Detektering av kådlåpor i stockar med hjälp av röntgen förstudie

Handläggare, enhet Datum Beteckning Sida Johan Skog 1 (10) Bygg och Mekanik 010-516 62 47, Johan.Skog@sp.se Detektering av kådlåpor i stockar med hjälp av röntgen förstudie Sammanfattning Kådlåpor är en defekt som gör det svårt att använda granvirke i vissa produkter, till exempel möbler, medan kådlåpor har mycket liten effekt i andra produkter som till exempel konstruktionsvirke. Att hitta en metod som gör det möjligt att i industriell produktion välja ut de stockar som är fria från kådlåpor skulle därför göra det möjligt att öka användningen av granvirke i produkter som möbler, paneler och golv. Under åren har det genomförts ett antal forskningsprojekt med detta som mål. Att hitta kådlåpor med industriellt användbar mätteknik har dock visat sig vara mycket svårt. En teknik som föreslagits är en industriell röntgenmätram med 7-9 mätriktningar. Idag finns industriell röntgenutrustning med högre upplösning tillgänglig på marknaden. Med hjälp av programvara från SP Trätek och stambankens tomograferade stockar är det möjligt att simulera sådana högupplösta mätramar med godtyckligt antal mätriktningar och på så sätt undersöka i vilken utsträckning som kådlåpor av olika storlek syns i industriella röntgenbilder. Med finansiering från Norrskogs forskningsstiftelse har en sådan förstudie genomförts. Bland resultaten märks att det med industriell röntgenteknik är möjligt att från rätt betraktningsvinkel identifiera kådlåpor vars bredd är åtminstone 10% av stockens diameter. Det är inte möjligt att göra en helt säker identifiering av enskilda kådlåpor med det bör vara möjligt att automatiskt identifiera stockar med många kådlåpor. Sannolikheten att finna kådlåpor i en stock med tio mätbara kådlåpor är åtminstone 69% med fyra mätriktningar och 92% med åtta mätriktningar. Syfte Syftet med denna förstudie är att bidra med beslutsunderlag för kommande forskning och utveckling inom området detektion av kådlåpor med industriell röntgen. Mål Projektets mål är att svara på med vilken noggrannhet kådlåpor kan detekteras genom röntgen av stockar samt hur många mätriktningar som krävs i en sådan utrustning. SP Sveriges Tekniska Forskningsinstitut Postadress Besöksadress Telefon / Telefax E-post / Internet Bankgiro PlusGiro Org.nummer SP Skeria 2 931 77 Skellefteå Laboratorgränd 2 Skellefteå 010-516 50 00 0910-70 14 76 info@sp.se www.sp.se 715-1053 10 55-3 556464-6874

2 (10) Bakgrund Kådlåpor är små linsformade ansamlingar av kåda orienterade längs med trädets årsringar och brukar beskrivas med måtten längd (longitudinellt mått), tjocklek (radiellt mått) och bredd (transversellt mått). Kådlåpornas storlek och antal varierar mycket mellan olika bestånd, mellan olika träd inom samma bestånd och även inom samma träd. En studie av ett stort antal granstockar från fem olika regioner i Sverige visar att kådlåpornas medelbredd i kärnveden är omkring 16 mm för såväl rotstockar som icke rotstockar (Temnerud 1999). Kådlåpornas storleksfördelning från denna undersökning redovisas i figur 6, bilaga 1. Förekomsten av kådlåpor är en defekt som gör det svårt att använda granvirke i vissa produkter, till exempel möbler, medan kådlåpor har mycket liten effekt i andra produkter som till exempel konstruktionsvirke. Att hitta en metod som gör det möjligt att i industriell produktion välja ut de stockar som är fria från kådlåpor skulle därför göra det möjligt att öka användningen av granvirke i produkter som möbler, paneler och golv. Under åren har det genomförts ett antal forskningsprojekt med detta som mål. Oja och Temnerud (1999) visade att det i tomografibilder av gran är möjligt att detektera kådlåpor i kärnveden med hög noggrannhet och att det är möjligt att även detektera åtminstone större kådlåpor i splintveden. Dessa högupplösta bilder av densitetsfördelningen inuti stocken samlas in med hjälp av en medicinsk röntgentomograf, en teknik som är utmärkt för forskningsändamål (Grönlund et al. 1995) men alldeles för långsam för industriell användning. En snabbare mätning av stockens inre egenskaper görs med en industriell röngenmätram. Grundberg och Grönlund (1995) utvecklade algoritmer för den så kallade LogScannern med två fasta mätriktningar, figur 1. Med en sådan mätram är det möjligt att mäta inre egenskaper som kärnvedsandel och kvistparametrar men det har inte varit möjligt att detektera kådlåpor. Figur 1: Princip för röntgenbaserad mätning av stockens inre egenskaper. Hagman (2003) undersökte mättekniker baserade på röntgen, mikrovågor, IR, laser, radar och termografi och fann att ingen då tillgänglig mätteknik klarade av uppgiften att detektera kådlåpor i stock. En teknik som antogs kunna klara uppgiften var en industriell röntgenmätram med 7-9 mätriktningar. Idag finns industriell röntgenutrustning med högre upplösning tillgänglig på marknaden. SP Trätek har också under det senaste året vidareutvecklat en simuleringsprogramvara som gör det möjligt att simulera sådana högupplösta mätramar med godtyckligt antal mätriktningar.

3 (10) Med hjälp av stambankens tomograferade stockar gör denna programvara det möjligt att undersöka i vilken utsträckning kådlåpor av olika storlek syns i industriella röntgenbilder. En sådan undersökning kommer att visa om det är intressant att gå vidare med utveckling av algoritmer för att detektera kådlåpor med hjälp av röntgen samt ge en uppskattning av hur många mätriktningar en sådan utrustning kräver för att ge tillräcklig noggrannhet. Material och metod Från den svenska granstambanken valdes några kådlåperika stockar av varierande diameter och stocktyp ut. Tomografibilderna för dessa stockar specialstuderades och sammanlagt 18 kådlåpor av olika storlek och form valdes ut och mättes. För varje kådlåpa mättes tjockleken och bredden i det tvärsnitt där den genomskurna arean är störst, se figur 2, medan längden bestämdes genom räkning av antalet tvärsnitt inom vilka kådlåpan är synlig. a = Kådlåpas genomskurna area i tvärsnitt t = Kådlåpas genomskurna tjocklek i tvärsnitt b = Kådlåpas genomskurna bredd i tvärsnitt a, b och t bestäms av kådlåpans storlek och form samt tvärsnittets läge Figur 2: Definition av kådlåpas genomskurna area, bredd och tjocklek (Weslien 1993). De utvalda stockarna konverterades till industriella röntgenbilder med hjälp av SP Träteks simuleringsprogramvara. Programmet konfigurerades för att efterlikna den nya varianten av mätramen RemaLog XRay (LogScanner) med tvärupplösningen 1152 pixlar per svep och 5 mm avstånd mellan svepen. Bilderna simulerades med 12 bitars mätdjup, det vill säga 4096 gråskalenivåer. För att få en god bild av inom vilket vinkelintervall som kådlåporna syns tydligt så simulerades varje stock i 16 olika mätriktningar, med inbördes avstånd 11,25º. De snitt som motsvarar varje enskild kådlåpas position i stocken identifierades och antalet mätriktningar inom vilka kådlåpan är synlig räknades. Beroende på kådlåpans tydlighet delades bilderna sedan in i tre kategorier; ej mätbar, eventuellt mätbar och säkert mätbar. Slutligen beräknades sannolikheten att detektera de olika kådlåporna i mätramar med två (2X), fyra (4X) respektive åtta (8X) mätriktningar, fördelade enligt principskisserna i figur 3. Figur 3: Principskiss för röntgenmätram med två mätriktningar (90º avstånd mellan mätriktn), fyra mätriktningar (45º avstånd) respektive åtta mätriktningar (22,5º avstånd). De öppna cirklarna illustrerar strålkällor, de feta linjerna illustrerar röntgendetektorer och de streckade linjerna illustrerar varje strålknippes centrum.

4 (10) Resultat och diskussion De studerade kådlåpornas storlek, detekterbarhet och stocktvärsnittets diameter redovisas i tabell 3, bilaga 2. Av de tre parametrarna som beskriver kådlåpan, bredd, tjocklek och längd, visade sig bredden vara den kritiska variabeln för att kådlåpan skall kunna detekteras. För att kådlåpan skall ge en synlig kontrast i röntgenbilden krävs det nämligen att strålningens gångväg genom kådlåpan är tillräckligt lång och detta är enbart fallet då strålbanan passerar genom kådlåpan i närmast transversell riktning, se figur 4. Kådlåpans tjocklek och längd kommer därför att bestämma avbildningens storlek medan kådlåpans bredd bestämmer dess kontrast mot omgivningen i röntgenbilden. Figur 4: T.v. tomografibild av en stor kådlåpa (bredd/diameter = 0,159) med en transversell strålbana inritad. T.h. industriell röntgenbild simulerad längs denna riktning med den tydligt identifierbara kådlåpan markerad. De avlånga vita fälten är kvistvarv och enskilda kvistar. Kravet på att kådlåpan måste genomstrålas i närmast transversell riktning innebär också att den endast kommer att vara synlig från ett begränsat spann av betraktningsvinklar. Det visade sig att kvoten mellan kådlåpans bredd och stockens diameter är ett gott mått för att uppskatta inom hur stort vinkelintervall som en kådlåpa är synlig, se figur 5. Mitt i det synliga vinkelintervallet är kontrasten god och kådlåpan bör vara möjlig att identifiera automatiskt medan kontrasten i utkanten av intervallet är så svag att kådlåpan endast är möjlig att upptäcka med vetskap om att den finns där. Den exakta övergången mellan automatiskt och icke automatiskt identifierbart område har inte varit möjlig att fastställa inom denna förstudie och därför redovisas i figur 5 även ett vinkelspann inom vilket kådlåpan eventuellt går att identifiera automatiskt. För de undersökta kådlåporna har i medeltal 54% av det synliga intervallet bedömts som eventuellt identifierbart och 50% av det eventuellt identifierbara intervallet har bedömts som säkert identifierbart. Sannolikhet att identifiera en individuell kådlåpa Sannolikheten för att identifiera en individuell kådlåpa i en viss mätramstyp kan beräknas genom att dividera detektionsintervallets bredd med vinkelavståndet mellan mätriktningarna. En kådlåpa vars bredd är 10% av stockens tvärsnittsdiameter (ca 17 mm för en klen stock, 30 mm för en grövre stock) är till exempel säkert mätbar inom ett omkring 5 brett vinkelspann, eventuellt mätbar inom 10 och synlig inom 18. Sannolikheten för att denna kådlåpa med säkerhet kan identifieras automatiskt i en 2X mätram med 90 mellan mätriktningarna är således 5 /90 = 5,6%, i en 4X mätram 5 /45 = 11% och i en 8X mätram 5 /22,5 = 22%. På samma sätt beräknas sannolikheterna för att kådlåpan befinner sig inom ett område där den är eventuellt automatiskt detekterbar eller synlig (ej nödvändigtvis detekterbar), dessa sannolikheter är omkring två respektive fyra gånger större än ovan angivna siffror. En mycket stor kådlåpa, vars bredd är 15% av stockens tvärsnittsdiameter (ca 25 mm för en klen stock, 45 mm för en grövre stock), är säkert mätbar inom ett 13 brett vinkelspann,

5 (10) eventuellt mätbar inom 22 och synlig inom 40. Detta innebär att den är säkert detekterbar i en 2X, 4X eller 8X mätram med sannolikheterna 14%, 29% respektive 58%. Sannolikheterna för att kådlåpan faller inom det eventuellt detekterbara respektive synliga intervallet är omkring 1,7 respektive 3 gånger högre. En färdig algoritm för automatisk detektering av kådlåpor kan förväntas prestera någonstans mellan ovan angivna siffror för säkert identifierbart intervall och eventuellt identifierbart intervall. I praktiken innebär detta att en industriell röntgenmätram, oavsett antal mätriktningar, inte kan användas för en helt säker identifiering av enskilda kådlåpor. 100 50 90 45 Synbart vinkelspann 80 70 60 50 40 30 20 R 2 = 0,7511 Ev. mätbart vinkelspann 40 35 30 25 20 15 10 R 2 = 0,7003 10 5 0 0 0,05 0,1 0,15 0,2 0,25 Kådlåpebredd / Stockdiameter 0 0 0,05 0,1 0,15 0,2 0,25 Kådlåpebredd / Stockdiameter 40 Mätbart vinkelspann 35 30 25 20 15 R 2 = 0,5488 10 5 0 0 0,05 0,1 0,15 0,2 0,25 Kådlåpebredd / Stockdiameter Figur 5: Detekterbarhet för kådlåpor av olika storlek. Den markerade uteliggaren är en kådlåpa mitt i en svärm om ca 30 kådlåpor. Överst t.v. det vinkelspann inom vilket kådlåpan är synlig. Överst t.h. det vinkelspann inom vilket kådlåpan är eventuellt mätbar eller säkert mätbar. Nederst t.v. det vinkelspann inom vilket kådlåpan är säkert mätbar. Sannolikhet att identifiera en kådlåperik stock En industriell röntgenmätram kan ej användas för säker identifiering av enskilda kådlåpor. Förutsättningarna att kunna identifiera stockar med ett stort antal kådlåpor är dock bättre. Om sannolikheten att en enskild kådlåpa ligger inom det detekterbara intervallet är p och antalet kådlåpor av denna storlek är n så är sannolikheten att detektera åtminstone en av kådlåporna: p ( ) n n = 1 1 p I tabell 1 redovisas sannolikheterna att minst en kådlåpa ligger inom det säkert mätbara intervallet för varierande totalantal kådlåpor med bredd 10% respektive 15% av diametern. Tabell 2 redovisar motsvarande sannolikheter för det eventuellt mätbara intervallet. Enligt Temnerud (1999) är omkring 34% av kådlåporna i kärnveden hos icke rotstockar bredare än 18 mm och 21% är bredare än 22 mm, se figur 6 bilaga 1. För rotstockar är 17% av kådlåporna i kärnveden bredare än 22,5 mm och 5% är bredare än 31,5 mm. Åtminstone för

6 (10) icke rotstockar är det därför troligt att kådlåperika stockar innehåller ett ganska stort antal kådlåpor i storleksordningen 10-15% av diametern. Tabell 1: Sannolikhet för att minst en kådlåpa inom stocken ligger inom det säkert mätbara intervallet. Mätramstyp Storlek (bredd/diam) Sannolikhet individnivå Antal kådlåpor Sannolikhet finna minst en 2X 0,10 0,056 5 0,250 0,10 0,056 10 0,438 0,10 0,056 20 0,684 0,15 0,144 2 0,267 0,15 0,144 5 0,540 0,15 0,144 10 0,789 4X 0,10 0,11 5 0,442 0,10 0,11 10 0,688 0,10 0,11 20 0,903 0,15 0,29 2 0,496 0,15 0,29 5 0,820 0,15 0,29 10 0,967 8X 0,10 0,22 5 0,711 0,10 0,22 10 0,917 0,10 0,22 20 0,993 0,15 0,58 2 0,824 0,15 0,58 5 0,987 0,15 0,58 10 1,000 Tabell 2: Sannolikhet för att minst en kådlåpa inom stocken ligger inom det eventuellt mätbara intervallet. Mätramstyp Storlek (bredd/diam) Sannolikhet individnivå Antal kådlåpor Sannolikhet finna minst en 2X 0,10 0,11 5 0,442 0,10 0,11 10 0,688 0,10 0,11 20 0,903 0,15 0,24 2 0,422 0,15 0,24 5 0,746 0,15 0,24 10 0,936 4X 0,10 0,22 5 0,711 0,10 0,22 10 0,917 0,10 0,22 20 0,993 0,15 0,49 2 0,740 0,15 0,49 5 0,965 0,15 0,49 10 0,999 8X 0,10 0,44 5 0,945 0,10 0,44 10 0,997 0,10 0,44 20 1,000 0,15 0,98 2 1,000 0,15 0,98 5 1,000 0,15 0,98 10 1,000

7 (10) Svårigheter vid identifiering av kådlåpor Den stora svårigheten vid identifiering av kådlåpor med hjälp av industriell röntgen är, som redan nämnt, att strålningen måste träffa dem i rätt vinkel för skapa kontrast. Dessutom krävs det att inga andra områden med hög densitet, exempelvis kvistar, splintved eller vattuved, finns i närheten av kådlåpan eftersom detta lätt medför att avbildningen av kådlåpan skyms eller smälter samman med de andra objekten. För att kådlåpan skall synas krävs det alltså att den ligger i kärnveden, fritt från splintved och kvistar samt korrekt orienterad i förhållande till röntgenmätramen. Risken att andra strukturer i stocken skall tolkas som kådlåpor är inte särskilt stor eftersom kådlåporna ger en avbildning med distinkt form. Ju fler kådlåpor man önskar finna desto större är dock risken att variationer i bilden på grund av andra faktorer skall felbedömas som kådlåpor. Risken att tolka kvistar som kådlåpor är minimal. Detta beror på att kvistar har sin huvudsakliga utbredning i radiell riktning och därför ger betydligt mer utdragna avbildningar än en kådlåpa, se figur 4. I ett extremfall i det studerade materialet fanns dock en lokal ansamling om 30 kådlåpor inom en 45 sektor av tvärsnittet, vilket medförde att den samlade bilden av dessa kådlåpor påminde om en kvist. Inte heller tjurved bör orsaka någon större risk för sammanblandning eftersom tjurvedsstråk vanligen sträcker sig längs en betydligt längre längd av stocken. I utförda simuleringar har det också visat sig att kontrasten för tjurved inte blir lika skarp som för kådlåpor. Lite knepigare att skilja från kådlåpor är fallet med stenar som fastnat i barken. Dessa kan förväxlas med kådlåpor eftersom de ger avtryck av ungefär samma storlek i röntgenbilderna. I de flesta fall bör det dock vara möjligt att skilja stenar och kådlåpor åt eftersom en sten i medeltal avbildas som kortare i longitudinell led, bredare i radiell led och med skarpare kontrast mot omgivningen än en kådlåpa. Dessutom syns en sten i fler mätriktningar än en kådlåpa och med åtminstone fyra mätriktningar bör det därför vara möjligt att med stor säkerhet skilja mellan stenar och kådlåpor. De enda strukturella drag som under den utförda studien inte har kunnat skiljas från kådlåpor är ojämnheter i stockens yttre form. I undantagsfall kan gropar eller ojämnt barkavskav från en viss betraktningsvinkel ge upphov till ljusa fläckar i röntgenbilden, vilka inte går att skilja från kådlåpor. Risken att detta skall inträffa bedöms dock som liten. Slutsatser Resultaten från studien visar att det med industriell röntgenteknik från rätt betraktningsvinkel är möjligt att identifiera kådlåpor vars bredd är åtminstone 10% av stockens tvärsnittsdiameter. inte är möjligt att göra en helt säker identifiering av enskilda kådlåpor. bör vara möjligt att identifiera icke rotstockar med många kådlåpor. För en stock med tio mätbara kådlåpor är sannolikheten att detektera någon av dem åtminstone 44% med två mätriktningar, 69% med fyra mätriktningar och 92% med åtta mätriktningar. är liten risk att felaktigt bedöma andra strukturer i stocken som kådlåpor. Minst fyra mätriktningar rekommenderas för automatisk detektering av kådlåperika stockar. Med åtta mätriktningar höjs detektionsförmågan avsevärt men en sådan utrustning blir också avsevärt dyrare och mer komplicerad.

8 (10) Referenser Grundberg, S. & Grönlund, A. (1995). The development of a LogScanner for Scots pine. Proceedings from the 2nd international seminar/workshop on scanning technology and image processing on wood. Ed. Lindgren, O. Luleå Tekniska Universitet. Teknisk rapport 1995:22. pp 39-50. ISSN 0349-3571. Grönlund, A., Björklund, L., Grundberg, S. & Berggren, G. 1995. Manual för furustambank. Luleå Tekniska Universitet. Teknisk rapport 1995:19. ISSN 0349-3571. Hagman, O. 2003. Kådlåpor. En förstudie för att finna metoder för detektering av kådlåpor i gran. Luleå Tekniska Universitet, avd. för Träteknik, Skellefteå. Teknisk rapport 2003:13. ISSN 1402-1536. Oja, J. & Temnerud, E. 1999. The appearance of resin pockets in CT-images of Norway spruce (Picea abies (L.) Karst.). Holz als Roh- und Werkstoff 57: 400-406. Temnerud, E. 1999. The occurrence of resin pockets in sawlog populations of Picea abies [L.] Karst. from five geographic regions in Sweden. Scand. J. For. Res. 13: 143-155. Weslien, H. 1993. Uppskattning av kådlåpors storlek och mängd i rundvirke. SLU, inst. för virkeslära, Uppsala. Uppsats nr 171. ISSN 0349-8913.

9 (10) Bilaga 1: Storleksfördelning för kådlåpor i svensk gran Figur 6: Histogram över den totala längden, L, och den totala bredden, W, för 646 kådlåpor från kärnved och splintved i rotstockar och icke rotstockar (Temnerud 1999).

10 (10) Bilaga 2: Detekterbarhet för de studerade kådlåporna Tabell 3: Detekterbarhet i antal mätriktningar och vinkelspann för de studerade kådlåporna. Sträckor anges i mm och vinklar i grader. (*) Två intilliggande kådlåpor med överlappande bredd. (**) Totalt 30 kådlåpor inom en sektor av 45 grader. Stock Kådlåpa Detekterbar (# mätriktn) Detekterbar (vinkelspann) Diam Bredd Tjocklek Längd Bredd/Diam Synlig Ev mätbar Mätbar Synlig Ev mätbar Mätbar 165 15 1,9 20 0,091 0 0 0 0 0 0 175 25 2,6 50 0,143 2 2 1 23 23 11 180 (*) 35(25+19) 2,5+1,7 60(50+40) 0,194 6 4 3 68 45 34 180 42 5,5 30 0,233 8 4 2 90 45 23 175 28 3 40 0,160 4 2 1 45 23 11 190 29 3,9 40 0,153 2 0 0 23 0 0 230 27 1,6 50 0,117 1 0 0 11 0 0 245 27 1,9 40 0,110 2 1 0 23 11 0 260 29 2,2 40 0,112 2 1 0 23 11 0 290 24 1,7 40 0,083 0 0 0 0 0 0 295 47 3,5 60 0,159 3 2 2 34 23 23 300 61 6,8 180 0,203 6 4 3 68 45 34 300 35 3,4 60 0,117 4 2 0 45 23 0 360 19 2,8 30 0,053 2 0 0 23 0 0 355 19 4,4 40 0,054 1 1 1 11 11 11 360 23 4,2 40 0,064 0 0 0 0 0 0 380 (**) 43 3,6 50 0,113 6 4 1 68 45 11 385 40 3,5 30 0,104 1 1 1 11 11 11