CN110815478B

CN110815478B - 一种由原木制备压缩木的方法及设备

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Publication number: CN110815478B
Application number: CN201911107786.6A
Authority: CN
Inventors: 熊立伟
Original assignee: Individual
Current assignee: Individual
Priority date: 2019-11-13
Filing date: 2019-11-13
Publication date: 2020-07-31
Anticipated expiration: 2039-11-13
Also published as: CN110815478A

Abstract

本发明提供了一种由原木制备压缩木的方法及设备，所述设备包括：第一检测装置，其包括密度检测模块和直径检测模块；第一检测装置将检测的结果发送至第一控制装置；所述第一控制装置接收第一检测装置发送的信息数据并进行分析，进而对初始木材进行分类，并将分类传送的指令发送至第一传送装置；所述第一传送装置接收第一控制装置发送的指令并将初始木材进行分类传送，至锯切装置处；所述锯切装置接收第一控制装置发送的指令并对初始木材进行锯切；所述第一控制装置分别与第一检测装置、第一传送装置、锯切装置电连接。利用所述设备由原木制备压缩木的方法包括七个步骤。本发明所得到产品性能均一、稳定，绿色环保，更重要的是原木利用率大大提高。

Description

一种由原木制备压缩木的方法及设备

技术领域

本发明涉及一种木材加工技术领域，特别涉及一种由原木制备压缩木的方法及设备。

背景技术

木材是建材行业的五大主材之一，也是主材中唯一的生物质材料。木材具有十分明显的优点,带给人们自然亲和的感受，是任何一种建筑材料所无法代替的。

我国是世界上最大的木材与木制品加工国、贸易国和消费国,木材加工业正面临资源环境、木材供需矛盾以及健康与环保等问题，但市场需求依旧旺盛，行业未来发展挑战与机遇并存。因此，提高木材综合利用率以及满足人们日益增长的健康环保水平将成为行业发展主要趋势。通过新思路、新技术、新工艺的应用，提高林业产业整体素质，不断促进森林采伐利用率和木材综合利用率的提高，使有限的资源得到更充分的利用，生产出更加健康的绿色环保产品是本发明的初衷。

发明内容

基于以上问题，本发明提供一种由原木制备压缩木的方法及设备，用以得到更绿色环保、性能均一且基本无形变的压缩木，且原木的利用率大大提高，裁切的边缘木材得到了有效地利用。本发明的内容包括：

本发明提供一种由原木制备压缩木的设备，包括：

第一检测装置，所述第一检测装置包括密度检测模块和直径检测模块；，所述第一检测装置将检测的初始木材的密度结果和直径结果发送至第一控制装置；

第一控制装置，所述第一控制装置接收第一检测装置发送的信息数据，并进行分析，进而根据检测的密度结果和直径结果对初始木材进行分类；并将分类传送的指令发送至第一传送装置；

第一传送装置，所述第一传送装置接收第一控制装置发送的指令并将初始木材进行分类传送，至锯切装置处；

锯切装置，所述锯切装置包括锯切模块，所述锯切模块接收第一控制装置发送的指令并对初始木材进行锯切；

所述第一控制装置分别与第一检测装置、第一传送装置、锯切装置电连接；

所述设备还包括：

图像识别装置，所述图像识别装置接收第一控制装置发送的指令，进行识别锯切后木材的形状并发送至第一控制装置，所述图像识别装置与第一控制装置电连接；

拼接装置，所述拼接装置接收第一控制装置发送的指令，所述指令包括根据锯切后的木材形状、直径大小和密度大小进行分类拼接粘连，所述拼接装置与第一控制装置电连接；

所述第一控制装置根据图像识别装置识别的锯切后的木材形状，以及根据第一检测装置检测的密度和直径大小进行分析判断如何进行拼接粘连，并发送指令至拼接装置，所述拼接装置接收第一控制装置发送的指令按照指令进行拼接粘连；

所述设备还包括压力机，用于对拼接装置拼接后的木材进行压缩。

进一步地，所述第一控制装置包括：

第一控制模块，所述第一控制模块控制第一检测装置对初始木材进行检测并分类，所述第一控制模块根据检测结果并对初始木材进行分类，并控制第一传送装置根据分类结果指令将初始木材传送至锯切装置处，所述第一控制模块控制锯切装置根据分类结果将相应的初始木材进行锯切，所述第一控制模块并控制拼接装置对相应的锯切后的初始木材进行拼接粘连；

第一存储模块，所述第一存储模块存储包括密度、直径大小和如何锯切的关系的数据库I，以及锯切后如何根据形状、直径和密度进行拼接粘连的数据库II；

所述第一检测装置检测后将检测结果发送至第一控制模块，所述第一控制模块将检测结果与第一存储模块中的数据库I进行比对分析，若第一检测装置所检测的结果与数据库I中的数据1相匹配，则按照数据1进行分类；相应地，所述锯切模块在第一控制模块的控制下根据数据1进行锯切；

所述第一控制模块对接收到的锯切后的形状以及密度和直径大小的信息数据与数据库II中的数据进行比对分析并进行匹配，进而确定如何拼接粘连，并发送指令至拼接装置，所述拼接装置接收第一控制模块发送的指令并完成拼接粘连。

进一步地，所述第一传送装置包括第一传送带、第二传送带、第三传送带、第四传送带，不同的传送带用于传送不同分类的木材。

进一步地，所述压力机包括第一上压板、第一下压板；

所述设备还包括：

高频加热设备，所述高频加热设备包括高频发生装置；

绝缘板，所述绝缘板有两个，所述绝缘板分别设置在所述第一上压板、所述第一下压板内侧，

正极板、负极板，所述正极板的一侧、所述负极板的一侧分别设置在所述绝缘板的另一侧，所述正极板、所述负极板分别与所述高频加热设备相连；

模具，所述模具分别设置在所述正极板另一侧、所述负极板另一侧上；

防触碰机构，所述防触碰机构用于防止所述模具的上模具与下模具接触；

所述防触碰机构为绝缘材料，设置在所述模具的上下模具之间。

进一步地，所述设备还包括：

蒸汽加热设备，所述蒸汽加热设备包括：

蒸汽发生器，所述蒸汽发生器可以产生的一定温度、压力的蒸汽，

罐体，所述蒸汽发生器可以将产生的蒸汽输送到所述罐体内，

第二控制系统，所述第二控制系统用于控制所述蒸汽发生器输出蒸汽的温度和压力；

液压泵站，所述液压泵站包括：

液压泵，

液压控制系统，所述液压控制系统控制所述液压泵输出的液体压力；

所述设备还包括:

固定板，所述固定板设置在所述罐体内；

第二上压板，所述第二上压板平行设置在所述固定板之上，通过固定杆与所述固定板连接；

第二下压板，所述第二下压板平行设置在所述固定板与所述第二上压板之间；

液压缸及电磁阀，所述液压缸有若干个，所述液压缸分别设置在所述固定板上，所述液压缸的推杆与所述第二下压板连接，可推动所述第二下压板在所述第二上压板与所述固定板之间运动，所述液压缸通过所述电磁阀与所述液压泵站连接，所述液压泵站可通过控制所述电磁阀控制所述液压缸推杆的运动方向；

模具，所述模具设置在所述第二上压板和所述第二下压板上。

一种利用上述所述的设备由原木制备压缩木的方法，包括以下步骤：

步骤1，第一预处理步骤：将原木去皮，按需要长度截断，气干或强制气干至含水率为15％～40％的初始木材；

步骤2，第二预处理步骤：对初始木材进行检测、分类、锯切和拼接粘连，得到预处理木材；

步骤3，预热处理步骤：对步骤2的预处理木材施加2～10kg/cm²的压力并加热，使预处理木材温度达到85～180℃；

步骤4，压缩步骤：将步骤3得到的木材加热至85～200℃，并施以压力为30～100kg/cm²进行压缩。

进一步地，所述方法还包括：

步骤5，定型步骤：保持步骤4的压力，并继续加热至180～210℃，保持3～20分钟；

步骤6，冷却：保持步骤4的压力，将经过步骤5处理过的木材进行冷却，冷却至60℃以下后从设备中取出成为成品；

步骤7，养生步骤：将所述成品放置在温度为20～40℃、湿度为10～40％的环境中存放。

进一步地，

所述第二预处理步骤具体包括：

对初始木材的直径和密度进行测量并进行分类；

当检测到的初始木材的大端面直径小于或等于设定长度时，将初始木材沿长度方向从端面中心线锯切，得到第一半圆柱体和第二半圆柱体，然后将两个半圆柱体按照第一设定形状粘连在一起；

所述设定长度为15～30cm；

所述第一设定形状为第一半圆柱体锯切面朝下，第二半圆柱体锯切面朝上，且两个半圆柱体沿长度方向平行，并且第一半圆柱体的小端面和第二半圆柱体的大端面处于同一垂直面，且所述小端面和所述大端面沿圆周的切线方向形成点贴合。

进一步地，所述第二预处理步骤还包括：

当检测到的初始木材的直径大于设定长度时，将初始木材按照第一设定方式沿长度方向锯切，所述第一设定方式包括得到第一中间柱体和多块第一边材，所述第一中间柱体的端面为正方形或长方形；将得到的多块边材按照密度大小进行组合，密度接近的按照所述第一设定形状粘连在一起。

进一步地，所述加热采用高频加热，所述高频加热工作频率为6.78Mhz；

或所述加热采用高温高压水蒸气加热，所述高温高压水蒸气加热在步骤3和步骤4中使用压力为0.5～2.0Mpa、温度为150～210℃的饱和水蒸气。

进一步，所述图像识别设备，在进行识别锯切后木材的形状时，包含如下步骤，用来提高所述识别木材形状的准确率以及识别效率：

步骤S1、获取所述锯切后的木材的图像，并对所述图像进行预处理，其中所述图像的预处理包括图像灰度化、滤波处理、利用边际追踪技术进行背景剔除、角度修正、空缺像素点插值补全的一种或者多种；

步骤S2、将预处理后的图像转变为像素矩阵，并对所述像素矩阵利用SVD得到奇异特征向量C；

步骤S3、所述图像识别装置中，还包括一个识别数据库，所述识别数据库中有P张不同的形状的锯切后的木材的图像的奇异特征值，利用公式进行图像识别；

其中，P_i为图像识别匹配度，C_j为所述图像的奇异特征向量C的第j个值，

为所述图像的奇异特征向量C的均值，F_i,j为识别所数据库中第i张图像的奇异特征值的第j个值，

为识别所数据库中第i张图像的奇异特征值的均值，i＝1、2、3……P,j＝1、2、3……D；

步骤S4、所有P_i中的最大值对应的识别数据库中的木材图像的形状则为需要识别的锯切后的木材的图像形状，所述识别完成。

本发明的有益效果如下：本发明先将原木进行第一预处理得到初始木材，然后将初始木材进行第二预处理，通过控制设备将检测、分类、锯切和拼接自动化而智能地进行木材的预处理，一方面大大节省了人力，另外一方面提高了效率；在拼接时，本发明人利用滤波技术、边际追踪技术等对锯切后的木材形状进行准确地图像识别，并巧妙地将锯切后的初始木材根据设定形状粘连在一起或按照设定方式得到中间柱体(包括第一中间柱体)或多块边材(包括第一边材)，并将多块边缘木材(包括第一边材)根据其密度、直径大小再进行组合，或按照设定形状粘连在一起，然后再将粘连在一起的拼接木材经过加热、加压、冷却、养生，得到合格的压缩木材。本发明的技术方案一方面通过锯切和智能筛选技术将设定形状且密度和大小相当的边缘木材巧妙的重新组合粘接在一起，经加热、加压等处理后制成压缩木，所得形状规则的中间柱体可直接进行加热、加压等处理制成压缩木，亦可通过智能筛选将密度和大小相当的中间柱体组合粘接在一起后再经加热、加压等处理制成压缩木，另一方面，本发明运用压缩技术提高了木材的整体性能，产品密度大，硬度高，耐腐耐磨，使用寿命长，性能稳定，不变形，不开裂，具有自然纹理，美观大方，尤其对杨木、松木、杉木等速生木材，因其生长速度快，故木材密度低，质地松软、强度差、结构变异性大、性能不均匀、容易变形、易生虫害，通过压缩技术，使其成为一种新型高性能纯天然材料，克服材质软、强度低、材质不均匀等缺陷，是小材大用，废材、劣材优用的有效途径；而且，更重要的是，本发明通过对木材的合理裁切及对边缘木材的巧妙组合粘接和压缩处理等，使得原木在锯切过程中大量的损耗浪费情况得以解决，大大提高了原木的利用率。

本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。

下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。

附图说明

附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：

图1为本发明实施例中所述部分设备模块示意图；

图2为本发明实施例中一种小直径原木锯切后按照第一设定形状进行拼接粘连的示意图；

图3为本发明实施例中一种小直径原木从中心线锯切的立体示意图；

图4为本发明实施例中两块小直径原木锯切后按照第一设定形状进行拼接粘连的示意图；

图5为本发明实施例中一种大直径原木按照第一设定方式锯切的示意图；

图6为本发明实施例中另一种大直径原木按照第二设定方式锯切的示意图；

图7为本发明实施例中图6中的第一中间边材按照第二设定形状进行拼接粘连的示意图；

图8为本发明实施例中一种采用高频加热的设备示意图；

图9为本发明实施例中一种采用高温高压水蒸气加热的设备侧视图示意图；

图10为本发明实施例中一种采用高温高压水蒸气加热的设备主视图示意图。

附图标记说明：1、压力机；1-1、压力机推杆；2、第一上压板；3、第一下压板；4、高频加热设备；5、绝缘板；6、正极板；7、负极板；8、上模具；9、下模具；10、防触碰机构；11、蒸汽发生器；12、罐体；13、液压泵站；14、固定板；15、第二上压板；16、固定杆；17、第二下压板；18、液压缸；19、液压缸推杆；30-第一半圆柱体；31-第二半圆柱体；301-小端面；312-大端面，40-第一中间柱体；41-第一边材；42-第二中间柱体，43-小边材，44-第一中间边材，45-第二中间边材。

具体实施方式

以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。

本发明包括两个方面，第一方面，本发明提供一种由原木制备压缩木的设备；第二方面，本发明还提供利用第一方面所述的设备由原木制备压缩木的方法。

设备实施例：

参照图1所示，本发明提供一种用于由原木制备压缩木的设备，包括：

第一检测装置，所述第一检测装置包括密度检测模块和直径检测模块；所述第一检测装置将检测的密度结果和直径结果发送至第一控制装置；

所述第一控制装置控制第一检测装置进行检测；所述第一控制装置根据第一检测装置的检测结果发送指令给第一传送装置，并控制第一传送装置将木材传送至锯切装置处；所述第一控制装置还控制锯切装置对初始木材进行锯切；

所述设备还包括：

所述第一控制装置根据图像识别装置识别的锯切后的木材形状，以及根据第一检测装置检测的密度和直径大小进行分析判断如何进行拼接粘连，并发送指令至拼接装置，所述拼接装置接收第一控制装置发送的指令并按照指令进行拼接粘连；

上述技术方案的技术原理为：第一控制装置控制第一检测装置对初始木材进行检测，通过第一检测装置的密度检测模块、直径检测模块对木材进行密度和直径的检测，从而得知木材的密度大小，两端面的直径大小，所述第一检测装置将检测的密度直径大小的结果发送至第一控制装置，第一控制装置从而根据密度和直径大小对初始木材进行分类，比如，密度接近，并且大端面接近的木材分类到一起，设定大端面的直径设定为一定长度，比如15～30cm,当直径小于或等于15～30cm时，分为同一类。所述第一控制装置根据分类结果控制第一传送装置对分类的木材进行传送，并通过第一传送装置传送到锯切装置处，所述第一控制装置控制锯切装置将分类好的木材进行锯切，锯切的依据为根据分类结果进行，比如，当木材的大端面直径小于或等于15～30cm时，按下述的从中心线直接进行锯切，即一劈两半，参照图3和图2所示。

优选地，所述第一传送装置包括第一传送带、第二传送带、第三传送带、第四传送带、、、，不同的传送带用于传送不同分类的木材，比如可设置第一传送带传送所述大端面的直径为15～20cm的木材，且第一传送带所传送的木材的密度接近。所述锯切装置可以移动。通过这样的结构设计，使得木材分类更细，更方便后续步骤的锯切、拼接，以及最终得到级别分类更细的压缩木，而且可以提高木材的利用率。

所述第一控制装置控制图像识别装置对锯切后的木材形状进行识别，通过图像识别装置对锯切后的木材形状的识别，以及通过第一检测装置对锯切后的木材进行密度和直径大小的检测，第一控制装置对接收的形状、密度和直径进行分析比对，然后对锯切后的木材进行排列拼接粘连，比如大端面直径大于30cm的木材，按照设定方式进行锯切，参照图5所示，锯切后的木材包括中间柱体和多块边材，通过图像识别装置将多块边材进行识别，然后对其进行密度和直径大小检测，然后进行排列按照设定形状进行拼接粘连，得到预处理木材，然后再进行后续压缩步骤。

上述技术方案的有益效果为：通过上述结构的设计，本发明可以自动地、智能地对木材进行分类，并按照分类结果进行锯切，提高了效率，节省了成本，而且分类锯切后的木材有利于进行后续步骤。

本发明中所述密度检测模块和直径检测模块没有特别限制，只要能够检测木材的密度和直径即可。所述直径包括木材两端面的直径，具体包括大端面直径和小端面直径。

一种优选的实施方式中，所述第一控制装置包括：

第一存储模块，所述第一存储模块存储包括密度、直径大小和如何锯切的关系的数据库I，以及锯切后如何根据形状、直径和密度进行拼接的数据库II；

所述第一控制模块对接收到的锯切后的形状以及密度和直径大小的信息数据与数据库II中的数据进行比对分析并进行匹配，进而确定如何拼接粘连，并发送指令至拼接装置，所述拼接装置接收第一控制模块发送的指令并完成拼接粘连。以上参照图1、图2、图5、图6和图7所示。

本技术方案的原理是：第一检测装置检测的密度、直径的结果发送至第一控制装置，第一控制装置将密度、直径的检测结果与第一存储模块中的数据库I中的数据进行比对分析，比如，第一检测装置检测木材的大端面的直径为20cm，小端面直径为13cm，密度为0.4g/cm³，则与第一存储模块中的数据库I中的“大端面直径为15-20cm，则按照从中间锯切为两块”的数据匹配，从而将该从中间锯切为两块的信息指令发送至锯切装置，所述锯切装置接收该指令并完成锯切；

对于锯切后的木材，所述第一控制模块控制所述图像识别装置进行识别形状，所述图像识别装置将识别结果发送至第一控制模块，同时第一控制模块控制第一检测装置对锯切后的木材进行检测(包括密度和直径大小，所述直径大小包括大端面直径和小端面直径)，并将检测结果发送至第一控制模块，所述第一控制模块将图像识别结果、密度和直径大小与第一存储模块中的数据库II进行比对分析，并将比对分析的结果输出为如何拼接粘连的指令发送至拼接装置，所述拼接装置接收该指令并对锯切后的木材进行拼接粘连。所述第一存储模块中的数据库II包括形状、密度和直径大小与如何拼接粘连的方式，比如大端面直径为20cm,从中间锯切为两块后，则按照第一设定形状的方式进行拼接粘连。

所述第一检测装置还包括缺陷检测模块，所述缺陷检测模块用于检测初始木材的缺陷，所述缺陷检测模块包括第二图像采集模块，所述第二图像采集模块包括相机，所述第二图像采集模块采集的图像发送至第一控制模块，所述第一控制模块对接收到的第二图像采集模块采集的图像进行分析，并与预先存储于第一存储模块的数据库III中的数据进行比对，确定如何锯切；所述数据库III包括缺陷类型以及缺陷位置与如何锯切的关系。具体缺陷类型和缺陷位置本发明不做赘述，参照现有技术中对有缺陷的木材如何进行锯切的原则，所述原则包括尽量减少原木缺陷对压缩木质量的影响；要根据缺陷分布情况，严重的缺陷集中或剔除，一般缺陷要适当分散在少数板材上；材面上缺陷尽量减少。

所述设备还包括电源。

一种实施方式中，所述压力机包括第一上压板、第一下压板；

所述设备还包括：

高频加热设备，所述高频加热设备包括高频发生装置；

一种实施方式中，所述设备还包括：

蒸汽加热设备，所述蒸汽加热设备包括：

液压泵站，所述液压泵站包括：

液压泵，

所述设备还包括:

固定板，所述固定板设置在所述罐体内；

所述的预处理的木材置于所述模具之间进行压缩。本发明中所述模具为两块钢板或木板即可。以上设备对拼接粘连后的木材进行加压、加热等，从而制得压缩木。

以上参照图10、图8和图9所示。

本发明中所述设备还包括对得到的压缩木产品进行检测的第二检测装置，用以检测产品的质量是否合格，在这里不做赘述。

第二方面，利用的第一方面所述设备由原木制备压缩木的方法的实施例：

所述方法包括以下步骤：

步骤4，压缩步骤：将步骤3得到的木材加热至85～200℃，并施以压力为30～100kg/cm²进行压缩；

进一步地，

所述第二预处理步骤具体包括：

对初始木材的直径和密度进行测量并进行分类；

当检测到的初始木材的大端面直径小于或等于设定长度时，将初始木材沿长度方向从端面中心线锯切，得到第一半圆柱体30和第二半圆柱体31，然后将两个半圆柱体按照第一设定形状粘连在一起；

所述设定长度为15～30cm；

所述第一设定形状为第一半圆柱体锯切面朝下，第二半圆柱体锯切面朝上，且两个半圆柱体沿长度方向平行，并且第一半圆柱体的小端面301和第二半圆柱体的大端面312处于同一垂直面，且所述小端面和所述大端面沿圆周的切线方向形成点贴合。

进一步地，所述第二预处理步骤还包括：

当检测到的初始木材的直径大于设定长度时，将初始木材按照第一设定方式沿长度方向锯切，所述第一设定方式包括得到第一中间柱体40和多块第一边材41，所述第一中间柱体的端面为正方形或长方形，因其形状较为规则，故可直接进行后续加压升温压缩等步骤制成压缩木，亦可与其密度和直径接近的其它中间柱体进行拼接粘连，然后再进行后续步骤；将得到的多块边材按照密度和大小进行组合，密度和大小接近的按照所述第一设定形状粘连在一起。

进一步地，当检测到的初始木材的直径大于设定长度时，锯切方式还包括第二设定方式，参照图6所示，得到一块第二中间柱体42，四块小边材43；两块端面具有弧度的第一中间边材44，和两块端面基本不具有弧度的第二中间边材45。所述第一中间边材44可参照图6中所示进行拼接粘连，然后进行后续加压升温压缩等步骤；所述第一中间边材44还可参照图7中的第二设定形状进行拼接粘连，然后再进行后续加压升温压缩等步骤，所得到的压缩木再将边缘锯切，从而得到厚度均一的压缩木，以及将切掉的压缩木另做它用；所述四块小边材43可参照第一设定形状，参照图2所示进行拼接粘连，然后再进行后续的加压升温压缩等步骤。所述第二中间柱体42和第二中间边材45因其形状较为规则，故可直接进行后续加压升温压缩等步骤制成压缩木，亦可与其密度和大小接近的其它中间柱体或中间边材进行拼接粘连，然后再进行后续步骤。

本发明中对锯切方式和拼接粘连方式不做穷举，只是举出例子进行示例说明。

本发明中，对所述原木的种类没有特别限制。所述按需要长度截断没有特别限制，本发明中实施例中为截断为2.6米。

以上所述方法的技术方案的有益效果为：一方面巧妙地通过检测分类，并通过包括锯切以及拼接粘连将第一设定形状的粘接在一起或将多块密度和直径接近的中间柱体粘连在一起或通过第一设定方式或第二设定方式进行锯切并拼接粘连，或通过第二设定形状拼接粘连在一起，使得拼接粘连后的木材在进行加热、加压时受热、受压均匀，性能稳定；而且，很重要的是，边缘裁切的木材也得到了有效利用，大大提高了原木木材的利用率；而且，本发明中所用胶黏剂量少，更绿色环保。而且，利用本发明的设备，生产效率大大提高，而且在锯切拼接方式上的选择更智能、更准确。

进一步地，所述图像识别设备，在进行识别锯切后木材的形状时，包含如下步骤，用来提高所述识别木材形状的的准确率以及识别效率；

以下更具体地说明，

步骤S1中、获取所述锯切后的木材的图像，并将所述锯切后的木材利用公式(1)进行图像灰度化处理；

其中，(x,y)为对所述锯切后的木材的图像以左上角为原点，向左为横轴的正向，向下为纵轴的正向，以一个像素点距离作为单位距离所构建坐标系后横轴为x，纵轴为y的坐标点，A(x,y)、GA(x,y)、BA(x,y)分别代表所述锯切后的木材的图像在坐标点(x,y)处的像素在红色通道、绿色通道、蓝色通道上的值，A(x,y)为对坐标为(x,y)处的像素进行图像灰度化处理后的综合像素值；x＝0、1、2、3、……、X，y＝0、1、2、3、……、Y，X为所述锯切后的木材的图像的像素的横轴像素点的个数-1，Y为所述锯切后的木材的图像的像素的纵轴轴像素点的个数-1；

例如所述锯切后的木材的图像为200*500个像素点的图像，即X为199，Y为499；

因为，目的在于识别木材的形状，所以木材的颜色不是一个特别重要的信息，所以利用公式(1)将所述切后的木材的图像的像素值由含有红绿蓝三色通道的值转变为一个图像灰度化处理后的综合像素值，从而能够减少2/3的信息计算量，同时，所述过程中并不会改变木材的形状，所以并不会影响后面的识别的准确性，但是能大幅度提高计算效率。

步骤S1中、将所述锯切后的木材进行滤波处理，得到滤波处理后的木材图像；

利用滤波处理，可以剔除一些无用数据，且经理滤波处理后，所述图像的特征会比原始图像更加清晰，从而能提高感官清晰度，从而大幅度提高识别准确性和效率。

步骤S1中、利用边际追踪技术，将经过图像灰度化处理、滤波处理后的木材图像利用边际追踪技术将背景剔除；

步骤S1中、将进行背景剔除后的木材的图像进行角度优化，其中优化步骤如下所述：

首先，获取预设的优化时的第一坐标点(x1,y1)和预设的优化时的第二坐标(x2,y2)；

其中，预设优化时的第一坐标点的具体步骤为，首先提取所述背景剔除后的木材的图像的像素点的值，对所述木材的图像的像素点，从最下面往上判断，第一次出现了非零的像素点的值的坐标作为优化时的第一坐标点(x1,y1)，同时获取所述背景剔除后的木材的图像的像素点对应的位置坐标轴中，所有横轴的值为x1的点，即为提取位置坐标为(x1,0)、(x1,1)、(x1,2)、……(x1,Y)的点，将所述所有点组成一条直线，统计当横轴的值小于x1时的区域内所述背景剔除后的木材的图像的像素点的值中非零值的个数，并减去当横轴的值大于x1时的区域内所述背景剔除后的木材的图像的像素点的值中非零值的个数，若相减后的值的值大于0，则对所述背景剔除后的木材的图像的像素点，从最左往右判断，第一次出现了非零的像素点的坐标作为优化时的第二坐标点(x2,y2)，若所述计算值小于0，则从最右往左判断，第一次出现了非零的像素点的坐标作为优化时的第二坐标点(x2,y2)；

然后，利用公式(2)计算优化的角度

其中，δ为优化的角度，arcsin为反三角正弦函数

利用公式(2)，可以得到偏转角度，从而在进行位置修正时能根据所得修正角度智能修正所述锯切后的木材的图像；

最后利用公式(3)对所述背景剔除后的木材的图像进行角度优化；

其中，(x′,y′)为对坐标(x,y)进行角度优化后的坐标，且(x,y)的取值为所述背景剔除后的木材图像中所有非0像素点对应的坐标，利用所述角度优化技术后，将所述位置坐标为(x,y)的像素点的值，带入位置坐标(x′,y′)中，则能得到角度优化后的锯切后的木材的图像；

利用公式(3)对所述图像进行角度优化后，则优化后的锯切后的木材的图像在进行图像识别时不会因为图像的角度而影响识别结果，从而提高识别的准确率；

步骤S1中、对所述角度优化后的图像，对除开通过坐标(x,y)进行计算得到的坐标(x′,y′)外的其他所有坐标处的值利用线性差值技术进行差值，将所述木材图像的像素点补全；

步骤S2中、提取所述补全后的木材图像的像素点的值，形成像素矩阵B，将所述像素矩阵B利用SVD奇异值分解奇异特征值，将所述奇异特征值形成特征向量C，所述向量C中值的个数D为X和Y中的较小值；

步骤S3中、所述图像识别装置中，存在一个识别所数据库，所述识别数据库中有P张不同的形状的锯切后的木材的图像的奇异特征值，且每张图像的奇异特征值均取D个形成识别矩阵F，则所述矩阵含有P行D列；

步骤S3中、利用公式(4)进行图像识别；

其中，P_i为所述需要识别的锯切后的木材的图像与识别数据库中的第i张锯切后的木材的图像为同一图像的可能性，C_j为需要识别的锯切后的木材的特征向量C的第j个值，

为需要识别的锯切后的木材的特征向量C的均值，F_i,j为识别所数据库中第i张图像的奇异特征值的第j个值，

步骤S4中、所有P_i中的最大值对应的识别数据库中的图像的形状则为需要识别的锯切后的木材的图像，所述识别完成。

例如，所述P为6，P₁＝0.3、P₂＝0.4、P₃＝0.95、P₄＝0.55、P₅＝0.26、P₆＝0.33则最大值为P₃，则P₃对应与数据库中第3张图像，则第3张图像对应的木材的形状则为需要识别的木材的形状。

有益效果：

步骤S1中将所述切后的木材的图像的像素值由含有红绿蓝三色通道的值转变为一个图像灰度化处理后的综合像素值，从而能够减少2/3的信息计算量，同时，所述过程中并不会改变木材的形状，所以并不会影响后面的识别的准确性，但是能大幅度提高计算效率。

利用步骤S1中，可以剔除一些无用数据，且经理滤波处理后，所述图像的特征会比原始图像更加清晰，从而能提高感官清晰度，从而大幅度提高识别准确性和效率。

利用步骤S1可以得到剔除背景，从而使得所述判断过程不会因为背景而对结果造成影响。

利用步骤S1对所述图像进行角度优化后，则优化后的锯切后的木材的图像在进行图像识别时不会因为图像的角度而影响识别结果，从而提高识别的准确率。

利用步骤S1将所述进行角度优化后的图形，对缺失的点进行补齐，从而使得所述图像能够完整。

利用步骤S2-S3，可以将图像的像素矩阵转变为奇异特征值，从而大幅度的减少计算量，提高计算效率，且极大的保留了计算时图像所含有的信息量。

利用步骤S3-S4，可以根据数据库中的图像，准确的判定出所述需要识别的图形的形状。

具体实施例如下：

(A)一种实施方式中，利用第一方面所述的设备由原木制备压缩木的方法，包括以下步骤：

步骤1，第一预处理步骤：将原木去皮，按2.6米的长度进行截断，气干或强制气干至含水率为30％的初始木材；(所述原木的种类不限，本实施例中所述原木为杨木。)；所述截断长度可根据需要进行。

步骤2，第二预处理步骤：对初始木材进行检测、分类、锯切和拼接粘连，得到预处理木材；具体地，检测该杨木的密度为0.42g/cm³，大端面直径为20cm,小端面直径为15cm，沿中心线锯切，即一劈两半，然后按照图2的设定形状进行拼接粘连，粘连时所用的胶为环氧树脂AB胶(符合国家或国际环保标准的耐高温木材胶黏剂均可)；

步骤3，预热处理步骤：对步骤2的预处理木材施加5kg/cm²的压力并加热，使预处理木材温度达到150℃；

步骤4，压缩步骤：将步骤3得到的木材加热至180℃，并施以压力为50kg/cm²进行压缩；

步骤5，定型步骤：保持步骤4的压力，并继续加热至200℃，保持10分钟；

步骤6，冷却：保持步骤4的压力，将经过步骤5处理过的木材进行冷却，冷却至40℃从设备中取出成为成品；

步骤7，养生步骤：将所述成品放置在温度为30℃、湿度为20％的环境中存放两周。

所得到的产品压缩率为55％，含水率12％左右，密度达到0.8g/cm³，粘接牢固，其抗拉、抗弯、抗剪强度大幅提高；物理性能稳定，耐温差、无翘曲、不变形；木材表面平整光滑度较高，只需经简单打磨砂光处理即可；产品用胶少，健康环保。

(B)另一种实施方式中，利用第一方面所述的设备由原木制备压缩木的方法，包括以下步骤：

步骤1，第一预处理步骤：将原木去皮，按2.6米的长度进行截断，气干或强制气干至含水率为25％的初始木材；(本实施例中所述原木为松木)。

步骤2，第二预处理步骤：对初始木材进行检测、分类、锯切和拼接粘连，得到预处理木材；具体地，检测该松木的密度为0.48g/cm³，大端面直径为42cm,小端面直径35cm，按照图5的设定方式进行锯切，锯切后得到第一中间柱体和四块第一边材，将四块边材按照图4的设定形状进行拼接粘连，粘连时所用的胶为环氧树脂AB胶(符合国家或国际环保标准的耐高温木材胶黏剂均可)；所得到的中间柱体可直接进行下一步骤或与其密度和直径接近的其他中间柱体进行拼接粘连再进行下一步骤，本实施例采用将中间柱体直接进行下一步骤的方式；(需要说明的是，中间柱体和四块边材在分别进行下述步骤时，所用压力或者加热温度会有所区别。以下步骤3～步骤7中所用的温度和压力是针对本实施例中的中间柱体的。拼接粘连四块边材在步骤3～步骤7中所用的温度和压力参照实施例(A))

步骤3，预热处理步骤：对步骤2的预处理木材施加6kg/cm²的压力并加热，使预处理木材温度达到150℃；

步骤5，定型步骤：保持步骤4的压力，并继续加热至190℃，保持15分钟；

步骤7，养生步骤：将所述成品放置在温度为30℃、湿度为15％的环境中存放两周。

所得到的中间柱体压缩产品压缩率为50％，含水率12％左右，密度达到0.82g/cm³，所得到的拼接边材压缩产品压缩率为55％，含水率12％左右，密度达到0.79g/cm³，所得产品的抗拉、抗弯、抗剪强度大幅提高；物理性能稳定，耐温差、无翘曲、不变形；木材表面平整光滑度较高，只需经简单打磨砂光处理即可；产品用胶少，健康环保。

(C)另一种实施方式中，当所述大端面直径较大，且根据密度不同，以及根据木材所需要的性能不同，可以参照图6方式进行锯切，即在图5的基础上，对得到的四块边材再进行分割锯切，可以得到一个第二中间柱体，四块小边材，还有两块第一中间边材，两块第二中间边材。实验步骤参照(B)，其主要区别在于，步骤2第二预处理步骤：

对初始木材进行检测、分类、锯切和拼接粘连，得到预处理木材；具体地，利用第一检测装置检测该松木的密度为0.45g/cm³，大端面直径为52cm,小端面直径为43cm，按照图6的第二设定方式进行锯切，锯切后得到第二中间柱体和四块小边材，两块第一中间边材，两块第二中间边材，将四块小边材按照图4的设定形状进行拼接粘连，粘连时所用的胶为环氧树脂AB胶(符合国家或国际环保标准的耐高温木材胶黏剂均可)；所得到的第二中间柱体与其密度和直径接近的其他中间柱体进行拼接粘连；所述两块第一中间边材具有弧度按照图6中的拼接方式进行拼接，另外两块第二中间边材拼接在一起，然后分别进行下一步骤。

需要说明的是，拼接的第二中间柱体、第一中间边材、第二中间边材以及小边材在进行后续步骤3～7时，温度和压力会有不同。具体不在赘述。

所得到的拼接中间柱体压缩产品压缩率为50％，含水率12％左右，密度达到0.86g/cm³，所得到的拼接小边材压缩产品压缩率为50％，含水率12％左右，密度达到0.75g/cm³，所得到的拼接中间边材压缩产品压缩率为55％，含水率12％左右，密度达到0.81g/cm³，所得产品的抗拉、抗弯、抗剪强度大幅提高；物理性能稳定，耐温差、无翘曲、不变形；木材表面平整光滑度较高，只需经简单打磨砂光处理即可；产品用胶少，健康环保。

由实施例(A)，(B)，(C)可以看出，本发明所提供的方法对木材的利用非常之高，除了原木的皮，基本上没有浪费，与现有技术中的木材利用率仅仅只有45～65％相比，本发明对木材的利用率提高了30％以上；而且经过本发明人巧妙地对木材进行分类以及进行不同方式的拼接粘连进行压缩木的生产，再加上利用本发明独特的设备，本发明由原木得到的压缩木的性能均一、稳定，不易变形、开裂；而且，本发明所得到的产品压缩木密度较高，表面较光滑，只需经简单打磨砂光即可，无需涂漆，绿色环保。

显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims

1.一种由原木制备压缩木的设备，其特征在于，包括：

第一检测装置，所述第一检测装置包括密度检测模块和直径检测模块，所述第一检测装置将检测的初始木材的密度结果和直径结果发送至第一控制装置；

第一控制装置，所述第一控制装置接收第一检测装置发送的密度结果和直径结果，并进行分析，进而根据检测的密度结果和直径结果对初始木材进行分类；并将分类传送的指令发送至第一传送装置；

所述设备还包括：

所述设备还包括压力机，用于对拼接装置拼接后的木材进行压缩；

所述第一控制装置包括：

第一控制模块，所述第一控制模块控制第一检测装置对初始木材进行检测，所述第一控制模块根据检测结果并对初始木材进行分类，并控制第一传送装置根据分类结果指令将初始木材传送至锯切装置处，所述第一控制模块控制锯切装置根据分类结果将相应的初始木材进行锯切，所述第一控制模块并控制拼接装置对相应的锯切后的初始木材进行拼接粘连；

所述第一检测装置检测后将检测的密度结果和直径结果发送至第一控制模块，所述第一控制模块将检测的密度结果和直径结果与第一存储模块中的数据库I进行比对分析，若第一检测装置所检测的结果与数据库I中的数据1相匹配，则按照数据1进行分类；相应地，所述锯切模块在第一控制模块的控制下根据数据1进行锯切；

2.如权利要求1所述的设备，其特征在于，所述第一传送装置包括第一传送带、第二传送带、第三传送带、第四传送带，不同的传送带用于传送不同分类的木材。

3.如权利要求1所述的设备，其特征在于，

所述压力机包括第一上压板、第一下压板；

所述设备还包括：

高频加热设备，所述高频加热设备包括高频发生装置；

4.如权利要求3所述的设备，其特征在于，还包括：

蒸汽加热设备，所述蒸汽加热设备包括：

液压泵站，所述液压泵站包括：

液压泵，

所述设备还包括:

固定板，所述固定板设置在所述罐体内；

5.一种利用权利要求1至4之一所述的设备由原木制备压缩木的方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤3，预热处理步骤：对步骤2的预处理木材施加2～10kg/cm2的压力并加热，使预处理木材温度达到85～180℃；

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

7.如权利要求5所述的方法，其特征在于，

所述第二预处理步骤具体包括：

对初始木材的直径和密度进行测量并进行分类；

所述设定长度为15～30cm；

8.如权利要求7所述的方法，其特征在于，所述第二预处理步骤还包括：

当检测到的初始木材的直径大于设定长度时，将初始木材按照第一设定方式沿长度方向锯切，所述第一设定方式包括得到第一中间柱体和多块第一边材，所述第一中间柱体的端面为正方形或长方形；将得到的多块边材按照密度大小进行组合，密度接近的按照所述第一设定形状拼接粘连在一起。

9.如权利要求7或8所述的方法，其特征在于，所述拼接粘连通过包括第一控制装置、图像识别装置、第一检测装置以及拼接装置进行的，所述第一控制装置接收来自图像识别装置以及第一检测装置的信息并进行比对分析，然后第一控制装置根据比对分析结果控制拼接装置进行拼接粘连；

所述图像识别设备，在进行识别锯切后木材的形状时，包含如下步骤，用来提高所述识别木材形状的准确率以及识别效率：

为识别所数据库中第i张图像的奇异特征值的均值，

i＝1、2、3……P，j＝1、2、3……D；

步骤S4、所有Pi中的最大值对应的识别数据库中的木材图像的形状则为需要识别的锯切后的木材的图像形状，所述识别完成。