基于结构激光扫描技术的锯材表面缺陷的研究方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN107315015A(43)申请公布日2017.11.03(21)申请号201710553468.7(22)申请日2017.07.08(71)申请人北京林业大学地址100080北京市海淀区清华东路35号(72)发明人杨建华肖江闫磊(74)专利代理机构北京高沃律师事务所11569代理人王加贵(51)Int.Cl.G01N21/95(2006.01)权利要求书3页说明书7页附图1页(54)发明名称基于结构激光扫描技术的锯材表面缺陷的研究方法(57)摘要本发明公开了一种基于结构激光扫描技术的锯材表面缺陷的研究方法，包括以下步骤：获取锯材3D结构信息，测量锯材特征参数，在锯材待测表面的测量长度L范围内，计算锯材待测表面轮廓上各点至中线距离绝对值的算术平均偏差；获取该测量长度范围内的锯材图像，根据锯材图像中的参数计算确定表面节疤外观质量影响系数h、裂缝位置影响系数k、裂缝长度影响系数p和均方差最大值，根据疤外观质量评价量值Qk、裂缝外观质量评价量值Qc和色差外观质量评价量值Qd构建锯材外观质量综合量化评价量值Q，并将Q分为四个等级。本发明在检测锯材表面粗糙度的基础上对锯材表面缺陷进行快速检测，提高了锯材表面检测效率以及检测效果。CN107315015ACN107315015A权利要求书1/3页1.一种基于结构激光扫描技术的锯材表面缺陷的研究方法，其特征在于，包括以下步骤：获取锯材3D结构信息，进行信息处理后，测量锯材特征参数，所述特征参数包括锯材的长度a，锯材的宽度b，锯材待测表面的中线高度g、锯材待测表面的轮廓上各点的高度t；在所述锯材待测表面的测量长度L范围内，计算锯材待测表面轮廓上各点至中线距离绝对值的算术平均偏差，即轮廓算术平均偏差值Ra：其中：L的取值范围为0<L1＝L2…＝Ln<a；分析比较各测量长度L1，L2…，Ln内轮廓算术平均偏差值Ra1，Ra2…，Ran，若测量长度L1，L2…或Ln内轮廓算术平均偏差值Ran小于预设粗糙度阈值，则不获取该测量长度范围内的锯材图像；若测量长度L1，L2…或Ln内轮廓算术平均偏差值Ran大于预设粗糙度阈值，则获取该测量长度范围内的锯材图像，进行图像处理后，测量所述锯材图像的特征参数，包括所述锯材图像中节疤的长轴尺寸d，节疤的面积A，节疤个数M；根据所述锯材图像中节疤的长轴尺寸d和锯材的宽度b计算确定表面节疤外观质量影响系数h，节疤影响系数h的计算公式：其中，h的取值范围为1≤h1≤h2≤h3≤h4≤900；1≤h1≤150；150≤h2≤350；350≤h3≤650；650≤h4≤900；根据表面节疤外观质量影响系数h、锯材面积、节疤面积计算确定锯材节疤外观质量评价量值Qk，节疤外观质量评价量值Qk的计算公式：其中，An为第n个节疤的面积，M为所述锯材图像内的节疤个数，s为所述锯材图像面积；根据锯材的应用领域对锯材外观质量的要求，将Qk分为四个等级，Qk在0.98～1.0范围内时，对应锯材定义为一级质量锯材图像；Qk在0.90～0.97范围内时，对应锯材定义为二级质量锯材图像；Qk在0.70～0.89范围内时，对应锯材定义为三级质量锯材图像；Qk在0.00～0.69范围内时，对应锯材定义为四级质量锯材图像。2.根据权利要求1所述的基于结构激光扫描技术的锯材表面缺陷的研究方法，其特征在于，所述特征参数还包括锯材图像裂缝的长度E，裂缝沿长度方向距锯材边缘的最小距离e，裂缝个数N；2CN107315015A权利要求书2/3页根据锯材图像中裂缝沿长度方向距锯材边缘的最小距离e计算确定锯材裂缝外观质量影响系数k，裂缝位置影响系数k的计算公式：其中，k的取值范围为1.8≤k1≤2.0；1.5≤k2≤1.8；1.3≤k3≤1.5；1.0≤k4≤1.3；根据锯材图像中裂缝长度E计算确定锯材裂缝外观质量影响系数p，裂缝长度影响系数p的计算公式：其中，p的取值范围为1.0≤p1≤1.2；1.2≤p2≤1.6；1.6≤p3≤2.0；根据裂缝位置影响系数、裂缝长度影响系数计算确定锯材裂缝外观质量评价量值Qc，裂缝外观质量评价量值Qc的计算公式：其中，kn为第n个裂缝位置影响系数，pn为第n个裂缝长度影响系。3.根据权利要求2所述的基于结构激光扫描技术的锯材表面缺陷的研究方法，其特征在于，将所述锯材图像内的所有像素点按R、G、B分量，分别计算定量值的均方差σR、σG、σB，取三分量均方差最大值σ＝0.3σR+0.6σG+0.1σB为所述锯材图像内的最大均方差，根据均方差最大值σ构建色差外观质量评价量值Qd：根据疤外观质量评价量值Qk、裂缝外观质量评价量值Qc和色差外观质量评价量值Qd构建锯材外观质量综合量化评价量值Q，外观质量综合量化评