сжатия волокон во время роста.

Канкер

Пораженный болезнью участок дерева, обычно вызываемый бактериями или грибками.

цементация

Дефект выдержки, при котором поверхность древесины высыхает быстрее, чем сердцевина. В этом случае возникают постоянные напряжения и «усадка» (деформация), которые высвобождаются при резке древесины, что приводит к серьезной деформации.

Чек

Продольная трещина, не проходящая через все бревно или доску; обычно вызвано слишком быстрой приправой.

Дробленое зерно

Порванное зерно из-за плохой обработки или чистовой обработки.

Свернуть

Вдавленная клеточная структура, образовавшаяся во время сушки и придающая продукту сморщенный или неправильный вид.

Мебельный жук обыкновенный

Anobium punctatum, широко известный как «древоточец», один из самых распространенных насекомых-вредителей.Вред наносит личинка, которая может жить в древесине до двух лет, прежде чем стать взрослой.

Прессованная древесина

См. реакционную древесину

Трещина

Большой радиальный зазор, вызванный тем, что тангенциальная усадка больше, чем радиальная усадка.

Крук

Аналогичен луку, но изогнут в плоскости тонкой кромки, а не широкой стороны доски.Также может быть дерево с резким изгибом ствола.

Баночка

Изгиб в результате усадки по ширине доски.

Жук-смертник

Xestobium rufovillosum, жук длиной около 6 мм, очень разрушительный для структурных балок. Взрослые издают тикающий звук.

Концевая проверка

Разделение клеток древесины вдоль волокон на конце куска древесины, вызванное неравномерной сушкой.

Камедь, живица и пек

Смолистые жидкости, обнаруженные на поверхности или во внутренних карманах некоторых видов древесины.

Десневой канал

Смолистые жидкости, обнаруженные на поверхности или во внутренних карманах некоторых видов древесины.

Сердцевина пода

Мягкая губчатая сердцевина дерева, которая может появляться на поверхности пиломатериала.

Встряхивание сердца

Раскол, который начинается в сердцевине бревна.

Сотовый

Сеть чеков внутри бруса, не видна снаружи.

Узел

Разрез ветки или побега, который застрял в дереве, поскольку ствол продолжал расти вокруг него.Можно выделить несколько типов.

Разветвленный узел

Два или более узлов, идущих из общего центра.

Мертвый, заключенный в оболочку или свободный сучок

Образуется, когда ствол обрастает мертвой веткой. Сучок окружен кольцом коры и часто гниет. Он может выпасть, оставив отверстие для сучка.

Живой, сросшийся или тугой узел

Основание живой ветки, окруженное годичными кольцами и прочно закрепленное в окружающей древесине.

Шпилька

Сучок, диаметр которого не превышает 13 мм.

Шип или косой узел

Сучок, распиленный вдоль при обработке древесины. Он может быть тугим у основания, но рыхлым у поверхности бревна.

Луктидный мотылек

См. жук-пылесос.

Машинный ожог

Следы прогара на поверхности переделанной древесины в результате некачественной распиловки или механической обработки.

Смоляной карман

Следы пригара на поверхности переделанной древесины в результате некачественной распиловки или механической обработки.

Пороховой жук

Жук (Lyctus spp.), которые поражают заболонь лиственных пород с большими порами, включая ясень (fraxinus spp.) и дуб (Quercus spp.).

Реакционная древесина

Аномальная древесина, образовавшаяся под давлением сжатия или растяжения во время роста, например, на нижней стороне ветки или ствола (сжатая древесина) или на верхней стороне ветки возле ствола (растянутая древесина). Клетки, как правило, более короткие и толстостенные, со спиральными отметинами.Древесина имеет тенденцию быть более низкого качества и нежелательна для коммерческих целей.

Проверка кольца, неисправность кольца или дрожание кольца

Разделение древесных волокон параллельно и между годичными кольцами растущего дерева.

Гниль

Общий термин для нескольких типов грибкового распада, таких как:

Бурая гниль

Атаке подвергается целлюлоза и связанные с ней углеводы, но не лигнин. Обычно это дает светло-коричневое пятно и рыхлую текстуру. На продвинутой стадии древесина будет раскалываться по прямоугольным плоскостям по мере усадки; это называется кубической гнилью.

Стыковая гниль

Распространенное заболевание, при котором грибковая инфекция разрушает корни и пар живого дерева. Часто вызывается грибком Heterobasidion annosum.

Сухая гниль

Общий термин, относящийся к любой крошащейся гнили, особенно к той, при которой древесина легко растирается в порошок; обычно вызывается Heterobasidion annosum.

Мягкая гниль

Это происходит во внешних слоях древесины в очень влажных условиях, например, в лодках. Вторичные клеточные стенки атакуют микрогрибы, разрушающие целлюлозное содержимое. Обычно вызывается грибком chaetomium globosum.

Мокрая гниль

Обычно возникает в условиях постоянной влажности и может быть вызвано широким спектром грибков.

Белая гниль

Разновидность грибка, поражающего лигнин и целлюлозу, образуя губчатую, волокнистую массу, обычно беловатую, но может иметь оттенок светло-коричневого, желтого или желтовато-коричневого.

Сок или морилка из заболони

См. синее пятно.

Встряхнуть

Трещина в древесине, обычно параллельная кольцам роста.

Пропустить

Участок доски, который не удалось обработать рубанком.

Расщепление

Частичный грибковый распад, который часто вызывает обесцвечивание или тонкие неровные линии. Она может быть привлекательна для декоративно-токарных работ и тому подобного, но древесина утратила свои прочностные качества.

Твист

Тип коробления, при котором концы закручиваются в противоположных направлениях.

Обзол или кромка обзола

Наличие наружной поверхности ствола на ребре или углу доски; может присутствовать кора или часть края может отсутствовать.

Деформация

Любое отклонение от истинной или плоской поверхности. Это может включать изгибание, искривление, сгибание, скручивание или их комбинацию.

Червоточина

Любое отверстие, сделанное насекомыми, прогрызающими их личинки.

Источник/ссылка: Wood ID & Use by T. Porter — действительно отличная книга для справочника по дереву

Отказ от ответственности:  Некоторые ссылки на этой странице являются рекламными. Мы поддерживаем продукты и услуги только из надежных источников, элементы, которые повышают ценность и имеют отношение к нашим пользователям в нашем специализированном секторе. Кнопки и ссылки могут открывать новые окна, и мы можем получать комиссию за покупки, которые вы совершаете у наших ассоциированных партнеров.

Опубликовано 26.06.2017 в 14:02

 

База данных фотографий дефектов бревен лиственных пород, программное обеспечение и руководство пользователя

База данных фотографий дефектов бревен лиственных пород, программное обеспечение и руководство пользователя | Поиск по дереву Перейти к основному содержанию

.gov означает, что это официально.
Веб-сайты федерального правительства часто заканчиваются на .gov или .mil. Прежде чем делиться конфиденциальной информацией, убедитесь, что вы находитесь на сайте федерального правительства.

Сайт защищен.
https:// гарантирует, что вы подключаетесь к официальному веб-сайту и что любая предоставленная вами информация шифруется и передается безопасно.

Тип публикации:

Общий технический отчет (GTR)

Первичная(ые) станция(и):

Северная исследовательская станция

Источник:

Ген.Тех. Респ. НРС-40. Ньютаун-сквер, Пенсильвания: Министерство сельского хозяйства США, Лесная служба, Северная исследовательская станция. 21 р.

Описание

Компьютерное программное обеспечение и руководство пользователя для базы данных фотографий дефектов бревен твердой древесины. База данных содержит фотографии и информацию о внешних дефектах бревен лиственных пород и соответствующих внутренних характеристиках. Эта база данных позволяет пользователям искать определенные типы, размеры и местоположения дефектов по породам деревьев.Для каждого дефекта база данных содержит фотографии дефекта с интервалом в 1 дюйм по мере его проникновения в журнал, а также краткую сводку измерений и характеристик дефекта. Представленные здесь данные о дефектах были собраны с трех участков в Западной Вирджинии.
Примечание: фотобаза данных, программное обеспечение и руководство пользователя доступны только на DVD. Чтобы получить копию DVD, воспользуйтесь ссылкой Заказать печатную копию этой публикации.

Цитата

Томас, Р.Эдвард. 2009. База данных фотографий дефектов бревен лиственных пород, программное обеспечение и руководство пользователя. Ген. тех. Респ. НРС-40. Ньютаун-сквер, Пенсильвания: Министерство сельского хозяйства США, Лесная служба, Северная исследовательская станция. 21 р.

Цитируется

Примечания к публикации

  • Мы рекомендуем вам также распечатать эту страницу и прикрепить ее к распечатке статьи, чтобы сохранить полную информацию о цитировании.
  • Эта статья была написана и подготовлена ​​служащими правительства США в официальное время и поэтому находится в открытом доступе.

https://www.fs.usda.gov/treesearch/pubs/17141

Дефекты древесины — Davids Timber

Древесина далеко не стабильный и непротиворечивый материал. Одна из самых больших проблем при работе с древесиной — научиться работать в рамках ограничений древесины.Ниже приведен список наиболее распространенных дефектов древесины.

Лук (Поклонение)

Искривление куска пиломатериала в направлении его длины, ср. Пружина и кривизна.

Сердце в коробке

Термин, используемый, когда сердцевина заключена в четыре поверхности пиломатериала. «Хорошо упакованное сердце» означает, что сердцевина заключена в четыре поверхности куска пиломатериала или тесаной древесины по всей его длине и достаточно точно центрирована на обоих концах.

Чеки

Небольшие выделения древесных волокон в продольном направлении дефектов древесины, не проникающие до противоположной или примыкающей стороны пиломатериала; они обычно являются результатом штаммов, развивающихся во время приправы; Различают поверхностные (или приправляющие) проверки и конечные (или сердцевинные) проверки.

Компрессионные вентиляторы

Трещины поперек волокон, при которых волокна ломаются в поперечном направлении или раздавливаются при сжатии. Предлагаются различные причины, такие как падение через препятствия и разрушение внутри растущего дерева, вызванное сильным ветром, стрессами роста и т. Д.Также известны как сотрясения, гром, разрыв, молния и поперечные сотрясения, расстройства, поперечные разрывы или поперечные переломы. Очень часто их трудно обнаружить, пока древесина не обработана.

Чашка (баночная)

Кривизна пиломатериала по ширине.

Алмаз (алмазный)

Деформация из-за дифференциальной усадки при сушке, из-за которой кусок древесины, первоначально квадратный (или прямоугольный) в поперечном сечении, приобретает форму ромба. Этот дефект возникает при прохождении лучей через диагональные углы квадрата (или прямоугольника) и вызван разницей между тангенциальной и радиальной усадкой, которая во многих пиломатериалах составляет примерно 2:1.

Соты

(Внутренние трещины) Развитие трещин внутри куска дерева из-за напряжений при сушке, обычно вдоль лучей древесины, часто не видимых на поверхности. Этот дефект возникает, когда толстая древесина слишком быстро высушивается в сушильной печи.

Сплит (также известный как коктейль)

Продольное разделение волокон, доходящее до противоположной поверхности или прилегающей кромки пиломатериала.

Пружина

Кривизна куска пиломатериала в плоскости его широкой поверхности: известная как изгиб или свободный боковой изгиб.

Скручивание

Спиральное искривление куска пиломатериала; это может сопровождаться либо поклоном, либо пружиной, либо и тем, и другим.

Убыль (Требуется)

Отсутствие древесины на какой-либо поверхности или кромке пиломатериала, обычно вызванное частью первоначальной закругленной поверхности длинной части, оставшейся на куске; кора может быть, а может и не быть.

Имеющиеся в древесине дефекты усложняют работу строгального станка и создают потребность во вторичном оборудовании для производства качественной продукции. Было бы неплохо иметь возможность подать любой кусок необработанной древесины в формовщик и получить идеальный продукт, без дефектов, но это редко случается.

Многочисленные процессы, необходимые для обработки древесины без дефектов, хорошо известны производителям мебели, лепнины, напольных покрытий и архитектурных изделий из дерева. Большинство компаний делят свои производственные операции на черновой и чистовой цеха.Работа грубой мельницы состоит в том, чтобы разбить древесину до более однородных размеров и предварительно обработать основные дефекты древесины. В следующем разделе подробно рассматриваются различные типы процессов планирования и обсуждаются операции на черновом заводе.

Наклон зерна

Локализованный наклон зерна может быть вызван сучками. Наклон волокон также может быть вызван небольшим изгибом дерева, а это означает, что при вырезании из него прямой доски волокна имеют изгиб.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.