In several processes of the forest products industry, an in-depth knowledge of log and board internal features is required and their determination needs fast scanning systems. One of the possible technologies is X-ray computed tomography (CT) technology. Our paper reviews applications of this technology in wood density measurements, in wood moisture content monitoring, and in locating internal log features that include pith, sapwood, heartwood, knots, and other defects. Annual growth ring measurements are more problematic to be detected on CT images because of the low spatial resolution of the images used. For log feature identification, our review shows that the feed-forward back-propagation artificial neural network is the most efficient CT image processing method. There are also some studies attempting to reconstruct three-dimensional log or board images from two-dimensional CT images. Several industrial prototypes have been developed because medical CT scanners were shown to be inappropriate for the wood industry. Because of the high cost of X-ray CT scanner equipment, other types of inexpensive sensors should also be investigated, such as electric resistivity tomography and microwaves. It also appears that the best approach uses various different sensors, each of them having its own strengths and weaknesses.Résumé : Plusieurs processus de l'industrie des produits forestiers exigent une connaissance approfondie des caractéristiques internes des billes et des planches dont l'acquisition nécessite des appareils à balayage rapide. Une des technologies potentielles est la tomodensitométrie (TDM). Notre article passe en revue les applications de cette technologie pour mesurer la densité du bois, faire le suivi de la teneur en humidité dans le bois et localiser les caractéristiques internes du bois, telles que la moelle, le bois d'aubier, le bois de coeur, les noeuds et les autres défauts. Il est plus difficile de mesurer les cernes annuels sur les images obtenues par TDM à cause de la faible résolution spatiale de ces images. Pour l'identification des caractéristiques des billes, notre revue montre que le réseau neuronal artificiel multicouche à rétropropagation est la méthode la plus efficace pour traiter les images obtenues par TDM. Il y a aussi certaines études qui tentent de reconstruire des images en trois dimensions à partir des images en deux dimensions obtenues par TDM. Plusieurs prototypes industriels ont été développés parce qu'il a été démontré que les tomographes médicaux ne sont pas appropriés pour l'industrie du bois. Étant donné le coût élevé des appareils de TDM, d'autres types de capteurs bon marché devraient être étudiés, tels que la tomographie de résistivité électrique et les micro-ondes. Il semble aussi que la meilleure approche consiste à utiliser plusieurs capteurs différents, chacun ayant ses forces et ses faiblesses.[Traduit par la Rédaction]
Our study presents results of a test of a hand-held micro-electro-mechanical system (MEMS)-based near-infrared (NIR) spectrometer to estimate moisture content and basic specific gravity of black spruce frozen and unfrozen logs. The spectra were acquired on sapwood and heartwood as well as on tangential and transversal log sections. Partial least square regression was used to develop and validate the models that relate NIR spectral data to the log properties. Models were developed for the frozen and unfrozen logs separately (temperature-specific models) and for both kinds of logs together (generalized model). Both model types gave similar prediction accuracy and there were no temperature condition effects on the PLS model, for both moisture content and basic specific gravity estimation. This implies that the NIR spectrometer can be used whatever the log temperature conditions, even under freezing conditions. Keywords: near-infrared spectroscopy, black spruce, partial least square regression, moisture content, basic specific gravity, hand-held near-infrared spectrometer, MEMS, log, sapwood, heartwood résumé Notre étude présente le test d'un spectromètre proche infra-rouge portable basé sur un système micro-électro-mécanique (SMEM) pour mesurer la teneur en eau et la densité basale de grumes gelées et non gelées. Les spectres ont été acquis sur l'aubier et sur le duramen ainsi que sur les sections tangentielles et transversales de la grume. La régression des moindres carrés partiels (PLS) est utilisée pour calibrer et valider les modèles d' estimation des propriétés de la grume à partir des données proche infra-rouge. Des modèles ont été développés pour les grumes gelées et non gelées, séparément (modèles spécifiques à une température donnée) ainsi que pour les deux types de grumes ensemble (modèles généralisés). Les deux types de modèles ont donné des précisions d' estimation semblables et il n'y a pas eu d' effets des conditions de température sur les prédictions des modèles PLS. Ceci implique que les mesures du spectromètre proche infra-rouge portable peuvent être utilisées quel que soient les conditions de température des grumes, même avec des températures en-dessous du point de congélation.Mots-clés : spectroscopie proche infra-rouge, épinette noire, régression PLS, teneur en eau, densité basale, spectromètre portable, MEMS, grume, aubier, duramen
Forests are a natural resource of major economic significance to Canada, contributing $13.5 billion (2006) to the Canadian economy. However, the forest products industry is essentially an export industry and must compete locally and globally. The development of new and emerging products including biofuel and biomaterial derived from woody biomass will further drive up wood costs. As such, new products and process innovation are required to reduce production costs and gain market share. In this editorial, we summarize the role of sensors and how the use of sensors could provide means for cost reduction and new product development.
An in-depth understanding of the response of wood under compression/densification calls for characterization of strain distribution over the wood. Recently, an image processing technique has been used for strain evaluation on wood, as the traditional devices are not able to measure irregularly distributed strain field. Unfortunately, the classic image correlation algorithm is rather time consuming and could take up to days to compute the final result. In this paper, an improved image correlation algorithm with linearly changed searching region during the correlation seeking is presented. The processing speed is increased by over 1800 times while keeping the high accuracy of the displacement measurement. In addition, full feasibility tests were conducted on balsam fir (Abies balsamea (L.) Mill.) and eastern white pine (Pinus strobus L.) samples. The results demonstrate the high robustness, efficiency, and accuracy of the proposed method.Résumé : Une connaissance approfondie de la réaction du bois soumis à la compression ou à la densification exige la caractérisation de la distribution des tensions dans le bois. La technique de traitement des images a récemment été utilisée pour évaluer les tensions dans le bois étant donné que les appareils traditionnels ne sont pas capables de mesurer un champ de tension distribué de façon irrégulière. Malheureusement, l'algorithme classique de corrélation des images demande passablement de temps et pourrait prendre plusieurs jours pour calculer le résultat final. Dans cet article, nous présentons un algorithme de corrélation d'images amélioré avec une zone de recherche linéairement modifiée pendant la recherche de corrélations. La vitesse de traitement est 1 800 fois plus rapide tout en conservant la précision élevée de la mesure des dé-placements. De plus, des tests complets de faisabilité ont été réalisés sur des échantillons de sapin baumier (Abies balsamea (L.) Mill.) et de pin blanc (Pinus strobus L.). Les résultats démontrent que la méthode proposée est très robuste, efficace et précise.[Traduit par la Rédaction]
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