1.4  超聲波

超聲波技術(shù)在20世紀(jì)70年代末得到發(fā)展，80年代中期應(yīng)用于木材檢測。超聲波產(chǎn)生聲脈沖進(jìn)入被檢測材料中，經(jīng)過穿透、反射、衰減，再被另一端的傳感器收集，通過提取不同信號參數(shù)并進(jìn)行處理，進(jìn)行材料性質(zhì)預(yù)測。不同的超聲波參數(shù)（傳播時(shí)間、傳播速度、能量峰值、頻率），可用來檢測板材的表面缺陷、結(jié)構(gòu)材腐朽、木制橋梁老化、干燥后木材表面開裂與蜂窩缺陷，也可用于評價(jià)木制品的開裂和老化。

超聲波的研究主要集中在影響因子和信號處理兩方面。對于影響因子，Olivito發(fā)現(xiàn)，在纖維飽和點(diǎn)以下，波速隨木材含水率的增加而減小；在纖維飽和點(diǎn)以上，波速在平行紋理方向的變化不大。當(dāng)含水率<18%時(shí)，聲波衰減無變化；高于此值，衰減則隨含水率增加而增大。

木材生長輪角度和紋理方向?qū)Τ暡▊鞑ヒ灿杏绊懀煌瑯浞N對波速和衰減影響程度亦不同。闊葉樹材生長輪角度對波速和衰減的影響，比針葉樹材更具線性相關(guān)，即隨紋理角度的增加，波速減小，衰減增加。Wang等通過波速和衰減，檢測膠合板節(jié)子和開裂情況，認(rèn)為垂直紋理方向的傳播方式，能有效地檢測節(jié)子和裂紋寬度，但裂紋的數(shù)量無法檢測；在平行紋理方向，僅對節(jié)子的檢測有效。

在信號處理上，Tiitta等采用貝葉斯（Bayes）理論，K-近鄰方法（K-nearest Neighbor）和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法（Neural Network），對超聲波檢測腐朽進(jìn)行研究，收集了腐朽材檢測中波速、衰減、波型、頻率信號，并對采樣單一信號和采樣多信號進(jìn)行了比較。分析結(jié)構(gòu)發(fā)現(xiàn)，3種方法都能很好地檢測腐朽情況，其中神經(jīng)紋理檢測小面積腐朽的有效性達(dá)到79%，Bayes理論和K-近鄰法也分別為79%和75%。

超聲波檢測技術(shù)易受外界的干擾，且如何將傳感器與被檢測材料更好地連接是常見問題，特別是應(yīng)用于在線檢測是，如何實(shí)現(xiàn)既不影響生產(chǎn)效率，又能有效進(jìn)行檢測，還需要更深入的研究。