CC BY
41
11. Bucur V. Techniques for high resolution imaging of wood structure: a review. Measurement Science and Technology, 2003, 14, R91-R98.
12. Brancheriau et al. Ultrasonic device for the imaging of green wood 6th Plant Biomechanics Conference - Cayenne, November 16-21, 2009
13.Xiangyu Xiao A Multiple Sensors Approach To Wood Defect Detection. Ph.D. Disser-tation Thesis, Virginia Tech, 1998.
Сведения об авторе
Фролов Иван Сергеевич - аспирант кафедры технологии лесозаготовительных производств Федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего образования «Санкт-Петербургский государственный лесотехнический университет имени С.М. Кирова», г. Санкт-Петербург, Российская Федерация; e-mail: frolovtrubach90@mail.ru.
Information about author
Frolov Ivan Sergeevich - post-graduate student of the Department of Technology and Timber industries, Federal State Budget Education Institution of Higher Education «Saint-Petersburg state forest technical University named after S.M. Kirov», Saint Petersburg, Russian Federation; e-mail: frolovtrubach90@mail.ru.
DOI: 12737/21691 УДК 630*
ДЕФЕКТОСКОПИЯ ВНУТРЕННИХ ПОРОКОВ КРУГЛЫХ ЛЕСОМАТЕРИАЛОВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ РЕНТГЕНОТЕЛЕВИЗИОННОГО ОБОРУДОВАНИЯ
И. С. Фролов1 И. В. Бачериков1
1 - ФГБОУ ВО «Санкт-Петербургский государственный лесотехнический университет имени С.М. Кирова»,
г. Санкт-Петербург, Российская Федерация
В статье представлены сведения, посвященные использованию досмотровых рентгеновских установок в качестве дефектоскопов древесины с сердцевинной гнилью. Основным направлением работы досмотровых рентгеновских установок является сканирование багажа на провозимые опасные и запрещенные вещества. Использование данного прибора для дефектоскопии древесины актуально тем, что прибор имеет строение проходного типа, соответственно при небольшой модернизации оборудования получаем готовый прибор для дефектоскопии круглых лесоматериалов. В модернизацию входит замена транспортировочной ленты на цепной транспортер. По сравнению с аналогичным дефектоскопом на основе томографа имеем преимущество в размере рабочей камеры, т. к. она ограничена только размерами помещения, где производится дефектоскопия. Размеры досмотровых систем возможны от портативных, которыми можно работать вручную, до систем, способных производить досмотр грузовых автомобилей. Специфика работы досмотрового рентгена подразумевает большое количество настроек изображения, как по цвету, так и по контрасту, для получения более качественного изображения. В качестве образцов при проведении эксперимента нами использовалась береза, пораженная внутренней гнилью в комлевой части ствола. Образцы древесины, пораженные гнилью, были взяты из стволовой части, напилены через метр. Линия перехода от здоровой части древесины к гнилой на черно-белом изображении легко выявляется, так как модернизированная рентгеновская установка, оценивая деловые и низкокачественные зоны древесины, показывает, что имеется значительное изменение плотности древесины, и выделяет зону по краям. Такое выделение упрощает задачу использования снимков, полученных на МРУ, для определения внутренних пороков с использованием самообучающейся системы при определении образов, что позволяет полностью автоматизировать процесс дефектоскопии и применять его при сортировке и раскряжевке круглых лесоматериалов. Использование модернизированной рентгеновской установки дает возможность получить более высокий выход деловой древесины, повысить качество выпускаемых пиломатериалов, автоматизировать процесс и исключить человеческий фактор.
Ключевые слова: рентген, досмотровая рентгеновская установка, сердцевинная гниль, внутренние пороки, раскряжевка, сортировка, автоматизация раскряжевки, автоматизация дефектоскопии.
DEFECTOSCOPY OF ROUNDWOD WITH X-RAY EQUIPMENT
I. S. Frolov1 I. V. Bacherikov1
1 - Federal State Budget Education Institution of Higher Education «Saint-Petersburg state forest technical University named after S. M. Kirov», Saint-Petersburg, Russian Federation
Abstract
This article deals with the information about using X-ray inspection systems as a core flaw of wood rot. The main focus of the X-ray inspection systems is to scan luggage for dangerous and forbidden substances. The use of this device for the timber inspection is important because the inspection device has the transmission type, so it can be used for inspection of round timber. The process of modernization includes changing a conveyor belt for the chain conveyor. Compared with the same flaw based scanner there is an advantage in the amount of the working chamber, for it is limited only by the size of a room where the inspection takes place. Dimensions of the inspection systems can be portable which are manually operated as well as the systems to inspect trucks.. The special features of the inspection involves a large number of X-ray picture settings in color and contrast to produce higher-quality images. The birch with inner decay at the bottom part of its trunk was used as a sample in the experiment. Samples of rotten wood were taken from the trunk sawn in a meter. The line between a healthy wood and rotten wood is easy to see on the black and white image because the improved X-ray unit, while evaluating business and low-quality wood shows a significant change in the wood density of the wood and on the edges of the zone. The ISI images make the task to find internal defects with a self-learning system easier, the above-mentioned process is automatic and good at sorting and bucking. The improved X-ray machine makes it possible to obtain a higher output of business timber, to improve lumber quality, to make the process automatic and to reduce human factor.
Keywords: x-ray inspection, X-ray machine, heart rot, internal defects, bucking, sorting, cross-cutting automation, automated inspection.
При проведении лесозаготовок в спелых и перестойных насаждениях объем низкокачественной древесины, особенно у лиственных пород, может составлять от 40 до 60 %. Рациональное использование всего объема ствола дерева, а не только его деловой части позволяет повысить выход полезной древесной продукции и даст экономический эффект [1].
Одним из основных факторов, определяющих качество круглых лесоматериалов, является наличие внутренней (ядровой) гнили, которую оценивает оператор при раскряжевке хлыстов при сортировке сортиментов, доставляемых с лесосеки. При этом оператору необходимо увидеть чистый торцевой срез круглого лесоматериала, оценить величину гнили и, по опыту своей работы, наметить дальнейшие поперечные резы. Такой же ход операции отмечается и у оператора хар-вестера.
Человеческий фактор на этих операциях затрудняет процесс дальнейшей обработки древесины и влияет на качество выпускаемой продукции древесной продукции. В связи с этим автоматизация основных технологических операций при оценке качества лесо-
материалов, их раскряжевке и сортировке является приоритетной задачей [13].
Если мы получим полную информацию о наличии гнили в круглых лесоматериалах и о величине распространения гнили по длине ствола, то мы можем рационально проводить раскряжевку ствола с повышенным выходом деловых сортиментов. «Заглянуть» внутрь древесины можно на основе применения различных устройств: ультразвуковых, рентгеноскопических, СВЧ, позволяющих автоматизировать процесс раскряжевки с учетом качества лесоматериалов. Полученную информацию о количестве гнили и месте ее расположения в древесине можно использовать для повышения выхода деловой древесины, а также заносить информацию на RFГО метки [2, 6, 7, 8, 9, 10, 11].
Автоматизация технологической операции по раскряжевке древесины подразумевает не только проведение раскряжевки традиционными методами, но и внедрение методики выявления и определения характеристик внутренних пороков (гниль, сучки, трещины) на основе самообучающейся системы определения образов с применением модернизированной рентге-
новской установки (далее МРУ) [4].
Использование автоматизированной системы раскряжевки позволяет получить повышенный выход из хлыстов деловой древесины, например, пиловочника. С учетом обобщающих сведений о пиловочнике, полученных с помощью МРУ, можно повысить и выход качественной древесной продукции - пиломатериалов, связав эти сведения с поставкой пил лесопильной рамы или других лесопильных станков [12].
Основной частью модернизированной рентгеновской установки является «досмотровый узел» [5]. Такое название связано с тем, что установка используется в аэропортах, вокзалах и других транспортных узлах. Общий вид досмотрового узла фирмы Smith Detection представлен на рис. 1.
Рис. 1. Досмотровая установка фирмы Smith Detection: 1 - рентгеновский генератор; 2 - корпус установки; 3 - коллиматорное устройство; 4 - блок управления;
5 - конвейерная лента
Основным направлением работы досмотрового рентгена является обнаружение предметов, запрещённых к провозу в багаже, грузах, автомобилях. В зависимости от того, какой объект необходимо будет досмотреть, возможно использовать рентгены разных размеров, от малогабаритных рентгеновских установок до стационарных установок повышенного размера, способных обрабатывать от небольшой женской сумки до грузового автомобиля. При работе досмотровые рентгеновские установки абсолютно безопасны для человека и не требуют дополнительной защиты. Имеют множество настроек для получения более качественного изображения. Схема работы рентгенотелевизионной установки представлена на рис. 2.
Рентгенотелевизионная установка содержит собственно рентгеновский генератор, коллиматорное
Рис. 2. Схема работы досмотровой рентгеновской установки
устройство, блок управления режимом работы генератора и энергопитанием, систему получения изображения, а также световые датчики включения рентгеновского излучения.
Система получения изображения состоит из детекторной линейки в виде буквы Г, куда попадает прошедшее через контролируемый объект рентгеновское излучение и где оно превращается в видимый свет благодаря специальным устройствам - сцинциллято-рам. Сцинцилляция - это свойство определённых веществ излучать свет под действием ионизирующих излучений, к которым, как известно, и относится рентгеновское излучение.
Возникновение сцинцилляций связано с тем, что при взаимодействии электронов, образованных ионизирующим излучением, с веществом сцинцилля-тора его возбуждённые, ионизированные атомы возвращаются в нормальное состояние с испусканием микрочастиц видимого света. Световые вспышки воспринимаются фотодиодами, которые преобразуются ими в электрические сигналы, усиливаются и поступают в процессор детекторной линейки. Детекторные сигналы путём опроса каждого детектора всей линейки детекторов считываются и последовательно измеряются, интегрируются с помощью специальных устройств - аналоговых или цифровых мультиплексоров. При
отсутствии рентгеновского излучения процессор детекторной линейки измеряет фоновые величины (шумы и помехи) всех каналов детекторной линейки, переводит их в цифровую форму и фиксирует в блоке памяти. При включении рентгеновского излучения эти фоновые сигналы вычитаются из общего сигнала теневого изображения, создавая качественное, чёткое (без аппаратурных шумов) изображение контролируемого объекта на чёрно-белом или цветном мониторе. Система получения изображения позволяет оператору проводить анализ теневого изображения, используя возможности электронных схем обработки записанной в памяти «картинки», обеспечивающих изменение её контрастности, выделяя более плотные предметы или создавая негативное изображение объекта [2, 7].
Использование в качестве основного прибора досмотрового рентгена даёт преимущества в модернизации. В том случае, если необходимо использовать МРУ для раскряжевки, достаточно заменить ленточный транспортер на цепной, а в случае автоматизации произвести замену оператора на программно-технический комплекс, позволяющий производить расчёт оптимальной схемы раскряжевки с учётом потребностей производства.
В рамках обоснования построения модели обработки физико-механических параметров внутренних пороков проведен эксперимент с использованием модернизированной рентгеновской установки.
В качестве образцов при проведении эксперимента нами использовалась береза, пораженная внутренней гнилью в комлевой части ствола. Образцы древесины, пораженные гнилью, были взяты из стволовой части, напилены через метр. Фотографии торцов образцов древесины березы представлены на рис. 3.
Стрелкой на рис. 4 указана четкая линия перехода от здоровой части к гнилой, имеющаяся только у заготовок с гнилью, которые по своим физико-механическим характеристикам менее качественны.
Линия перехода от здоровой части древесины к гнилой на черно-белом изображении легко выявляется, так как МРУ, оценивая зоны древесины, показывает, что имеется значительное изменение плотности древесины, и выделяет зону по краям. Такое выделение упрощает задачу использования снимков, полученных на МРУ, для определения внутренних пороков с использованием самообучающейся системы при определении образов.
Рис. 3. Образцы березы: 1, 2, 3 - образцы с внутренней гнилью; 4, 5 - образцы без гнили, но с сучками
Рис. 4. Снимки, полученные на МРУ, внутренней гнили у березовых образцов
В том случае, если отличие по плотности отображает не гнилую часть, а что-то другое, то это могут быть либо трещины, либо сучки, как показано на
рис. 5, на котором изображены снимки двух образцов с сучками (см. рис. 3, образцы 4, 5). На рис. 4 представлены продольные снимки, полученные на МРУ, внутренней гнили у березовых образцов.
^эЗЗйз, .-■' ■ ■ ч ■■ ■::■ "'г' !
о
Рис. 5. Снимки образцов с сучками, полученные на МРУ
На рис. 6 показаны снимки, полученные на МРУ с применением различных функций изображения: изменение цвета, контрастности, структуры волокон древесины. Стрелками указана линия, отделяющая часть здоровой древесины от древесины, пораженной сердцевинной гнилью.
Аналогично снимкам, указанным выше, имеется четкая линия перехода от здоровой части к гнилой.
Использование информации о месте размещения и размере гнили, анализ физико-механических параметров гнили, использование программной обработки на основе самообучающихся систем дает возможность:
Рис. 6. Изображение образца на мониторе с применением различных функций изменения изображения: 1 - изображение внутренней структуры образца березы на белом фоне; 2 - то же самое, только в цвете; 3 - торец березового образца с гнилью
- автоматизировать процесс раскряжевки и сортирования круглых лесоматериалов;
- повысить выход деловой древесины и рационально использовать низкокачественную древесину при дальнейшей обработке;
- минимизировать количество операций при раскряжевке и дальнейшей обработке круглых лесоматериалов;
- выпускать пиловочник необходимого сорта с выдачей необходимой информации для распиловки на пилопродукцию с повышенным выходом.
Библиографический список
1. Лекция для операторов РУДБТ [Электронный ресурс] - Режим доступа http://yur-gulov.narod.ru/doc/dok.htm/
2. RFГО метки [Электронный ресурс] - Режим доступа http://latschbacher.com.ru/elektronnyj-uchet-drevesiny-v-ukraine/productюn/birki/ríid#
3. Маркировка и учет древесины [Электронный ресурс] - Режим доступа http://datascan.ru/systems/forrest/forrest.htm
4. Интерскопы [Электронный ресурс] - Режим доступа http://неоскан.рф/produkcziya/produktyi-po-proizvoditelyu/produkcziya-smiths-detection/rtu/?yclid=1015173411203713337
5. Рациональный раскрой хлыстов с большей долей НКД [Текст] / И. С. Фролов, И. В. Григорьев, И. И. Тихонов, Д. С. Кухарева // Актуальные проблемы развития лесного комплекса: материалы Международной научно-технической конференции. - Вологда, 2016. - С. 92-94.
6. Системы оценки качества круглых лесоматериалов [Текст] / И. С Фролов, И. В. Григорьев, И. И. Тихонов, Д. С. Кухарева // Актуальные проблемы развития лесного комплекса: материалы Международной научно-технической конференции. - Вологда, 2016. - С. 94-97.
7. Кармадонов, А. Н. Дефектоскопия древесины [Текст] / А. Н. Кармадонов. - М. : Лесн. пром-сть, 1987. - 115 с.
8. Xiangyu Xiao A Multiple Sensors Approach To Wood Defect Detection. [ТеХ] / Xiangyu Xiao Ph.D. Dissertation Thesis, Virginia Tech, 1998.
9. Feng et al. Tomographic reconstruction [Теxt] // BioResources. - 2014. - 9(2). - Pp. 3248-3263.
10. Brancheriau, et al. Ultrasonic device for the imaging of green wood [ТеХ] / Brancheriau // 6th Plant Biomechanics Conference - Cayenne, November 16-21, 2009.
11. Bucur, V. Techniques for high resolution imaging of wood structure: a review [ТеХ] / V. Bucur // Measurement Science and Technology. - 2003. - 14. - R91-R98.
12. Selman Jabo Machine Vision for Wood Defect Detection and Classification, Master of Science Thesis, Chalmers University of Technology [ТеХ] / Selman Jabo. // Göteborg. - Sweden, 2011. - 106 p.
13. Куницкая, О. А. Перспективы увеличения объемов лесоэксплуатации за счет низкотоварной древесины [Текст] / О. А. Куницкая, И. В. Григорьев // Актуальные направления научных исследований XXI века: теория и практика. Сборник научных трудов по материалам международной заочной научно-практической конференции -Воронеж, 2014. - Т. 2. - С. 104-107.
References
1. Lekcija dlja operatorov RUDBT [Lecture for operators RODBC] Available at: http://yur-gulov.narod.ru/doc/dok.htm/
2. RFID metki [RFID tags] Available at: http://latschbacher.com.ru/elektronnyj-uchet-drevesmy-v-ukraine/production/birki/rfid#
3. Markirovka i uchet drevesiny [Marking and registration of wood] Available at: http://datascan.ru/systems/forrest/forrest.htm
4. Interskopy [Interscope] Available at: http://xn--80ajpkddv.xn--p1ai/produkcziya/produktyi-po-proizvoditelyu/produkcziya-smiths-detection/rtu/?yclid=1015173411203713337
5. Frolov I.S., Grigoriev I.V., Tikhonov I.I., Kukhareva D.S. Racional'nyj raskroj hlystov s bol'shej dolej NKD [Rational cutting of stems with a larger share of low-grade wood] Aktual'nye problemy razvitija lesnogo kompleksa: materialy Mezhdunarodnoj nauchno-tehnicheskoj konferencii [Actual problems of forestry complex: materials of the International scientific and technical conference]. Vologda, 2016, pp. 92-94. (In Russian).
6. Frolov I.S., Grigoriev I.V., Tikhonov I.I., Kukhareva D.S. Sistemy ocenki kachestva kruglyh lesomaterialov [System evaluation of the quality of round timber] Aktual'nye problemy razvitija lesnogo kompleksa: materialy Mezhdunarodnoj nauchno-tehnicheskoj konferencii [Actual problems of forestry complex: materials of the International scientific and technical conference]. Vologda, 2016, pp. 94-97. (In Russian).
7. Karmadonov A.N. Defektoskopija drevesiny [Defectoscopy of wood]. Moscow, 1987, 115 p. (In Russian).
8. Xiangyu Xiao A Multiple Sensors Approach To Wood Defect Detection. Ph.D. Disser-tation Thesis, Virginia Tech,
1998.
9. Feng et al. "Tomographic reconstruction,"BioResources, 2014, 9(2), pp. 3248-3263.
10. Brancheriau et al. Ultrasonic device for the imaging of green wood 6th Plant Biomechanics Conference - Cayenne, November 16-21, 2009
11. Bucur V. Techniques for high resolution imaging of wood structure: a review. Measurement Science and Technology, 2003, 14, R91-R98.
12. Selman Jabo Machine Vision for Wood Defect Detection and Classification, Master of Science Thesis, Chalmers University of Technology, Göteborg, Sweden, 2011, 106 p.
13. Kunitsky O.A., Grigoriev I.V. Perspektivy uvelichenija ob#emov lesojekspluatacii za schet nizkotovarnoj drevesiny [Prospects for increasing the volume of forest exploitation at the expense of low-grade wood] Aktual'nye napravlenija nauchnyh issledovanij XXI veka: teorija i praktika. Sbornik nauchnyh trudov po materialam mezhdunarodnoj zaochnoj nauchno-prakticheskoj konferencii [Recent research trends of the XXI century: Theory and Practice. Collection of scientific papers based on international correspondence scientific-practical conference] Voronezh, 2014, Vol. 2, pp 104 - 107. (In Russian).
Сведения об авторах
Фролов Иван Сергеевич - аспирант кафедры технологии лесозаготовительных производств Федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего образования «Санкт-Петербургский государственный лесотехнический университет имени С.М. Кирова», г. Санкт-Петербург, Российская Федерация; e-mail: frolovtrubach90@mail.ru.
Бачериков Иван Викторович - аспирант кафедры технологии лесозаготовительных производств Федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего образования «Санкт-Петербургский государственный лесотехнический университет имени С.М. Кирова», г. Санкт-Петербург, Российская Федерация; e-mail: ivashka512@gmail.com
Information about authors
Frolov Ivan Sergeevich - post-graduate student of the Department of Technology and Timber industries, Federal State Budget Education Institution of Higher Education «Saint-Petersburg state forest technical University named after S.M. Kirov», Saint Petersburg, Russian Federation; e-mail: frolovtrubach90@mail.ru.
Bacherikov Ivan Viktorovich - post-graduate student of the Department of Technology and Timber industries, Federal State Budget Education Institution of Higher Education «Saint-Petersburg state forest technical University named after S.M. Kirov», Saint Petersburg, Russian Federation; e-mail: ivashka512@gmail.com
