Orman ürünleri sanayiinde otomasyon araştırmaları

Abstract

Odun, heterojen yapıya sahip doğal bir polimerik malzemedir. Doğal büyüme karakteristikleri ve çevresel bazı etkiler, “kusur” olarak adlandırılan ve belirli uygulamalar için arzu edilmeyen odun özelliklerinin ortaya çıkmasına neden olmaktadır. Odunda bulunan kusurlar odunun görsel ve yapısal özelliklerini etkilemektedir. Bu kusurların türü; ağacın büyüme koşullarına, çevresel koşullara, taşıma ve oduna uygulanan işlemlere bağlı olarak değişiklik göstermektedir. Bu kusurların tanımı ve hangi sınırlar dahilinde kabul edilebileceği, endüstriler arasında farklılıklar göstermektedir. Tomruk, kereste, parke vb. ağaç malzemeler, genellikle bir sınıflandırmaya tabi tutulduktan sonra ait olduğu kalite sınıfına göre satışa sunulmaktadır. Gerekte kereste, gerekse tomruklarda bulunan kusurların tespit edilebilmesi, hem üretim hem de zaman açısından işletmeye önemli ölçüde katkıda bulunmaktadır. Bu çalışmada, ağaç malzeme kusurlarının tespit edilmesi konusunda yapılan çalışmalar hakkında bilgiler verilmiştir. Sonuç olarak, odun kusurlarının taranması ve tespit edilmesinde kullanılan çok sayıda yönteme karşın, bu yöntemlerinin hiçbirinin tek başına yeterli olmadığı belirtilmiştir.

Wood is a natural polymeric material which has a heterogenic nature. The natural growth process and environmental influence can lead to features in wood that are undesirable for certain applications and are known as defects. Defects in wood affect the visual appearance and structural properties of wood. The type of defect is based on whether growth, environmental conditions, handling or processing causes it. The definition and acceptability of defect types can vary between industries. Wood materials such as log, lumber and parquet are usually subject to a classification before selling and these materials are sold based on their quality grades. The ability to detect internal defects both in the log and lumber can save mills time and processing costs. In this study, information on the automation research conducted for detection the defects in wood materials were given. As a result, it is indicated that there are numerous scanning methods able to detect wood features, but no one method is adequate for all defect types