Puuta rikkomattomat mittausmenetelmät Jukka Antikainen 18.3.2014
Sisällys Tolppatuotteiden lujuuden ennustaminen äänennopeuden avulla Tukin kolmiulotteinen mallinnus pienillä pyörösahoilla Puutavaran määrän ja laadun mittauksen uudet sovellukset ja asiakasratkaisut (2013 2015)
Tolppatuotteiden lujuuden ennustaminen äänennopeuden avulla Tutkimuksessa selvitettiin äänennopeuden soveltuvuutta puutolppatuotteiden lujuusominaisuuksien määrityksessä Menetelmää testattiin sekä pitkille pylväille että lyhyille aitatolpille Äänennopeusmittausten jälkeen pylväille ja tolpille suoritettiin standardien mukaiset taivutuskokeet Äänennopeuden avulla määriteltyjä dynaamisia kimmokertoimia (E dyn ) verrattiin taivutuskokeista määritettyihin staattisiin kimmokertoimiin (E m,g ) ja murtolujuuksiin (f m ) 3/12/2014 3
Aineisto ja mittaukset (pylväät) 300 käsittelemätöntä mäntypylvästä (8 14 m) Mittaukset tehtiin Fibre-Gen Ltd:n Hitman HM200 (n = 300) ja Director ST300 (n = 40) -mittalaitteilla Pylväät taivutettiin standardin EN 14229 mukaisesti Mittaus Director ST300-mittalaitteella Taivutuskoe EN 14229 mukaisesti
Aineisto ja mittaukset (tolpat) 35 mäntytolppaa (2.35 m), joista 18 mäntyöljykyllästettyjä ja 6 painekyllästettyjä Mittaukset tehtiin Hitman HM200-mittalaitteella Tolpat taivutettiin standardin EN 308 mukaisesti Mittaus Hitman HM200-mittalaitteella Taivutuskoe EN 308 mukaisesti
Tulokset Murtolujuuden (f m ) riippuvuus dynaamisesta (E dyn ) ja staattisesta (E m,g ) kimmokertoimesta sekä dynaamisen ja staattisen kimmokertoimen välinen riippuvuus mäntyöljykyllästetyissä ( ), painekyllästetyissä ( ) ja käsittelemättömissä ( ) tolppatuotteissa. Sorvitolpat Pylväät Mäntyöljykyllästys a Painekyllästys a Käsittelemätön a Ryhmä 1 a,c Ryhmä 2 a,d Ryhmä 3 b f m E m,g f m E m,g f m E m,g f m E m,g f m E m,g f m E m,g E dyn 0,598 0,891 0,009 0,398 0,741 0,906 0,246 0,124 0,203 0,093 0,238 0,527 v 0,465 0,323 0,013 0,192 0,415 0,533 0,086 0,110 0,076 0,093 0,091 0,335 E m,g 0,499 1 0,579 1 0,773 1 0,064 1 0,107 1 0,156 1 ρ 0,074 0,002 0,125 0,203 0,743 0,872 0,297 0,041 0,226 0,027 0,219 0,299 a = Fibre-Gen Hitman HM200, b = Fibre-Gen Director ST300, c = pylväiden mittausstandardin EN 14229 mukainen, d = standardin EN 14229 vaatimukset eivät täyttyneet.
Yhteenveto Äänennopeus lujuusominaisuuksien selittäjänä näyttäisi toimivan paremmin lyhyillä tolpilla kuin pitkillä pylväillä Dynaaminen kimmokerroin ennusti suhteellisen hyvin staattista murtolujuutta käsittelemättömissä ja mäntyöljykyllästetyissä tolpissa Pylväiden tapauksessa ST300-mittalaitteen avulla määritetyt dynaamiset kimmokertoimet ennustivat staattisia kimmokertoimia paremmin kuin HT200-mittalaitteella määritetyt Mittaus tulisi suorittaa koko pylvään sijasta vain murtumiselle kriittiseltä alueelta 3/12/2014 7
Tukin kolmiulotteinen mallinnus pienillä pyörösahoilla Pienillä pyörösahoilla tukin sahausasetteet ja asemoinnin päättää sahuri Asemointi perustuu visuaaliseen tarkasteluun ja sahurin ammattitaitoon
Tukin kolmiulotteinen mallinnus pienillä pyörösahoilla Päätöksentekoa voidaan tehostaa käyttämällä optista konenäköjärjestelmää ja tukin kolmiulotteista mallintamista Muoto, dimensiot ja tilavuus voidaan määrittää automaattisesti Sahuri voi pyörittää tukkia sahausasetteen ja asemoinnin optimoimiseksi käyttämällä mitattua 3D-mallia Nykyiset kaupalliset järjestelmät ovat liian kalliita pienille sahoille pienien sahausmäärien vuoksi Tämän vuoksi edullista ja pyörösahoille soveltuvaa kuvausmenetelmää on tutkittu
Microsoft Kinect sensori Kehitetty peliteollisuuden tarpeisiin Sensori käyttää pistemäistä valaisua ja strukturoidun valon menetelmää syvyyskartan määrittämiseksi Pystyy mittaamaan 30 kuvaa sekunnissa 640 x 480 resoluutiolla Mittaustarkkuus on riippuvainen mittausetäisyydestä Varsinainen kolmiulotteinen malli ja analysointi muodostetaan tietokoneen näytönohjaimen suoritinpiiriä (GPU) käyttäen.
Mittausasetelma Sensorin etäisyys 1.5 m Mittausalue 1 1.6 m riippuen tukin halkaisijasta ja käytetyn mallin resoluutiosta -> 1.5 2.5 mm tarkkuus Laskennassa käytettiin NVIDIA GTX680 näytönohjainta
Mittaustapahtuma
Mallin analysointi MeshLab-ohjelmassa
Tulokset Tukkien (n = 16) halkaisijat mitattiin saksimalla ja tuloksia verrattiin MeshLab -ohjelmalla määritettyihin halkaisijoihin Keskimääräinen ero 1.07 % ja hajonta 0.97 % Esimerkki tukin saksimittauksesta Halkaisijan määritys MeshLab-ohjelmalla
Yhteenveto Menetelmä on tarpeeksi nopea ja tarkka reaaliaikaiseen tukin mallinnukseen ja analysointiin Sensorin RGB-kameraa voidaan hyödyntää myös tekstuuri- ja värianalyysissa Järjestelmän tavoitteena on Opastaa sahuria Sahausasetteiden ja asemoinnin optimointi Suhteellisen halpa järjestelmä (~200 sensori) Usean sensorin järjestelmä on kehitteillä Selvitetään järjestelmän soveltuvuus tarkastus- ja kalibrointimittauksiin
Muita selvityksiä Liimapalkkien lujuuden ennustaminen ultraäänen avulla Stöd, R. & Heräjärvi, H. 2010. Ultrasound measurements of glulam beams to assess bending stiffness and strength. In: Ridley-Ellis, D. & Moore, J. (eds.). Proceedings of COST E53 Final Conference, May 4-7 th, 2010, Edinburgh, Scotland. 8 s. Puun lämpökäsittelyolosuhteiden optinen jälkikäteismääritys Niskanen, I., Heikkinen, J., Mikkonen, J., Harju, A., Heräjärvi, H., Venäläinen, M. & Peiponen, K.-E. 2012. Detection of effective refractive index of thermally modified Scots pine by immersion liquid method. Journal of Wood Science 58: 46-50
Puutavaran määrän ja laadun mittauksen uudet sovellukset ja asiakasratkaisut (2013 2015) 1. Uusien mittausmenetelmien soveltuvuus puutavaran määrän ja laadun määrityksessä State-of-the-art -selvitys nykyisistä ja tulevaisuuden mittaustarpeista ja menetelmistä 2. Modernien NDT-mittausmenetelmien testaus puutavaran määrän ja laadun määrityksessä Testataan käytössä olevia ja mahdollisesti käyttöön tulevia mittausmenetelmiä 3. Puutavaran painomittauksessa käytettävät aines- ja energiapuun yhtenäiset tuoretiheysluvut ja energiapuun kosteuden ennustaminen Määrittää puutavaran painon ja tilavuuden välisissä muunnoissa käytettävät alueelliset tuoretiheysluvut
Puutavaran määrän ja laadun mittauksen uudet sovellukset ja asiakasratkaisut (2013 2015) 4. Puutavaran mittausmenetelmien tarkkuus ja tarkkuuteen vaikuttavat tekijät Määritetään puutavaran mittausmenetelmien mittaustarkkuus ja menetelmäkohtaisesti tarkkuuteen vaikuttavat tekijät 5. Energiapuun terminaalikonseptin määritykseen soveltuvat mittausja analysointimenetelmät sekä mittaustiedon tuottamisen hyödyt puutavaran hankintaketjun eri vaiheissa Toteutetaan FIBIC:n ja CLEEN:in BEST-tutkimusohjelmassa Selvitetään bioenergian tuotantoketjun nykyiset ja tulevia mittaustarpeita 6. Puutavaran mittauksen erillistutkimukset Hankkeen aikana esille nousseiden välittömiin tutkimus- ja tietotarpeisiin liittyvät erillistutkimukset Viranomaistehtäviä tukevien tutkimusten teko
Kiitos!