CN109254017B - 树木内部缺陷探测器 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种树木内部缺陷探测器，包括频率激励器、编码‑能量合成器、频能集中反弹板、振荡能量发射模块、频率耦合接收模块、频率能量转换器、特征分离电路、信号输出模块，频率激励器连接到编码‑能量合成器，编码‑能量合成器连接到频能集中反弹板的两个金属板上，振荡能量发射模块紧密设置在频能集中反弹板内部，振荡能量发射模块设置在树木直径一端，频率耦合接收模块设置在树木直径另一端，频率耦合接收模块分别与频率能量转换器和特征分离电路相连接，频率能量转换器和特征分离电路同时与信号输出模块相连接。本发明检测过程快速，检测方式简单，并且检测准确度较高。

Description

树木内部缺陷探测器
技术领域
本发明涉及一种林业检测设备，尤其涉及一种树木内部缺陷探测器。
背景技术
树木内部的中空、蛀虫和腐烂等缺陷在外部无法发现和看见，但是这些问题又是影响树木生长和木材质量的关键因素。目前针对树木内部缺陷检测的方法包括超声波和应力波，都是基于不损坏树干的结构来完成的，但是这些检测方法针对树木内部的缺陷检测过程比较复杂，针对缺陷的特征检测需要复杂的技术过程，因此难度大、时间长、成本高。
发明内容
本发明的目的：提供一种树木内部缺陷探测器，通过高频能量的扩散检测能够有效探测树木内部的缺陷特点。
为了实现上述目的，本发明的技术方案是：
一种树木内部缺陷探测器，包括频率激励器、编码-能量合成器、频能集中反弹板、振荡能量发射模块、频率耦合接收模块、频率能量转换器、特征分离电路、信号输出模块，所述的频率激励器连接到编码-能量合成器，所述的编码-能量合成器连接到频能集中反弹板的两个金属板上，所述的振荡能量发射模块紧密设置在频能集中反弹板内部，所述的振荡能量发射模块设置在树木直径一端，所述的频率耦合接收模块设置在树木直径另一端，所述的频率耦合接收模块分别与频率能量转换器和特征分离电路相连接，所述的频率能量转换器和特征分离电路同时与信号输出模块相连接。
上述的树木内部缺陷探测器，其中，所述的编码-能量合成器采用了时间标尺位宽编码进行频率信号耦合编码，所述的时间标尺位宽编码通过信号时频相位和幅值时宽持续值的排列性和比例性特征进行特征编码耦合合成。
上述的树木内部缺陷探测器，其中，所述的振荡能量发射模块采用了相互锥形对心排列的谐振晶体棒。
上述的树木内部缺陷探测器，其中，所述的频率耦合接收模块采用了弧形排列的谐振晶体片状网。
上述的树木内部缺陷探测器，其中，所述的频率能量转换器内部采用了频-压转换单元芯片ADVFC32。
上述的树木内部缺陷探测器，其中，所述的特征分离电路采用时间标尺位宽命中率解码方式对频率信号进行特征解码，所述的时间标尺位宽命中率解码方式将接收信号的时频相位和幅值时宽持续值进行命中率比对和差值化特征识别，通过命中率比例值概率数值和差值化范围量数值来进行特征解码。
本发明采用了频率信号穿透树木内部，通过接收和分析树木内部缺陷对频率信号的影响情况和程度，来有效实现对树木缺陷的检测。整个检测器检测过程快速，检测方式简单，并且检测准确度较高。
附图说明
图1是本发明一种树木内部缺陷探测器的结构示意图。
具体实施方式
以下结合附图进一步说明本发明的实施例。
请参见附图1所示，一种树木内部缺陷探测器，包括频率激励器1、编码-能量合成器2、频能集中反弹板3、振荡能量发射模块4、频率耦合接收模块5、频率能量转换器6、特征分离电路7、信号输出模块8，所述的频率激励器1连接到编码-能量合成器2，所述的编码-能量合成器2连接到频能集中反弹板3的两个金属板上，所述的振荡能量发射模块4紧密设置在频能集中反弹板3内部，所述的振荡能量发射模块4设置在树木直径一端，所述的频率耦合接收模块5设置在树木直径另一端，所述的频率耦合接收模块5分别与频率能量转换器6和特征分离电路7相连接，所述的频率能量转换器6和特征分离电路7同时与信号输出模块8相连接。
所述的编码-能量合成器2采用了时间标尺位宽编码进行频率信号耦合编码，所述的时间标尺位宽编码通过信号时频相位和幅值时宽持续值的排列性和比例性特征进行特征编码耦合合成。编码-能量合成器2对发射的频率信号进行耦合编码，能够使频率信号通过树木时有效区别于其他干扰频率信号，从而保证频率信号传输的准确性。
所述的振荡能量发射模块4采用了相互锥形对心排列的谐振晶体棒。所述的振荡能量发射模块4通过将谐振晶体棒对心排列，能够让发射的频率信号比较集中，减弱频率能量向外的衰减。
所述的频率耦合接收模块5采用了弧形排列的谐振晶体片状网。所述的弧形排列的谐振晶体片状网能够使接收频率信号的范围更宽，减少接收频率能量的损失。
所述的频率能量转换器6内部采用了频-压转换单元芯片ADVFC32。所述的频率能量转换器6内部的容性电流采集电路能够采集到频率信号所产生的电流信号，通过电流和电压信号以换算出整个输入频率信号的能量特征值。
所述的特征分离电路7采用时间标尺位宽命中率解码方式对频率信号进行特征解码，所述的时间标尺位宽命中率解码方式将接收信号的时频相位和幅值时宽持续值进行命中率比对和差值化特征识别，通过命中率比例值概率数值和差值化范围量数值来进行特征解码。
所述的频率激励器1用于产生持续的高频振荡频率信号，所述的编码-能量合成器2通过采用时间标尺位宽编码对整个高频振荡频率信号进行耦合编码。同时，所述的编码-能量合成器2内部也设置了频-压转换单元芯片ADVFC32和容性电流采集电路，能够使频率信号形成初始能量特征值。所述的频能集中反弹板3能够有效衰减振荡能量发射模块4频率信号向垂直方向的辐射，提高振荡能量发射模块4向树木直径方向发射频率信号的能量数值，所述的振荡能量发射模块4采用相互锥形对心排列的谐振晶体棒结构，能够使频率信号按照轴心方向直接传递到树木内部。
所述的频率耦合接收模块5设置在树木直径另外一端，和所述的振荡能量发射模块4按照树木直径方向对齐，当耦合合成的频率信号通过树木传递到频率耦合接收模块5时，频率耦合接收模块5通过内部的谐振晶体片状网感应接收频率信号，所述的频率能量转换器6通过内部的频-压转换单元芯片ADVFC32转换频率信号的有效电压值，频率能量转换器6内部的容性电流采集电路采用了频率信号激励电流检测电路，频率信号激励源在容性阻抗电路中能够产生持续的电流信号，通过检测频率信号产生电流值从而转换频率信号的有效电流值，通过有效电压值和有效电流值综合换算出频率信号穿过树木后的整体能量特征值，由于树木内部的中空、蛀虫和腐烂等缺陷会造成频率能量的衰减，并且不同的树木缺陷类型造成的衰减有不同的特征，通过比对频率信号初始能量特征值和穿过树木后的整体能量特征值的衰减特征变化就能够检测出树木内部的缺陷类型。
所述的特征分离电路7通过采用时间标尺位宽命中率解码方式对频率信号进行特征解码，时间标尺位宽命中率解码方式通过对频率信号时频相位和幅值时宽持续值进行命中率比对和差值化特征识别，通过命中率比例值概率数值和差值化范围量数值来进行特征解码。编码-能量合成器2采用时间标尺位宽编码和特征分离电路7采用时间标尺位宽命中率解码是对应的编码-解码方式，在频率信号进入树木前进行有效编码，穿过树木后进行有效解码，从而保证了在树木直径一端所接收的频率信号是树木直径另一端所发射的频率信号，有效实现了信号的点对点通讯，排出了外部其他频率信号的干扰，提高了整个信号传输的准确性。
外部分析计算机可以通过信号输出模块8采集获取整个树木内部缺陷探测器的处理数据，以便于1、分析穿过树木的频率信号解码特性，确定接收的频率信号的准确性；2、分析穿过树木后的频率能量衰减特征，并且根据衰减特征变化关联树木内部缺陷的情况，从而实现对树木内部不同类型缺陷的检测。
综上所述，本发明树木内部缺陷探测器主要采用在树木直径一端发射频率信号以使频率信号通过树木内部，并在树木另一端接收该频率信号，通过树木内部缺陷情况对频率信号能量造成的衰减表现为不同的特性，来有效检测出树木内部的缺陷特征。

Claims (5)

1.一种树木内部缺陷探测器，其特征在于：包括频率激励器（1）、编码-能量合成器（2）、频能集中反弹板（3）、振荡能量发射模块（4）、频率耦合接收模块（5）、频率能量转换器（6）、特征分离电路（7）、信号输出模块（8），所述的编码-能量合成器（2）采用了时间标尺位宽编码进行频率信号耦合编码，所述的时间标尺位宽编码通过信号时频相位和幅值时宽持续值的排列性和比例性特征进行特征编码耦合合成，所述的频率激励器（1）连接到编码-能量合成器（2），所述的编码-能量合成器（2）连接到频能集中反弹板（3）的两个金属板上，所述的振荡能量发射模块（4）紧密设置在频能集中反弹板（3）内部，所述的振荡能量发射模块（4）设置在树木直径一端，所述的频率耦合接收模块（5）设置在树木直径另一端，所述的频率耦合接收模块（5）分别与频率能量转换器（6）和特征分离电路（7）相连接，所述的频率能量转换器（6）和特征分离电路（7）同时与信号输出模块（8）相连接。
2.根据权利要求1所述的树木内部缺陷探测器，其特征在于：所述的振荡能量发射模块（4）采用了相互锥形对心排列的谐振晶体棒。
3.根据权利要求1所述的树木内部缺陷探测器，其特征在于：所述的频率耦合接收模块（5）采用了弧形排列的谐振晶体片状网。
4.根据权利要求1所述的树木内部缺陷探测器，其特征在于：所述的频率能量转换器（6）内部采用了频-压转换单元芯片ADVFC32。
5.根据权利要求1所述的树木内部缺陷探测器，其特征在于：所述的特征分离电路（7）采用时间标尺位宽命中率解码方式对频率信号进行特征解码，所述的时间标尺位宽命中率解码方式将接收信号的时频相位和幅值时宽持续值进行命中率比对和差值化特征识别，通过命中率比例值概率数值和差值化范围量数值来进行特征解码。
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