Способ определения и классификации дефектов древесного материала Российский патент 2024 года по МПК G01B11/16 G01N21/88 

Область техники

Изобретение относится к способу определения и классификации дефектов древесного материала, который предназначен для раннего определения дефектов и своевременного оповещения оператора линии по обработке древесины. Способ определяет и анализирует дефекты в режиме реального времени, что дает возможность операторам своевременно применять меры для устранения производства некачественной продукции. Таким образом, способ определения и классификации дефектов древесного материала является инструментом промежуточного контроля, позволяя добиться высокого качества, снизить издержки производства и потери на брак. Использование данного способа дает возможность анализировать качество выпускаемой продукции гораздо быстрее, сокращая временные ресурсы на обработку данных. Гибкий анализ данных позволяет значительно увеличить эффективность (увеличивая качество и сокращая издержки сырья на брак) работы технологической линии.

Техническая проблема

Древесные материалы, например, шпон или отрезанные от деревянного бревна заготовки, производятся из таких пород деревьев как дуб, сосна, береза, ольха. В процессе производства и обработки на древесном материале могут возникать различные сложновыявляемые дефекты, например: глазки, сучки здоровые, сросшиеся, прорость сросшаяся, прожилки, сучки частично-сросшиеся, сучки булавочные, прорость тёмная несросшаяся, закоры несквозные, карман, ложное ядро, пятнистость, химические окраски, биологические повреждения, гниль, сомкнутые трещины, сучки выпадающие и отверстия от них: разошедшиеся трещины, закоры сквозные серединные, закоры сквозные краевые, грубое (не гладкое) лущение, засоры, риски. Данные дефекты являются сложновыявляемыми, поскольку требуют большого внимания от оператора. Технической проблемой является создание способа для обнаружения указанных выше сложновыявляемых дефектов древесного материала.

Уровень техники

Наиболее близким изобретения аналогом является патент РФ 2 795 680, МПК G01B 11/16 (2006.01), G01N 33/46 (2006.01), опубл. 05.05.2023, который описывает устройство для определения сложновыявляемых дефектов пиломатериала шпона после лущения («негладкое (грубое) лущение», «риска» и «засор»), на основе которых производится конечная оценка качества пиломатериала. Недостатком аналога является ограничение по количеству уникальных идентификаторов (признаков) дефектов и, следовательно, невысокое качество определения и классификации дефектов.

Сущность изобретения

При применении предлагаемого способа, достигается новый неочевидный технический результат, а именно, за счёт объединения результатов определения признаков дефектов древесного материала, с использованием всех трёх зон подсветки (верхний свет, боковой свет, нижний свет), увеличивается количество уникальных идентификаторов (признаков) дефектов и, следовательно, повышается качество определения и классификации дефектов древесного материала.

Указанные взаимосвязанные технические результаты достигаются тем, что согласно предлагаемому изобретению способ определения и классификации дефектов древесного материала, включает этапы:

Формирование трёх зон подсветки: зона верхнего света, зона бокового света, зона нижнего света, при этом

зона верхнего света предназначена для определения признаков дефектов, обусловленных изменением цвета поверхности древесины,

зона бокового света предназначена для определения признаков дефектов, обусловленных изменением геометрии поверхности древесины,

зона нижнего света предназначена для определения признаков дефектов, обусловленных сквозным повреждением древесины,

Видеосъемка поверхности древесины с помощью видеокамер, с использованием всех указанных трёх зон подсветки, при этом на каждом кадре осуществляют классификацию признаков дефектов с использованием одновременно всех указанных трёх зон подсветки;

Построение модели классификации и обучение нейронной сети определению признаков дефектов с использованием данных о классификации признаков по каждой из указанных трёх зон подсветки;

Выполнение обученной нейронной сетью прогнозирования наличия или отсутствия дефектов по данным видеосъемки поверхности древесины.

В одном из вариантов осуществления, скорость видеосъёмки поверхности древесины составляет от 2 до 40 кадров в секунду.

В одном из вариантов осуществления, зона верхнего света формируется световым потоком, направленным сверху вниз на поверхность древесины, образуя освещённости для выявления признаков дефектов, обусловленных изменением цвета поверхности древесины. Примером дефектов, обусловленных изменением цвета поверхности древесины являются: глазки, сучки здоровые, сросшиеся, прорость сросшаяся, прожилки, сучки частично-сросшиеся, сучки булавочные, прорость тёмная несросшаяся, закоры несквозные, карман, ложное ядро, пятнистость, химические окраски, биологические повреждения, гниль.

В одном из вариантов осуществления, зона бокового света формируется световым потоком, направленным вдоль поверхности древесины, для создания контрастной светотеневой границы для выявления признаков дефектов, обусловленных изменением геометрии поверхности древесины. Примером дефектов, обусловленных изменением геометрии поверхности древесины являются: грубое (не гладкое) лущение, засоры, риски.

В одном из вариантов осуществления, зона нижнего света формируется световым потоком, направленным снизу-вверх на противоположную сторону древесины, для создания просветов и выявления признаков дефектов, обусловленных сквозным повреждением древесины. Примером дефектов, обусловленных сквозным повреждением древесины являются: сомкнутые трещины, сучки выпадающие и отверстия от них: разошедшиеся трещины, закоры сквозные серединные, закоры сквозные краевые.

В одном из вариантов осуществления, скорость видеосъемки в указанном диапазоне изменяют в зависимости от количества признаков дефектов, подлежащих классификации, а именно при уменьшении количества признаков уменьшают скорость видеосъемки и при увеличении количества признаков увеличивают скорость видеосъемки.

В одном из вариантов осуществления, зоны подсветки расположены последовательно по направлению движения древесины, в котором световые потоки формируются направленным источником света и/или линейным источником рассеянного света.

Краткое описание чертежей

ФИГ. 1 - Структурная схема определения и классификации дефектов древесного материала с формированием трёх зон подсветки.

ФИГ. 2 - Пример дефекта «Сучок» при разном освещении. Слева - в естественном освещении. Центральный снимок - зона верхнего света. Более чёткие границы дефекта, видно распределение оттенков цвета дефекта. Справа - зона бокового света. Позволяет выделить изменения поверхности самого дефекта, области вокруг дефекта.

ФИГ. 3 - Пример дефекта «Сучок». Слева естественное освещение, справа в зоне верхнего света. На правой фотографии границы дефекта более чёткие, видно изменение цвета внутри сучка, вызванное начинающимися процессами гниения древесины. В данной зоне дефект может быть классифицирован как «Гниль».

ФИГ. 4 - Пример дефекта «Грубое (негладкое) лущение». Слева при естественном освещении, справа при использовании зоны бокового света.

ФИГ. 5 - Пример дефекта «Трещина». В естественном освещении (слева) данный дефект точно классифицировать нельзя. При подсветке, организованной в зоне нижнего света (справа), точность классификации 100%.

ФИГ. 6 - Пример дефекта «Выпавший сучок». Слева естественное освещение - дефект не может быть точно классифицирован. При подсветке, организованной в зоне нижнего света (справа), точность классификации 97%.

ФИГ. 7 - Показан пример обнаружения обученной нейронной сетью дефектов на поверхности древесины. Показано изображение на устройстве отображения, на котором выделены дефекты и им в соответствие поставлены типы дефектов. В верхней правой части экрана показан процент площади каждого из распознанных нейронной сетью дефектов. Грубое лущение - 0,15%, Сучок-0,75%, Засор - 0%, Риска -1,25 %

ТАБЛИЦА 1 - Результаты проведения лабораторной работы по точности определения и классификации дефектов древесных материалов (см. графич. часть).

ТАБЛИЦА 2 - Результаты проведения лабораторной работы по точности определения и классификации дефектов на древесном материале в зависимости от количества кадров от скорости движения древесины, модели нейронной сети и сложности дефектов (см. графич. часть).

Осуществление изобретения

Изобретение может быть осуществлено следующим образом. На участке перед автоматической сортировкой линии сушки на отдельной раме установлены промышленные камеры (линейная камера- 1шт., матричная камера- 1 шт.), источники света для формирования трех зон подсветки, согласно предлагаемому способу, установлено устройство отображения для визуализации обнаруженных дефектов и выведения информации о дефектах на поверхности древесины от обученной нейронной сети.

Построение модели классификации и обучение нейронной сети определению признаков дефектов с использованием данных о классификации признаков по каждой из указанных трёх зон подсветки заключается в следующем. Модель классификации строится на основе классификации признаков по каждой из указанных трёх зон подсветки. Нейронная сеть локализует дефекты на поверхности древесины и передает массив полученных данных в модель классификации. Модель классификации идентифицирует к какому типу нужно отнести данный дефект. Нейронная сеть формирует выходное изображение, на котором выделены дефекты и им в соответствие поставлены типы дефектов.

Примеры осуществления изобретения

Пример 1

На фиг. 2 показан пример определения дефекта «Сучок» при разном освещении. Слева - в естественном освещении. Центральный снимок - Зона верхнего света. Более чёткие границы дефекта, видно распределение оттенков цвета дефекта. Справа - при использовании зоны бокового света. Позволяет выделить изменения поверхности самого дефекта, области вокруг дефекта. Объединение результатов определения дефектов, полученных в зонах верхнего и бокового света позволяет повысить качество определения дефектов, за счёт большего количества уникальных особенностей - идентификаторов.

Пример 2

На фиг. 3 показан пример определения дефекта «Сучок». Слева в естественном освещении, справа Зона верхнего света. На правой фотографии границы дефекта более чёткие, видно изменение цвета внутри сучка, вызванное начинающимися процессами гниения древесины. В данной зоне дефект может быть классифицирован как «Гниль».

Пример 3

На фиг. 4 показан пример определения дефекта «Грубое (негладкое) лущение». Слева при естественном освещении, справа при использовании Зоны бокового света.

Пример 4

На фиг. 5 показан пример определения дефекта «Трещина». В естественном освещении (слева) данный дефект точно классифицировать нельзя (справа). При использовании Зоны нижнего света, точность классификации составляет 100%.

Пример 5

Пример определения дефекта «Выпавший сучок». Слева при естественном освещении - дефект не может быть точно классифицирован. Справа при использовании Зоны нижнего света, точность классификации 97%.

Как видно из Примеров 1-5 наличие 3-х зон подсветки существенно облегчает раннее определение дефектов пиломатериала и своевременное оповещение оператора линии лущения. При проработке реализации способа проводились эксперименты с применением традиционных устройств определения изменения поверхности материала (триангуляция), подсветка мощными источниками света. При расположении источников света в конечном виде, реализованном в заявленном способе, в зоне подсветки дефекты становятся различимы визуально, имеют чёткие границы и могут классифицироваться глазом даже без применения видеокамер, что без освещения не представлялось возможным.

Таким образом, при использовании способа, согласно заявленному изобретению, улучшается качество определения сложновыявляемых дефектов древесного материала.

Изобретение относится к области контроля технологических процессов и касается способа определения и классификации дефектов древесного материала. Способ включает в себя формирование трех зон подсветки: зоны верхнего света, зоны бокового света, зоны нижнего света. Способ также включает видеосъемку поверхности древесины с помощью видеокамер с использованием всех трех зон подсветки, классификацию на каждом кадре признаков дефектов с использованием одновременно всех трех зон подсветки, построение модели классификации и обучение нейронной сети определению признаков дефектов с использованием данных о классификации признаков по каждой из трех зон подсветки. При этом зона верхнего света предназначена для определения признаков дефектов, обусловленных изменением цвета поверхности древесины, зона бокового света предназначена для определения признаков дефектов, обусловленных изменением геометрии поверхности древесины, зона нижнего света предназначена для определения признаков дефектов, обусловленных сквозным повреждением древесины. Технический результат заключается в повышении качества определения и идентификации дефектов за счет использования большего количества уникальных идентификаторов. 7 з.п. ф-лы, 7 ил., 2 табл.

1. Способ определения и классификации дефектов древесного материала, включающий этапы:

формирование трех зон подсветки: зона верхнего света, зона бокового света, зона нижнего света, при этом

зона верхнего света предназначена для определения признаков дефектов, обусловленных изменением цвета поверхности древесины,

зона бокового света предназначена для определения признаков дефектов, обусловленных изменением геометрии поверхности древесины,

зона нижнего света предназначена для определения признаков дефектов, обусловленных сквозным повреждением древесины;

видеосъемка поверхности древесины с помощью видеокамер с использованием всех указанных трех зон подсветки, при этом на каждом кадре осуществляют классификацию признаков дефектов с использованием одновременно всех указанных трех зон подсветки;

построение модели классификации и обучение нейронной сети определению признаков дефектов с использованием данных о классификации признаков по каждой из указанных трех зон подсветки;

выполнение обученной нейронной сетью прогнозирования наличия или отсутствия дефектов по данным видеосъемки поверхности древесины.

2. Способ по п. 1, в котором скорость видеосъемки поверхности древесины составляет от 2 до 40 кадров в секунду.

3. Способ по п. 1, в котором зона верхнего света формируется световым потоком, направленным сверху вниз на поверхность древесины, образуя освещенности для выявления признаков дефектов, обусловленных изменением цвета поверхности древесины.

4. Способ по п. 1, в котором зона бокового света формируется световым потоком, направленным вдоль поверхности древесины, для создания контрастной светотеневой границы для выявления признаков дефектов, обусловленных изменением геометрии поверхности древесины.

5. Способ по п. 1, в котором зона нижнего света формируется световым потоком, направленным снизу вверх на противоположную сторону древесины, для создания просветов и выявления признаков дефектов, обусловленных сквозным повреждением древесины.

6. Способ по любому из пп. 3-5, в котором световые потоки формируются направленным источником света и/или линейным источником рассеянного света.

7. Способ по п. 1, в котором скорость видеосъемки в указанном диапазоне изменяют в зависимости от количества признаков дефектов, подлежащих классификации, а именно при уменьшении количества признаков уменьшают скорость видеосъемки и при увеличении количества признаков увеличивают скорость видеосъемки.

8. Способ по п. 1, в котором зоны подсветки расположены последовательно по направлению движения древесины.