姜新波， 李珂， 姜博文

(1.東北林業(yè)大學(xué)林業(yè)機(jī)械與木工工程技術(shù)中心， 哈爾濱 150040； 2.哈爾濱東安汽車發(fā)動(dòng)機(jī)制造有限公司， 哈爾濱 150040)

中國(guó)的木制品由于質(zhì)量和價(jià)格優(yōu)勢(shì)在國(guó)際上很受歡迎，每年有100多個(gè)國(guó)家從中國(guó)進(jìn)口木制品。由于木制品巨大的出口量，中國(guó)的木材產(chǎn)量并不能滿足現(xiàn)有需求，因此中國(guó)每年從世界各國(guó)購(gòu)買大量鋸材來(lái)彌補(bǔ)生產(chǎn)原料的不足[1-3]。實(shí)際生產(chǎn)中，由于鋸材中有節(jié)子、腐朽、蟲(chóng)眼等缺陷，需要去除缺陷后再加工成木制品坯料使用，因此提高鋸材鋸切成木制品坯料的出材率，既可提升原材料利用率，又可提升相關(guān)企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益。為了提高木制品坯料出材率，各國(guó)學(xué)者在木材缺陷、缺陷識(shí)別、下鋸優(yōu)化等方面開(kāi)展了大量的研究工作：Broman等[4]通過(guò)測(cè)試177根原木，分析了木材缺陷和木材特性對(duì)坯料產(chǎn)量的影響；Fredriksson[5]利用電子掃描技術(shù)來(lái)處理云杉原木鋸切時(shí)的定位誤差問(wèn)題，提高了原木的利用率；李麗[6]將學(xué)習(xí)矢量量化(learning vector quantization，LVQ)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)與圖像處理相結(jié)合，用于識(shí)別鋸材表面的缺陷；楊建華等[7]通過(guò)分析中外相關(guān)鋸材檢測(cè)標(biāo)準(zhǔn)和檢測(cè)現(xiàn)狀，認(rèn)為利用算法檢測(cè)鋸材表面缺陷是未來(lái)鋸材加工行業(yè)的發(fā)展趨勢(shì)；房友盼等[8]將圖像識(shí)別技術(shù)與排樣算法結(jié)合，提出了一種面向缺陷鋸材的智能啟發(fā)式算法，大幅提高鋸材加工自動(dòng)化程度；陳沖[9]提出了一種擬人-動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法，該算法可用來(lái)處理帶缺陷板材下鋸優(yōu)化加工問(wèn)題。在鋸材實(shí)際加工過(guò)程中，坯料出材率可能受到鋸材上節(jié)子的相對(duì)尺寸，鋸材中不允許缺陷的平均數(shù)量，原木中不小于10 mm的節(jié)子數(shù)量，坯料表面允許的節(jié)子最小尺寸，腐朽部分的尺寸，鋸材長(zhǎng)度，坯料的長(zhǎng)度、寬度和厚度和鋸材等級(jí)等因素的影響[10-13]。現(xiàn)以松木鋸材為研究對(duì)象，通過(guò)4因素3水平的Box-Behnken試驗(yàn)設(shè)計(jì)，完成鋸材的模擬下鋸實(shí)驗(yàn)，并使用響應(yīng)曲面法對(duì)下鋸結(jié)果進(jìn)行分析，以確定對(duì)木制品坯料出材率影響最大的因素。

1 材料與方法

1.1 材料

在某家集成材生產(chǎn)企業(yè)實(shí)測(cè)的192塊長(zhǎng)度約 6 m、厚度60 mm的毛邊松木(云杉)鋸材。

1.2 鋸材登記表的建立

為了準(zhǔn)確記錄鋸材中木材缺陷的原始數(shù)據(jù)，設(shè)計(jì)了記錄缺陷數(shù)據(jù)的鋸材登記表。在鋸材登記表中，記錄了鋸材在原木中的位置、鋸材的尺寸和形狀、鋸材中木材缺陷和加工缺陷的尺寸及位置坐標(biāo)、數(shù)據(jù)采集的地點(diǎn)和時(shí)間等信息。

1.3 影響坯料出材率因素及其變化范圍確定

實(shí)際生產(chǎn)中，坯料出材率可能受到鋸材上節(jié)子的相對(duì)尺寸，鋸材中不允許缺陷的平均數(shù)量，坯料的長(zhǎng)度、寬度和厚度，鋸材等級(jí)，不允許缺陷等因素的影響，其中影響最大的無(wú)疑是鋸材的質(zhì)量。除此之外，坯料本身的質(zhì)量和規(guī)格對(duì)其出材率的影響也是不容忽視的，并且相關(guān)研究較少。鋸材的長(zhǎng)度可以假設(shè)是恒定的，因?yàn)殇彶拈L(zhǎng)度在4～6 m范圍內(nèi)不會(huì)顯著影響坯料的出材率。

因此，試驗(yàn)設(shè)定了4個(gè)影響坯料出材率的因素：鋸材上節(jié)子相對(duì)面積的百分比δ；節(jié)子最大直徑與坯料寬度之比T；基本坯料的長(zhǎng)度l；鋸材與坯料寬度比Bb。其中，第一個(gè)因素與鋸材質(zhì)量有關(guān)，其余3個(gè)因素與最終的坯料有關(guān)，各因素及其取值范圍見(jiàn)表1。

對(duì)鋸材鋸切成坯料的特征進(jìn)行數(shù)學(xué)描述，目的是獲得上述因素的回歸方程，各因素變化范圍的確定是構(gòu)造回歸依賴性的主要問(wèn)題[14]。在確定因素的變化范圍時(shí)，應(yīng)充分參考試驗(yàn)設(shè)計(jì)理論，使各因素在盡可能寬的范圍內(nèi)變化，但變化范圍不能太大，以免影響響應(yīng)函數(shù)的平滑性。在表1中，質(zhì)量因素的取值范圍參考國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)對(duì)鋸材和木制品坯料質(zhì)量的具體要求[15]。用鋸材上節(jié)子相對(duì)面積的百分比δ作為衡量鋸材質(zhì)量的指標(biāo)，取值范圍為 0.1%～1.5%符合絕大多數(shù)鋸材的特性，相較于國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)中規(guī)定的具體數(shù)值更具有統(tǒng)計(jì)學(xué)價(jià)值；用節(jié)子最大直徑與坯料寬度之比T作為衡量坯料質(zhì)量的指標(biāo)，其取值范圍為0～0.3，則充分參考了鋸材的質(zhì)量要求。坯料規(guī)格因素的取值范圍則根據(jù)木制品規(guī)格設(shè)置的坯料尺寸確定，考慮到木地板和門窗材的規(guī)格要求，以及采用橫-縱-橫向的下鋸方法，將滿足國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)質(zhì)量要求的基本坯料的長(zhǎng)度范圍設(shè)定為1～3 m；坯料的寬度范圍則充分考慮到鋸材的最大化利用，以毛邊鋸材最小寬度與基本坯料寬度的比值作為量化指標(biāo)，其取值范圍為1～3。

表1 試驗(yàn)中的可變因素及其變化范圍

1.4 試驗(yàn)設(shè)計(jì)

回歸設(shè)計(jì)方法也稱為響應(yīng)曲面設(shè)計(jì)方法(response surface methodology, RSM)，其利用合理的試驗(yàn)設(shè)計(jì)并通過(guò)實(shí)驗(yàn)得到數(shù)據(jù)，采用多元二次回歸方程擬合因素與響應(yīng)值之間的函數(shù)關(guān)系，通過(guò)對(duì)回歸方程的分析尋求最優(yōu)工藝參數(shù)[16]。

回歸試驗(yàn)可以使用全因子試驗(yàn)設(shè)計(jì)或者部分因子試驗(yàn)設(shè)計(jì)，4因素3水平的全因子試驗(yàn)設(shè)計(jì)包括16項(xiàng)基本試驗(yàn)，其中有8項(xiàng)是半復(fù)制，雖數(shù)量很少，但回歸方程不包括二次效應(yīng)。因此，在二階數(shù)學(xué)計(jì)劃中選擇試驗(yàn)計(jì)劃。

可以建立k個(gè)變量的二次正交多項(xiàng)式回歸模型進(jìn)行計(jì)算，其一般形式為

(1)

式(1)中：k為影響因素總數(shù)，k=4；ai和aii為根據(jù)試驗(yàn)結(jié)果確定的回歸系數(shù)。

響應(yīng)曲面設(shè)計(jì)方法包括Central Composite試驗(yàn)設(shè)計(jì)(CCD)和Box-Behnken試驗(yàn)設(shè)計(jì)(BBD)，CCD需要25個(gè)基本正交試驗(yàn)，滿足旋轉(zhuǎn)性時(shí)需要31個(gè)試驗(yàn)；BBD需要29個(gè)試驗(yàn)，但其中有5個(gè)重復(fù)的中心試驗(yàn)點(diǎn)。從最少的實(shí)驗(yàn)次數(shù)和獲得足夠效果的角度出發(fā)，選擇了4因素3水平的Box-Behnken試驗(yàn)設(shè)計(jì)，其試驗(yàn)因素水平表如表2所示，試驗(yàn)設(shè)計(jì)見(jiàn)表3。

表2 試驗(yàn)因素水平表

表3 Box-Behnken試驗(yàn)設(shè)計(jì)

圖1 模擬下鋸流程圖Fig.1 Flow chart of simulated sawing

1.5 鋸材的模擬下鋸實(shí)驗(yàn)

試驗(yàn)方案確定后，需進(jìn)行毛邊鋸材的鋸切實(shí)驗(yàn)，可通過(guò)計(jì)算機(jī)模擬此過(guò)程。模擬下鋸不僅可以實(shí)現(xiàn)對(duì)同一鋸材的多次下鋸，還有利于統(tǒng)計(jì)使用不同下鋸方法獲得的關(guān)于基本坯料與短坯料體積出材率系數(shù)的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，可降低鋸切實(shí)驗(yàn)工作的勞動(dòng)強(qiáng)度和成本，并提高其精確度。

通過(guò)計(jì)算機(jī)進(jìn)行模擬下鋸的流程圖如圖1所示。其步驟如下。

步驟1將來(lái)自鋸材登記表的信息轉(zhuǎn)換為鋸材表面結(jié)構(gòu)圖。

步驟2計(jì)算鋸材上節(jié)子相對(duì)面積δ。

步驟3輸入模擬下鋸任務(wù)原始數(shù)據(jù)T、l和Bb。

步驟4根據(jù)基本坯料長(zhǎng)度將鋸材模擬鋸切成帶有缺陷的基本坯料。

步驟5去除基本坯料中不允許的缺陷，如腐朽、夾皮、青斑、裂紋和樹(shù)脂囊等，同時(shí)按照坯料質(zhì)量要求去除不允許的節(jié)子。

步驟6統(tǒng)計(jì)模擬下鋸結(jié)果，記錄基本坯料體積出材率、短坯料體積出材率、基本坯料數(shù)量和短坯料數(shù)量等數(shù)據(jù)，并以專用表格的形式打印輸出。

(2)

式(2)中：δ為鋸材質(zhì)量特性，%；S為鋸材上所有缺陷總面積，m2；S0為鋸材表面面積，m2。

(3)

(4)

進(jìn)行模擬下鋸時(shí)，可以進(jìn)行任意次數(shù)的鋸切，為節(jié)省時(shí)間和工作量，需計(jì)算每個(gè)試驗(yàn)的必要測(cè)量次數(shù)，根據(jù)抽樣統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)[17]，重復(fù)試驗(yàn)的必要數(shù)量計(jì)算公式為

(5)

式(5)中：n為所需重復(fù)實(shí)驗(yàn)的必要次數(shù)；t為對(duì)應(yīng)于給定可靠性水平的系數(shù)；s2為輸出因子的方差；Δ為輸出因子的允許算術(shù)平均偏差。

在允許算術(shù)平均偏差Δ=4%和系數(shù)t=1.64(相當(dāng)于P=0.9的可靠性)的情況下，重復(fù)實(shí)驗(yàn)的必要次數(shù)n=23.4，即在每一系列的試驗(yàn)中，必須模擬鋸切至少24個(gè)鋸材。

根據(jù)鋸材上節(jié)子的相對(duì)面積δ(約為0.1%、0.8%、1.5%)，將192塊鋸材分成了高、中、低3個(gè)質(zhì)量組，隨機(jī)從每組中取出24塊鋸材，對(duì)表3中Box-Behnken試驗(yàn)計(jì)劃的前25個(gè)試驗(yàn)分別進(jìn)行模擬下鋸，即得到72塊鋸材在不同試驗(yàn)條件下的600次模擬下鋸結(jié)果。表4中舉例說(shuō)明了鋸材P-004(δ=0.88%)的模擬下鋸實(shí)驗(yàn)結(jié)果。

在模擬下鋸過(guò)程中需要說(shuō)明以下幾個(gè)問(wèn)題。

(1)不考慮鋸路損耗，雖將導(dǎo)致坯料體積出材率較實(shí)際鋸切略有增加，但不影響總體趨勢(shì)。

超聲波測(cè)距模塊用來(lái)測(cè)量模塊距離地面的距離d;MPU-9250模塊用來(lái)測(cè)量拐杖運(yùn)動(dòng)的角速度w。通過(guò)大量的實(shí)驗(yàn)來(lái)模擬老人摔倒時(shí)的狀況,發(fā)現(xiàn)當(dāng)d>240 cm、w>5 rad/s且最終測(cè)量角度大于80°時(shí),有99.2%的情況老人處于跌倒?fàn)顟B(tài),將此作為判定老人跌倒的標(biāo)志[9],同時(shí)控制GSM模塊將報(bào)警信息發(fā)送至遠(yuǎn)程的手機(jī)監(jiān)測(cè)軟件,其軟件流程如10所示。

表4 鋸材模擬下鋸示例

(2)由于節(jié)子周邊的木材材性有所變化，橫截下鋸位置距離節(jié)子邊緣的距離按照沿鋸材長(zhǎng)度方向節(jié)子的直徑量取。

(3)小于300 mm的短坯料不進(jìn)行記錄。

(4)鋸材表面的其他缺陷，如腐朽、樹(shù)脂囊等，均作為坯料中不允許出現(xiàn)的節(jié)子予以剔除。

2 結(jié)果與分析

2.1 構(gòu)建坯料體積出材率系數(shù)的數(shù)學(xué)模型

通過(guò)Design-Expert軟件對(duì)模擬下鋸得到的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析，分別以基本坯料體積出材率K和短坯料體積出材率KS為響應(yīng)值，得到K和KS與鋸材上節(jié)子相對(duì)面積δ、節(jié)子最大直徑與坯料寬度比T、基本坯料長(zhǎng)度l和鋸材與坯料的寬度比Bb的二次多項(xiàng)式回歸方程式。

2.1.1 基本坯料體積出材率回歸方程

對(duì)于基本坯料體積出材率K而言，其基于編碼符號(hào)的回歸方程為

K=28.05-25.94x1+23.70x2-14.50x3-

2.90x4-8.62x1x2-2.96x1x3+9.90x1x4+

0.081x2x3-14.71x2x4+1.62x3x4+

(6)

其基于實(shí)際因素水平的回歸方程為

K=150.299 77-92.757 51δ+316.468 68T-

0.044 531l-43.971 01Bb-82.142 86δT-

4.233 93×10-3δl+14.137 50δBb+

5.381 94×10-3Tl-98.039 58TBb+

1.619 48×10-3lBb+30.133 04δ2+

340.753 86T2+ 7.524 77×10-6l2+

(7)

式(6)和式(7)中的模型F為34.18，這說(shuō)明模型十分顯著，F(xiàn)只有0.01%的幾率是由噪聲引起的。對(duì)回歸方程系數(shù)的顯著性進(jìn)行了F檢驗(yàn)，見(jiàn)表5。其中有4項(xiàng)的P大于0.10，分別為x4、x1x3、x2x3和x3x4，表明該模型項(xiàng)不重要，可以剔除，其余模型項(xiàng)的P均小于0.05，表明該模型項(xiàng)是有效的。

2.1.2 短坯料體積出材率回歸方程

對(duì)于短坯料體積出材率KS而言，其基于編碼符號(hào)的回歸方程為

KS=61.41-18.66x1+17.87x2-15.68x3-

3.41x4-9.54x1x2+3.71x1x3-

7.21x1x4-1.38x2x3+10.97x2x4-

(8)

其基于實(shí)際因素水平的回歸方程為

KS=-59.192 72+69.356 47δ-214.349 47T+

0.044 571l+43.552 7Bb+90.823 41δT+

5.307 14×10-3δl-10.294 79δBb-

9.222 92×10-3Tl+73.153 47TBb+

1.230 10×10-3lBb-28.967 86δ2-

351.103 40T2-7.322 53×10-6l2-

(9)

式(8)和式(9)的F為34.94，說(shuō)明模型十分顯著，F(xiàn)只有0.01%的幾率是由噪聲引起的。對(duì)回歸方程系數(shù)的顯著性進(jìn)行了F檢驗(yàn)，見(jiàn)表6。

表5 基本坯料體積出材率K的回歸系數(shù)相關(guān)性檢驗(yàn)

表6 短坯料體積出材率KS的回歸系數(shù)相關(guān)性檢驗(yàn)

其中有3項(xiàng)的P大于0.10，分別為x1x3、x2x3和x3x4，表明該模型項(xiàng)不重要，可以剔除，其余模型項(xiàng)的P均小于0.05，說(shuō)明該模型項(xiàng)是有效的。

2.2 輸入因素對(duì)坯料體積出材率的影響

根據(jù)式(6)和式(8)構(gòu)建的坯料體積出材率與各因素之間的響應(yīng)曲面圖如圖2和圖3所示，通過(guò)響應(yīng)面以及表5和表6的顯著性檢驗(yàn)結(jié)果可知，坯料體積出材率與各因素之間交互作用顯著。

2.2.1 鋸材質(zhì)量對(duì)坯料體積出材率的影響

從圖2(a)、圖2(b)、圖2(c)、圖3(a)、圖3(b)和圖3(c)可以看出，當(dāng)鋸材質(zhì)量提高時(shí)，即當(dāng)鋸材上節(jié)子的相對(duì)面積δ從1.5%降低到0.1%時(shí)，基本坯料的體積出材率K隨之升高，當(dāng)其他因素取中間值(T=0.15，l=2 000 mm，Bb=2)時(shí)，K從16.89%升高至68.91%，升幅達(dá)52.02%，同時(shí)短坯料的體積出材率KS隨之下降，由67.55%下降至28.41%，降幅達(dá)39.14%。

綜合上述分析可知，鋸材質(zhì)量對(duì)坯料體積出材率的影響是十分顯著的。隨著鋸材質(zhì)量的提高，滿足坯料質(zhì)量的基本坯料數(shù)量增多，基本坯料的體積出材率會(huì)大幅提升，但同時(shí)會(huì)擠壓短坯料的份額，致使短坯料的體積出材率大幅降低，但總的坯料體積出材率有一定提升。經(jīng)統(tǒng)計(jì)，當(dāng)其他因素取中間值(T=0.15，l=2 000 mm，Bb=2)時(shí)，鋸材上節(jié)子的相對(duì)面積δ從1.5%降低到0.1%時(shí)，總的坯料體積出材率會(huì)提升12.88%。

2.2.2 坯料質(zhì)量對(duì)坯料體積出材率的影響

從圖2(a)、圖2(d)、圖2(e)、圖3(a)、圖3(d)和圖3(e)可以看出，隨著對(duì)坯料質(zhì)量要求的降低，即當(dāng)節(jié)子最大直徑與坯料寬度之比T從0增加到3時(shí)，基本坯料的體積出材率K隨之升高，當(dāng)其他因素取中間值(δ=0.8%，l=2 000 mm，Bb=2)時(shí)，K從11.81%升高至59.76%，升幅達(dá)47.95%，同時(shí)短坯料的體積出材率KS隨之下降，由71.44%下降至36.03%，降幅達(dá)35.41%。

圖2 各輸入因素對(duì)基本坯料體積出材率K的響應(yīng)曲面圖Fig.2 The response surface plot of each input factors on the basic blank outturn rate K

圖3 各輸入因素對(duì)短坯料體積出材率KS的響應(yīng)曲面圖Fig.3 The response surface plot of each input factors on the short blank outturn rate KS

綜合上述分析可知，坯料質(zhì)量對(duì)坯料體積出材率影響也是十分顯著的。當(dāng)對(duì)坯料質(zhì)量的要求降低時(shí)，滿足坯料質(zhì)量要求的基本坯料將會(huì)增多，基本坯料的體積出材率會(huì)大幅提升，同樣也會(huì)擠壓短坯料的份額，致使短坯料體積出材率大幅降低，但總的坯料體積出材率會(huì)有所提升。經(jīng)統(tǒng)計(jì)，當(dāng)其他因素取中間值(δ=0.8%，l=2 000 mm，Bb=2)時(shí)，節(jié)子最大直徑與坯料寬度之比T從0增加到3時(shí)，總的坯料體積出材率會(huì)提升12.54%。

2.2.3 基本坯料長(zhǎng)度對(duì)坯料體積出材率的影響

從圖2(b)、圖2(d)、圖2(f)、圖3(b)、圖3(d)和圖3(f)可以看出，當(dāng)基本坯料長(zhǎng)度l從 3 000 mm 縮短到1 000 mm時(shí)，基本坯料體積出材率K隨之升高，當(dāng)其他因素取中間值(δ=0.8%，l=2 000 mm，Bb=2)時(shí)，K從21.10%升高至49.97%，升幅達(dá)28.87%，同時(shí)短坯料的體積出材率KS隨之下降，由69.57%下降至38.24%，降幅達(dá)31.33%。

綜合上述分析可知，基本坯料長(zhǎng)度對(duì)坯料出材率有一定影響。隨著基本坯料長(zhǎng)度的縮短，滿足坯料質(zhì)量要求的基本坯料數(shù)量將增多，基本坯料的體積出材率會(huì)有所提升，但是也會(huì)擠壓短坯料的份額，致使短坯料的體積出材率有所降低，但總的坯料體積出材率變化不大。經(jīng)統(tǒng)計(jì)，當(dāng)其他因素取中間值(δ=0.8%，T=0.15，Bb=2)時(shí)，基本坯料長(zhǎng)度從3 000 mm縮短到1 000 mm時(shí)，總的坯料體積出材率降低了2.46%。

2.2.4 鋸材與坯料寬度比對(duì)坯料體積出材率的影響

從圖2(c)、圖2(e)、圖2(f)、圖3(c)、圖3(e)和圖3(f)可以看出，當(dāng)鋸材與坯料寬度比Bb從1增加到3時(shí)，基本坯料的體積出材率K在Bb=2處達(dá)到峰值，當(dāng)其他輸入因素取中間值(δ=0.8%，T=0.15，l=2 000 mm)時(shí)，K從47.56%升高至61.62%，隨后降至54.68%，同時(shí)KS從41.58%降低至27.88%，隨后升至35.46%，但是總的體積坯料出材率幾乎沒(méi)有變化。

綜合上述分析可知，鋸材與坯料寬度比對(duì)坯料出材率影響不顯著。隨著鋸材與坯料寬度的提高，基本坯料體積出材率提升，短坯料的體積出材率隨之降低，但總的坯料體積出材率幾乎沒(méi)有變化。

3 討論

通過(guò)分析可知，鋸材質(zhì)量(鋸材表面上節(jié)子的相對(duì)面積δ)和對(duì)坯料質(zhì)量要求(節(jié)子最大直徑與坯料寬度之比T)是影響木制品坯料出材率的最主要因素，依據(jù)此結(jié)論優(yōu)化木制品坯料加工工藝，可以實(shí)現(xiàn)最佳木材利用率和最佳生產(chǎn)效益。

在現(xiàn)代木材加工企業(yè)中，分別使用兩種不同類型的鋸材生產(chǎn)木制品坯料。制材廠主要使用可廠內(nèi)再加工的專用鋸材，木材加工企業(yè)則使用商品鋸材加工木制品坯料，兩者之間的加工工藝有所區(qū)別。商品鋸材的工藝流程中有額外的工序，這將導(dǎo)致加工成本的增加，其中影響較大的是鋸材分級(jí)。由于商品鋸材按截面、品種和長(zhǎng)度尺寸分級(jí)的分散性非常高，需要兩次分級(jí)，不僅增加了鋸材的加工成本，單位投資額也幾乎增加了一倍。而對(duì)于制材廠內(nèi)使用的鋸材，由于干燥后可直接送往坯料裁剪車間，單位投資額會(huì)降低很多。

如果把鋸材生產(chǎn)過(guò)程看作從原木到坯料加工的一個(gè)完整過(guò)程，提供商品鋸材會(huì)導(dǎo)致鋸材分級(jí)和端面加工等額外成本的增加。鋸材的合理利用很大程度上取決于鋸材質(zhì)量與所生產(chǎn)坯料質(zhì)量之間的匹配關(guān)系，同一截面的鋸材可加工成不同寬度的具有各種不同質(zhì)量要求的坯料。因此，為了鋸材的合理利用，可通過(guò)鋸材質(zhì)量對(duì)鋸材進(jìn)行分級(jí)。由于在確定鋸材等級(jí)時(shí)必須評(píng)估多種木材缺陷和加工缺陷的影響，將鋸材通過(guò)鋸材質(zhì)量進(jìn)行分級(jí)，該方法較現(xiàn)有標(biāo)準(zhǔn)確定鋸材等級(jí)更簡(jiǎn)單。根據(jù)鋸材質(zhì)量對(duì)鋸材進(jìn)行分級(jí)，不僅簡(jiǎn)化了分級(jí)過(guò)程，而且考慮了在不同坯料組中允許缺陷的變化量，包括結(jié)構(gòu)性缺陷。

隨著計(jì)算機(jī)和機(jī)器視覺(jué)技術(shù)在木材加工領(lǐng)域的應(yīng)用，可以快速、準(zhǔn)確地計(jì)算鋸材表面缺陷的相對(duì)面積，使得按照鋸材質(zhì)量進(jìn)行對(duì)鋸材分級(jí)成為可能。

根據(jù)以上分析，建立了利用鋸材表面缺陷的相對(duì)面積來(lái)劃分的鋸材等級(jí)與優(yōu)質(zhì)坯料生產(chǎn)工藝之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系，如表7所示。根據(jù)鋸材表面缺陷的相對(duì)面積，可將鋸材分為高(δ≤0.4%)、中(0.4<δ≤1.2%)、低(δ>1.2%)3個(gè)質(zhì)量等級(jí)，隨著鋸材等級(jí)的降低，長(zhǎng)的、高質(zhì)量的基本坯料出材率和數(shù)量會(huì)大幅下降，相應(yīng)地，可用于指接的短坯料的出材率和數(shù)量會(huì)大幅增加，而總的坯料出材率將維持在該等級(jí)鋸材應(yīng)有的坯料出材率水平。

表7 鋸材質(zhì)量對(duì)優(yōu)質(zhì)坯料生產(chǎn)工藝的影響

如果基本坯料的尺寸規(guī)格較大，質(zhì)量要求較高，建議使用價(jià)格較高的高等級(jí)鋸材，沿長(zhǎng)度方向多設(shè)定幾種基本坯料的長(zhǎng)度，使之形成系列，并按坯料的質(zhì)量要求將其分成幾組，這將有利于鋸材的最佳利用，但是會(huì)提高坯料分類、碼垛、打包工段的難度和工作量。

4 結(jié)論

(1)鋸材質(zhì)量(鋸材表面上節(jié)子的相對(duì)面積δ)和對(duì)坯料的質(zhì)量要求(節(jié)子最大直徑與坯料寬度之比T)是影響木制品坯料出材率的最主要因素。經(jīng)統(tǒng)計(jì)，當(dāng)其他輸入因素取中間值時(shí)，鋸材上節(jié)子的相對(duì)面積從1.5%降低到0.1%時(shí)，總的坯料體積出材率會(huì)提升12.88%；當(dāng)其他輸入因素取中間值時(shí)，節(jié)子最大直徑與坯料寬度之比從0增加到3時(shí)，總的坯料體積出材率會(huì)提升12.54%。

(2)提出了利用鋸材表面缺陷相對(duì)面積來(lái)劃分鋸材等級(jí)的新思路，并建立了利用鋸材表面缺陷的相對(duì)面積來(lái)劃分的鋸材等級(jí)與優(yōu)質(zhì)坯料生產(chǎn)工藝之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系。