基于非破损检测的古建筑木柱内部缺陷快速判别及定量表征

Aiming at the fact that the defects of the load-bearing wooden columns of wood-structure historic buildings play an important role in the safety of the whole wood structure, this project takes two species of Chinese common trees for historic buildings as research subjects, and conducts the rapid identify and quantitative characterization of defects inside the wooden columns of historic buildings based on a key scientific issue that is the quantitative characterization of various internal defects of wood. This project takes the modern stimulating processing and collected logs with defects of crack, cavity, decay, etc. as testing pieces, and defective wood of historic buildings as control group, trying to solve the detection and contour extraction of internal defects in wooden columns of historic buildings, by using Resistograph and tree radar imaging system to develop the research on the testing results of woods with independent defects of crack, cavity and decay, to achieve the rapid identify and the quantitative characterization of defects inside the wooden columns of historic buildings in the end.

针对木结构古建筑中承重木柱的缺陷状况对整体木结构的安全起至关重要的作用，项目以我国古建筑常用的两种木材树种为研究对象，围绕木材内部不同类型缺陷的定量表征这一关键科学问题，拟开展古建筑木柱内部缺陷的快速判别和定量研究。本项目以模拟加工或采集的含有开裂、空洞、腐朽等缺陷的现代原木为试材，以古建缺陷材为对照，利用阻力仪和树木雷达成像仪试图通过开展开裂、空洞、腐朽缺陷状态木材的检测结果研究，解决古建筑木柱内部缺陷的检出和轮廓提取两项技术难题，最终实现古建筑木柱内部缺陷的现场快速判别及定量表征。

我国木结构古建筑的承重木柱多是大径级木材，且木柱表面多有地仗和油饰层，内部出现的腐朽或空洞仅靠外部的刺探或敲击无法及时察觉，此类缺陷如不及时被发现，随着时间的推移并在外因的诱发下，内部损伤可能会不断恶化最终导致突发性破坏。为此，研究取得快速有效的古建筑木柱内部缺陷评测方法，科学地确定木柱内部缺陷的存在位置及大小，对木结构古建筑的保护及修缮设计具有重要的意义。本项目以古建筑木构件常用的松木和杉木树种为研究对象，采取人工模拟的方法在木段端部制作中心空洞、腐朽及外缘开裂缺陷，并利用阻力仪及雷达无损检测技术进行缺陷探测，通过分析木材不同类型缺陷在阻力仪及雷达检测方法下的表现形态，实现了木材内部空洞、腐朽及外缘开裂的快速识别和表征。研究结果表明，利用阻力仪和雷达无损检测技术可以实现木材内部空洞、腐朽和外缘开裂缺陷的快速检出。阻力仪检测中，根据阻力仪检测曲线的轮廓外形和走势，辅助不同的进针方向，可以推断缺陷类型、位置及大小。雷达检测中，当雷达探测到木材内部空洞或腐朽时，其交界面会出现强烈的黑-白-黑形态图像，对应的反射波形为谷-峰-谷；当雷达探测到木材外缘开裂等凹陷特征时，其图像上会出现不同于正常背景的纵向干扰条纹。研究结果同时表明，木材外缘开裂并不严重影响内部缺陷的检出，木材表面存在贴合紧密的树皮或保护性地仗对内部缺陷的识别也无明显影响。木材含水率对阻力仪检测结果影响不大，但对雷达检测结果影响较为显著，在其它条件一定时，木材含水率越高其雷达检测预估缺陷面积越小。通过本项目研究可知，利用阻力仪和雷达无损检测技术可以实现内部缺陷的快速检出，并能预估缺陷的存在位置及大小，但对于缺陷的形状评估待于进一步研究。相关研究成果发表于《林业科学》、《北京林业大学学报》和《BioResources》期刊。