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关键词：锯材等级，表面缺陷，机器视觉，图像处理摘 要：锯材表面缺陷是锯材等级评定的主要内容之一，目测分等规格是分选锯材品质的基本原则之一。随着硬件和机器视觉技术的不断发展，机器视觉与锯材分选方法的结合越来越紧密。本文概述了机器视觉在锯材等级识别的国内外发展现状，介绍了锯材表面图像采集系统和分选系统，通过对锯材表面图像的主要缺陷进行统计分析 ,综合评价整根锯材 。研究提高锯材品质和加工效率的方法，提升木材加工的自动化、智能化水平，提高木材加工的效率和利用率，从而实现我国林业可持续发展。

1、引言

锯材表面缺陷特别是节子、裂缝、虫眼等会严重影响锯材的质量，改变锯材正常性能, 降低锯材利用率和使用价值。实现锯材表面缺陷的计算机监测，对锯材等级自动分选、提高锯材商品价值和加速锯材加工自动化具有非常重要的作用。针对锯材表面缺陷的检测，当前应用比较广泛的是目测分等方法，即用肉眼观测方式主要对锯材表面的各种影响强度或相关性能的缺陷进行评估，实现对锯材强度等级的划分^[1]。随着锯材生产的发展，目测分等法也在不断完善和调整。由于人工检测具有一定的局限性，尤其是锯材表面有多种缺陷，缺陷的尺寸和形状变化很大,人工分类比较困难同时由于锯材生产过程中的重复性和单一性的特点 ,检测人员注意力不集中及长时间观测疲劳,及其检测经验不同均可造成检验结果不一致等，因此这种检测方法已不能满足锯材生产中快速检测和连续检测的需要。锯材表面缺陷的在线检测对锯材加工过程中的质量控制及产品分等愈来愈具有重要意义。近年来 ,探测锯材缺陷的方法除人工方法外主要有超声波法、激光扫描法、射线检测法和数字图像处理方法等,其中数字图像处理是可靠性、安全性和效率相对较高的一种方式。

2、研究现状

随着国民经济和社会发展，我国木材的消费 量逐年递增，成为世界木材消费第二大国，而我国的林木总蓄积量不足世界总量的3%，每年需要进口并加工大量的木材。木材加工逐渐向机械化、自动化、规模化方向发展。由于生产环境、自然条 件等因素影响，木材表面或内部存在节子、腐蚀、虫眼、裂纹等缺陷，这大大影响了木板的利用率，我国木材的利用率约为 60%，与世界发达国家 90%以上的利用率相差很大。利用自动化生产及自动化检测技术，能有效提高生产效率及木材利用率，如果能提高一个百分点，我国每年将节约木材75万m3。因此自动化生产过程中的木材缺 陷检测技术成为木材加工过程的重要环节。原木加工过程，板材的分选及分等主要靠人工视觉与经验，根据板材的纹理结构、颜色色泽等来评价。由于板材的缺陷类型与缺陷大小不同，以及人眼 工作环境与工作强度不同，很容易产生漏检、错检等。而且人工检测的效率不高，这样造成大量的人力财力和木材资源的浪费。

目前板材加工过程的检测主要采用人工检测、机械检测、射线检测、超声波检测以及机器视觉检测等。人工检测存在效率低、误检率高和受干扰性强等不足。机械检测通常为接触式检测，存在检测范围有限、效率低、可能对板材造成损伤等缺点。射线检测虽然可提高效率和准确率，但存在手段复杂、成本高等弊端。超声波检测也为接触式检测，主要根据超声波在介质传播过程中发生的衰减和散射信号来检测，但这种检测仍然存在一些需要解决的技术难题，不适用于大规模在线检测。目前研究应用比较多的是将数字图像处理技术、计算机视觉技术、BP神经网络技术应用于木材缺陷检测中，将分形理论、小波分析、模式识别等技术相结合，研究木材表面缺陷的图像增强、纹理分割、特征提取、模式识别等问题。2.1、锯材外观等级质量检测的相关标准^[2]

2.1.1、国外相关标准

外观分等标准的第一次出现，是在19世纪70年 代，由美国商业部颁布的非官方木材标准PS-20-70。在这个标准的基础上，后来建立了北美锯材等级国家 分等标准（NGR）。不光是美国，同一时刻，加拿大也 建立了国家锯材分等委员会，并且本国的分等标准。为了保证加拿大的锯材可以获得美国锯材规范的认 可，加拿大将将其标准与北美锯材等级国家分等标准（NGR）合并。至此，分等规则得到了不断完善，应用可靠性得到不断提高，目测分等方法基本发展成 熟。20世纪90年代，《结构用针叶锯材标准》公布了锯材设计值，提高了英国、欧盟、日本、澳大利亚和世界其他贸易地区接受的加拿大锯材的可靠性。国外制订的有关标准主要有英国标准BS4978《软木的外观强度等级规范》、澳大利亚标准AS2858 《结构用针叶材锯材目测分等标准》、日本农业标准 JAS 143《结构用针叶材分等》；韩国标准KSF2151 《针叶材结构锯材的外观分等》、北欧分等规则INSTAI42《北欧木材外观应力分等规则》、比利时 BS4978《针叶材外观强度分等规范》等。