FI125727B - Menetelmä ja laitteisto sahatavarakappaleen ominaisuuksien määrittämiseksi - Google Patents

Menetelmä ja laitteisto sahatavarakappaleen ominaisuuksien määrittämiseksi Download PDF

Info

Publication number
FI125727B
FI125727B FI20096322A FI20096322A FI125727B FI 125727 B FI125727 B FI 125727B FI 20096322 A FI20096322 A FI 20096322A FI 20096322 A FI20096322 A FI 20096322A FI 125727 B FI125727 B FI 125727B
Authority
FI
Finland
Prior art keywords
wood
light
sample
lumber
illuminated
Prior art date
Application number
FI20096322A
Other languages
English (en)
Swedish (sv)
Other versions
FI20096322A0 (fi
FI20096322A (fi
Inventor
Jukka Antikainen
Jussi Kinnunen
Sampsa Hämäläinen
Petri Hyvönen
Original Assignee
Upm Kymmene Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Upm Kymmene Corp filed Critical Upm Kymmene Corp
Priority to FI20096322A priority Critical patent/FI125727B/fi
Publication of FI20096322A0 publication Critical patent/FI20096322A0/fi
Priority to EP10195074.9A priority patent/EP2345887B1/en
Publication of FI20096322A publication Critical patent/FI20096322A/fi
Application granted granted Critical
Publication of FI125727B publication Critical patent/FI125727B/fi

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/84Systems specially adapted for particular applications
    • G01N21/88Investigating the presence of flaws or contamination
    • G01N21/89Investigating the presence of flaws or contamination in moving material, e.g. running paper or textiles
    • G01N21/892Investigating the presence of flaws or contamination in moving material, e.g. running paper or textiles characterised by the flaw, defect or object feature examined
    • G01N21/898Irregularities in textured or patterned surfaces, e.g. textiles, wood
    • G01N21/8986Wood
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/17Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
    • G01N21/25Colour; Spectral properties, i.e. comparison of effect of material on the light at two or more different wavelengths or wavelength bands
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/62Systems in which the material investigated is excited whereby it emits light or causes a change in wavelength of the incident light
    • G01N21/63Systems in which the material investigated is excited whereby it emits light or causes a change in wavelength of the incident light optically excited
    • G01N21/64Fluorescence; Phosphorescence
    • G01N21/6486Measuring fluorescence of biological material, e.g. DNA, RNA, cells
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N33/00Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
    • G01N33/46Wood

Landscapes

  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Wood Science & Technology (AREA)
  • Textile Engineering (AREA)
  • Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
  • Food Science & Technology (AREA)
  • Medicinal Chemistry (AREA)
  • Investigating, Analyzing Materials By Fluorescence Or Luminescence (AREA)

Description

MENETELMÄ JA LAITTEISTO SAHATAVARAKAPPALEEN
OMINAISUUKSIEN MÄÄRITTÄMISEKSI
KEKSINNÖN ALA
Keksinnön kohteena on patenttivaatimuksen 1 johdanto-osassa määritelty menetelmä ja patenttivaatimuksen 11 johdanto-osassa määritelty laitteisto saha-tavarakappaleen ominaisuuksien määrittämiseksi puuta-varatuotteiden valmistuksen yhteydessä.
KEKSINNÖN TAUSTA
Puutavaran laaduntarkkailua varten puutavarasta määritetään erilaisia ominaisuuksia, esim. puulaji, sydänpuun osuus, terveen puun osuus ja sinistä-jäsienen esiintyminen. Perinteisesti puutavarakappa-leet on lajiteltu visuaalisesti ihmisten toimesta eri vaiheissa, esim. tukkien lajittelussa tai sahausprosessissa. Viime aikoina lajittelua on alettu koneellistaa ja automatisoida. Ongelmana on ollut sopivien lajitteluprosessien löytäminen, joilla voidaan määrittää puutavarakappaleesta halutut ominaisuudet luotettavasti. Tunnettua on, että puutuoteteknologia ja erilaiset määritysmenetelmät, esim. kameralajittelu, ovat tähän asti perustuneet pääosin näkyvän valon alueella toimiviin ratkaisuihin. Näkyvän valon alueella ei voida määrittää kaikkia haluttuja puutavarakappaleiden ominaisuuksia riittävällä tarkkuudella.
Viitejulkaisusta WO 2008/031621 on tunnettua menetelmä, jossa puukappaleen pintaa valaistaan ja valaistua aluetta tarkkaillaan kameralla. Menetelmässä määritetään konkreettisia vikoja, kuten oksakohtia ja reikiä, puukappaleesta.
KEKSINNÖN TARKOITUS
Keksinnön tarkoituksena on ratkaista edellä mainitut ongelmat ja tuoda esiin uudentyyppinen, helppokäyttöinen ja luotettava menetelmä ja laitteisto sa-hatavarakappaleen ominaisuuksien määrittämiseksi tukkien, sahatavaratuotteiden ja jatkojalostettujen puutuotteiden yhteydessä.
KEKSINNÖN YHTEENVETO
Keksinnön mukaiselle menetelmälle ja laitteistolle on tunnusomaista se, mitä on esitetty patenttivaatimuksissa .
Keksintö perustuu menetelmään sahatavarakap-paleen ominaisuuksien määrittämiseksi puutavaratuot-teiden valmistuksen yhteydessä. Keksinnön mukaisesti valitaan puunäyte sahatavarakappaleesta, esim. sahatava-rakappale kokonaisuudessaan tai sen osa, analysointia varten; valaistaan puunäytettä valonlähteellä, joka on valittu UV-valon valonlähteestä, näkyvän valon valonlähteestä ja niiden yhdistelmästä; havainnoidaan ja analysoidaan syntyneet signaalit UV-valolla valaistusta puu-näytteestä perustuen fluoresenssieroihin ja näkyvällä valolla valaistusta puunäytteestä perustuen värieroon; ja määritetään signaalien avulla puunäytteestä ominaisuuksia, jotka on valittu joukosta laho, lahottava sieni, sinisyys, kuiva vai tuore oksa, halkeamat, reiät, esim. toukan reiät, lika, sydänpuun paikka, sydänpuun määrä, ytimen sijainti, pintapuun määrä, vajaasärmäi-syys, sahatavarakappaleen sijainti mitattuna kappaleen päädystä, esim. sydän-, keski- tai pintakappale, ja edellä mainittujen ominaisuuksien yhdistelmät.
Lisäksi keksintö perustuu laitteistoon sahatavarakappaleen ominaisuuksien määrittämiseksi puutava-ratuotteiden valmistuksen yhteydessä. Keksinnön mukaisesti laitteistoon kuuluu ainakin yksi valaistusyksik-kö, joka on valittu UV-valoon perustuvasta valonlähteestä, näkyvään valoon perustuvasta valonlähteestä ja niiden yhdistelmästä, sahatavarakappaleen puunäytteen valaisemiseksi ja ainakin yksi havainnointiväline syntyneiden signaalien havainnoimiseksi ja mittaamiseksi valaistusta näytteestä, analysointivälineet syntyneiden signaalien analysoimiseksi perustuen UV-valolla valaistussa puunäytteessä fluoresenssieroihin ja näkyvällä valolla valaistussa puunäytteessä värieroon, ja määritys-välineet sahatavarakappaleen ominaisuuksien, jotka on valittu joukosta laho, lahottava sieni, sinisyys, kuiva vai tuore oksa, halkeamat, reiät, lika, sydänpuun paikka, sydänpuun määrä, ytimen sijainti, pintapuun määrä, vajaasärmäisyys, sahatavarakappaleen sijainti, esim. sydän-, keski- tai pintakappale, ja niiden yhdistelmät, määrittämiseksi mitattujen signaalien pohjalta.
Eräässä edullisessa sovelluksessa havaitaan vä-risignaali, esim. musta/valko/harmaa -sävyt tai kaikki värit, puunäytteen valaistuksen seurauksena. Värisignaa-li on valonlähteen säteilyspektrin ja puunäytteen hei-jastusspektrin tulo. Värisignaalin kaikkia aallonpituuksia ei havaita havainnointivälineestä riippuen yhtä herkästi .
Keksintö perustuu nimenomaan yhdistelmään, jossa sahatavarakappaleen puunäytettä voidaan valaista haluttaessa UV-valolla ja/tai näkyvällä valolla ja puunäytteestä voidaan määrittää useita haluttuja ominaisuuksia samanaikaisesti. Edullisesti kumpaakin mene-telmävaihetta, sekä UV-valolla valaisua että näkyvällä valolla valaisua, ei ole aina pakko käyttää menetelmän toteuttamiseksi. Vastaavasti laitteistossa ei tarvitse käyttää aina sekä UV-valolla että näkyvällä valolla tapahtuvaa valaisua ja sen perusteella tapahtuvaa havainnointia .
Sahatavarakappaleella tarkoitetaan tässä yhteydessä mitä tahansa sahattavaksi tulevaa tukkia tai sen osaa tai tukista sahattua mitä tahansa osaa, esim. sy-däntavara eli keskitavarakappaletta, pintalautaosaa tai vastaavaa osaa, tai sahauksessa syntynyttä puutavara-tuotetta, kuten lautaa, lankkua, palkkia, parrua, soi- roa, rimaa, viilua tai vastaavaa, tai jatkokäsiteltyä puutavaratuotetta, kuten jatkojalostettua, kuivattua, höylättyä, hiottua ja/tai pintakäsiteltyä puutavara-tuotetta .
Puunäytteellä tarkoitetaan tässä yhteydessä mitä tahansa kokonaista sahatavarakappaletta tai sen osaa, jota valaistaan, analysoidaan ja josta määritetään halutut ominaisuudet.
Sydänpuulla tarkoitetaan tässä yhteydessä puun rungon keskiosassa olevaa kuollutta solukkoa.
Lappeella tarkoitetaan tässä yhteydessä sahata-varakappaleen pintalapetta, sydänlapetta tai syrjiä.
Keksinnön eräässä sovelluksessa puunäyte on sahatavarakappaleen poikkileikkauspinta so. pääty, johon valo kohdennetaan ja josta määritetään halutut ominaisuudet.
Keksinnön eräässä sovelluksessa puunäyte on sahatavarakappaleen lape tai syrjä, johon valo kohdennetaan ja josta määritetään halutut ominaisuudet. Eräässä sovelluksessa mitataan lape.
Edullisesti havainnoidaan tai kuvataan valaistua puunäytettä havainnointivälineellä, kuten kameralla, samasta paikasta, mihin valo on kohdennettu.
Keksinnön eräässä sovelluksessa valaistaan puu-näytettä peräkkäin UV-valon valonlähteellä ja näkyvän valon valonlähteellä. UV-valon ja näkyvän valon valonlähteinä voidaan käyttää mitä tahansa sinänsä tunnettuja ja käyttötarkoitukseen sopivia UV-valon ja näkyvän valon valonlähteitä, esim. erilaisia lamppuja, loisteputkia tai led-valoja.
Keksinnön eräässä sovelluksessa valaistusyksik-köön kuuluu 1-5 rinnakkaista valonlähdettä. Valais-tusyksiköitä voi olla useampia tai valaistusyksikkö voi sisältää useampia valonlähteitä. Valonlähteiden määrä riippuu määritettävän puunäytteen koosta, kuten pituudesta .
Keksinnön eräässä sovelluksessa havainnointivä-lineeseen kuuluu 1-5 rinnakkaista havainnointilaitet-ta. Havainnointivälineitä voi olla useampia tai havain-nointiväline voi sisältää useampia havainnointilaittei-ta. Havainnointilaitteiden määrä riippuu määritettävän puunäytteen koosta, kuten pituudesta. Eräässä sovelluksessa havainnointiväline tai havainnointilaite havainnoi, esim. kuvaa, puunäytettä olennaisesti suorassa kulmassa puunäytteeseen nähden. Eräässä toisessa sovelluksessa havainnointiväline tai havainnointilaite havainnoi puunäytettä muussa kuin suorassa kulmassa puunäytteeseen nähden.
Eräässä sovelluksessa havainnointilaite on detektori, esim. fluoresenssin ja fluoresenssierojen havainnoimiseksi UV-valon alueella. Eräässä sovelluksessa havainnointilaite on kamera, esim. fluoresenssin ja fluoresenssierojen havainnoimiseksi UV-valon alueella tai värierojen havainnoimiseksi näkyvän valon alueella. Eräässä sovelluksessa havainnointilaite on konenäköön perustuva laite. Kamera voi olla mikä tahansa sinänsä tunnettu kameralajitteluun sopiva kamera tai kameralai-te. Eräässä sovelluksessa valittu kamera perustuu sinänsä tunnettuun elektroniseen kameratekniikkaan. Kamera tai detektori voi perustua CCD- tai CMOSkennoon ja tekniikkaan. Eräässä sovelluksessa kamera on UV-herkkä kamera. Eräässä sovelluksessa kamera on värika-mera. Eräässä sovelluksessa kamera on RGB-kamera. Eräässä sovelluksessa kamera on mustavalkokamera tai harmaatasokamera. Eräässä sovelluksessa kamera on suu-rinopeuskamera.
Keksinnön eräässä sovelluksessa valaistaan puunäytettä UV-valolla ja havainnoidaan fluoresenssia ja fluoresenssieroja detektorin avulla. Eräässä sovelluksessa valaistaan puunäytettä UV-valolla ja havainnoidaan fluoresenssia ja fluoresenssieroja kameran avulla. Eräässä sovelluksessa valaistaan puunäytettä näkyvällä valolla ja havainnoidaan värieroja kameran avulla.
Eräässä sovelluksessa näkyvän valon aallonpituusalue on välillä 380 - 780 nm. Keksinnön eräässä sovelluksessa valitaan UV-valon aallonpituus väliltä 300 - 450 nm, eräässä edullisessa sovelluksessa 300 - 340 nm.
Kun valitaan sopiva aallonpituusalue ja erityisesti sopivien aallonpituusalueiden yhdistelmä, saadaan määritettyä samanaikaisesti monia erilaisia ominaisuuksia, esim. fysikaalisia, rakenteellisia, biologisia, bio-mekaanisia, mekaanisia tai vastaavia ominaisuuksia, sahatavarakappaleesta. Yllättäen havaittiin, että monia sahatavarakappaleen haluttuja ominaisuuksia voidaan määrittää UV-valon alueella paremmin kuin muilla valon alueilla. Lisäksi havaittiin, että ominaisuuksien määrittämistä voidaan täydentää näkyvän valon alueen mittauksilla, eli paras kombinaatio sahatavarakappaleen ominaisuuksien määrittelyssä saavutetaan UV-valon alueen ja näkyvän valon alueen mittausten yhdistelmällä.
Keksinnön eräässä sovelluksessa laitteistoon kuuluu suodatin signaalin parantamiseksi ja/tai vahvistamiseksi. Eräässä sovelluksessa suodatin on sijoitettu ennen havainnointivälinettä. Eräässä sovelluksessa suodatin on interferenssisuodatin.
Eräässä sovelluksessa vahvistetaan fluoresens-sieroja suodattimen avulla. Eräässä sovelluksessa suodatin on järjestetty läpäisemään UV-säteilyä alueella noin 400 - 500 nm, koska sillä alueella fluoresenssin erotuskyvyn havaittiin olevan erittäin hyvä.
Keksinnön eräässä sovelluksessa analysointi- ja määrityslaitteena käytetään käyttötarkoitukseen sopivia tietokoneita ja/tai tietokoneohjelmistoja, joissa on riittävästi kapasiteettia mittausdatan, kuten signaalien, käsittelemiseksi ja analysoimiseksi ja lisäksi sahatavarakappaleen ominaisuuksien määrittämiseksi mitta usdatan perusteella. Eräässä edullisessa sovelluksessa tietokoneohjelmistot ovat integraatiossa tehtaan tai sahan logistiikkajärjestelmän kanssa.
Keksinnön eri sovelluksissa voidaan käyttää mitä tahansa sopivia ja sinänsä tunnettuja UV-valon valonlähteitä, näkyvän valon valonlähteitä, detektoreja, kameroita, konenäköön perustuvia laitteita, suodattimia, tietokoneita ja datan käsittelyohjelmistoja ja järjestelmiä, joita voidaan muokata käyttötarkoitukseen sopiviksi.
Eräässä sovelluksessa sinisyys ja laho määritetään kaksivaiheisella menetelmällä siten, että ensimmäisessä vaiheessa mitataan UV-valolla valaistua puunäytet-tä ja toisessa vaiheessa mitataan näkyvällä valolla valaistua samaa puunäytettä. Eräässä sovelluksessa tulos aikaansaadaan kahden vaiheen kuvainformaation yhdistämisen avulla. Sinistäjäsienet fluoresoivat, mutta lahonnut puu ei fluoresoi. Ensimmäisen vaiheen signaaleista, esim. kuvasta, tunnistetaan erilaisia intensiteettialu-eita johtuen fluoresenssieroista. Fluoresoivat alueet esiintyvät kirkkaina ja ei-fluoresoivat ei-kirkkaina alueina. Siten ei-kirkkaat alueet edustavat lahonnutta puuta ja kirkkaat alueet edustavat tervettä puuta sekä sellaista puuta, jossa esiintyy sinistäjäsientä, sillä molemmat aiheuttavat fluoresenssia, kuitenkin toisistaan poikkeavaa fluoresenssia. Toisen vaiheen signaaleista, esim. kuvasta, tunnistetaan värierot. Värieromuutoksissa alkavaa kovaa lahoa edustavat lievät värieromuutokset terveeseen puuhun verrattuna ja pidemmälle edennyttä lahoa sekä sinistäjäsientä edustavat tummat alueet, jotka poikkeavat värieromuutoksella terveestä puusta. Näin ollen kahden vaiheen signaalien yhdistelmistä voidaan määrittää sinisyys. Edullisesti lahon puutavaran mittaamiseen riittää UV-valolla valaistu mittaustapahtuma.
Eräässä sovelluksessa määritetään sydänpuun osuus/määrä, pintapuun osuus/määrä ja/tai vastaava ominaisuus UV-valon fluoresenssiin perustuen sahatava- rakappaleen poikkileikkauspinnasta. Eräässä sovelluksessa määritetään ytimen paikka ja/tai puunäytteen sijainti UV-valon fluoresenssiin perustuen. UV-valolla valaistusta poikkileikkauspinnasta otetaan havainnoin-tivälineellä, kuten kameralla, kuva, josta määritetään sydänpuun ja/tai pintapuun osuus tai määrä. Sydänpuu erotetaan pintapuusta fluoresenssierojen perusteella, sillä sydänpuu fluoresoi pintapuuta voimakkaammin.
Eräässä sovelluksessa määritetään kuiva oksa, tuore oksa, halkeamat, reiät, lika, vajaasärmäisyys tai vastaava ominaisuus sahatavarakappaleesta joko fluoresenssiin perustuvan (UV-valolla valaistu) tai värieroihin perustuvan (näkyvällä valolla valaistu) mittauksen perusteella tai näiden yhdistelmämittauksen perusteella.
Keksinnön eräässä sovelluksessa käytetään menetelmää sahatavarakappaleiden, kuten tukkien ja puutava-ratuotteiden, lajittelussa. Eräässä sovelluksessa käytetään menetelmää sahausprosessin yhteydessä. Eräässä sovelluksessa käytetään menetelmää tukkien pyöritysproses-sissa. Eräässä sovelluksessa käytetään menetelmää puuta-varatuotteiden pintakäsittelyprosessin yhteydessä, esim. lajittelussa värin, värin tasaisuuden, käsittelyaineen levittyneisyyden, tasaisuuden tai määrän perusteella.
Menetelmää ja laitteistoa voidaan soveltaa alan teollisuudessa käytettävillä ratanopeuksilla. Lisäksi menetelmää ja laitteistoa voidaan käyttää minkä tahansa puumateriaalin käsittelyn yhteydessä.
Keksinnön mukaisella menetelmällä ja laitteistolla saavutetaan merkittäviä etuja tunnettuun tekniikkaan verrattuna.
Keksinnön ansiosta aikaansaadaan menetelmä ja laitteisto, jotka soveltuvat tukkien, sahatuoreen tavaran sekä kuivatun puutavaratuotteen vikojen tunnistamiseen. Lisäksi keksintö soveltuu tukin tai muun sa-hatavarakappaleen päässä esiintyvien vikojen tunnistamiseen .
Keksinnön ansiosta aikaansaadaan teollisesti sovellettavissa oleva helppo, nopea, luotettava ja käyttökelpoinen menetelmä puutavaratuotteiden lajitte-lemiseksi. Keksinnön mukaista menetelmää ja laitteistoa voidaan soveltaa myös korkeissa ratanopeuksissa.
KUVALUETTELO
Kuva 1 esittää erään keksinnön mukaisen laitteiston yksinkertaistettuna kuvana.
KEKSINNÖN YKSITYISKOHTAINEN SELOSTUS
Keksintöä selostetaan seuraavassa yksityiskohtaisten sovellusesimerkkien avulla viitaten oheiseen kuvaan.
Esimerkki 1
Kuvassa 1 on esitetty keksinnön mukainen laitteisto, johon kuuluu kaksi loisteputkivalaistusyk-sikköä 1, 2, joista ensimmäinen 1 perustuu UV-valoon ja toinen 2 näkyvään valoon sahatavarakappaleen puu-näytteen 7, 8 valaisemiseksi. Kumpaankin valaistusyk- sikköön 1, 2 kuuluu kaksi valonlähdettä 3,4. Laitteistoon kuuluu kaksi kameraa 5, 6 syntyneiden signaalien havainnoimiseksi ja mittaamiseksi valaistusta puunäyt-teestä 7, 8, ja kamerat 5, 6 on integroitu valaistusyk- siöiden 1, 2 yhteyteen. Kameroina 5, 6 käytetään CCD- kennoon perustuvia kameroita. UV-valolla valaistua näytettä 7 kuvaavan kameran 5 linssin edessä on 400 - 500 nm alueella läpäisevä interferenssisuodin (ei esitetty kuvassa). Edelleen laitteistoon kuuluvat analysointivälineet 9 syntyneiden signaalien analysoimiseksi perustuen UV-valolla valaistussa puunäytteessä 7 fluoresens-sieroihin ja näkyvällä valolla valaistussa puunäytteessä 8 värieroon, ja määritysvälineet 9 sahatavarakappaleen ominaisuuksien, jotka on valittu joukosta laho, lahottava sieni, sinisyys, kuiva vai tuore oksa, lika, sydän-puun paikka, sydänpuun määrä, ytimen sijainti, pintapuun määrä, sahatavarakappaleen sijainti tukissa ja niiden yhdistelmät, määrittämiseksi analysoitujen signaalien avulla. Analysointi- ja määritysvälineinä 9 toimivat tietokone ja siinä olevat sopivat kaupalliset ohjelmistot .
Esimerkki 2 Tässä kokeessa tutkittiin sydänpuun ja pinta-puun erottamista toisistaan ja sydänpuun osuutta män-tysahatavarakappaleesta. Sahatavarakappaleen päätyyn kohdennettiin UV-alueen valo ja päädystä otettiin kuva päätykameralla, joka oli harmaatasokamera. Kuvasta tunnistettiin sydänpuun osuus perustuen UV-valon fluo-resenssieroihin, koska sydänpuu ja pintapuu fluoresoivat eri tavalla. UV-valona mittauksissa käytettiin aallonpituuden 320 nm kohdalla olevan piikin omaavaa valoa. Kameran edessä oli interferenssisuodin kasvattamassa pinta- ja sydänpuun intensiteettieroa.
Lisäksi kokeessa tehtiin vertailu määrittämällä sydänpuun osuus manuaalisesti, jodin avulla sekä keksinnön mukaisella menetelmällä. Tulosten havaittiin olevan samalla tasolla kaikilla menetelmillä määritettäessä .
Kokeissa havaittiin, että keksinnön mukaisella menetelmällä sydänpuun osuuden määrittäminen oli hyvin nopeaa ja helppoa. Mitatut sydänpuumäärät vastasivat hyvin oikeaa kappaletta. Havaittiin, että sydän-puulla oli voimakas fluoresenssi pintapuuhun nähden UV-valaistuksessa.
Lisäksi havaittiin, että keksinnön mukaista menetelmää voitiin käyttää suurissa ratanopeuksissa.
Esimerkki 3 Tässä kokeessa tutkittiin sinisyyden ja lahon määrittämistä sahatavarakappaleesta kuvassa 1 esitettyä laitteistoa vastaavalla laitteistolla. Mittaus tehtiin sahatavarakappaleen lappeesta.
Sinisyys ja laho määritettiin kaksivaiheisella menetelmällä siten, että ensimmäisessä vaiheessa kuvattiin UV-valolla valaistua puunäytettä CCD-kameralla ja toisessa vaiheessa kuvattiin näkyvällä valolla valaistua samaa puunäytettä. Näkyvällä valolla valaistua puunäytettä kuvattiin RGB-kameralla.
Tulos aikaansaatiin kahden vaiheen kuvainfor-maation yhdistämisen avulla. Sinistäjäsienet fluoresoivat, mutta lahonnut puu ei fluoresoi. Ensimmäisen vaiheen kuvasta tunnistettiin erilaisia intensiteettialuei-ta tummuuden suhteen johtuen fluoresenssieroista. Fluoresoivat alueet esiintyivät kirkkaina ja ei-fluoresoivat tummina. Siten tummat alueet edustivat lahonnutta puuta ja kirkkaat alueet edustivat tervettä puuta sekä sellaista puuta, jossa esiintyi sinistäjäsientä, sillä molemmat aiheuttavat fluoresenssia, kuitenkin toisistaan poikkeavaa fluoresenssia. Puun lahot alueet ja lahoamassa olevat alueet saatiin laskettua ensimmäisen vaiheen kuvasta. Toisen vaiheen kuvasta tunnistettiin värierot. Tummat alueet edustivat sekä lahonnutta puuta sekä sellaista puuta, jossa esiintyi sinistäjäsientä, sillä molemmat olivat näkyvässä valossa normaalia puuta tummempaa. Näin ollen kahden vaiheen signaalien yhdistelmistä, eli vertailemalla kummankin vaiheen kuvia, voitiin määrittää sinisyys. Erottelu voitiin tehdä kuvan pikselien intensiteettien eroista.
Samanaikaisesti sinisyyden ja lahon määrittämisen yhteydessä puunäytteestä voitiin määrittää myös muita ominaisuuksia, esim. sydänpuun osuutta UV-valolla valaistusta näytteestä. Erottelu voitiin tehdä kuvan pikselien intensiteettierojen avulla.
Kokeissa havaittiin, että keksinnön mukaisella menetelmällä sinisyyden ja lahon määrittäminen oli hyvin nopeaa, helppoa ja luotettavaa. Edelleen havaittiin, että puunäytteestä oli helppo määrittää monia muita ominaisuuksia samanaikaisesti sinisyyden ja lahon määrittämisen yhteydessä kyseisellä menetelmällä ja laitteistolla. Lisäksi havaittiin, että keksinnön mukaista menetelmää voitiin käyttää suurissa ratanope-uksissa.
Keksinnön mukainen menetelmä ja laitteisto soveltuvat erilaisina sovelluksina käytettäväksi mitä erilaisimpien sahatavarakappaleiden lajittelussa ja puutavaratuotteiden valmistuksen yhteydessä.
Keksintöä ei rajata pelkästään edellä esitettyjä esimerkkejä koskevaksi, vaan monet muunnokset ovat mahdollisia pysyttäessä patenttivaatimusten määrittelemän keksinnöllisen ajatuksen puitteissa.

Claims (15)

1. Menetelmä sahatavarakappaleen ominaisuuksien määrittämiseksi puutavaratuotteiden valmistuksen yhteydessä siten, että valitaan puunäyte sahatavara-kappaleesta, valaistaan puunäytettä valonlähteellä, havainnoidaan ja analysoidaan syntyneet signaalit valaistusta puunäytteestä ja määritetään signaalien avulla puunäytteen ominaisuus, tunnettu siitä, että valitaan puunäyte sahatavarakappaleesta, joka on valittu tukista sahatusta osasta, sahauksessa syntyneestä puutava-ratuotteesta tai jatkokäsitellystä puutavaratuotteesta, ja puunäyte on sahatavarakappaleen päädyn poikkileikkauspinta; valaistaan puunäytettä UV-valon valonlähteellä ja näkyvän valon valonlähteellä; valo kohdennetaan sahatavarakappaleen poikkileikkauspintaan; havainnoidaan ja analysoidaan syntyneet signaalit UV-valolla valaistusta puunäytteestä perustuen fluoresenssieroihin ja näkyvällä valolla valaistusta puunäytteestä perustuen värieroon; ja määritetään signaalien avulla puunäytteestä ominaisuuksia, jotka on valittu joukosta laho, lahottava sieni, sinisyys, sydänpuun paikka, sydänpuun määrä, pin-tapuun määrä ja niiden yhdistelmät.
2. Patenttivaatimuksen 1 mukainen menetelmä, tunnettu siitä, että valaistaan puunäytettä peräkkäin UV-valon valonlähteellä ja näkyvän valon valonlähteellä .
3. Patenttivaatimuksen 1 tai 2 mukainen menetelmä, tunnettu siitä, että valaistaan puunäytettä UV-valolla ja havainnoidaan fluoresenssia ja fluore-senssieroja detektorin avulla.
4. Jonkin patenttivaatimuksista 1-3 mukainen menetelmä, tunnettu siitä, että valaistaan puu-näytettä UV-valolla ja havainnoidaan fluoresenssia ja fluoresenssieroja kameran avulla.
5. Jonkin patenttivaatimuksista 1-4 mukainen menetelmä, tunnettu siitä, että valaistaan puu-näytettä näkyvällä valolla ja havainnoidaan värieroja kameran avulla.
6. Jonkin patenttivaatimuksista 1-5 mukainen menetelmä, tunnettu siitä, että vahvistetaan signaalia suodattimen avulla.
7. Jonkin patenttivaatimuksista 1-6 mukainen menetelmä, tunnettu siitä, että valitaan UV-valon aallonpituus väliltä 300 - 450 nm.
8. Jonkin patenttivaatimuksista 1-7 mukainen menetelmä, tunnettu siitä, että käytetään menetelmää sahatavarakappaleiden lajittelussa.
9. Laitteisto sahatavarakappaleen ominaisuuksien määrittämiseksi puutavaratuotteiden valmistuksen yhteydessä siten, että laitteistoon kuuluu ainakin yksi valaistusyksikkö (1,2) sahatavarakappaleesta valitun puunäytteen (7,8) valaisemiseksi, ainakin yksi havain-nointiväline (5,6) syntyneiden signaalien havainnoimiseksi ja mittaamiseksi valaistusta puunäytteestä (7,8), analysointivälineet (9) syntyneiden signaalien analysoimiseksi ja määritysvälineet (9) sahatavarakappaleen ominaisuuden määrittämiseksi signaalien perusteella, tunnettu siitä, että laitteistoon kuuluu ainakin yksi valaistusyksikkö (1), jossa on UV-valoon perustuva valonlähde (3), ja ainakin yksi valaistusyksikkö (2), jossa on näkyvään valoon perustuva valonlähde (4), sahatavarakappaleesta, joka on valittu tukista sahatusta osasta, sahauksessa syntyneestä puutavaratuot-teesta tai jatkokäsitellystä puutavaratuotteesta, valitun puunäytteen (7,8) valaisemiseksi ja valon kohdentamiseksi puunäytteeseen, joka on sahatavarakappaleen päädyn poikkileikkauspinta, ja analysointivälineet (9) analysoivat syntyneet signaalit perustuen UV-valolla valaistussa puunäytteessä fluoresenssieroihin ja näkyvällä valolla valaistussa puunäytteessä värieroon, ja määritysvälineet (9) määrittävät sahatavarakappaleen ominai suuksia, jotka on valittu joukosta laho, lahottava sieni, sinisyys, sydänpuun paikka, sydänpuun määrä, pinta-puun määrä ja niiden yhdistelmät, signaalien perusteella .
10. Patenttivaatimuksen 9 mukainen laitteisto, tunnettu siitä, että valaistusyksikköön (1,2) kuuluu 1-5 rinnakkaista valonlähdettä (3,4) .
11. Patenttivaatimuksen 9 tai 10 mukainen laitteisto, tunnettu siitä, että havainnointivälinee-seen kuuluu 1-5 rinnakkaista havainnointilaitetta (5,6) .
12. Jonkin patenttivaatimuksista 9-11 mukainen laitteisto, tunnettu siitä, että laitteistoon kuuluu havainnointilaitteena detektori (5,6).
13. Jonkin patenttivaatimuksista 9-12 mukainen laitteisto, tunnettu siitä, että laitteistoon kuuluu havainnointilaitteena kamera (5,6).
14. Jonkin patenttivaatimuksista 9-13 mukainen laitteisto, tunnettu siitä, että laitteistoon kuuluu suodatin signaalin vahvistamiseksi.
15. Jonkin patenttivaatimuksista 9-14 mukainen laitteisto, tunnettu siitä, että laitteistoon kuuluu analysointi- ja määritysvälineenä tietokoneohjelmisto (9) .
FI20096322A 2009-12-15 2009-12-15 Menetelmä ja laitteisto sahatavarakappaleen ominaisuuksien määrittämiseksi FI125727B (fi)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
FI20096322A FI125727B (fi) 2009-12-15 2009-12-15 Menetelmä ja laitteisto sahatavarakappaleen ominaisuuksien määrittämiseksi
EP10195074.9A EP2345887B1 (en) 2009-12-15 2010-12-15 Process and apparatus for determining the properties of a piece of timber

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
FI20096322A FI125727B (fi) 2009-12-15 2009-12-15 Menetelmä ja laitteisto sahatavarakappaleen ominaisuuksien määrittämiseksi
FI20096322 2009-12-15

Publications (3)

Publication Number Publication Date
FI20096322A0 FI20096322A0 (fi) 2009-12-15
FI20096322A FI20096322A (fi) 2011-06-16
FI125727B true FI125727B (fi) 2016-01-29

Family

ID=41462783

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
FI20096322A FI125727B (fi) 2009-12-15 2009-12-15 Menetelmä ja laitteisto sahatavarakappaleen ominaisuuksien määrittämiseksi

Country Status (2)

Country Link
EP (1) EP2345887B1 (fi)
FI (1) FI125727B (fi)

Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102011100448A1 (de) * 2011-04-30 2012-10-31 Ltb Lasertechnik Berlin Gmbh Nicht-invasives Messverfahren zur Unterscheidung von Kernholz und Splintholz
FI20155643A (fi) * 2015-09-08 2017-03-09 Procemex Oy Ltd Fluoresoivan nesteen optinen havainnointi puukuiturainasta
JP6410199B1 (ja) * 2018-05-11 2018-10-24 アクティブ販売株式会社 対象体選別装置

Family Cites Families (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
GB1488841A (en) * 1974-01-18 1977-10-12 Plessey Co Ltd Optical detection apparatus
DE4343058A1 (de) * 1993-12-19 1995-06-22 Robert Prof Dr Ing Massen Multisensorielle Kamera für die Qualitätssicherung
DE19609045C1 (de) * 1996-03-08 1997-07-24 Robert Prof Dr Ing Massen Verfahren und Vorrichtung zur optischen Prüfung eines Holzprüflings
SE520447C2 (sv) * 2000-11-22 2003-07-08 Traetek Ab Förfarande för kvalitetsbestämning av trämaterial
DE102006044307A1 (de) 2006-09-17 2008-09-25 Massen Machine Vision Systems Gmbh Multisensorielle Inspektion von Naturholz-Oberflächen

Also Published As

Publication number Publication date
FI20096322A0 (fi) 2009-12-15
FI20096322A (fi) 2011-06-16
EP2345887A2 (en) 2011-07-20
EP2345887B1 (en) 2020-05-20
EP2345887A3 (en) 2017-12-06

Similar Documents

Publication Publication Date Title
EP2041552B1 (en) Method for measuring the volume or the end face diameter of a tree trunk and for quality control
WO2008077007A1 (en) Method for analyzing blood content of cytological specimens
US11615521B2 (en) Defect inspection system, defect inspection method, and defect inspection program for wood plank
FI125727B (fi) Menetelmä ja laitteisto sahatavarakappaleen ominaisuuksien määrittämiseksi
JPH05503990A (ja) 木材および木材片上の樹皮の検出およびその剥離程度の決定方法および装置
WO1995024636A1 (en) Arrangement and method for the detection of defects in timber
Wells et al. Defect detection performance of automated hardwood lumber grading system
JP5006147B2 (ja) 木材の検査方法及び装置及びプログラム
CA2601490C (en) Methods for detecting blue stain in lumber
FI74815B (fi) Foerfarande foer identifiering av en traeytas ytegenskaper.
FI101327B (fi) ON-line menetelmä puu-kuorisuhteen määrittämiseksi massavirrasta
AU2011305220A1 (en) Automated wood species identification
US7545502B2 (en) Methods for detecting compression wood in lumber
RU2482468C1 (ru) Способ проведения исследования внутренней структуры пиловочных бревен
US7679752B2 (en) Methods for detecting pitch in lumber
Bond Characterization of wood features using color, shape, and density parameters
US20100158309A1 (en) Determining wood characteristics using annual ring images from lumber faces
Nystrom et al. Methods for detecting compression wood in green and dry conditions
Lee et al. Using an embedded-processor camera for surface scanning of unplaned hardwood lumber
CA2584377A1 (en) Method and system for detecting characteristics of lumber using end scanning
Katuščák et al. Means of objective identification of spruce wood decay
Gigac et al. Identification of wood species by application of visible spectral reflectance
SE520447C2 (sv) Förfarande för kvalitetsbestämning av trämaterial
Bajkowski et al. Light wood using machine vision

Legal Events

Date Code Title Description
FG Patent granted

Ref document number: 125727

Country of ref document: FI

Kind code of ref document: B