基于視覺檢測的膠合板表面缺陷修補設備的設計與實現

中圖分類號：S777；TS64 文獻標識碼：A DOI：10.7525/j.issn.1006-8023.2025.04.020

Abstract：To solvethe problemsoflow eficiency，highlaborintensity，andpoor working environment in plywood production，a surface defect repair equipment for plywood based on visualdetection and automation controltechnology to improve the surface qualityand production eficiencyof plywood wasdesigned.Theequipment mainlyincludeda visual detection and intellgent control system，a positioning system，an extrusion system，andarepairing mechanism.The visual detectionand intellgentcontrolsystem identifiedthesizeand positionof defects through visualdetection technologyand generated coresponding G-code instructions （the most widely used CNC programming language forcomputer numerical control machines），which were transmited to the positioning systemand extrusion system.The positioning system used the CoreXY mechanism（dual motordrive（Motors M1and M2），timing belt drive，X-shaped structure），andthe system received the instructions and controls therepairing mechanism to determine the defectrepair pointthrough thecoordination of M1，M2，and Z motors.The putyextrusion machineof the extrusion system was used to realize stable extrusion andevencoverage of theputtyatthedefectsite.The testshowed thatthe detection accuracyof theequipmentfor holes， cracks and other defects reached 97. 1% and 70.6% respectively，which can effectively cover the surface defects of the plywood andavoid large areas of coating.The repaired plywood issuperiorto manual repairin termsof putty residue， usage and repair time，providing an efective solution forthe automatic repairof the plywood processing industry.

Keywords： Plywood; surface defect repair; CoreXY mechanism;repair equipment；machine vision

0 引言

膠合板生產屬于木材深加工領域，通過旋切將原木加工成單板，隨后單板歷經干燥、拼接、涂膠、組壞、預壓、熱壓、膩補、裁邊以及砂光等一系列工藝，最終制造成板材[1-3]。由于具有高強度、穩(wěn)定性和良好的可加工性，成為眾多結構和裝飾應用領域的首選材料。然而，膠合板在生產流程中時常出現各類缺陷，諸如裂縫、孔洞和死結等[4]，這些缺陷會影響膠合板的表面質量和等級。而通過膩子修補膠合板表面的缺陷可以使表面光滑平整，能夠提高膠合板表面與飾面材料的附著力，使飾面更加牢固，不易脫落。在實際生產中，為了彌補先前生產過程中遺留的產品缺陷，并且為板材后續(xù)加工創(chuàng)造條件，通常在砂光前用膩子修補膠合板表面的空隙。傳統的膠合板膩子修補方式是采用人工刮刀進行膩子涂抹。該方法勞動強度大且資源消耗高，并且在砂光工序中會產生大量的膩子粉塵，這不僅有害環(huán)境，還會威脅工人的身體健康。在膠合板生產中，國內外對自動化修補其缺陷的研究相對較少。林志偉等[5仿照手工操作刮刀的貼合方式，設計了一種對膠合板側面進行修補的設備。然而，該機構存在一定局限性，膩子在傳送帶與刮刀的配合下只能對側面進行持續(xù)涂抹，無法針對膠合板的孔隙位置進行精準填涂。Pang等設計的自動化膩子噴涂修補設備，采用大口徑泵，靠高壓把膩子壓進缺陷處來填補。但這種方法導致膩子損耗量極大，限制了此類設備在膠合板行業(yè)中的廣泛應用與推廣。因此，設計一種自動化程度高且精準度高的數控修補設備，為實現膠合板表面修補提供可能。

經過工廠實地考察，結合該設備的功能需求，設計了一種基于視覺檢測的膠合板表面缺陷修補設備，如圖1所示。該機器包括3個系統：1）視覺識別與智能控制系統（上位機系統），用于識別膠合板表面缺陷位置，并將其位置數據轉化為G-code指令（電腦數控（CNC）機器使用最廣泛的數控編程語言），通過串口通信的方式傳輸至機構定位系統；2機構定位系統，采用CoreXY機構（雙電機驅動（電機M1和電機M2）、同步帶傳動、X形結構），根據接收到的G-code指令，通過控制 M1，M2，Z 軸電機實現修補機構在三維空間內移動至缺陷位置，以實現缺陷定位；3）膩子擠出系統，修補機構移動到缺陷位置時，擠出電機旋轉將料斗中的膩子擠出，并使其附著在膠合板表面，完成膠合板表面缺陷修補。這3個系統緊密協作、相輔相成，實現膠合板表面缺陷的修補功能，為膠合板的表面修復工作提供一種創(chuàng)新解決方案。

1.機構定位系統;2.膩子擠出系統;3.膠合板;4.修補機構;5.攝像頭;6.Arduino開發(fā)板。 1.Mechanismpositionngsystem;2.Putyextrusionsstem;3.Plywood;4.Repairmechanism；5.Camera;6.Arduinodevelopentbo

1 視覺檢測與智能控制系統

膠合板表面修補設備的視覺檢測與智能控制系統使用Python語言開發(fā)，其程序框圖和上位機軟件的用戶界面（userinterface，UI）如圖2所示，UI界面設計有串口設置、操作控制、手動控制和命令反饋等功能。系統集成了基于坐標注意力機制（coordinateattentionmechanism，CA）改進的YOLOv8模型對膠合板表面的缺陷進行識別，獲取裂縫、孔洞和死結邊界框的坐標信息，并根據特定轉換公式生成附帶缺陷坐標的G-code修補指令。這些指令可在UI界面中予以檢查與確認，待確認其準確性后，通過串口通信將指令發(fā)送至機構定位系統。在設備首次啟用時，需要進行手動零點設定，通過設備的UI界面手動控制 X，Y 軸電機，將修補機構緩慢移動到設備工作區(qū)域的左下角。按下設置零點，控制系統會將當前位置記錄為坐標系的原點（0，0），后續(xù)的坐標運算以及電機旋轉圈數，均以此原點為基準有序展開。

1.1 缺陷的識別

本研究拍攝了共計1240張桉木表面缺陷圖片，由桉木膠合板表面缺陷和桉木單板表面缺陷組成。通過圖像尺寸歸一化操作獲得分辨率為 640×640 像素的圖片，按照7：2：1的比例對其進行劃分，分別形成訓練集、驗證集和測試集。同時，借助LabelImg工具對死節(jié)、活節(jié)、孔洞、裂縫和缺口這5種缺陷進行了標注。

由圖3可知，呈現了數據集的分析結果，由4部分組成。其中，圖3（a）部分顯示數據存在一定程度的不均勻性，死節(jié)和孔洞的數量占比較多，而裂縫和缺口的數量相對較少；圖3（b）部分展示了所有的標注框，邊界框的大小和形狀各異反映了不同缺陷的多樣性；圖3（c）部分顯示缺陷中心點在圖像中分布較為均勻，沒有明顯的集中區(qū)域；圖3（d）部分展示了缺陷的寬度和高度的分布情況，表明目標框大小分布不均，小目標的數量較大。

1. 1. 1 CA注意力機制

CA注意力機制的核心思想是將特征圖中的每個像素點視為一個坐標點，并基于這些坐標點之間的關系計算注意力權重。這種方法能夠捕捉到輸人特征圖的全局信息，使得網絡能夠更加關注于對當前檢測任務更為關鍵的特征信息，同時降低對無關信息的關注度。本研究通過在YOLOv8骨干網絡SPPF（spatialpyramidpoolingfast）模塊前添加CA注意力機制模塊，通過深化模型對目標空間結構信息的把握，增進網絡對目標的檢測效能，進一步強化模型的目標特征聚焦功能。

1. 1. 2 YOLOv8-CA模型訓練

訓練的操作系統為Windows11，CPU為IntelCorei9-12900F@2.10GHz 。GPU為NVDIAGeForceRTX4060（8GB），運行內存為32GB。Pytorch版本為2.4.1，Py-thon版本為3.8，CUDA版本為12.1。初始學習率設定為0.0001對模型進行訓練，YOLOv8-CA模型針對5種缺陷的檢測結果見表1。

由表1可以看出，孔洞的檢測效果達到最佳，其精確率、召回率和平均精度均值 （mAP） 分別為 97.1% /96.2% 和 98.9% ，而裂縫的檢測精度最低，其精確率、召回率和 mAP 分別為 70.6%.59.6% 和 65.3% 。根據模型檢測出膠合板表面缺陷做出的標注，可獲取模型輸出的邊界框信息 （u₁，v₁，u₂，v₂） 以實現后續(xù)缺陷修補動作，其中， （u₁，v₁） 表示邊界框左上角， （u₂，v₂） 表示邊界框右下角。

1. 2 坐標位置的確定

識別并標注缺陷位置后獲得的坐標 （u，v） 表示圖像像素坐標系中的坐標。然而，機構定位系統的物理坐標系通常以毫米作為單位，根據工位面的實際行程情況，直接獲取的圖像像素坐標無法被用作定位坐標[8]，需要把相機捕捉到的圖像像素坐標轉化為實際工作面的物理坐標 。如圖4所示。

由圖4可知， {O₀} 為圖像像素坐標系 ，{O₁} 為物理坐標系， （u₀，v₀） 為圖像坐標系的中心坐標，表示 u 軸和v 軸方向的初始偏移量。用 dx 和 dy 表示每個像素在 下的長度，可得每個像素在 和 坐標系中的關系，其公式為

1. 3 代碼的生成

在完成上述坐標轉換后獲得的物理坐標 （_x，y） ，可用于修補運動的G代碼生成。膩子修補的具體運動路徑根據缺陷的類型進行調整，對于裂縫采用直線插補算法，利用增量計算實現直線運動修補；孔洞、死結采用平面變半徑螺旋插補算法，該路徑能夠均勻地覆蓋膩子從而達到表面修補的要求。螺旋運動路徑以固定點為中心，在 XY 平面進行半徑逐漸變化的螺旋插值運動，可通過G1指令實現微小直線段逼近[]，其公式為

式中： r 為極徑； θ 是極角；參數 Ψ_a 控制起始半徑；參數 b 決定螺旋的間距； x_c 和 y_c 為螺旋中心點在物理坐標系中的坐標位置。

變半徑螺旋路徑示意圖如圖5所示，可以用極坐標方程來表示。在實際應用中，取標注的邊界框中心點作為螺旋中心點，并將極坐標轉換為直角坐標以實現運動控制。通過對 θ 的離散化，計算不同角度下的r ，再結合直角坐標公式生成一系列 （_x，y） 點，形成螺旋路徑的運動軌跡G-code指令。

2 機構定位系統設計

機構定位系統的機構示意圖如圖6所示，圖6中ΔX，ΔY 分別為滑塊搭載的修補機構沿 X 軸和Y軸的位移量； ΔA，ΔB 分別為步進電機M1和M2輸出的線位移量，其方向與皮帶路徑匹配。該設計采用了CoreXY機構，涂抹工具能夠在長 372mm 寬 258mm. 高 40mm 的三維空間運動。該機構的連接件通過3D打印制作而成，并裝配了帶寬為 6mm 的GT2型同步帶，以及6個齒數為20、直徑為 16mm 的帶齒帶輪和4個相同規(guī)格的不帶齒帶輪，以此確保傳動過程的穩(wěn)定性。使用M1和M2兩臺步進電機，通過同步帶和帶輪的聯動驅動滑臺定位，從而實現滑塊在 XY 平面內的運動。M1、M2和 Z 軸步進電機型號為42步進電機，其扭矩達0.3～0.5N?m ，轉速范圍為 100～600r/min ，可實現的平面定位運動。CoreXY機構結構緊湊，其固定了控制滑臺在XY平面內運動的2個步進電機，降低了運動部件的重量，進而降低了運動慣性，從而提高了加速度，增加了運動的敏捷性[0]，這種機構的特點適合用于膩子修補的機構定位系統。

CoreXY機構通過M1和M2步進電機、同步帶和帶輪的聯動來驅動滑塊定位。當M1電機帶動同步帶的一側 移動，M2電機則控制另一側 （ΔB） 的同步帶運動，通過調節(jié)2臺電機的轉動方向與速度，可以實現滑塊以一定速度在 XY 平面的任意方向移動，以滿足精確定位需求，從而建立 ΔX.ΔY 與 ΔA，ΔB 之間的關系，這種關系可以用以下公式表示

通過精確控制M1和M2電機的轉動方向與速度，調節(jié) 和 ΔB ，就能實現滑塊在 XY 平面內按照預設的坐標位置移動，從而實現修補機構在 XY 平面的定位。

例如，當一個電機旋轉而另一個電機停止時，滑塊會沿著 Y=±X 的方向進行移動；當2個電機同向旋轉時，滑塊會沿著 ±X 的方向移動；當2個電機反向旋轉時，滑塊會沿著 ±Y 的方向移動。GRBL固件根據式（3）的原理讀取并解析計算機發(fā)送的G-code指令，并將解析后的指令準確地傳遞給相應的電機驅動器，確保電機按照預定的參數運動，進而實現修補機構在三維空間內的精確運動。

2. 1 電控系統設計

Arduino單片機是廣泛應用的開源電子平臺，硬件開放且程序開發(fā)可免費獲取，開發(fā)者能按需修改[]。鑒于此，膠合板表面修補設備采用ArduinoUno開發(fā)板控制。圖7為系統電控部分的框圖。整個控制系統基于ATmega328P主控芯片的ArduinoUno開發(fā)板搭載ArduinoCNCShieldV3.00電機驅動擴展板組成。系統通過串口通信與PC（personalcomputer）機連接，從而實現視覺檢測與智能控制系統生成的G-code控制指令傳輸，控制系統中的電機驅動模塊與電機驅動器為各步進電機提供獨立的驅動信號。

12V電源 24V電源 12 volt power supply 24 volt power supply Pomel c A M電機 M2步p機 Z步機 Te 個 A4988步進電機驅動模塊 Arduino cnc shield v3.0 A4988 stepper motor drive module 電機驅動拓展板 Arduino cnc shield v3.0 擠出電機 motor drive expansion board 繼電器模塊 Extruder motor Relaymodule

M1、M2和 Z 軸步進電機為42步進電機，與AT-mega主控單片機板共同使用12V供電。其中M1和M2步進電機用于驅動CoreXY機構的運動，控制修補機構在XY平面運動，Z軸步進電機用于調整修補機構在垂直方向上的距離。針對膩子黏性高、擠出難度大的問題，擠出電機選用了扭矩較大的57步進電機作為主軸，具體型號為57HS1003A4。由于57步進電機工作電壓較高，通常為12＼～48V，需要對57步進電機單獨供電，設計使用spnEn引腳控制繼電器模塊吸合，進而使TB6600步進電機驅動器接收脈沖，以此實現對電機運轉的控制，推動膩子擠出。

2.2 數據通訊

ArduinoUno的串口通信由板載 ATmega2560 中的USART （universal synchronous/asynchronous receiver/transmitter）實現，其允許Arduino板與外部設備進行數據交換。ArduinoUno在通信中數據位默認是8位，停止位默認是1位，波特率設置為115200波特。在Ar-duino中，串口通信可以通過硬件串口和軟件模擬串口2種方式實現：硬件串口通常指的是ArduinoUno上自帶的串口發(fā)送器（RX）和接收器（TX），而軟件模擬串口則是通過SoftwareSerial類庫來模擬的串口[12]，在Py-thon中串口通信可以通過導入pySerial庫實現。

2.3 GRBL固件

GRBL作為一款嵌人式G-code編譯器和運動控制器固件，搭載直線插補、圓弧插補等算法，能夠產生最高30kHz 的控制脈沖，支持標準的G-code指令[13]，并且能夠在ArduinoUno上穩(wěn)定運行。機構定位系統接收上位機程序生成的G-code指令，通過串口通信將指令傳輸至ATmega328單片機，GRBL固件解析G-code指令從而控制電機動作，實現自動化修補的功能。為了適配膠合板表面修補設備功能，GRBL固件燒錄到ArduinoUno時需要進行參數修改，主要設置參數見表2。

3 擠出系統設計

在表面修補領域，常采用由白乳膠（或骨膠、酚醛膠）與滑石粉混合而成的膩子，具有優(yōu)異的填充性和附著力等顯著特性，尤其適用于填補木材自身固有或在加工過程中所形成的各類缺陷[14-15]。然而，該膩子具有較快的干燥速度，易迅速硬化，可能導致管道堵塞；同時，其黏性較高，需要較大力度才能順利擠出膩子以滿足表面修補的具體要求。因此，設計一個科學合理的膩子擠出系統是確保膠合板表面修補順利完成的關鍵。圖8展示了根據膩子特點和設備要求設計的擠出系統，該系統主要包括擠出機1、擠出電機2、料斗3、出料口4、出料軟管5和修補機構6。

1.擠出機；2.擠出電機；3.料斗；4.出料口；5.出料軟管；6.修 補機構。 1.Extruder;2.Extruder motor;3.Hopper;4.Dischargeport;5. Discharge hose;6. Applicator.

3.1 擠出螺桿設計

由圖9可知，膩子擠出機的核心部件為擠出螺桿。在螺桿參數的設計過程中，首先根據膩子流變性能計算螺桿中徑處的平均螺旋升角 （λ_m） ，然后結合擠出料筒內徑尺寸選定螺桿截面平均半徑 （D_m） ，最后確定螺桿的螺距 （P） 。 λ_m 計算公式為

式中： R₁ 為螺桿外緣半徑； R₂ 為螺桿根部半徑。

根據流變學原理，膩子屬于假塑性流體，其切應力（τ） 與剪切速率 之間關系[16]為

式中： K 為稠度系數； n 為流變指數。

在螺桿輸送過程中， 與螺桿轉速 （N）、D_m 以及 P 相關，對于單頭螺桿，剪切速率的近似公式為

膩子所受切應力為 τ_m ，將式（6代人式（5），可得

將式（4）代人式（7）可得 λ_m ，計算公式為

1.電機支架;2.擠出電機;3.聯軸器;4.鎖緊螺母;5.軸承;6.軸承座;7.料斗;8.料斗固定套;9.料筒;10.擠出螺桿。 1.Motorbracket;2Extruderotor;3.Coupling;4.Locknut；5.Bearing；6.Bearingseat;7.Hoppr;8.Hopprfixedsleeve;9.Barel; 10.Extrude screw.

由式（8）可知，通過螺桿轉速、假塑性流體的流變參數以及螺桿幾何參數可推導出 λ_m ，從而揭示螺桿設計與物料擠出之間的關系。螺旋角取值過小，無法提供足夠軸向的擠壓應力來推動膩子流動；取值過大，膩子只會受到垂直于軸線方向的相互擠壓，而不會產生沿著軸向的擠壓應力，從而無法實現膩子在軸向上的有效推動，綜合公式選取 λ_m 為 17^° 。

擠出腔室的徑向尺寸主要是指料筒的內徑 （D_b ）螺桿外徑 （D₁） 與 D_b 之間需要保持一定的間隙（δ），以保證螺桿能夠正常旋轉且膩子能夠在間隙中形成合適的流動狀態(tài)。已知 D_b 為 24mm ，選定的8為 0.2mm，R₂ 為6mm ，因此 R₁ 為 11.9mm ，依據式（4）計算 ，^P 為 23.8mm_c

3.2擠出螺桿轉速設定

螺旋推桿的轉速設定對防止材料滯留和死區(qū)形成至關重要，轉速直接影響物料在螺旋槽內的流動狀態(tài)。不適宜的轉速可能導致物料滯留，形成死區(qū)，尤其是在相鄰槽間壓力差過大時，壁面間隙處的回流現象會增強，導致材料浪費和交叉污染[17]。適宜的轉速則可減少不良現象，并控制材料擠出的流量和質量。此外，螺桿轉速與材料擠出的體積流量緊密相關，對控制擠出材料的流量和質量具有決定性作用，轉速的提高會直接導致體積流量的增加[18]。因此，優(yōu)化螺桿轉速對于確保材料擠出的均勻性和質量至關重要。

然而，轉速過高可能引發(fā)材料干結堵塞和電機過載。螺桿外緣的切向速度增加會加劇膩子層間摩擦，使外層膩子易干硬結塊，導致堵塞。研究表明，當螺桿轉速超過 150r/min 時，擠出的膩子開始形成小硬塊，且擠出膩子的加速度隨著螺桿轉速遞增緩慢上升[19]，因此合理優(yōu)化轉速對擠出過程的穩(wěn)定性和設備安全性尤為重要。

經過計算可知，設計的擠出機螺桿的螺距 P 等于螺桿外徑 D₁， 那么螺桿擠壓機構的流量計算公式可以采用簡化的流量計算公式[20]，其計算公式為

式中： Q 為擠出頭膩子流量， k_g/min; β 為螺桿綜合影響系數，數值介于 0.002 0～0.004 5;D₁ 為螺桿外徑，為23.8mm ，計算中需轉換為厘米代人公式； N 為螺桿轉速， r/min 。

因膩子的黏度較高，取 β 為0.004，擠出頭膩子流量 Q 取 0.12kg/min 。由式（8）計算出螺桿轉速 N ，初步確定為 133.5r/min 。則擠出步進電機轉速 v_m 也為133.5r/min ，根據步進電機轉速 v_m 的計算公式可求得步進電機脈沖頻率。 v_m 計算公式為

式中 ：f 為脈沖頻率； T 為步進電機步距角； x 為細分倍數。

擠出步進電機的型號為57步進電機，其步距角 T 為 1.8^° ，即電機每接收一個脈沖轉動 1.8^° ，因此每轉需要200個脈沖。根據轉速 v_m 為 133.5r/min ，細分倍數x=1 ，計算出擠出步進電機脈沖頻率需設置為 445Hz 。

4設備測試

膠合板表面修補設備樣機如圖10所示，鑒于實際生產中膠合板的表面較大，修補設備樣機主要針對210mm×297mm 規(guī)格膠合板的表面缺陷進行修補測試，板材單面缺陷數量為1＼～3個，且主要為裂縫和孔洞2種類型，占比約 20% 和 80% 。上位機編譯后通過USB線將電腦與修補設備的Arduino控制板連接，并接人 12V 電源，進行運行測試。手動選擇串口，待反饋窗口顯示“連接成功”后，手動控制 X 軸、Y軸電機運動并設置零點。通過相機拍攝并將表面有缺陷的板材圖像傳輸給YOLOv8模型，檢測結果的圖像隨后顯示在UI界面上。使用“生成G代碼”功能核對生成的G-code指令的合理性，確認無誤后，啟用“確定發(fā)送”將G-code指令傳輸至機構定位系統。

圖11（a）呈現的是膠合板最上層單板處于原始缺陷狀態(tài)的清晰展示，其缺陷特征明顯可見。而圖11（b）所展示的是把該帶有缺陷的單板置于表層后，在

180^°C 和 2MPa 條件下進行150s熱壓處理后的膠合板表面修補最終呈現的結果。測試發(fā)現通過算法獲取的缺陷坐標存在一定誤差，但圖11（b）完成修補后仍可將缺陷覆蓋且沒有造成大面積的涂抹。表3為幅面尺寸 210mm×297mm 的5層膠合板人工修補與機器修補對比情況，其數據是在剔除設備識別失敗的結果后得到的指標范圍。

測試結果表明：表面修補設備修補后的膠合板表面無多余膩子殘留，膩子消耗量控制精準，速度較快，而手工修補在這些方面可能稍顯不足。但由于受視覺識別模型精度的限制，在檢測某些較小或邊緣化缺陷時仍存在不足，需要進一步優(yōu)化以提升檢測的全面性和精度，相比之下，手工修補可能在檢測小缺陷方面更具靈活性。

5結論

鑒于手工方式對膠合板表面缺陷進行膩子修補存在效率低、質量不穩(wěn)定和人工成本高等情況，研發(fā)出一種借助視覺識別和自動化控制技術的膠合板表面缺陷修補設備樣機。所構建的基于坐標注意力機制改進的YOLOv8模型對膠合板常見缺陷表現出良好識別能力，對孔洞、裂縫缺陷的檢測準確率分別達到 97.1% /

70.6% 。設備的機構定位系統采用CoreXY機構，配合優(yōu)化設計的擠出系統，實現了膩子在缺陷處的穩(wěn)定擠出與均勻覆蓋。相比傳統人工修補，機器修補后的膠合板表面膩子殘留顯著減少，膩子使用量控制在更合理范圍，且實現修補時間縮短，有效提升了修補效率與質量，降低了材料浪費，改善了工作環(huán)境。為膠合板生產提供了一種高效、精準且環(huán)保的自動化解決方案，具備廣泛的推廣和應用價值。

參考文獻

[1]周定國，梅長彤．人造板工藝學[M].北京：中國林業(yè)出 版社，2011. ZHOU D G，MEI C T. Wood-based panel technology[M]. Beijing：China Forestry Publishing House，2011.

[2]彭立民.我國人造板標準體系的研究[D].北京：中國林 業(yè)科學研究院，2008. PENG L M. Research on the standard system of woodbased panels in China[Dl.Beijing：China Academy of Forestry，2008.

[3］朱嘉智，朱猛，溫明宇，等.阻燃無甲醛膠黏劑制備膠合 板的研究[J].森林工程，2020，36（6）：58-64. ZHU J Z，ZHU M，WEN M Y，et al. Research on plywood by flame retardant and aldehyde free adhesive[Jl.Forest Engineering，2020，36（6） ：58-64.

[4]中華人民共和國國家質量監(jiān)督檢驗檢疫總局，中國國家 標準化管理委員會.普通膠合板：GB/T9846—2015 [S].北京：中國標準出版社，2015. General Administration of Quality Supervision，Inspection and Quarantine of the People's Republic of China，Standardization Administration of the People’s Republic of China.Plywood for general use： GB/T 9846—2015 [S]. Beijing：Standards Press of China，2015.

[5]林志偉，林明山．雙擺動貼合的膠合板膩子修補裝置設 計及應用[J].林業(yè)工程學報，2021，6（2）：70-76. LIN Z W，LIN M S. Design and application of double swing fitting device for plywood putty repair[Jl. Journal of Forestry Engineering，2021，6（2）：70-76.

[6]PANG W Y，QING JJ，LIUQ L，et al. Developing an artificial intelligence（AI） system to patch plywood defects in manufacture[J].Procedia ComputerScience，2020，166：139-143.

[7]周孟然，王昊男，高立鵬，等.基于YOLOv5s-FCS的鋼 材表面缺陷檢測[J].科學技術與工程，2024，24（14）： 5901-5910. ZHOU MR，WANGHN，GAO LP，et al. Steel surface defect detection based on YOLOv5s-FCS[J]. Science Technology and Engineering，2024，24（14）：5901-5910.

[8]房國棟，高軍偉，朱晨曦，等.基于機器視覺的機械臂智能 分揀系統[J].儀表技術與傳感器，2020（12）：72-76，81. FANGGD，GAO JW，ZHU CX，et al. Intelligent sorting system for manipulator based on machine vision[J]. Instrument Technique and Sensor，2020（12） ：72-76，81.

[9]王朝琴，王小榮，陳智文.平面變半徑螺旋插補原理及 應用[J].機床與液壓，2014，42（10）：19-21，136. WANGCQ，WANGXR，CHENZW.Principle and application of planar variable radius helical interpolation[J]. Machine Tool amp; Hydraulics，2014，42（10） ：19-21，136.

[10] SOON C F，RAMILAN M F，HANAFI D，et al. Development of a 3D bio-printer using CoreXY mechanism and syringe-based extrusion[J]. Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science，2020，18（3）： 1180-1187.

[11]許曉明，王海濱，伍迪，等．一種基于Arduino平臺的家 庭空氣質量檢測加濕凈化器[J].森林工程，2016，32 （2）：61-64. XU XM，WANG HB，WUD，et al. A home air quality inspection and humidification purifier based on Arduino platform[J].Forest Engineering，2016，32（2） ：61-64.

[12]HUGHES JM. Arduino：A technical reference：A handbook for technicians，engineers，and makers[M].Sebastopol，CA：O'Reilly Media，2016.

[13]SARGUROH S S，RANE A B.Using GRBL-Arduinobased controller to run a two-axis computerized numerical control machine [Cl// 2O18 International Conference on Smart City and Emerging Technology （ICSCET）.05 January 2018，Mumbai，India，IEEE，2018：1-6.

[14]劉元強，葉交友，詹先旭，等．膠合板生產工藝探討 [J].中國人造板，2021，28（7）：7-14. LIUYQ，YEJY，ZHANX X，et al.Review and prospect on plywood production technology [J]. China WoodBased Panels，2021，28（7） ：7-14.

[15]王宏瑞，靳玉春，趙宇宏，等．白乳膠與硅溶膠復配粘 結劑對鑄鐵件消失模鑄造涂料性能的影響[J].鑄造， 2018，67（1） ：37-40. WANGHR，JINYC，ZHAO YH，et al.Effect of white latex binder with silica solution on the lost foam casting coating for iron casting[Jl.Foundry，2018，67（1） ：37-40.

[16]沈仲棠.非牛頓流體力學及其應用[M].北京：高等教 育出版社，1989. SHEN Z T. Non-newtonian fluid mechanics and its applications[M]. Beijing：Higher Education Press，1989.

[17]蔡祖光.真空擠出機絞刀螺旋升角的選定[J].磚瓦， 2007（6） ：16-19. CAI Z G. Optimal helix angle of vacuum extruder[J]. Brick-Tile，2007（6） ：16-19.

[18]王龍，王世杰，馬聰，等.功能梯度材料混合及擠出過程中 螺桿參數分析與設計[J].機械設計，2024，41（3）：16-26. WANG L， WANG S J，MA C，et al. Analysis and design of screw parameters in process of mixing and extruding functionally graded materials[J]. Journal of Machine Design， 2024，41（3） ：16-26.

[19]林志偉，林明山.膠合板側面膩子修補機設計與應用 [J].林產工業(yè)，2020，57（9）：56-59，63. LIN Z W，LIN M S.Design and application of putty repair machine for plywood sides[Jl.China Forest Products Industry，2020，57（9） ：56-59，63.

[20]張國良，沈建宇，周根，等．熔融擠壓成形螺旋擠壓機 構設計[J].浙江科技學院學報，2009，21（3）：289-292. ZHANG G L，SHEN JY，ZHOU G，et al. Design of screw extrusion mechanism based on melted extrusion modeling [J].Journal of Zhejiang University of Science and Technology，2009，21（3）：289-292.