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基于雷达检测的木材内部孔洞面积测算与修正

陈勇平 郭文静 唐启恒

陈勇平, 郭文静, 唐启恒. 基于雷达检测的木材内部孔洞面积测算与修正[J]. 浙江农林大学学报. doi: 10.11833/j.issn.2095-0756.20190709
引用本文: 陈勇平, 郭文静, 唐启恒. 基于雷达检测的木材内部孔洞面积测算与修正[J]. 浙江农林大学学报. doi: 10.11833/j.issn.2095-0756.20190709
CHEN Yongping, GUO Wenjing, TANG Qiheng. Calculation and correction of wood internal cavity area based on radar detection[J]. Journal of Zhejiang A&F University. doi: 10.11833/j.issn.2095-0756.20190709
Citation: CHEN Yongping, GUO Wenjing, TANG Qiheng. Calculation and correction of wood internal cavity area based on radar detection[J]. Journal of Zhejiang A&F University. doi: 10.11833/j.issn.2095-0756.20190709

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基于雷达检测的木材内部孔洞面积测算与修正

doi: 10.11833/j.issn.2095-0756.20190709
基金项目: 中央级公益性科研院所基本科研业务费专项资金(CAFYBB2019ZB008)
详细信息
    作者简介: 陈勇平,从事木材无损检测研究。E-mail: chenyp@caf.ac.cn
    通信作者: 郭文静,研究员,从事木基复合材料研究。E-mail: guowj@caf.ac.cn
  • 中图分类号: S781.1

Calculation and correction of wood internal cavity area based on radar detection

  • 摘要:   目的  开展木材内部孔洞的雷达检测研究,探讨该检测手段下孔洞成像的准度和精度,实现木材内部孔洞的雷达快速识别和定量表征。  方法  以古建筑木结构常用的马尾松Pinus massoniana木材和杉木Cunninghamia lanceolata木材为研究对象,采取人工模拟的方法在木段端部制作异型孔洞,并利用雷达扫描仪对带孔木段进行检测,比较分析直观成像技术与希尔伯特积算法、单路径数据提取合成以及成像轮廓多参数校正等处理方法之间的差异,提出基于雷达检测的木材内部孔洞面积测算与可行的修正方法。  结果  利用雷达无损检测技术可以对马尾松和杉木木材内部孔洞的存在进行快速识别,但其直观成像技术在定量评估方面误差较大,需进行相关的数据处理和修正;未经修正的雷达图像其预估孔洞面积小于实际孔洞面积,通过希尔伯特积算法演算或介电常数修正的雷达图像其预估孔洞面积与实际孔洞面积仍存在一定的误差;木材边缘与孔洞边缘的距离应按s3c=(sra)k1k2进行修正,即实际应用中根据树种和含水率所得到的介电常数仅为多参数校正中的一个因素;无论是否进行数据处理和修正,雷达检测难以准确识别孔洞的具体形状,应开展进一步研究。  结论  该雷达检测及修正方法应用于木材内部孔洞探测,综合树种和含水率数值,可确保孔洞面积识别误差小于30%。图6表2参17
  • 图  1  孔洞加工示意图

    Figure  1  Schematic of internal cavity in wood columns

    图  2  雷达成像直观结果

    Figure  2  Intuitionistic results of the cavity areas in wood columns by TRU

    图  3  希尔伯特积算法演算结果

    Figure  3  Analysis results of the cavity areas in wood columns by Hilbert

    图  4  雷达检测初步分析结果

    Figure  4  Preliminary results of the cavity areas in wood columns by TRU

    图  5  雷达检测数据修正结果

    Figure  5  Corrected results of the cavity areas in wood columns by TRU

    图  6  雷达检测数据修正过程

    Figure  6  Corrected process of the cavity areas in wood columns by TRU

    表  1  雷达检测初步测算与统计

    Table  1.   Preliminary calculation and statistics of the cavity areas in wood columns by TRU

    序号孔洞类型实际孔洞百分比/%雷达测算孔洞百分比/%
    S3圆形孔洞 14.672.15
    S4圆形孔洞  9.660.84
    S5三角形孔洞12.821.59
    S6四边形孔洞20.262.53
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    表  2  雷达检测数据修正与统计

    Table  2.   Corrected calculation and statistics of the cavity areas in wood columns by TRU

    序号残损类型第1次修正后孔洞百分比/%第2次修正后孔洞百分比/%第3次修正后孔洞百分比/%
    S3圆形孔洞 30.216.8513.26
    S4圆形孔洞 26.516.3912.49
    S5三角形孔洞38.038.7015.30
    S6四边形孔洞37.718.7515.29
    下载: 导出CSV
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出版历程
  • 收稿日期:  2019-12-05
  • 修回日期:  2020-05-08

基于雷达检测的木材内部孔洞面积测算与修正

doi: 10.11833/j.issn.2095-0756.20190709
    基金项目:  中央级公益性科研院所基本科研业务费专项资金(CAFYBB2019ZB008)
    作者简介:

    陈勇平,从事木材无损检测研究。E-mail: chenyp@caf.ac.cn

    通信作者: 郭文静,研究员,从事木基复合材料研究。E-mail: guowj@caf.ac.cn
  • 中图分类号: S781.1

摘要:   目的  开展木材内部孔洞的雷达检测研究,探讨该检测手段下孔洞成像的准度和精度,实现木材内部孔洞的雷达快速识别和定量表征。  方法  以古建筑木结构常用的马尾松Pinus massoniana木材和杉木Cunninghamia lanceolata木材为研究对象,采取人工模拟的方法在木段端部制作异型孔洞,并利用雷达扫描仪对带孔木段进行检测,比较分析直观成像技术与希尔伯特积算法、单路径数据提取合成以及成像轮廓多参数校正等处理方法之间的差异,提出基于雷达检测的木材内部孔洞面积测算与可行的修正方法。  结果  利用雷达无损检测技术可以对马尾松和杉木木材内部孔洞的存在进行快速识别,但其直观成像技术在定量评估方面误差较大,需进行相关的数据处理和修正;未经修正的雷达图像其预估孔洞面积小于实际孔洞面积,通过希尔伯特积算法演算或介电常数修正的雷达图像其预估孔洞面积与实际孔洞面积仍存在一定的误差;木材边缘与孔洞边缘的距离应按s3c=(sra)k1k2进行修正,即实际应用中根据树种和含水率所得到的介电常数仅为多参数校正中的一个因素;无论是否进行数据处理和修正,雷达检测难以准确识别孔洞的具体形状,应开展进一步研究。  结论  该雷达检测及修正方法应用于木材内部孔洞探测,综合树种和含水率数值,可确保孔洞面积识别误差小于30%。图6表2参17

English Abstract

陈勇平, 郭文静, 唐启恒. 基于雷达检测的木材内部孔洞面积测算与修正[J]. 浙江农林大学学报. doi: 10.11833/j.issn.2095-0756.20190709
引用本文: 陈勇平, 郭文静, 唐启恒. 基于雷达检测的木材内部孔洞面积测算与修正[J]. 浙江农林大学学报. doi: 10.11833/j.issn.2095-0756.20190709
CHEN Yongping, GUO Wenjing, TANG Qiheng. Calculation and correction of wood internal cavity area based on radar detection[J]. Journal of Zhejiang A&F University. doi: 10.11833/j.issn.2095-0756.20190709
Citation: CHEN Yongping, GUO Wenjing, TANG Qiheng. Calculation and correction of wood internal cavity area based on radar detection[J]. Journal of Zhejiang A&F University. doi: 10.11833/j.issn.2095-0756.20190709

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