SE520897C2

SE520897C2 - Identifying types of wood during timber sorting, by comparing spectrometric analysis data with reference data for known logs

Info

Publication number: SE520897C2
Application number: SE9903983A
Authority: SE
Inventors: David Nilsson; Erik Persson
Original assignee: Erik Persson; David Nilsson Institutionen Fo
Priority date: 1999-11-03
Filing date: 1999-11-03
Publication date: 2003-09-09
Also published as: SE9903983L; SE9903983D0

Abstract

A bark-free part of the log is analysed using a spectrometric technique and the resulting data is compared with reference data for known logs. A method for identifying the type of wood in a log or trunk during timber sorting comprises analysing a bark-free part of the log using a spectrometric technique that generates spectral data, and comparing this data with reference spectral data obtained from reference logs. The reference spectral data has been calibrated according to the type of wood in the reference log using a multiple variable analysis technique.

Description

25 30 35 520 897 2 Sålunda kan det fastställas om huruvida en analyserade stocken härrör från toppen, botten eller en del av det mellersta avsnittet hos trädstammen från vilken stocken har sågats av. 25 30 35 520 897 2 Thus, it can be determined whether an analyzed log originates from the top, bottom or part of the middle section of the tree trunk from which the log has been sawn off.

Föreliggande uppfinning är särskilt användbar vid sortering av olika timmersortiment.The present invention is particularly useful in sorting different timber ranges.

Vid en utföringsform analyseras stocken medan den är i rörelse, t ex medan den transporteras på en transportör.In one embodiment, the log is analyzed while it is in motion, for example while it is being transported on a conveyor.

Företrädesvis innebär det spektrometriska forfarande att stocken bestrålas genom en bestrålning inom våglängdsområdet från företrädesvis ca 400 till ca 2500 nm, och särskilt från ca 600 till ca 2300 nm.Preferably, the spectrometric method means that the log is irradiated by irradiation in the wavelength range from preferably about 400 to about 2500 nm, and especially from about 600 to about 2300 nm.

Vid en föredragen utföringsform av uppfinningen mäts den diffusa reﬂektansen från och/eller absorbansen av nämnda strålning hos den bestrålade stocken.In a preferred embodiment of the invention, the diffuse reactance from and / or the absorbance of said radiation of the irradiated log is measured.

Flervariabelanalysen kan utföras med hjälp av en partiell minstakvadratenprojektion på latenta strukturer (PLS), huvudkomponentregression (PCR), huvudkomponentanalys (PCA), kanonisk korrelation, multilinjär regressionsanalys (MLR), ryggregression med ﬂera svar, diskriminantanalys, faktoranalys, eller en kombination av dessa. System med neurala nätverk (NN) och/eller system med artificiell intelligens (A1) kan användas för att utföra analysen. Vid en föredragen utföringsform utförs ﬂervariabelanalysen med hjälp av PLS. Vid en annan föredragen utföringsforrn utförs ﬂervariabelanalysen med hjälp av NN och/eller AI.The multivariate analysis can be performed using a partial least squares projection on latent structures (PLS), main component regression (PCR), main component analysis (PCA), canonical correlation, multilinear regression analysis (MLR), back regression with svar your answers, a factor analysis, discriminant analysis. Systems with neural networks (NN) and / or systems with artificial intelligence (A1) can be used to perform the analysis. In a preferred embodiment, the ﬂ variable analysis is performed using PLC. In another preferred embodiment, the variable analysis is performed using NN and / or AI.

I enlighet med uppfinningen har det påvisats att det är möjligt att direkt fastställa träslaget i en stock genom att detektera spektra hos stocken, och genom att omvandla dessa spektra till nämnda träslag genom en kalibreringsteknik med ﬂera variabler. Det använda spektrometriska förfarandet kan vara en absorptionsspektrometri, reﬂektansspektrometri, sändnings- eller överföringsspektrometri, och den tillämpas företrädesvis inom det synliga/nära infraröda (VIS-NIR) våglängdsområdet, särskilt inom det nära infraröda (NIR) våglängdsorrirådet.In accordance with the invention, it has been shown that it is possible to directly determine the type of wood in a log by detecting spectra of the log, and by converting these spectra to said type of wood by a calibration technique with ﬂ your variables. The spectrometric method used may be an absorption spectrometry, reactance spectrometry, transmission or transmission spectrometry, and it is preferably applied in the visible / near infrared (VIS-NIR) wavelength range, especially in the near infrared (NIR) wavelength range.

Spektra kan vara föremål för ytterligare databehandling genom användning av värden från ﬂera olika diskreta våglängder från varje särskilt spektrum. Här bör inses att strålningen som används inom det spektrometriska förfarandet direkt påverkar stocken.Spectra can be subject to further data processing by using values from olika your different discrete wavelengths from each particular spectrum. Here it should be understood that the radiation used in the spectrometric procedure directly affects the log.

Föreliggande förfarande kan utföras med hjälp av en anordning som placerats på avstånd från processen och som innehåller en ljuskälla, en detektor, elektroniska komponenter och andra komponenter som är nödvändiga för att överföra en signal genom en optoﬁber till provbiten, där ljuset överförs genom eller reﬂekteras på eller delvis genom provbiten. De resulterande signalerna förs tillbaka till detektorn genom en åtföljande optisk ﬁberkabel och registreras.The present method can be performed by means of a device placed at a distance from the process and containing a light source, a detector, electronic components and other components necessary to transmit a signal through an opto ﬁ to the test piece, where the light is transmitted through or reflected on or partially through the specimen. The resulting signals are fed back to the detector by an accompanying optical cable and recorded.

I spektrometern omvandlas ljuset till en elektrisk signal som överförs till en dator där spektret från en tidigare lagrad referensavsökning kan hänvisas till, t ex subtraheras från, provbitsspektret och ett korrigerat referensspektrum beräknas.In the spectrometer, the light is converted into an electrical signal which is transmitted to a computer where the spectrum from a previously stored reference scan can be referred to, eg subtracted from, the sample bit spectrum and a corrected reference spectrum is calculated.

Detektom kan ha mätintervall motsvarande t ex 10 nm, företrädesvis 2 nm, och ärmu mer företrädesvis 1 nm eller mindre. Detekteringen kan utföras inom VIS-NIR-IR- 10 15 20 25 30 35 520 897 3 våglängdsområdet motsvarande mellan 180 nm och 2500 nm. Detta kan ske genom användning av ett avsökningsinstrument, ett diodgruppinstrument, ett instrument för Fourier- omvandling eller någon annan liknande utrustning som är känd för fackmannen.The detector may have measuring ranges corresponding to, for example, 10 nm, preferably 2 nm, and more preferably 1 nm or less. The detection can be performed within the VIS-NIR-IR-520 897 3 wavelength range corresponding to between 180 nm and 2500 nm. This can be done by using a scanning instrument, a diode array instrument, a Fourier conversion instrument or any other similar equipment known to those skilled in the art.

Vid vissa utföringsformer av uppﬁnningen kan det spektrometriska förfarandet utföras med hjälp av en bildalstrande anordning, som t ex en bildalstrande NIR-anordning eller en färgvideokamera, i kombination med bildanalys.In certain embodiments of the invention, the spectrometric method may be performed by means of an image generating device, such as an image generating NIR device or a color video camera, in combination with image analysis.

En uppskattning av våglängderna med avseende på absorption eller överföring kan ge karakteristika som är väsentliga för analysen. Genom tillämpning av ﬂervariabelförfaranden på de erhållna Spektra är det då möjligt att ignorera våglängder som inte innehåller information som bidrar till analysen, även om mätningen kommer att innehålla information från hela våglängdsområdet.An estimate of the wavelengths with respect to absorption or transmission can provide characteristics that are essential to the analysis. By applying ﬂ variable variable procedures to the obtained spectra, it is then possible to ignore wavelengths that do not contain information that contributes to the analysis, even if the measurement will contain information from the entire wavelength range.

Enligt en utföringsforrn innefattar föreliggande förfarande följ ande steg : (I) utvecklande av en kalibreringsmodell genom (I.a) referensspektraldata för referensstockar; registrering, med hjälp av ett spektrometriskt förfarande, av råa (I.b) behandling av de råa referensspektraldata för att minska brus och justera för drift och diffus ljusspridning; (I.c) kalibrering av de behandlade referensspektraldata med de kända träslagen hos referensstockarna genom att utföra en dataanalys innefattande ﬂervariabelanalys; och (II) registrering, med hjälp av nämnda spektrometriska förfarande, av råa spektraldata för en stock av ett okänt träslag; behandling av de därigenom erhållna råa spektraldata för att minska bruset och justera för drift och diffus ljusspridning; och tillämpning av den utvecklade kalibreringsmodellen på de behandlade spektraldata för att fastställa det okända träslaget.According to one embodiment, the present method comprises the following steps: (I) developing a calibration model through (I.a) reference spectral data for reference logs; recording, by a spectrometric method, raw (I.b) processing of the raw reference spectral data to reduce noise and adjust for operation and diffuse light scattering; (I.c) calibrating the processed reference spectral data with the known woods of the reference logs by performing a data analysis comprising ﬂ variable analysis; and (II) recording, by said spectrometric method, raw spectral data for a log of an unknown wood species; processing the resulting raw spectral data to reduce noise and adjust for operation and diffuse light scattering; and applying the developed calibration model to the processed spectral data to determine the unknown wood species.

Flervariabelanalysen under delsteget (I.c) innefattar företrädesvis överföring av behandlade referensspektraldata till latenta variabler; och under delsteg (II) överförs behandlade referensspektraldata företrädesvis till latenta variabler på samma sätt som vid (I.c), och den utvecklade kalibreringsmodellen tillämpas på de latenta variablerna för att fastställa det okända träslaget. Omvandlingen till latenta variabler kan utföras med hjälp av PCA. Denna utföringsform diskuteras mer i detalj här nedan.The multivariate analysis during step (I.c) preferably involves the transfer of processed reference spectral data to latent variables; and during sub-step (II), processed reference spectral data are preferably transferred to latent variables in the same way as in (I.c), and the developed calibration model is applied to the latent variables to determine the unknown wood species. The conversion to latent variables can be performed using PCA. This embodiment is discussed in more detail below.

(I) UTVECKLING AV EN KALIBRERINGSMODELL Träslagen bestäms på traditionellt sätt för ett antal referensstockar. Denna information används därefter vid utvecklandet av en kalibreringsmodell där de nedan diskuterade tre delstegen tillämpas på den registrerade absorptionen, reﬂektansen eller spektrumutsändningen från nämnda stockar.(I) DEVELOPMENT OF A CALIBRATION MODEL The types of wood are determined in the traditional way for a number of reference logs. This information is then used in the development of a calibration model where the three sub-steps discussed below are applied to the recorded absorption, reactance or spectrum emission from said logs.

(I.a) Utvecklande av kalibreringsuppsättningar Mode1lkalibreringsuppsättningama består av ett stort antal absorptions- eller transmissionsspektra från referensstockar av kända träslag, vilka företrädesvis bör vara 10 15 20 25 30 35 520 897 4 representativa för produktionslinj en.(I.a) Development of calibration sets The model calibration sets consist of a large number of absorption or transmission spectra from reference logs of known woods, which should preferably be representative of the production line.

Kalibreringsuppsättningama används i ﬂervariabelalgoritmema för att upprätta den resulterande modellen.The calibration sets are used in the variable algorithms to establish the resulting model.

(I.b) Databehandling För att minska bruset och justera för baslinjedriften kan de spektrala rådata behandlas. Behandlingen kan även avslöja gömd information som t ex identiteten för uppenbarligen olika spektra, eller avsaknad av identitet mellan uppenbarligen mycket lika Spektra. F ö uppfylls antagandena som leder till Beers lag (vilken innebär att för en given absorptionskoefﬁcient och längden hos den optiska vägen i absorptionsmedia är den totala mängd ljus som absorberas proportionell mot provbitens molekylära koncentration) inte alltid i det komplexa system som provbitarna utgör. Detta beror på ett flertal faktorer, vilka ofta föreligger i industriella och laboratoriemässiga provbitar. En annan komplicerande faktor är variationema i ljusspridning, vilket beror på partiklar i provbiten. Olika teorier har utvecklats för att lösa detta problem och de mest använda är : Kubelka-Munk-omvandlingen, vilken tar hänsyn till absorption och spridning; och den multiplikativa spridningskorrigeringen, där varje spektrum korrigeras både med avseende på förskjutning och lutning genom att jämföra det med ett "idealt spektrum" (genomsnittspektret). Ett annat sätt att linearisera spektraldata sker även med hjälp av derivata, t ex upp till derivata av fjärde ordningen (A Savtizky, M J E Golay, Anal. Chem. 36, 1627-1639) (1964), vilken här ingår som referens). Spektrets derivata resulterar i ett omvandlat spektrum, vilket enbart beror på de relativa ändringarna mellan de intilliggande våglängderna och det har påvisats att toppintensiteterna hos deriverade spektra tenderar till att vara mer linjära med koncentrationen (T C O'Haver, T Begley, Anal. Chem. 53, 1876 (1981)). Lineariseringen kan även utföras med hjälp av Fourier-transforrnation, eller genom användning av den normala standardiserade variabeltransformationen som beskrivs i R J Barnes, M S Dhanoa och S J Lister, Appl. Spectrosc., vol. 43, nr 5, sidorna 772-777 (1989). Ett annat användbart förfarande, ortogonal spridningskorrigering (OSC) beskrivs av Svante Wold m ﬂ i "Chemometrics and Intellligent Laboratory Systems 44 (1998), sidorna 175-185.(I.b) Data processing To reduce the noise and adjust for the baseline operation, the spectral raw data can be processed. The processing can also reveal hidden information such as the identity of obviously different spectra, or the lack of identity between obviously very similar spectra. Therefore, the assumptions leading to Beers' law (which means that for a given absorption coefficient and the length of the optical path in absorption media, the total amount of light absorbed is proportional to the molecular concentration of the specimen) are not always met in the complex system of the specimens. This is due to a number of factors, which are often present in industrial and laboratory specimens. Another complicating factor is the variations in light scattering, which is due to particles in the specimen. Various theories have been developed to solve this problem and the most commonly used are: the Kubelka-Munk transformation, which takes into account absorption and proliferation; and the multiplicative scatter correction, where each spectrum is corrected for both displacement and inclination by comparing it with an "ideal spectrum" (the average spectrum). Another way of linearizing spectral data also takes place with the help of derivatives, for example up to fourth-order derivatives (A Savtizky, M J E Golay, Anal. Chem. 36, 1627-1639) (1964), which is included here as a reference). The derivatives of the spectrum result in a transformed spectrum, which is solely due to the relative changes between the adjacent wavelengths and it has been shown that the peak intensities of the derived spectra tend to be more linear with the concentration (TC O'Haver, T Begley, Anal. Chem. 53). , 1876 (1981)). The linearization can also be performed using Fourier transform, or using the normal standardized variable transformation described in R J Barnes, M S Dhanoa and S J Lister, Appl. Spectrosc., Vol. 43, No. 5, pages 772-777 (1989). Another useful method, orthogonal scatter correction (OSC) is described by Svante Wold et al. In Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems 44 (1998), pages 175-185.

(I.c) Dataanalys Dataanalys med användning av ﬂervariabeltekniker möjliggör därefter utveckling av kalibreringsmodellen. Flera olika ﬂervariabeltekniker kan användas som t ex PCA, PLS, PCR, MLR och diskriminantanalys. Neurala nätverkssystem och/eller system med artiﬁciell intelligens kan även användas för att utföra analysen, särskilt om det spektrometriska förfarandet inbegriper eller är kombinerat med bildanalys.(I.c) Data analysis Data analysis using ﬂ variable techniques then enables the development of the calibration model. Several different variable techniques can be used, such as PCA, PLC, PCR, MLR and discriminant analysis. Neural network systems and / or systems with artificial intelligence can also be used to perform the analysis, especially if the spectrometric procedure involves or is combined with image analysis.

(Il) BESTÄMNING GENOM TILLÄMPNING AV KALIBRERINGSMODELLEN Så snart som en kalibreringsmodell har utvecklats kan bestämningen av det okända träslaget ske genom registrering av absorptions- eller överföringsspektret, i överensstämmelse med (I.a). Behandling av de därvid erhållna spektrala rådata enligt (l.b); valfritt utförande av 10 15 20 25 30 520 897 5 en dataanalys avseende de behandlade spektraldata i överensstämmelse med (I.c); och tillämpning av den utvecklade kalibreringsmodellen på de därvid erhållna data.(II) DETERMINATION BY APPLYING THE CALIBRATION MODEL As soon as a calibration model has been developed, the unknown type of wood can be determined by recording the absorption or transmission spectrum, in accordance with (I.a). Processing of the spectral raw data thus obtained according to (l.b); optionally performing a data analysis regarding the processed spectral data in accordance with (I.c); and applying the developed calibration model to the data thus obtained.

För att ytterligare illustrera föreliggande uppﬁnning kommer ett exempel på en utföringsforrn av föreliggande uppfinning nu att beskrivas här nedan, med hänvisning till de bifogade ritningarna där : Figur 1 illustrerar tillämpningen av en PCA-modell på en datamatris som är baserad på spektrometriska reﬂektansmätningar på provbitar från tall- och granstockar.To further illustrate the present invention, an example of an embodiment of the present invention will now be described below, with reference to the accompanying drawings, in which: Figure 1 illustrates the application of a PCA model to a data matrix based on spectrometric reactance measurements on specimens from pine and spruce logs.

Exempel Reﬂektansspektra från 53 sågade provbitar av tall- och granstoekar registrerades med hjälp av en ﬁberoptisk sond och ett NIR-spektrofotometersystem 6500. Sonden placerades mot barkens yta och den reﬂekterade strålningen uppmättes. Sondens mätområde motsvarade 400-2500 nm, dvs det synliga och det nära infraröda området. Varannan våglängd avsöktes och samtliga 53 spektra sattes samman till en datamatris i ordningen 53 x 1050 (objekt x variabler). Våglängdsornrådena 400-900 nm och 2300-2500 nm avlägsnades därefter och användes inte vid ﬂervariabelanalysen. En PCA-modell tillämpades på datamatrisen för att finna ut om mätningarna skulle kunna delas upp på olika grupper. Resultatet av denna PCA- tillärnpning illustreras i figur 1 i vilken t[1], t[2], t[3] representerar de första tre huvudkomponenterna, varvid de svarta kuloma representerar tall med slät bark, de gråa kuloma representerar gran och de vita kulorna representerar tall med skrovlig bark. De tre första komponenterna av modellen visar på en klar gruppering i tre klasser. Granvärdena är samlade i mitten av diagrammet, medan tallvärdena är samlade på vardera sidan om granklassen. Här antas att skälet till att tallvärdena är samlade i två klasser kan vara att det finns en signiﬁkant skillnad mellan skrovlig och jämn bark. Därefter utfördes en PLS- diskriminantanalys för att ta reda på om det skulle kunna vara möjligt att förutsäga om huruvida de olika objekten i datamatrisen hade sitt ursprung i tall eller gran. Ungefär en tredjedel, 17 objekt, användes i en testuppsättning, medan de återstående 36 objekten användes för att bygga upp en modell för förutsägelse av objekten i testuppsättningen. I modellen benämndes alla tallobjekt "1" och alla granobjekt benämndes "2". Tabell 1 här nedan visar hur objekten i testuppsättningen förutsades, dvs om de förutsades som "1" eller "2". Alla objekten i testuppsättningen klassificerades korrekt baserat på modellen. Ett objekt med ett värde av <1,5 klassificerades som tall medan ett objekt med ett värde >1,5 klassiﬁcerades som gran. RMSEP (RMSEP = felförutsägelse av effektivvärdet) motsvarade O,271258. 520 897 6 Tabell 1 Observationsnurnmer Variabel 1 (observerad) Variabel 1 (fórutsagd) 3 1 1,3632 6 1 1,3152 9 1 1,3589 12 2 2,0718 15 1 1,4072 18 2 1,7646 21 1 1,3292 24 1 1,1678 27 2 1,9251 30 1 1,4549 33 2 1,8457 36 1 1,2188 39 2 1,7552 42 1 0,86507 45 2 1,7899 48 1 0,84328 51 2 1,6889Example Reference spectra from 53 sawn specimens of pine and spruce stalks were recorded using a professional probe and a NIR spectrophotometer system 6500. The probe was placed against the surface of the bark and the reflected radiation was measured. The measuring range of the probe corresponded to 400-2500 nm, ie the visible and the near infrared range. Every other wavelength was scanned and all 53 spectra were combined into a data matrix in the order 53 x 1050 (objects x variables). The wavelength ranges 400-900 nm and 2300-2500 nm were then removed and not used in the variable analysis. A PCA model was applied to the data matrix to find out if the measurements could be divided into different groups. The result of this PCA assimilation is illustrated in Figure 1 in which t [1], t [2], t [3] represent the first three main components, the black spheres representing pine with smooth bark, the gray spheres representing spruce and the white the balls represent pine with rough husk. The first three components of the model show a clear grouping into three classes. The spruce values are collected in the middle of the diagram, while the pine values are collected on each side of the spruce class. Here it is assumed that the reason why the pine values are collected in two classes may be that there is a significant difference between rough and even bark. Subsequently, a PLC discriminant analysis was performed to find out whether it would be possible to predict whether the various objects in the data matrix originated in pine or spruce. About one-third, 17 objects, were used in a test set, while the remaining 36 objects were used to build a model for predicting the objects in the test set. In the model, all pine objects were named "1" and all spruce objects were named "2". Table 1 below shows how the objects in the test set were predicted, ie if they were predicted as "1" or "2". All objects in the test set were classified correctly based on the model. An object with a value of <1.5 was classified as pine while an object with a value> 1.5 was classified as spruce. RMSEP (RMSEP = error prediction of the rms value) corresponded to 0, 271258. 520 897 6 Table 1 Observation number Variable 1 (observed) Variable 1 (predicted) 3 1 1.3632 6 1 1.3152 9 1 1.3589 12 2 2.0718 15 1 1.4072 18 2 1.7646 21 1 1, 3292 24 1 1,1678 27 2 1,9251 30 1 1,4549 33 2 1,8457 36 1 1,2188 39 2 1,7552 42 1 0,86507 45 2 1,7899 48 1 0,84328 51 2 1, 6889

Claims

10 15 20 25 30 35 520 897 7 Patent claims

1. A method for determining the type of wood in a log or tree trunk when sorting timber, characterized in that the method comprises: - analysis of an unbarked part of the log by a spectrometric method which gives spectral data, and - comparison of said spectral data and reference spectral data obtained by said spectrometric method from reference logs, which reference spectral data have been calibrated according to the woods of said reference logs, by an ﬂ variable analysis.

Method according to claim 1, characterized in that the method comprises: - comparison between said spectral data and reference spectral data obtained by said spectrometric method from at least partially unbarked reference logs, wherein reference spectral data has been calibrated according to the wood species of at least partially unbarked logs, by a .

3. A method according to claim 1, characterized in that the log is analyzed while it is in motion.

A method according to claim 1, characterized in that said spectrometric method means that - the log is irradiated by an irradiation within the wavelength range from about 400 to about 2500 nm, and - the diffuse reflectance from and / or the absorbance of said radiation of the irradiated the log is measured.

5. A method according to claim 4, characterized in that said wavelength range corresponds to from about 600 to about 2300 nm.

A method according to claim 4, characterized in that said wavelength range corresponds to from about 900 to about 2300 nm.

A method according to claim 1, characterized in that said al variable analysis is performed by means of partial minimum regression, main component regression, main component analysis, canonical correlation, back regression with svar your answers, or a combination of these.

A method according to claim 1, characterized in that said method comprises the following steps: (I) developing a calibration model through (La) reference spectral data for reference logs; recording, by a spectrometric method, the raw (Ib) processing of the raw reference spectral data to reduce noise and adjust for operation and diffuse light scattering; (I.c) calibrating the processed reference spectral data with the known woods of the reference logs by performing a data analysis comprising ﬂ variable analysis; and 520 897 8 (II) recording, by means of said spectrometric method, raw spectral data for a log of an unknown wood species; processing the resulting raw spectral data to reduce noise and adjust for operation and diffuse light scattering; and applying the developed calibration model to the processed spectral data to determine the unknown wood species.

Method according to one of Claims 1 to 3, characterized in that the spectrometric method comprises irradiating the log and measuring the reflected radiation.