木材应力波检测精度的影响因素研究

张慧娟

(碌曲县自然资源局，甘肃 碌曲 747200)

随着全球气候变暖，大气污染的日益加剧，国家对林木资源的保护也越来越为重视[1]。针对活立木进行无损检测的方法主要为应力波检测，通过该项检测方法，能够更好的探测树木的健康程度，及时采取行之有效的保护措施，为促进我国林业的发展打下坚实的基础[2]。目前，木材应力波检测主要是由木材无损检测仪得到，国外在无损检测方面的仪器较为多样，如德国、加拿大、瑞典等，均由多路径检测能够在立木的同一个截面，经测量获得所需的结果，从而明确木材的内部缺陷[3]。然而，检测成像之后，能否精确的判定所测结果，在国内仍然存在技术瓶颈，因此，国内方面仍然在不断探索与经验的总结，深入分析影响精度获取的因素，并找出一定的规律，才能够更加精准的获得木材缺陷的形状，以及传感器分布位置和数量，更好的为木材无损检测精度的精准性获得，提供有参考价值的资料。

1 无损检测的原理

无损检测主要是应用动力学和运动学特征通过应力波断层成像的方法，这种检测方法，对于被检测对象而言，不会损害或影响检测对象，通过无损检测成像帮助检测者了解木材内部组织结构，形态性质以及缺陷等[4]。通过仪器的全方位内部检测，进一步了解木材物理性质、内部缺陷，结构强度等质量情况，从为对活立木的健康程度给出准确的判定，从而更好的保护中国的林木资源[5]。

2 原木实验方法

2.1 检测对象

郑泽宇等[6]提出，木材检测的应力波成像中，缺陷形状的形态不同，对于检测结果的精度具有一定的影响。因此，本次研究将通过实验进一步验证这一说法。本研究采用的是美国全自动应变仪LSM-9000LE，该设备是一款用于定量测量透明体内延迟量的应变和双折射以及慢轴的方向的二维装置。

选取香樟作为样本，将本木平均截成4段，平均高为(12.41±0.32)cm。用人工将原木的几何中心位置开凿，从而出现不同形状的缺陷，共计为种缺陷形状，主要包括圆形、正方形、扇形、三角形，4种缺陷形状下的缺陷深度平均为(3.98±0.19)cm，保证缺陷深度基本一致。利用同一人进行缺陷的面积的测量，另一个人符合一遍测量，保证所测面积的真实性，圆形、正方形、扇形、三角形4种缺陷面积分别为51.34 cm2、35.98 cm2、49.13 cm2、25.97 cm2。

传感器的影响情况检测方法，是均匀分布传感器数量，缺陷深度平均为(2.12±0.58)cm，保证缺陷深度基本一致，选取一个样本，样本原木靠近左侧有一处缺陷，分别按照不同传感器数量放置，5个、7个、9个、12个，将4个不同数量的传感器均匀分布于相同的截面，用上述同样的设备与方法进行检测。

传感器分布影响的检测实验，将12个传感器分布在同一样本原木的截面上，并进行敲击。样本原木靠近左侧有一处缺陷，对相同样本相同截面，采取不同分布进行检测。主要包括集中分布在完好方向、均匀分布、集中分布在缺陷方向。

2.2 实验操作

原木的一个截面上将12个传感器均匀放置好，传感器的所在高度与木材的缺陷部位正好相通。连接LSM-9000LE检测仪，并对每个传感器进行敲击，敲击次数为3次，对每一组的缺陷形状均进行一次相同的实验，从而进一步生成木材的二维内部缺陷图像(可见图1、图2、图3、图4所示)。精度的判定则采用MATLAB软件，得到成像的精神判定。对每一个缺陷与人工缺陷的相似度值，进行差异对比。

2.3 观察与评价标准

本次研究主要计算缺陷面积的重复率、非重复率、相似度，其中①重复率=重复面积/缺陷真实面积；②非重复率=非重复面积/缺陷真实面积；③相似度=重复率-非重复率。所得数值中重复率越高，则表明缺陷形状检测数值的准确性越高，非重复率数值越高，则表明检测准确性越低。因此，相似度取两者之间的差值，精确度则由相似度表示，相似度越低则表明本次研究的精确度越低，反之则越高[7]。本次研究通过4种形状(圆形、正方形、扇形、三角形)的真实缺陷与检测缺陷比较，确定传感器数量及分布、空洞缺陷对应力波成像检测技术的影响，以及影响因素与实际缺陷的关系。

3 结果

3.1 圆形人工所测缺陷面积与检测缺陷面积对比

依据成像精神度的判定方法，对圆形缺陷下的面积测量结果进行计算，相似值的计算则通过利用重复率与非重复率计算得到。以圆形缺陷为例，采用圆形面积计算公式得到a=51.34 cm2，再经灰度处理后，计取缺陷标准Y值小于150，求得测量面积b=61.24 cm2，重复面积c=50.09 cm2，进一步得到非重复面积d=a+b-2c=12.40，得到重复率为97.57%，非重复率24.63%，由此得到相似度值为72.94%。具体见图1所示。

图1 圆形人工所测面积与检测结果对比

3.2 正方形人工所测缺陷面积与检测缺陷面积对比

依据成像精神度的判定方法，对圆形缺陷下的面积测量结果进行计算，相似值的计算则通过利用重复率与非重复率计算得到。以圆形缺陷为例，采用正方形面积计算公式得到a=35.91 cm2，再经灰度处理后，计取缺陷标准Y值小于150，求得测量面积b=43.81 cm2，重复面积c=34.11 cm2，进一步得到非重复面积d=a+b-2c=11.50，得到重复率为94.99%，非重复率32.02%，由此得到相似度值为62.97%。具体见图2所示。

图2 正方形人工所测缺陷面积与检测缺陷面积对比

3.3 扇形人工所测缺陷面积与检测缺陷面积对比

依据成像精神度的判定方法，对圆形缺陷下的面积测量结果进行计算，相似值的计算则通过利用重复率与非重复率计算得到。以圆形缺陷为例，采用扇形面积计算公式得到a=47.94 cm2，再经灰度处理后，计取缺陷标准Y值小于150，求得测量面积b=82.39 cm2，重复面积c=47.94 cm2，进一步得到非重复面积d=a+b-2c=34.35，得到重复率为100.00%，非重复率78.16%，由此得到相似度值为28.14%。具体见图2所示。

图3 扇形人工所测缺陷面积与检测缺陷面积对比

3.4 三角形人工所测缺陷面积与检测缺陷面积对比

依据成像精神度的判定方法，对圆形缺陷下的面积测量结果进行计算，相似值的计算则通过利用重复率与非重复率计算得到。以圆形缺陷为例，采用三角形面积计算公式得到a=25.98 cm2，再经灰度处理后，计取缺陷标准Y值小于150，求得测量面积b=34.12 cm2，重复面积c=8.14 cm2，进一步得到非重复面积d=a+b-2c=12.40，得到重复率为100.00%，非重复率31.33%，由此得到相似度值为72.9468.17%。具体见图4所示。

图4 三角形人工所测缺陷面积与检测缺陷面积对比

3.5 4种形状缺陷情况统计结果分析

根据上述实验后，得到如表1统计结果。

表1 4种形状缺陷情况统计结果

图5 4种形状缺陷情况统计趋势图

由图5可见，4种形状由同一种仪器进行内部缺陷的检测，而检测出来的结果精度却完全不同，其中圆形的检测结果中，能够看到精度较高，而扇形的检测结果中，能够看到精确度值最低，由此，可以确定形状的不同，对于检测的精确度有着一定的影响。

3.6 传感器的数量影响情况分析

根据上述实验后，得到如表2统计结果。

表2 传感器的数量影响情况的统计结果

图6 传感器的数量影响情况的统计结果分布

由图6可，相似度呈现阶梯走向，不同传感器的数量与缺陷面积的检测精确度存在密切相关性，随着传感器数量的增加，缺陷面积的相似度也在增加，表明传感器数量越多，精确度越高。

3.7 传感器的分布对精确度的影响情况分析

根据上述实验后，得到如表3统计结果。

表3 传感器的分布影响情况的统计结果

图7 传感器的分布对精确度的影响情况分布

由图7可见，相似度呈现阶梯走向，不同传感器的分布与缺陷面积的检测精确度存在密切相关性，随着传感器分布的增加，缺陷面积的相似度也在增加，表明传感器分布不同，对精确度具有显著影响。

3.8 相关性分析

本次研究为了进一步确定重复率、非重复率、相似度与检测缺陷面积的精确度进行了相关性检验。重复率、相似度与检测缺陷面积的精确度存在显著相关性，其中r值结果显示(r=0.987、r=0.945)，P<0.01，统计学有意义。非重复率与检测缺陷面积的精确度存在负相关(r=0.592)，P>0.05，统计学有意义。传感器数量、传感器分布与检测缺陷面积的精确度存在正相关P<0.01，统计学有意义。具体结果见表4所示。

表4 Pearson相关性分析

4 结论

通过本次实验结果来看，4种形状的精确度变化波动较大，研究数据表明应力波成像受缺陷形状影响较大，二者之间存在一定的相关性。另外，研究发现越是三角形、正方形这种菱角分明的形状，越容易被检出，但是这种检测下的误差较大，所检测的实际缺陷面积均大于实际缺陷面积。而本次研究中的圆形或接近扇形的菱角不分明的形状，应力波成像后的检测误差较低。

传感器的数量与分布的位置对应力波成像有着显著影响，传感器数量多对于应力波成像越精确，而传感器的分布位置应根据第一次检测结果进行再次调整，从而使精确度提升。