Because the surface of pine wood is very soft, there have been many attempts, like as surface coating, resin impregnation, and densificationt, to harden the surface of wood for its interior use. This study was carried out for surface hardening of pine wood by laminating of melamine resin sheet. The effect of laminating method on the characteristics of melamine resin sheet-laminated wood(MLW) was investigated. Flat-sawn softwoods were suitable for MLW making. And the pre-drying of wood at $105^{\circ}C$ for 30min, before laminating, was effective for preparing of defect-free MLW. The abrasion resistance of pine wood was greatly improved by laminating of melamine resin sheet on its surface. Consequently, the laminating of melamine resin sheet was proved to be a favorable method for improvement of surface abrasiveness of pine wood.
In this study the possibility of classifying wood surface defects by image processing technique was investigated. An algorithm for the classification of wood surface defects, such as knot, check, and bark, on three Korean domestic species, Pinus densiflora, Quercus acutissima, and Carpinus laxiflora was also developed. Filtering was executed to separate dummies from the labels including real defect. Error rates in classifying knots on Pinus densiflora and Quercus acutissima were lower than 1% and error rates. In classifying check and bark in Quercus acutissima and Carpinus laxiflora could be lowered to below 13%.
This study was performed as part of a research project aimed at developing an ultrasonic computed tomography (CT) system of wood for field application. In this reports, we investigate the variation of wave velocities on the cross section of real size wooden structural member to confirm the reason of image distortion on CT image of wood, and then proposed a new image reconstruction method by considering the velocity variation on wood cross section. First of all, the effect of wood anisotropy on ultrasonic velocities of wooden members was investigated. Based on the relationship between ultrasonic velocity and annual ring angle, which was obtained from test results of small clear specimens, ultrasonic velocities of each measuring angle were predicted. Next, they were compared with the ultrasonic velocities measured on five wood disks. There were very large differences between predicted and measured results, thought to be caused by the skewing effect of ultrasound and the presence of juvenile-wood. Based on these findings, a new method was proposed to reconstruct cross-sectional image of wood. By using this method, some distortions on reconstructed images could be removed, and defects were more easily and clearly detected. The minimum size of detectable defect was decreased remarkably, from 33 mm to 13 mm. However, the size of the detected defect was enlarged and the position somewhat shifted to the specimen surface on the CT images, which was also thought to be caused by the skewing effect of ultrasound. Additional research has been planned to solve these problems.
Among the nondestructive evaluation (NDE) methods for wood defect detection, ultrasonic wave has been considered as competitive technique in terms of economics and workability. Until now, researches on application of NDE methods for wood have focused mainly on standing tree and logs. Recently, some attempts have been conducted with NDE technique, for evaluation of wooden structural members. However, wooden structural members are different from others (standing tree or log) in various aspects. Expecially when some parts or whole member are covered with other materials, they can't be evaluated appropriately on general NDE methods. For the purpose of development of proper NDE technique for the wooden structural members, the ultrasonic wave transmission process investigated on artificial defect in wood. First, various types of transmission process were assumed, and then the transmission times were predicted respectively. Predicted times were compared with the measured time of ultrasonic wave and then a suitable type of transmission process is determined. In case of the ultrasonic wave doesn't transmit directly due to defect, it is reflected once only at the opposite surface of member, and the path is accord with the line of shortest length.
Proceedings of the Korean Institute of Building Construction Conference
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2020.11a
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pp.161-162
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2020
In this study, as part of securing related data, water droplets were dropped on the upper part of the wooden board for flooring in an environment such as floor heating, and the degree of absorption according to the surface temperature change was tested. The test results showed that the contact angle of the surface was low (25℃→40℃) or the droplet was absorbed into the small plate and disappeared. The contact angle of the OSB and MDF was decreased within 30 minutes, but the surface water droplet was maintained longer than the plywood. This is because the surface is coated with hydrophobicity unlike the plywood, but moisture absorption in the cross section after the second processing will not be prevented and it will lead to defect occurrence problem.
The binary liquid type fire retardant paint of polyurethane (alkyd resin) lacquer is developed to cover the defect of one liquid type white paint of chlorinated rubber used generally but which has weak surface and poor adhesive strength to the wood as well as generating much black smoke when it is firing. The properties of the composition of binary liquid type of white paint of polyurethane lacquer developed in this study for using to wood has shown that the better suppressed smoke generation and enhanced the adhesive strength to the wood than that of fire retardant white paint used.
To investigate the effect of presurfacing, both 25mm rough and pre surfaced oak boards (Quercus grosseserrata BI.) were dried in the same dry kiln condition. Drying curves, drying strains and drying defects of rough and presurfaced boards were compared. The results obatained are as follows. 1. Average drying rate of rough and presurfaced boards from green to 10% M.C. was 0.276%/hr. and 0.284%/hr., respectively. 2. At the early stage of drying, in case of rough boards, maximum tensile strain of outer slices was $-24.2{\times}10^{-4}$mm/mm and maximum compressive strain of innermost slices was $13.0{\times}10^{-4}$mm/mm, and in case of pre surfaced boards, maximum tensile strain of outer slices was $-14.5{\times}10^{-4}$mm/mm and maximum compressive strain of innermost slices was $28.1{\times}10^{-4}$mm/mm. And in both cases, stress reversal occurred at about 40% M.C.. 3. Maximum surface checking appeared at about 40% M.C.. Of the 10 rough boards. 6 hoards contained surface checks, but presurfaced boards did not contained surface checks after drying. And the results of end checking were similar to those of surface checking. But, honeycomb was not found in both cases. 4. Board shrinkage. warp and casehardening of presurfaced boards were similar to those of rough boards. But, collapse of prsurfaced boards was less than that of rough boards.
This study was executed to find the applicability of press drying of tree disk by investigating the shrinkage and drying defect and to form appropriate model by comparing the actual moisture content(MC) and internal temperature in respect of drying time with calculated values based computer simulation to which was applied finite difference method. In press drying disk, heating period, constant drying rate period maintained plateau temperature at 100$^{\circ}C$ and falling drying rate period were significantly distinguished. Actual MC and internal temperature were analogous to those calculated at comparing points. Heat transfer model formed by Fourier's law using specific heat of moist wood and conduction coefficient considering fractional volume of each element of wood cell wall, bound water, free water and air showed applicability as basic data to developing heat expansion, shrinkage and drying stress during press drying. Also mass transfer model formed by Fick's diffusion law using water vapor diffusion coefficient showed applicability. Longitudinal shrinkage was developed by pressure of hot press and tangential shrinkage was restrained by hygrothermal recovery. The heart check, surface check and ring failure were occurred differently in species, but V-shaped crack didn't develop.
This research was carried out to offer the basis data for development of optimum drying schedule for a domestic oak species (Quercus grosseserrata B1.) by investigating drying rate. stress, defect, and moisuture gradient with board thicknesses and drying schedules (code number T4-C2 and T3-B1). The results were obtained as follows: 1. Average drying rate and total drying time from 52.2% to 5.8% were 0.105%/hr and 486 hours for drying schedule T4-C2 and those from 62.1% to 8.3% were 0.070%/hr. and 811 hours for drying schedule T3-B1. 2. Drying rates for 28mm- and 31mm-thick boards showed similar tendency, but were significantly different from 25mm- thick board in drying schedule T4-C2 and those for 22mm-, 25mm- 28mm- and 31mm-thick boards showed similar tendency but were significantly different from 19mm- thick boards in drying schedule T3-B1. 3. The moisture gradients for drying schedule T4-C2 were steeper than those for drying schedule T3-B1 during drying period. and especially in early drying stage slow slope of moisture gradients of drying schedule T3-B1 was effective in preventing serious problem of surface checks. 4. Drying stresses were lower in drying schedule T3-B1 than in drying schedule T4-C2 during drying period. 5. Drying schedule T4-C2 was appropriate for 25mm-thick board but not for 28mm- and 31mm-thick board because of strong drying condition. Drying schedule T3-B1 was appropriate for 28mm- and 31 mm-thick board but not for 19mm-, 22mm-, and 25mm-thick board because of weak drying condition.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.26
no.6
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pp.834-841
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2022
Recently, applying artificial intelligence technologies in various fields of production has drawn an upsurge of research interest due to the increase for smart factory and artificial intelligence technologies. A great deal of effort is being made to introduce artificial intelligence algorithms into the defect detection task. Particularly, detection of defects on the surface of metal has a higher level of research interest compared to other materials (wood, plastics, fibers, etc.). In this paper, we compare and analyze the speed and performance of defect classification by combining machine learning techniques (Support Vector Machine, Softmax Regression, Decision Tree) with dimensionality reduction algorithms (Principal Component Analysis, AutoEncoders) and two convolutional neural networks (proposed method, ResNet). To validate and compare the performance and speed of the algorithms, we have adopted two datasets ((i) public dataset, (ii) actual dataset), and on the basis of the results, the most efficient algorithm is determined.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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