The justification two-stage grading system of sawn timber
Authors: Илющенко А.В. , Чубинский А.Н. 
Published: September 2020

В мировой практике для определения качества пиломатериалов широко используют неразрушающие методы контроля. Анализируются достоинства и недостатки наиболее распространенных методов. Делается вывод, что наиболее приемлем в условиях современного производства - фотометрический метод, поскольку обладает рядом преимуществ: удобен в использовании, легко интегрируем в технологический процесс, не требует больших инвестиций. Данный метод является наиболее эффективным в комбинации с силовой сортировкой на предприятиях, выпускающих пиломатериалы конструкционного назначения. Сортировка по предлагаемой схеме осуществляется в два этапа: на первом посредством фотометрии выявляются очевидно непригодные к большим нагрузкам пиломатериалы, второй этап позволяет повысить точность оценки свойств пиломатериалов для несущих конструкционных пиломатериалов. Отмечаются проблемы, которые могут возникнуть при внедрении такой схемы, и возможные пути их решения. Указывается на отсутствие достаточной информационной базы в электронном виде о влиянии пороков на прочность древесины, особенно при скоплении пороков одного типа или наложении разных типов в одной области пиломатериала. Приводятся ссылки на исследования, согласно которым нормы допуска основных пороков установлены без должного обоснования. Делается вывод о том, что сорт не дает достоверных сведений о прочности конструкционных материалов, в то время как для прочих пиломатериалов имеют значение предпочтения потребителей, визуальные характеристики продукции из пиломатериалов, например количество, размеры, качество и расположение пороков. Предлагается ввести границы применимости различных методов сортировки пиломатериалов (визуальная, силовая, компьютерная томография и др.). Приводятся группы признаков, необходимые для распознавания пороков: морфометрические, цветовые, текстурные. На примере двух распространенных видов пороков (сучков и трещин) демонстрируются возможности распознавания их системой «машинного зрения». В табличном виде представлен перечень части признаков, по которым велось распознавание.
In world practice, to determine the quality of lumber is widely used non-destructive testing methods. The paper analyzes the advantages and disadvantages of the most common methods. It is concluded that the most appropriate in today's production is the photometric method, as it has several advantages: easy to use, easy to integrate in the process, does not require large investments. It is noted that this method is most effective in combination with the power sorting in enterprises producing timber for constructional purposes. Sorting by the proposed scheme is carried out in two stages: the first detected by photometry obviously unfit for heavy loads timber, the second stage can improve the accuracy of evaluation of the properties of sawn timber for structural constructions. There have been problems that may arise in the implementation of such a scheme and the possible solutions. It indicates a lack of adequate information base in electronic form on the influence of defects on the strength of the wood, especially in a cluster of defects of one type or the imposition of different types in one area of ​​the sawn timber. Provides links to research, according to which the rules of admission of the major vices installed without proper justification. The conclusion is that the variety does not provide reliable information about the structural strength of materials, while for other sawn timber are important consumer preferences, visual characteristics of the production of sawn timber, such as the number, size, quality and location of the defects. It is proposed to enter the limits of applicability of various lumber sorting methods (visual, power, computer tomography and others). Are given a group of features required for recognition of defects: morphometric, color, texture. Two common types of defects (knots and cracks) are demonstrated the possibility of recognition of their by system of «machine vision» for. The tabular form is submitted the list of the grounds on which recognition was shown.