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基于计算机视觉在线监测定向刨花板断面密度梯度(VDP)
被引量：
2
1
作者
周继鹏
李万兆
+2 位作者
洪吾俊
洪萍萍
梅长彤
《北京林业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第12期151-157,共7页
【目的】断面密度梯度(VDP)是影响定向刨花板物理力学性能的重要因素,以往的研究大部分采用模拟预测等间接方式获取VDP。为了快速、准确、直接获取热压过程中定向刨花板的VDP,将计算机视觉技术应用于VDP的在线监测。【方法】利用计算机...
【目的】断面密度梯度(VDP)是影响定向刨花板物理力学性能的重要因素,以往的研究大部分采用模拟预测等间接方式获取VDP。为了快速、准确、直接获取热压过程中定向刨花板的VDP,将计算机视觉技术应用于VDP的在线监测。【方法】利用计算机视觉技术处理热压过程中采集的照片,快速、准确地识别、标记刨花,计算瞬时压缩比例和密度,实现VDP的在线监测。在实验室制备陡峭型和平坦型两种VDP的定向刨花板。在热压过程中,采用VDP在线监测方法跟踪记录标记刨花位置,并计算压缩比例和区域密度;使用热敏电阻同步记录板坯表芯层温度,断面密度扫描仪计算区域密度。将实际结果与监测结果对比,以验证该技术的可靠性。【结果】(1)该监测方法具有快速、准确、数据完整的特点;(2)板坯瞬时平均压缩比例与标记刨花的瞬时平均压缩比例的相关系数均值大于0.990,区域密度的监测值和实际值的相关系数大于0.840,说明VDP在线监测方法能够准确获得瞬时压缩比例和区域密度;(3)该监测方法能够直观反映热压过程中VDP的形成过程,为解译VDP的形成原理提供新的技术手段。【结论】本研究基于计算机视觉技术开发了一种快速、准确监测定向刨花板VDP的方法。计算机视觉的应用可以为人造板的生产优化提供新的技术选择。
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关键词
计算机视觉
图像识别
监测
密度
热压
定向刨花板
断面密度梯度
(VDP)
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职称材料
基于计算机视觉的定向刨花板内部三维结构信息挖掘方法构建与应用
2
作者
石允峰
洪吾俊
+2 位作者
段衍筠
李万兆
梅长彤
《木材科学与技术》
北大核心
2025年第3期49-57,共9页
定向刨花板(oriented strand board,OSB)是一种以长片大刨花为主要原材料的木质结构人造板,其物理力学性能与内部结构密切相关。为了深入解析OSB构效关系,研究提出一种基于计算机视觉重构OSB内部三维结构的方法。选用旋切单板裁切刨花制...
定向刨花板(oriented strand board,OSB)是一种以长片大刨花为主要原材料的木质结构人造板,其物理力学性能与内部结构密切相关。为了深入解析OSB构效关系,研究提出一种基于计算机视觉重构OSB内部三维结构的方法。选用旋切单板裁切刨花制备1.2 cm厚OSB,拍摄记录铺装过程,利用计算机视觉技术捕捉刨花铺装的位置,并对铺装后层叠刨花进行单片刨花轮廓提取,再结合断面密度梯度(vertical density profile,VDP)数据计算板坯厚度方向的压缩率,使用Python软件重构OSB内部三维结构。制备5 cm×5 cm(长×宽)的试件并记录质量,检测VDP、内部三维结构和孔隙率。结果表明,制备OSB用刨花总数为2299片,计算机正确识别所有刨花,其中2232片刨花完整分割(占比97.1%)。试件实测预测质量、孔隙率、VDP的决定系数R2分别为0.976、0.951、0.812。对比X射线断层扫描(X-ray CT)结果和计算机视觉重构结果发现,三维可视化结构一致性好。基于重构结果,可进一步量化所有刨花的定向角度、面积和施胶效果。计算机视觉方法能够准确可视化和量化OSB试件内部三维结构,为OSB构效关系研究提供可靠基础数据。
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关键词
定向刨花板
计算机视觉
断面密度梯度
三维结构
准确性评价
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职称材料
题名
基于计算机视觉在线监测定向刨花板断面密度梯度(VDP)
被引量：
2
1
作者
周继鹏
李万兆
洪吾俊
洪萍萍
梅长彤
机构
南京林业大学材料科学与工程学院
出处
《北京林业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第12期151-157,共7页
基金
国家重点研发计划(2021YFD2200602)。
文摘
【目的】断面密度梯度(VDP)是影响定向刨花板物理力学性能的重要因素,以往的研究大部分采用模拟预测等间接方式获取VDP。为了快速、准确、直接获取热压过程中定向刨花板的VDP,将计算机视觉技术应用于VDP的在线监测。【方法】利用计算机视觉技术处理热压过程中采集的照片,快速、准确地识别、标记刨花,计算瞬时压缩比例和密度,实现VDP的在线监测。在实验室制备陡峭型和平坦型两种VDP的定向刨花板。在热压过程中,采用VDP在线监测方法跟踪记录标记刨花位置,并计算压缩比例和区域密度;使用热敏电阻同步记录板坯表芯层温度,断面密度扫描仪计算区域密度。将实际结果与监测结果对比,以验证该技术的可靠性。【结果】(1)该监测方法具有快速、准确、数据完整的特点;(2)板坯瞬时平均压缩比例与标记刨花的瞬时平均压缩比例的相关系数均值大于0.990,区域密度的监测值和实际值的相关系数大于0.840,说明VDP在线监测方法能够准确获得瞬时压缩比例和区域密度;(3)该监测方法能够直观反映热压过程中VDP的形成过程,为解译VDP的形成原理提供新的技术手段。【结论】本研究基于计算机视觉技术开发了一种快速、准确监测定向刨花板VDP的方法。计算机视觉的应用可以为人造板的生产优化提供新的技术选择。
关键词
计算机视觉
图像识别
监测
密度
热压
定向刨花板
断面密度梯度
(VDP)
Keywords
computer vision
image recognition
monitoring
density
hot pressing
oriented strand board(OSB)
vertical density profile(VDP)
分类号
TU366.4 [建筑科学—结构工程]
TP752 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
基于计算机视觉的定向刨花板内部三维结构信息挖掘方法构建与应用
2
作者
石允峰
洪吾俊
段衍筠
李万兆
梅长彤
机构
南京林业大学材料科学与工程学院
出处
《木材科学与技术》
北大核心
2025年第3期49-57,共9页
基金
“十四五”国家重点研发计划项目课题“高强定向结构板制造与应用技术”(2021YFD2200602)。
文摘
定向刨花板(oriented strand board,OSB)是一种以长片大刨花为主要原材料的木质结构人造板,其物理力学性能与内部结构密切相关。为了深入解析OSB构效关系,研究提出一种基于计算机视觉重构OSB内部三维结构的方法。选用旋切单板裁切刨花制备1.2 cm厚OSB,拍摄记录铺装过程,利用计算机视觉技术捕捉刨花铺装的位置,并对铺装后层叠刨花进行单片刨花轮廓提取,再结合断面密度梯度(vertical density profile,VDP)数据计算板坯厚度方向的压缩率,使用Python软件重构OSB内部三维结构。制备5 cm×5 cm(长×宽)的试件并记录质量,检测VDP、内部三维结构和孔隙率。结果表明,制备OSB用刨花总数为2299片,计算机正确识别所有刨花,其中2232片刨花完整分割(占比97.1%)。试件实测预测质量、孔隙率、VDP的决定系数R2分别为0.976、0.951、0.812。对比X射线断层扫描(X-ray CT)结果和计算机视觉重构结果发现,三维可视化结构一致性好。基于重构结果,可进一步量化所有刨花的定向角度、面积和施胶效果。计算机视觉方法能够准确可视化和量化OSB试件内部三维结构,为OSB构效关系研究提供可靠基础数据。
关键词
定向刨花板
计算机视觉
断面密度梯度
三维结构
准确性评价
Keywords
oriented strand board
computer vision
vertical density profile
three-dimensional structure
accuracy evaluation
分类号
TS653 [轻工技术与工程]
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于计算机视觉在线监测定向刨花板断面密度梯度(VDP)
周继鹏
李万兆
洪吾俊
洪萍萍
梅长彤
《北京林业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于计算机视觉的定向刨花板内部三维结构信息挖掘方法构建与应用
石允峰
洪吾俊
段衍筠
李万兆
梅长彤
《木材科学与技术》
北大核心
2025
0
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