CC BY
47
УДК 674.093
А.М. Копейкин, Н.О. Задраускайте, В.Г. Турушев, Е.Д. Гельфанд
Северный (Арктический) федеральный университет имени М.В. Ломоносова
Копейкин Адольф Михайлович родился в 1936 г, окончил в 1959 г. Архангельский лесотехнический институт, доктор технических наук, профессор кафедры лесопильно-строгальных производств Северного (Арктического) федерального университета имени М.В. Ломоносова. Имеет более 130 печатных работ в области рационального раскроя пиломатериалов на заготовки. E-mail: l.talchikova@narfu.ru.
Задраускайте Наталья Оеговна родилась в 1987 г., окончила в 2009 г. Архангельский государственный технический университет, аспирант кафедры лесопильно-строгальных производств Северного (Арктического) федерального университета имени М.В. Ломоносова. Имеет 2 печатных работы в области рационального раскроя пиломатериалов на заготовки.
E-mail: natalii7@mail.ru
Турушев Валентин Гурьянович родился в 1928 г., окончил в 1952 г. Ленинградскую лесотехническую академию. Доктор технических наук, профессор кафедры лесопильно-строгальных производств Северного (Арктического) федерального университета имени М.В. Ломоносова. Имеет 156 печатных работ по проблемам лесопиления и деревообработки. E-mail: l.talchikova@narfu.ru
Ж
Гельфанд Ефим Дмитриевич родился в 1936 г., окончил в 1959 г. Архангельский лесотехнический институт, доктор технических наук, профессор кафедры биотехнологии Северного (Арктического) федерального университета имени М.В. Ломоносова. Имеет 340 печатных трудов в области автоматизирования технологии переработки древесины. E-mail: biotech@agtu.ru
К ВОПРОСУ АВТОМАТИЗИРОВАНИЯ
ОПРЕДЕЛЕНИЯ ДЕФЕКТНЫХ УЧАСТКОВ НА ПИЛОМАТЕРИАЛЕ
Описан процесс создания системы оптимизации, способной учитывать расположение дефектных участков на всех поверхностях пиломатериала.
Ключевые слова: заготовка, пиломатериал, дефектные зоны, матрица, кодировка.
Многие ученые исследовали встречаемость пороков в пиловочном сырье и пилопродукции. Изучались виды пороков, наиболее распространенных на пиломатериалах, а также их местоположение. Предпринимались попытки создать систему, которая бы оптимизировала процесс раскроя пиломатериалов на заготовки. Так, специалистами технического университета в Дрездене был разработан опытный образец такой системы. Суть оптимизации заключалась в приближенном изображении доски в виде системы прямоугольников, дающих информацию о дефектных зонах, размерах доски и ее контурах.
С помощью специальной программы определяли оптимальные линии для продольного и поперечного раскроя. Эту программу использовали в основном для составления схем раскроя необрезных пиломатериалов на заготовки различных размеров. Данная система позволяла оценить пиломатериал только с одной стороны. Возможно ли рационально раскроить доску, оценивая ее лишь по одной поверхности?
Для проверки объективности данной системы нами были проведены исследования.
В зависимости от сечения, породы и других признаков пороки пиломатериала располагаются либо только на одной пласти или кромке; либо сразу на двух пластях или кромках; либо сразу на одной пласти и двух кромках или на одной кромке и двух пластях; либо одновременно на одной пласти и одной кромке или на двух пластях и двух кромках.
В ходе обработки результатов исследований выяснилось, что неэффективно оценивать качество пиломатериалов лишь по одной поверхности (например, по пласти), так как наиболее часто встречаются следующие расположения пороков: одна пласть и одна кромка одновременно; одна пласть; две пласти и одна кромка одновременно.
® Копейкин А.М., Задраускайте Н.О., Турушев В.Г., Гельфанд Е.Д., 2012
Таким образом, возникла необходимость в создании такой системы, которая позволяла бы учитывать пороки на всех поверхностях пиломатериала при планировании последующего раскроя.
На рис. 1 представлена развертка поверхности доски: первая и третья строки обозначают пласти доски, вторая и четвертая - кромки. Вертикальными линиями доска условно разделена на участки с градацией 0,3 м (для примера взято 19 частей).
Темные области имеют порок древесины. Для автоматизация обработки всех результатов было предложено использовать компьютер. Для ввода в компьютер это изображение нужно закодировать, т.е. представить его в виде некоторой комбинации символов, понятной для машины.
шм
Рис. 1. Развертка поверхности доски
Рис. 2. Матрица
Для кодировки было предложено использовать матрицу, представленную на рис. 2, где х\ -первая пласть, х2 - первая кромка, х3 - вторая пласть, х4 - вторая кромка. На рис. 3 приведены возможные комбинации кодировок.
1 III
2 wm 10^1
3 ■ ■
4 ГИ~П 11ГТТ~И
5 ■ ■
6 ШЛ\ 15И | ■ 16ЦИ^
Рис. 3. Возможные виды матриц
Если не учитывать, какую из двух пластей (лицевую/оборотную) или кромок рассматриваем, то некоторые матрицы будут идентичны друг другу:
2 и 10; 4 и 11; 6, 12, 15 и 16; 7 и 13; 8 и 14. В итоге было получено девять основных матриц, сгруппированных в левом столбце.
Обозначим темные элементы цифрой 1, а светлые - 0. Таким образом, каждая область доски (один из пронумерованных вертикальных столбцов на рис. 1) будет отображаться своим кодом, состоящим из единиц и нулей. Однозначное соответствие между кодами и изображениями в дальнейшем позволит оперировать только кодами. При этом изображение всегда может быть воспроизведено по его коду.
Согласно полученным матрицам, доску (см. рис. 1) можно представить в понятном для машины виде (рис. 4).
7 4 6 8 10 11 12 13 14 16 18
1 3 ь 7 У 15 17 19
1 0 0 0 1 0 0 1 0 1 1 1 0 0 0 0 0 1 1
1 1 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 1 1 0 0 1 1
0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1
0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1
Рис. 4. Кодировка доски
Таким образом, программа, разработанная на основе двоичного кода, позволит значительно снизить трудоемкость процесса обработки данных и сократит время принятия решения о последующем раскрое пиломатериалов на заготовки, а также даст возможность автоматически оценивать пиломатериал со всех сторон для последующего рационального раскроя.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. БоровиковА.М. Качество пиломатериалов. М.: Лесн. пром-сть, 1990. 256 с.
2. Экспресс--информ.: сер. «Деревообработка». Вып. № 9. М., 1990. 24 с.
Поступила 13.10.11
A.M. Kopeykin, N.O. Zadrauskayte, V.G. Turushev, E.D. Gelfand Northern (Arctic) Federal University named after M.V. Lomonosov
Automation of Defective Spots Detection of a Sawn Timber
The work presents a generation process of an automated system that characterizes defective spots location on all sides, edges and ends of a sawn timber.
Key words: workpiece blank, sawn timber, defective spot, matrix, coding.
