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基于纤维角检测的实木板材抗压弹性模量预测方法

发布时间:2020-06-03 09:12
【摘要】:木材是可再生的生物质材料,广泛应用于建筑、桥梁、家具等领域,但是由于对其力学特性缺乏足够了解,使其应用范围受到了限制。抗压弹性模量是木材应用的重要力学指标,传统的检测方法则是通过力学破化性实验完成测量,其具有条件苛刻、耗时长、以偏概全等缺点。随着现代传感技术的发展,木材力学强度的无损检测法得到了大力发展。目前主要的无损检测技术主要有:近红外光谱分析法、密度预测法、应力波法等。纤维角作为板材表面的重要特征,在很大程度上决定了板材的力学性能。通过构建板材纤维角分布特征与板材力学性能的模型,能够很好弥补当前主流木材力学强度无损检测中测量设备昂贵、操作复杂、方式局限等缺陷,拓展了板材力学无损检测方法。本文从针叶材管胞效应入手,设计了一套集光源发射、光斑采集与板材遍历为一体的纤维角检测平台,实现纤维角测量与纤维角分布的统计功能。针对设备搭建过程中相机相对于待测板材表面存在旋转导致光斑图像出现梯形变形的问题,采用了在待测表面设置特殊标记完成相机的姿态恢复,从而完成图像校正。在从激光光斑图像恢复板材纤维角的过程中,采用了高斯滤波核对图像高频信号进行抑制,通过梯度算子完成光斑边缘点的提取。在提取光斑最大变形指向的过程中,以椭圆方程作为模型,利用最小二乘法进行拟合。针对最小二乘对“离群点”敏感的缺陷,采用了随机采用一致性原则进行抽样拟合,以启发搜索的方式降低离群点对椭圆拟合的影响。由于脉冲激光光源发射功率存在跳动从而导致测量设备对同一点的不同次的测量值存在波动,该波动符合高斯分布,故选用均值滤波对最终拟合的纤维角度进行平滑。通过遍历板材得到板材纤维角分布,经过实验调优,最终确定了以板材正反两侧的纤维角均值、纤维角标准差、潜入系数作为输入,抗压弹性模量作为输出构建了 BP神经网络,完成板材纤维角分布预测抗压弹性模量的任务。在纤维角测量过程中,通过单点重复测量得到在最终的纤维角均值滤波器参数为20时,设备最大误差为0.65°。按照国家标准《GB-T-15777-1995》加工落叶松试样100个,应用检测平台采集纤维角分布后采用力学试验机获得抗压弹性模量;按照3:1的比例划分训练样本与测试样本;通过实验反复确定,在以两面纤维角均值、纤维角方差与潜入系数均值为输入,抗压弹性模量为输出构建6-15-4-1的前馈神经网络;以网络权值平方作为代价函数正则项,利用NAGD方法进行训练,网络精度能够达到90.8%,能够较好的完成板材抗压弹性模量预测任务。
【图文】:

示意图,纤维,设备,示意图


维角图像的纤维角图像采集模块,用于承载板材与拖动板材运动完成待测板材遍历的滑逡逑台与板材夹取模块,用于从矫正图像、从图像中恢复纤维角指向以及进行模型推理的计逡逑算模块。整个设备简图如图2-1所示,逡逑摄像机逡逑逦逡逑|逦.邋I逡逑镜头与辅助装置逦逦逦'逦...nN逡逑计算机逡逑激光器逦^逡逑I逡逑待测板材逡逑二轴滑台邋^逦-^逡逑图2-1纤维角设备示意图逡逑其中摄像机、镜头辅助装置、激光器与相关支架构成管胞效应图像采集模块。二轴逡逑滑台包含板材夹取机构、导轨、驱动电机、运动控制机箱构成以及相应的传动机构构成逡逑用于便利板材的运动模块。采用计算机作为运算平台,实现对摄像机曝光控制、滑台运逡逑动规划以及图像处理模型推理的计算任务。逡逑2.2图像采集子系统逡逑图像采集子系统包含了摄像机、镜头、镜头辅助装置、激光发生器构成。由于后续逡逑算法的处理全部依赖于图像采集,图像质量的好坏直接影响建模的准确性。所以设计稳逡逑定、高效、高质量的拍照环境尤为重要。逡逑2.2.1相机的选型逡逑相机是一种能够将光学信号转换为电信号的装置。外界光线通过镜头聚焦在相机内逡逑部的CMOS或CCD芯片上呈现出倒立的像。这些芯片又是由数以万计的感光单元整齐逡逑的排列在一起,这些感光单元称之为像素。芯片最大的成像分辨率就是感光单元在横向逡逑于纵向的数量。逡逑同时由于一般的相机没有类似于单反相机类似的三棱镜成像系统,不能够通过机械逡逑-7-逡逑

逐行,卷帘,累计量,电荷


东北林业大学硕士学位论文控制,所以该类相机普遍采用电子快门。其原理是通过一定时间的光电效应得到的电荷量,并在曝光事件结束后输出电荷累计量张图像的采集。市面上电子快门形式一般分为全局曝光和卷帘曝结束后一次性清除所有芯片上积累的电荷如图2-3,而卷帘式曝荷累计量并依次清除电荷累计如图2-2。逡逑从菜NB?始t墸浩槠海桓龊盟急剩у澹瑁蚓皇枷舆义,

本文编号:2694607

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