JP2011017565A

JP2011017565A - 木材の光学式品質評価方法

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Publication number: JP2011017565A
Application number: JP2009161224A
Authority: JP
Inventors: Satoru Tsuchikawa; 覚土川; Yohei Kurata; 洋平倉田; Takaaki Fujimoto; 高明藤本; Maretaka Imoto; 希孝井本
Original assignee: Nagoya University NUC; Iida Kogyo KK; Hokkaido Research Organization
Current assignee: Nagoya University NUC; Iida Kogyo KK; Hokkaido Research Organization
Priority date: 2009-07-07
Filing date: 2009-07-07
Publication date: 2011-01-27

Abstract

【課題】近赤外スペクトルにより欠点の有無も含めて複数の評価項目を一度に評価でき、生産性の高い木材の光学式品質評価方法を提供する。
【解決手段】木材Ｗに近赤外光を照射し、その反射光から得られる近赤外線スペクトルに基づいて木材の強度特性、含水率、及び欠点の有無を同時に評価する。木材の強度特性に関する評価項目としては、曲げヤング係数、動的ヤング係数、及び曲げ強さが挙げられる。さらに、木材の密度も同時に評価できる。近赤外光は、ベルトコンベア上を長手方向に沿って搬送されてくる木材の上方から、該木材の幅方向の全体に亘って照射することが好ましい。木材Ｗとしては、集成材製造用の木材が好適である。
【選択図】図１

Description

本発明は、木材の強度特性や含水率の程度、及び欠点の有無による各品質を、近赤外線を照射したときの反射スペクトルにより評価する光学式の非破壊評価方法に関する。

従来から、木材を製材する際に各種の品質を評価し、これに基づき木材のグレード等を選別している。例えば、木材の含水率はマイクロ波法等により評価している。木材の剛性は、グレーティングマシンによって撓ませたり、衝撃を与えた縦振動法等によりヤング係数を評価している。死節や割れ等の欠点の有無はマイクロ波法やグレーティングマシンでは検知できないので、目視で行っているのが現状である。これらの評価は接触式・破壊検査なので、製造過程において個々に評価するしかなく大変な労力となっていると共に、生産性も悪かった。縦振動法は、木材をハンマーなどで叩いて振動させ、その振動周波数を解析（フーリエ解析）することによってヤング係数を計測する方法である。したがって、縦振動法によりヤング係数を評価する場合は、軽量であることから弾き飛ばされたり、固有周波数の検出感度の問題から短尺材を評価することはできない。また、グレーティングマシンによりヤング係数を評価する場合は、木材の長さによって逐次マシン設定を変更しなければならず、それぞれ長さの異なる複数の木材（乱尺材）を評価するには効率が悪かった。したがって、場合によっては一部の木材を選出したサンプルによって統計的に品質管理を行うこともあったが、これでは多様性に富む木材における品質評価の信頼性は乏しい。

そこで本発明者らは、非接触式・非破壊式の木材品質評価方法として、近赤外線を利用した評価方法を下記非特許文献１ないし非特許文献４に提案している。これらは、近赤外線を木材に照射して、その反射スペクトルから木材の剛性（ヤング係数）や含水率を評価するものである。非特許文献１，２には、近赤外線スペクトルによって木材の剛性（ヤング係数）を評価する方法が開示されており、非特許文献３，４には近赤外線スペクトルによって木材の含水率を評価する方法が開示されている。

また、ベルトコンベア上を搬送されてくる木材に近赤外線を照射して、その反射スペクトルから木材に塗布されている防腐剤に含まれるＣＣＡ等の重金属の有無を評価するものとして、下記特許文献１もある。

特開２００５−４９３０５号公報

Fujimoto, T.; Yamamoto, H.; Tsuchikawa,S.: "Estimation of Wood Stiffness and Strength Properties of Hybrid Larch by Near-infraredSpectroscopy", Applied Spectroscopy, 61(8),882-888 (2007) Fujimoto, T.; Kurata, Y.; Matsumoto, K.; Tsuchikawa, S.: "Applicationof near infrared spectroscopy for estimating wood mechanical properties ofsmall clear and full length lumber specimens", Journal of Near Infrared Spectroscopy, 16, 529-537 (2008) Thygesen L.G.; Lundqvist S.O. NIR measurement of moisture content inwood under unstable temperature conditions. Part 1. Thermal effects in nearinfrared spectra of wood. J. of Near Infrared Spectroscopy 2000, 8, 183-189. Thygesen L.G.; Lundqvist S.O. NIR measurement of moisture content inwood under unstable temperature conditions. Part 2. Handling temperaturefluctuations. J. of Near Infrared Spectroscopy 2000, 8, 191-199.

非特許文献１〜４では、近赤外線スペクトルによる光学式の非接触・非破壊の評価方法なので、被評価対象である木材の尺度（長さ等）が制限されない。したがって、従来の縦振動法では評価できなかった短尺材や、グレーティングマシンのような煩雑な設定変更を要することなく種々の長さの木材（乱尺材）を効率よく評価できる。しかし、非特許文献１〜４では、静置された木材を評価しているに過ぎず、複数の木材が順次ベルトコンベア上を搬送されてくる実際の生産現場へそのまま適用できるとは限らない。また、非特許文献１〜４では、単一の評価項目を評価しているに過ぎず、これらをベルトコンベアに沿ってそれぞれ配設したのでは、生産ラインが大型化してしまう。

これに対し特許文献１では、ベルトコンベア上を搬送されてくる木材に近赤外線を照射しており、複数の木材を連続して評価可能となっている。しかし、特許文献１ではＣＣＡの検出を行うことができるのみであって、木材の剛性や含水率等は評価できない。

そのうえ、従来には、近赤外線スペクトルによって死節や割れ等の欠点の有無を検知する方法は存在しなかった。また、非特許文献１〜４及び特許文献１では、近赤外線をピンポイントで照射しているので、大きくても直径数ｃｍ程度の範囲しか評価できない。これでは、仮に死節や割れ等の欠点を評価しようとしても、例えば木材の長手方向両側縁部など、近赤外線の照射範囲外にある欠点を検知することはできない。

そこで、本発明は上記課題を解決するものであって、近赤外線スペクトルにより欠点の有無も含めて複数の評価項目を一度に評価でき、生産性の高い木材の光学式品質評価方法を提供することを目的とする。

本発明に係る木材の光学式品質評価方法は、上記課題を解決するために、次の手段を採る。すなわち、木材に近赤外光を照射し、その反射光から得られる近赤外線スペクトルに基づいて木材の強度特性、含水率、及び死節や割れ等の欠点の有無を同時に評価する（請求項１）。前記木材の強度特性に関する評価項目としては、曲げヤング係数、動的ヤング係数、又は曲げ強さのうち少なくとも一種とする（請求項２）。これらの評価項目のうち二種以上を同時に評価することもできるし、これら全ての評価項目を同時に評価することもできる。さらに、強度特性、含水率、欠点の有無に加えて、木材の密度も同時に評価することもできる。

前記近赤外光は、ベルトコンベア上を長手方向に沿って搬送されてくる木材の上方からピンポイントで照射してもよいが、該木材の幅方向の全体に亘って照射することが好ましい（請求項３）。本発明では、基本的にどのような木材でも評価可能であるが、被評価対象である木材としては、集成材製造用の木材が好適である（請求項４）。

本発明では、光学式の非接触・非破壊式評価方法なので、被評価対象である木材の長さに制限は無く、短尺材も含め、長さが不揃いな乱尺材を評価することができる。そのため、ベルトコンベア上を長手方向に沿って搬送されてくる複数の木材を連続して評価することもでき、生産性が向上する。しかも、各木材を確実に評価するので、評価の信頼性も高い。そのうえで、１つの近赤外線スペクトルから、木材の強度特性及び含水率に加えて、欠点の有無をも含めた各評価項目を一度に評価できるので効率的であり、生産ラインの大型化を避けることもできる。特に、従来では目視によって行っていた欠点の有無をも一度に評価できる効果は大きい（請求項１）。また、必要に応じて曲げ強さや密度等も同時に評価できるので、評価目的の自由度も大きい（請求項２）。

木材の幅方向の全体に亘って近赤外線を照射すれば、木材平面の全体を評価範囲とすることができる。これにより、死節や割れ等の欠点の有無の評価漏れが無くなり、確実に欠点の有無を評価できる（請求項３）。

単板積層材（ＬＶＬ）や合板等は、寸法がほぼ統一された木材が使用される。これに対し集成材等は、寸法が不統一な乱尺材を寄せ集めて製造される。そのうえで本発明では、乱尺材でも問題なく評価できるので、集成材製造用の木材を評価すると、その効果を最大限有効利用できる（請求項４）。

品質評価方法で使用する装置の模式図である。近赤外線照射部分の側面図である。曲げ強さに係る検量モデルと試験体の測定値である。曲げヤング係数に係る検量モデルと試験体の測定値である。動的ヤング係数に係る検量モデルと試験体の測定値である。密度に係る検量モデルと試験体の測定値である。含水率に係る検量モデルと試験体の測定値である。欠点の有無を判定する散布図である。

本発明は、木材に近赤外光を照射し、その反射光から得られる近赤外線スペクトルに基づいて木材の強度特性や含水率等の程度を評価すると同時に、当該近赤外線スペクトルから死節や割れ等の欠点の有無をも評価する、非接触・非破壊式である光学式の品質評価方法である。強度特性に関する評価項目としては、剛性（曲げヤング係数や動的ヤング係数）、又は曲げ強さが挙げられる。これらは、いずれか一種のみを評価してもよいし、いずれか二種を同時に評価してもよいし、全てを同時に評価することもできる。木材の強度選別（評価）の最大の目的は、破壊強度、すなわちどの程度で破壊してしまうかを評価することにある。しかし、破壊強度の値を知るためには、従来では木材を実際に破壊する破壊試験を行うしかなかった。これに対し本発明では、破壊強度と比較的相関関係の強い剛性（ヤング係数）を非破壊的に計測評価できる点で、従来方法よりも製品検査の指標として優れている。また、密度や含水率、及び欠点の有無も、破壊強度とある程度の相関関係を持つことが知られている。したがって、強度特性に関して上記評価項目のうちいずれか一種を評価するとすれば、破壊強度と最も相関関係の強いヤング係数（曲げヤング係数又は動的ヤング係数）を必須の評価することが好ましい。さらには、強度特性、含水率、欠点の有無に加えて、密度も同時に評価することもできる。評価目的は特に限定されないが、これらの評価項目から使用可能な木材とそうでないものとを選別したり、積層や接合する際の位置（順序）等を決定したり、判定されたグレードから後処理の程度や内容、若しくはその必要性等を選定することもできる。

被評価対象である木材は、一定の平面積（長さ及び幅）を有するものであれば特に限定されず、単板や無垢材のほか、集成材、単板積層材（ＬＶＬ）、合板、またはランバーコアボード製造用の木材（木片）が挙げられる。なかでも、短尺材を含めて形状（特に長さ寸法）が不揃いな乱尺材の評価に好適である。そのため、被評価対象である木材としては、集成材製造用の木材（木片）が好ましい。照射する近赤外線の波長は、８００〜２５００ｎｍであればよい。近赤外線は、中赤外線等よりも木材への吸収率が小さく、且つ適度な強度の反射光となるので、特に木材を前処理することなく十分な強度の赤外スペクトルデータを得ることができる点で好ましい。また、近赤外線は、大きな非調和定数をもつ振動だけが残り、小さな非調和定数を持つものは観測されないので、得られるスペクトルが比較的簡単になるという利点もある。

本発明の評価方法では、木材の構成成分、水分、木材表面の色相の違い等によって光の吸収率や反射率が異なる原理を利用することで、木材の品質に関する情報を含む近赤外線スペクトルのデータを得ることができる。例えば、含水率が高いほど、及び死節や割れにより木材表面が暗い（黒い）ほど、赤外線の吸収率は高くなる。また、強度特性に関しては、木材を構成する結晶性セルロース（硬い部分）と非晶性セルロース（軟らかい部分）との比（結晶性セルロース／非晶性セルロース）から求めることになる。すなわち、木材を構成するセルロースが近赤外光照射によって励起され、それにより得られる吸光度が本発明における評価方法の本質的な基本情報となる。木材は多様な成分を含んでいるが、結晶性セルロースや非晶性セルロースの量的割合や空間分布（結合状態）などの違いによって、種々の物性値が影響を受ける。したがって、実際には、種々の波長の近赤外線を照射したときの吸光度スペクトルを計測することになる。通常、数ｎｍ間隔（例えば２ｎｍ間隔など）の解像度でデータを採取できることから、１試料につき数百個（ｍ）の吸光度データが得られる。吸光度スペクトルは、公知（市販）の分光器によって計測すればよい。

そして、得られる近赤外線スペクトル（吸光度スペクトル）のデータに対して、ケモメトリックスにおける多変量解析をＰＣ等の情報処理装置で行うことにより、得られる近赤外線スペクトルのデータから各評価項目に関する情報を抽出することになる。近赤外領域には各種有機物の倍音や結合音が重なり合って存在するから、このような複雑な分光データから埋もれた情報を見いだすためには、ケモメトリックス的（計量統計学的）なアプローチが不可欠となる。ケモメトリックスとは、「数学的手法や統計学的手法を適用し、最適手順や最適実験計画の立案・選択を行うとともに、化学データから得られる情報量を最大化する」ことを目的とした化学の一分野であり、化学データを数量化し情報化するための計量学と定義される。

多変量解析手法としては、主成分分析法、ＰＬＳ（Partial Least Squares Regression）法、ＰＣＲ（PrincipalComponents Regression）法、階層的クラスター分析法、ＳＩＭＣＳ（Soft Independent Modeling of Class Analogy）法、ＫＮＮ（knearest neibors）法等を挙げることができる。欠点の有無の評価に関しては主成分分析法が好ましく、それ以外の評価項目に関してはＰＬＳ分析法が好ましい。なお、多変量解析を行う前に、得られた近赤外線スペクトルデータを、ノイズ除去のための平滑化、２次微分処理、又はＭＳＣ（Multiplicative Scatter Correction）等の前処理を、必要に応じて行うことが好ましい。２次微分処理やＭＳＣを行えば、得られたスペクトルピークの先鋭化やベースラインの傾き補正及び規格化がなされる。そして、必要に応じて前処理を施した近赤外線スペクトルデータについて、主成分分析法やＰＬＳ法によるデータ処理を行い、その出力結果に基づいてグレード識別を行うことになる。

欠点の有無以外の評価項目に関しては、情報処理装置には、縦振動法や各種規格に基づく公知の方法で測定した実測値（目的変数）と近赤外線スペクトル（説明変数）との回帰分析により、各種評価項目における検量モデルが予め記憶されている。そのうえで実際の生産現場では、得られた近赤外線スペクトルを検量モデルに当てはめることによって計測が行われ評価される。

なお、欠点の有無以外の評価項目に関する検量モデルは、次のような手法によって作成することができる。まず、複数（ｎ）の木材サンプルについて、実測値による目的変数と近赤外線スペクトルによる説明変数を得る。これにより、式１のようなデータセットが得られる。

そのうえで、上記データセット、すなわち木材の各評価項目を目的変数（y）、スペクトルデータを説明変数（x）として多変量解析（重回帰分析のような方法）を行い、検量モデルを作成する。このような検量モデルが完成すれば、あとは実際に搬送されてくる各木材の近赤外線スペクトルを測定し、当該データを検量モデルにあてはめるだけで、従来からの接触・破壊式の方法で実測を行うことなく、目的とする評価項目の計測評価が可能になる。

次に、主成分分析法による欠点の有無の評価に関して説明する。主成分分析は、ある問題に対していくつかの要因が考えられるとき、それらの要因を一つ一つ独立に扱うのではなく、総合的に取り扱おうとする手法である。各波長の吸光度x₁,x_2,・・・,x_pの総合的特性をa₁x₁+a₂x₂+・・・+a_px_pのような少数個の一次式で表現する。このようにして得られるのが式２であり、当該式２によって表されるものを主成分という。

z₁,z₂,・・・,z_mをそれぞれ第１主成分、第２主成分、第ｍ主成分と呼ぶ。a_pは各説明変数の重み（固有ベクトル）である。主成分分析により、多くの変量x_1,x_2,・・・,x_pの値をできるだけ情報の損失なしに、１個または互いに独立な少数個の総合的指標z₁,z₂,・・・,z_mで代表する。
そのうえで、各木材試料の第１主成分、第２主成分を求めて２次元的に展開した座標系にプロットする（図８参照）。この座標系の元では、無節材と有節材が明瞭に分かれて分布することになり、この座標系に所定の閾値を設定することによって両者を判別することができる。

本発明の評価方法で使用する装置の構成図を図１に示す。図１に示すように、被評価対象である木材Ｗは、ベルトコンベア１０上を順次搬送されてくる。順次搬送されてくる各木材Ｗは、事前にある程度前処理された状態で、これらの長手方向に沿って搬送されるようにベルトコンベア上に載置される。前処理としては、例えばＬＶＬや合板等の製造用に寸法を揃えて製材したり、製材したものから死節や割れ等の欠点部分を除いたり、製材若しくは欠点除去後に乾燥するなどがある。なお、欠点部分を除いた木材Ｗは、寸法（特に長さ寸法）が不揃いな乱尺材となっており、長さ寸法が相対的に短い短尺材も含まれる。このような乱尺材は、必要に応じてフィンガージョイント等によって接合することで長さを揃えたうえで複数枚が積層接着される集成材の製造用に供される。

ベルトコンベア１０上には、これを跨ぐように架台１１が設けられており、当該架台１１に検出器２０が設置されている。検出器２０は、ベルトコンベア１０の幅方向中央部に位置しており、ベルトコンベア１０上を順次搬送されてくる各木材Ｗの上方から近赤外線を照射可能となっている。検出器２０には拡散反射機構が設けられている。具体的には、近赤外線を照射する光源と、反射光を検知する受光器とが複数個並設されており、図２に示すように木材の幅方向の全体に亘って近赤外線Ｒを照射可能となっている。但し、検出器２０による近赤外線の照射範囲にも限界があるので、木材Ｗの幅寸法は、検出器２０による近赤外線照射可能範囲（領域）よりも小さくしておく。

検出器２０には、反射光から近赤外線スペクトルを計測する分光器３０が連結されており、分光器３０には、当該分光器３０によって得られたデータを処理するＰＣ等の情報処理装置４０が連結されている。また、木材Ｗの搬送方向における検出器２０の上流には、ベルトコンベア１０の側方から木材Ｗの長さ（始端と終端）を検知する長さ検知手段として、赤外線センサ等の長さ検知センサ５０が設けられている。当該長さ検知センサ５０は、情報処理装置４０に連結されている。そして、複数の木材Ｗがベルトコンベア１０上を搬送されてくると、長さ検知センサ５０によって各木材Ｗの長さ（すなわち始端と終端）が検知され、当該検知信号が情報処理手段４０に入力される。情報処理手段４０は、長さ検知センサ５０からの検知信号に基づいて、木材Ｗが検出器２０の下方を通過する間、近赤外線を照射するように検出器２０を制御する。

検出器２０によって近赤外線が木材Ｗの幅方向両端に亘って照射され、これの反射光が検出器２０から分光器３０に入力されて近赤外線スペクトル（正確には吸光度スペクトル）が測定される。そして、当該得られた近赤外線スペクトルのデータが情報処理装置４０においてケモメトリックスにおける多変量解析処理され、当該情報処理装置４０に予め記憶されている検量モデルへ当てはめたり、座標系へプロットすることで、木材の強度特性（曲げヤング係数、動的ヤング係数、及び／又は曲げ強さ）、含水率、及び必要に応じて密度が計測されると共に、死節や割れ等の欠点の有無が判別される。これらの評価項目によって木材Ｗの品質が評価される。なお、情報処理装置４０に予め所定の基準値を設定しておき、木材Ｗにおける各評価項目が基準値を満たすか否かによって、木材Ｗの搬送先が分けられるように構成しておくことが好ましい。例えば、各評価項目が全て基準値を超え、且つ欠点がなければそのまま次の製造工程に搬送し、各評価項目のうち１つでも基準値を満たさないか欠点が発見されれば、後処理工程へ搬送されるように構成することができる。搬送先も、後処理内容に応じて複数ルート設けておくことが好ましい。

＜搬送木材の評価試験＞
次に、実際に搬送されてくる木材について、各評価項目を評価した試験について説明する。

（検量モデルの作成）
先ず、検量モデル作成用の木材として、林齢３３年生のカラマツ試験林（胸高直径：１３．０〜３０．８ｃｍ）を使用し、各個体の根元から約０．８〜４ｍ部位の丸太から、１００（幅）×３０（厚み）×１０００（長さ）のラミナ材を多数枚製材した。得られた全てのラミナ材から無作為に１００枚選び、それらを検量モデル作成用に供した。各ラミナ材を送材速度３０ｍ／分でベルトコンベア上を移動させながら、各ラミナ材の幅方向両端に亘って近赤外線を照射し、各ラミナ材の全体に亘って近赤外拡散反射スペクトルを測定した。測定には、非接触拡散反射ヘッドを接続したMATRIX-F（Bruker Optics K.K.）を使用し、スペクトルレンジは１３００〜２３００ｎｍ、分解能は２ｎｍとした。この条件下で計測にかかる時間は約２秒となり、その間に３２個のスペクトルが得られた。

また、近赤外線スペクトルを測定後、各ラミナ材について動的ヤング係数は縦振動法に、曲げヤング係数および曲げ強さは「構造用集成材の日本農林規格」に、密度および含水率はJIS Z 2101にそれぞれ従って測定し、実測値を得た。そして、当該実測値（目的変数）と先に測定した近赤外線スペクトル（説明変数）との回帰分析により、曲げ強さ、曲げヤング係数、動的ヤング係数、密度、及び含水率に関する検量モデルを作成した。曲げ強さの検量モデル（凡例○）を図３に、曲げヤング係数の検量モデル（凡例○）を図４に、動的ヤング係数の検量モデル（凡例○）を図５に、密度の検量モデル（凡例○）を図６に、含水率の検量モデル（凡例○）を図７に示す。

なお、縦振動法についてはN. Sobue, Measurement of Young’s modulus by thetransient longitudinal vibration of wooden beams using a fast Fouriertransformation spectrum analyzer, Mokuzai Gakkaishi 32,744-747 (1986)を参照。統計解析にはＰＣにインストールしたUnscrambler version9.6 (CAMO AS, Norway)を用いた。また、得られた各近赤外線スペクトルは、平均した後、二次微分処理したうえで、Partial least squares（ＰＬＳ）回帰分析によって各評価項目の検量モデルを作成した。

（未知試料の測定）
次に、得られた各評価項目に関する検量モデルに未知試料の測定値を当てはめ、各評価項目に関する推定値を評価した。未知試料として、上記検量モデル作成に使用したものと同じ木材から、それぞれ長さ寸法２００〜２２００ｍｍの範囲で１００（幅）×３０（厚み）に加工した多数枚のラミナ材を得た。得られた全てのラミナ材から、長さ及び死節の有無に関係なく無作為に１００枚選び、それらを試験体とした。したがって、各試験体は乱尺材であり、死節のあるもとと無いものとが混在している。これらの試験体を、上記検量モデル作成時と同じ条件で近赤外線スペクトルを測定し、得られた近赤外線スペクトルデータから各評価項目についてＰＬＳ回帰分析した値を、図３〜図７の検量モデルへそれぞれ当てはめた（図３〜図７の凡例▲）。

図３〜７の結果から、各評価項目のいずれにおいても、従来法による実測値と近赤外分光法による推定値との間に高い相関関係が認められ（Ｒ＝０．８６〜０．９１）、推定誤差も従来法による実測値とほぼ同等であった。

また、死節の存在の有無も同時に判定するため、上記未知試料の測定試験によって得られた近赤外線スペクトルデータの主成分分析法を行った。第１主成分（z₁）のスコア値（a_1p）を横軸に、第２主成分（z₂）のスコア値（a_2p）を縦軸にプロットしたものを図８に示す。図８の左下にX-expl: 100%, 0%とあるが、これは、説明変数（X行列）のバラツキを第１主成分によってほぼ１００％説明できることを示している。したがって、第１主成分（横軸）に沿って散布図を見ると、無節（clear）のサンプルは負の領域にクラスターとして集中し、死節（knot）のサンプルは正の領域に分散している。このように、死節の有無は明確に判別可能であることが分かった。なお、死節はその大きさ（径）に応じて正の領域に分散していることから、適当な閾値（ある径以上のものを区別する）を設けることによって、死節の有無のみならず、半定量的な区別も可能になることが分かった。

以上の結果から、近赤外分光法を工場などにおけるオンライン品質管理に適用できること、及び１つの近赤外線スペクトルによって、順次搬送されてくる各木材における強度特性、含水率、密度、及び欠点の有無を同時に評価できることが確認された。特に、長さ寸法が種々異なる乱尺材の評価も確実に行うことができることが確認された。これらの利点により、個々の木材を縦振動法等により評価していた従来法に比べ、飛躍的に生産性を向上することができた。

１０ベルトコンベア
２０検出器
３０分光器
４０情報処理装置
５０長さ検知センサ
Ｒ近赤外線
Ｗ木材

Claims

木材に近赤外光を照射し、その反射光から得られる近赤外線スペクトルに基づいて木材の強度特性、含水率、及び死節や割れ等の欠点の有無を同時に評価する、木材の光学式品質評価方法。
前記木材の強度特性に関する評価項目が、曲げヤング係数、動的ヤング係数、又は曲げ強さのうち少なくとも一種であり、
さらに木材の密度も同時に評価する、請求項１に記載の木材の光学式品質評価方法。
前記近赤外光を、ベルトコンベア上を長手方向に沿って搬送されてくる木材の上方から、該木材の幅方向の全体に亘って照射する、請求項１または請求項２に記載の木材の光学式品質評価方法。
前記木材が集成材製造用の木材である、請求項１ないし請求項３のいずれかに記載の木材の光学式品質評価方法。