金刚石多组绳锯机张紧结构及选用应注意的几个问题

金刚石多组绳锯机做为新一代的大板切割神器,目前已经在世界各地投入使用,而且做为加工石材大板专业设备已经成为砂锯的替代者和终结者.为什么说新一代金刚石多组串珠锯是大板切割的神器,同时也是砂锯的终结者?多组串珠锯与砂锯相比除了除了锯缝小,锯缝小于7mm(串珠直径只有6.3～6.4mm),出材率高、环境友好外,与砂锯相比,多...     

金刚石框架锯切工大理石荒料步骤

<正>金刚石框架锯加工大理石的步骤一般较为统一,现总结归纳如下,供业内借鉴。1大理石荒料的选料(1)选料步骤①认真阅读生产加工单,了解清楚要加工的材料名称、颜色、纹路的要求;②掌握要加工的数量;③了解要加工的尺寸、厚度、公差等参数;④了解要加工的工程板的规格要求,以达到最高出材率的要求。(2)选料原则①在满足生产加工单上产品质量要求的前提下,优先选用库存时间长的荒料,并选用边料头,要边皮     

基于计算机视觉的原木高出材率的研究

计算机能模拟人眼视觉环境来甄别、测量视野中的事物,随着精度的不断提高,计算机视觉能代替人眼实现简单、重复的人工操作。计算机视觉结合原木剖料可以提高原木的出材率,减少木材损耗。凭借计算机的高效性、准确性,计算机视觉能实现原木的最大利用,最大程度减少生成方木浪费的原料, 提高原木出材率。将所提算法应用于自动化带锯原木切割系统的基本流程是通过图像预处理来消除图像噪声,通过颜色分割去除背景,通过边缘检测给出感兴趣区域的轮廓,应用形态学运算连接和填补被误处理的轮廓边缘,计算最大面积的拟合椭圆。实验结果表明,该算法可以满足实际生产的需要,实验精度达到95%以上。     

基于BP算法的林分材种出材率模型研究

通过对伐区设计资料,及实际生产码单数据进行学习,确定以平均胸径、平均树高、保留密度、蓄积量为输入神经元,分析了影响BP网络学习效率和预测精度的影响因素,主要从隐含层神经元数量、训练数、隐含层激励函数、学习样本数量几个方面对材种出材率预测BP网络模型进行了优化,确定了林分经验材种出材率预测人工神经网络模型。为林分经验材种出材率表的编制提供一种新的思路与方法。     

基于BP算法的林分材种出材率模型研究

通过对伐区设计资料,及实际生产码单数据进行学习,确定以平均胸径、平均树高、保留密度、蓄积量为输入神经元,分析了影响BP网络学习效率和预测精度的影响因素,主要从隐含层神经元数量、训练数、隐舍层激励函数、学习样本数量几个方面对材种出材率预测BP网络模型进行了优化,确定了林分经验材种出材率预测人工神经网络模型。为林分经验材种出材率表的编制提供一种新的思路与方法     

浅析大理石加工出材率的影响因素

本文分析了大理石的硬度，机械强度矿床成因等在加工过程中出材率的影响。为降低成本，提高经济效益提供了可靠的参考依据。     

无卡轴旋切桉木单板出材率的研究

采用无卡轴旋切技术对尾巨桉原木生产单板进行了试验研究,结果表明:在径级范围为7~18cm时,相对尖削度随径级增加先减小后增加,并在径级为10~14cm左右时,相对尖削度达到最小;原木径级和相对尖削度对树皮损失和单板出材率影响都呈现极显著差异(Sig<0.05)的影响;树皮材积损失率在22.81%~32.04%之间,单板综合出材率在51.14%~67.18%之间,木芯和废碎板占原木材积的比率在8.76%~21.02%之间;原木径级在12cm左右时,树皮材积损失率降至最低值的22.81%,I级单板出材率以及单板综合出材率达到最大值,分别为42.96%和67.18%,因此用于单板旋切的桉树在径级为12cm左右进行采伐会产生较好的经济效益。     

浅析大理石加工出材率的影响因素

本文分析了大理石的硬度、机械强度、矿床成因等在加工过程中对出材率的影响。为降低成本，提高经济效益提供了可靠的参考依据。     

浅析大理石加工出材率的影响因素

本文分析了大理石的硬度、机械强度、矿床成因等在加工过程中对出材率的影响。为降低成本，提高经济效益提供了可靠的参考依据。