Budak tipleri ve değerlendirme farklılıkları
Year 2023, Volume: 24 Issue: 1, 96 - 105, 15.05.2023Abstract
Dal odununun ağacın gövdesindeki karşılığı olan budak, son ürün kerestede görünüş özellikleriyle birlikte fiziksel, mekanik, işlenebilirlik gibi birçok özelliği etkilemektedir. Bu etki nedeniyle budakların somut bir şekilde değerlendirilmesi gerekmektedir. Ancak kullanım yeri farklılıkları, budakların yapısal ve görünüş özelliklerindeki farklılıklar, ağaç türü gibi temel farklılıklar vb. değerlendirme ölçütlerini çeşitlendirmektedir. Ölçmede birlik sağlanması açısından oluşturulan standartlarda bile bu farklılıklar gözlemlenmektedir.
Bu çalışmanın amacı budak tipleri ve değerlendirilmesindeki farklılıklarının bilimsel ve teknik bilgi, standartlar ve çeşitli uygulama örnekleriyle konulmasıdır. Bu kapsamda her bir budak tipi tanımı görselle desteklenerek daha anlaşılır olması amaçlanmıştır. Çalışma kapsamında toplam 22 adet budak tipi tespit edildiği için, tespiti ve değerlendirmesinde kolaylık olması adına budak tipleri kaynama, sağlamlık, dağılım, şekil ve bulunduğu yere göre beş grupta sınıflandırılmıştır. Bu sınıflandırmaya ek olarak; kaynama oranı ve kabuk durumu birlikte değerlendirilerek, budakların düşme ihtimaline göre ayrı bir sınıflandırma yapılmıştır. Ayrıca budakların tespitiyle ilgili bazı ön bilgiler verilmiş olup ve değerlendirilmesiyle ilgili çoğu Türkiye’de de geçerli olan ulusal ve uluslararası standartlardaki farklılıklar da ortaya konulmaya çalışılmıştır.
Sonuç olarak, çok sayıda budak tipi olması ve standartlardaki farklı tanım ve değerlendirmeler nedeniyle, bu çalışmanın yapıldığı dönem yürürlükte olan standardın, tüm diğer standartlar için referans alınması gerektiği söylenebilir. Böylece masif ahşabı kullanan tüm paydaşların budak değerlendirmesiyle ilgili tespiti ve değerlendirmesi konusundaki farkındalığı arttırılabilir ve dolayısıyla taraflar arasındaki olası anlaşmazlıkların da azaltılması sağlanabilir.
Keywords
Budak, Kalite, Kereste, Masif ahşap, Görsel sınıflandırma, Standart
References
- As N, Dündar T, Büyüksarı Ü (2008) Budakların Odunun Fiziksel ve Mekanik Özellikleri Üzerine Etkileri. Journal of the Faculty of Forestry Istanbul University, 58(2):1-13, İstanbul, Türkiye
- Berglund A (2014) Efficient utilization of sawlogs using scanning techniques and computer modelling, Doktor Tezi, Luleå Tekniska Universitet, Skelleftea, İsveç
- Bozkurt AY, Göker Y (1987) Fiziksel ve Mekanik Ağaç Teknolojisi. İ.Ü. Yayın No: 3445, O.F. Yayın No: 388, İstanbul, Türkiye
- Bozkurt AY, Erdin N (2000) Odun Anatomisi. İ.Ü. Yayın No: 4263, O.F. Yayın No: 466, İstanbul, Türkiye
- Breinig L (2014) CT log scanning for sawing optimization with regard to the aesthetic quality of wood, Doctoral dissertation, Universität Freiburg, Almanya
- BS 4978:2007+A2 (2017) Visual strength grading of softwood. Specification, British Standards Institution, İngiltere
- DIN 4074 (Part 1–5) (2003) Sortierung von Holz nach der Tragfahig-keit. Strength grading of wood. Part 1: coniferous sawn timber, Deutsche Institut für Normung e.V., Almanya
- Dündar T, Divos F (2014) European Wood NDT & NDE Research and Practical Applications. Eurasian Journal of Forest Science, 2(1):35-43
- Forest to Home (2022) Beautiful British Oak, Forest to Home Ltd., https://foresttohome.com/product/large-chopping-board/ , Erişim: 12.09.2022
- Gao M, Qi D, Mu H, Chen J (2021) A Transfer Residual Neural Network Based on ResNet-34 for Detection of Wood Knot Defects. Forests.; 12(2):212 https://doi.org/10.3390/f12020212
- Giudiceandrea F, Katsevich A, Ursela E (2016) A reconstruction algorithm is a key enabling technology for a new ultrafast CT scanner. SIAM News, 49(9):470
- Görgün HV, Dündar T (2018) Strength grading of turkish black pine structural timber by visual evaluation and nondestructive testing. Maderas. Ciencia y tecnología, 20(1): 57-66
- Gurfinkel G (1973) Wood Engineering. Southern Forest Products Association, New Orleans, Amerika Birleşik Devletleri
- Hwang SW, Lee T, Kim H, Chung H, Choi JG, Yeo H (2021) Classification of wood knots using artificial neural networks with texture and local feature-based image descriptors. Holzforschung, 76(1):1-13
- Longo BL, Brüchert F, Becker G, Sauter UH (2019) Validation of a CT knot detection algorithm on fresh Douglas-fir (Pseudotsuga menziesii (Mirb.) Franco) logs. Annals of Forest Science, 76(2):1-16
- Lopes Jr DV, Bobadilha GDS, Grebner KM (2020) A fast and robust artificial intelligence technique for wood knot detection. BioResources, 15(4):9351
- NIST (1999) American Softwood Lumber Standard, Voluntary Product Standard PS 20-10, National Institute of Standards and Technology, United States Department of Commerce, Gaithersburg, MD
- Pahlberg T (2017) Wood fingerprint recognition and detection of thin cracks, Doktor Tezi, Luleå Tekniska Universitet, Skelleftea, İsveç
- Penone G (2008) 'The Hidden Life Within', Art Gallery of Ontario (AGO), Toronto, Kanada
- TS 1265 (2005) İğne yapraklı yapı keresteleri, Yürürlük Durumu : H (İptal Edilmiş Standard) , Türk Standardları Enstitüsü, Ankara, Türkiye
- TS 1265 (2012) Kereste - İğne yapraklı ağaç keresteleri - Yapılarda kullanım için, Türk Standardları Enstitüsü, Ankara, Türkiye
- TS 1249 EN 975-2 (2006) Biçilmiş yapacak odun (kereste) - Sert ağaçların görünüş sınıflandırması - Bölüm 2: Kavaklar, Türk Standardları Enstitüsü, Ankara, Türkiye
- TS EN 338 (2016) Yapı kerestesi - Mukavemet sınıfları, Türk Standardları Enstitüsü, Ankara, Türkiye
- TS EN 844-9 (2000) Yuvarlak ve biçilmiş yapacak odun (kereste)- Terimler- Bölüm 9: Biçilmiş yapacak odunun (kerestenin) özellikleri ile ilgili terimler, Türk Standardları Enstitüsü, Ankara, Türkiye
- TS EN 844 (2019) Yuvarlak ve biçilmiş yapacak odun (kereste)- Terimler, Türk Standardları Enstitüsü, Ankara, Türkiye
- TS EN 975-1 (2011) Biçilmiş yapacak odun (kereste)- Yapraklı (sert) ağaç odunlarının görünüş özelliklerine göre sınıflandırılması- Bölüm 1: Meşe ve kayın, Türk Standardları Enstitüsü, Ankara, Türkiye
- TS EN 1611-1 (2002) Biçilmiş yapacak odun (kereste)- İğne yapraklı (yumuşak) odunların görünüşlerine göre sınıflandırılması- Bölüm 1: Avrupa ladinleri, göknarları, çamları ve duglas göknarları, Türk Standardları Enstitüsü, Ankara, Türkiye
- TS EN 1912 (2012) Yapı kerestesi - Mukavemet sınıfları – Ağaç türleri ve görsel sınıfların tasnifi, Türk Standardları Enstitüsü, Ankara, Türkiye
- TS EN 16737 (2016) Yapı Kerestesi-Tropik sert ağaç odunlarının görünüş mukavemet sınıflandırması, Türk Standardları Enstitüsü, Ankara, Türkiye
Knot types and evaluation differences
Year 2023, Volume: 24 Issue: 1, 96 - 105, 15.05.2023Abstract
Knot, which is the equivalent of branch wood in the trunk of the tree, affects many properties such as physical, mechanical and workability, along with its appearance properties in the final product timber. Because of this effect, knots need to be evaluated perceptibly. However, there are differences in usage, structural and appearance characteristics, fundamental differences such as tree species, etc. diversify the evaluation criteria. These differences are observed even in the standards created in order to ensure unity in measurement.
The aim of this study is to present the differences in knot types and evaluation with scientific and technical knowledge, standards and various application examples. In this context, it is aimed to make it more understandable by supporting the definition of each knot type with visuals. Since a total of 22-knot types were identified within the scope of the study, knot types were classified into five groups according to their union, strength, distribution, shape and location for ease of detection and evaluation. In addition to this classification; sound rate and bark situation were evaluated together, and a separate classification was made according to the possibility of falling knots. In addition, some preliminary information about the detection of knots has been given and the differences in national and international standards, most of which are also valid in Turkey, have been tried to be revealed.
As a result, it can be said that the standard in force at the time of this study should be taken as a reference for all other standards due to the large number of knot types and the different definitions and evaluations in the standards. Thus, the awareness of all stakeholders using solid wood on the detection and evaluation of knots can be increased, and thus possible conflicts between the parties can be reduced.
Keywords
References
- As N, Dündar T, Büyüksarı Ü (2008) Budakların Odunun Fiziksel ve Mekanik Özellikleri Üzerine Etkileri. Journal of the Faculty of Forestry Istanbul University, 58(2):1-13, İstanbul, Türkiye
- Berglund A (2014) Efficient utilization of sawlogs using scanning techniques and computer modelling, Doktor Tezi, Luleå Tekniska Universitet, Skelleftea, İsveç
- Bozkurt AY, Göker Y (1987) Fiziksel ve Mekanik Ağaç Teknolojisi. İ.Ü. Yayın No: 3445, O.F. Yayın No: 388, İstanbul, Türkiye
- Bozkurt AY, Erdin N (2000) Odun Anatomisi. İ.Ü. Yayın No: 4263, O.F. Yayın No: 466, İstanbul, Türkiye
- Breinig L (2014) CT log scanning for sawing optimization with regard to the aesthetic quality of wood, Doctoral dissertation, Universität Freiburg, Almanya
- BS 4978:2007+A2 (2017) Visual strength grading of softwood. Specification, British Standards Institution, İngiltere
- DIN 4074 (Part 1–5) (2003) Sortierung von Holz nach der Tragfahig-keit. Strength grading of wood. Part 1: coniferous sawn timber, Deutsche Institut für Normung e.V., Almanya
- Dündar T, Divos F (2014) European Wood NDT & NDE Research and Practical Applications. Eurasian Journal of Forest Science, 2(1):35-43
- Forest to Home (2022) Beautiful British Oak, Forest to Home Ltd., https://foresttohome.com/product/large-chopping-board/ , Erişim: 12.09.2022
- Gao M, Qi D, Mu H, Chen J (2021) A Transfer Residual Neural Network Based on ResNet-34 for Detection of Wood Knot Defects. Forests.; 12(2):212 https://doi.org/10.3390/f12020212
- Giudiceandrea F, Katsevich A, Ursela E (2016) A reconstruction algorithm is a key enabling technology for a new ultrafast CT scanner. SIAM News, 49(9):470
- Görgün HV, Dündar T (2018) Strength grading of turkish black pine structural timber by visual evaluation and nondestructive testing. Maderas. Ciencia y tecnología, 20(1): 57-66
- Gurfinkel G (1973) Wood Engineering. Southern Forest Products Association, New Orleans, Amerika Birleşik Devletleri
- Hwang SW, Lee T, Kim H, Chung H, Choi JG, Yeo H (2021) Classification of wood knots using artificial neural networks with texture and local feature-based image descriptors. Holzforschung, 76(1):1-13
- Longo BL, Brüchert F, Becker G, Sauter UH (2019) Validation of a CT knot detection algorithm on fresh Douglas-fir (Pseudotsuga menziesii (Mirb.) Franco) logs. Annals of Forest Science, 76(2):1-16
- Lopes Jr DV, Bobadilha GDS, Grebner KM (2020) A fast and robust artificial intelligence technique for wood knot detection. BioResources, 15(4):9351
- NIST (1999) American Softwood Lumber Standard, Voluntary Product Standard PS 20-10, National Institute of Standards and Technology, United States Department of Commerce, Gaithersburg, MD
- Pahlberg T (2017) Wood fingerprint recognition and detection of thin cracks, Doktor Tezi, Luleå Tekniska Universitet, Skelleftea, İsveç
- Penone G (2008) 'The Hidden Life Within', Art Gallery of Ontario (AGO), Toronto, Kanada
- TS 1265 (2005) İğne yapraklı yapı keresteleri, Yürürlük Durumu : H (İptal Edilmiş Standard) , Türk Standardları Enstitüsü, Ankara, Türkiye
- TS 1265 (2012) Kereste - İğne yapraklı ağaç keresteleri - Yapılarda kullanım için, Türk Standardları Enstitüsü, Ankara, Türkiye
- TS 1249 EN 975-2 (2006) Biçilmiş yapacak odun (kereste) - Sert ağaçların görünüş sınıflandırması - Bölüm 2: Kavaklar, Türk Standardları Enstitüsü, Ankara, Türkiye
- TS EN 338 (2016) Yapı kerestesi - Mukavemet sınıfları, Türk Standardları Enstitüsü, Ankara, Türkiye
- TS EN 844-9 (2000) Yuvarlak ve biçilmiş yapacak odun (kereste)- Terimler- Bölüm 9: Biçilmiş yapacak odunun (kerestenin) özellikleri ile ilgili terimler, Türk Standardları Enstitüsü, Ankara, Türkiye
- TS EN 844 (2019) Yuvarlak ve biçilmiş yapacak odun (kereste)- Terimler, Türk Standardları Enstitüsü, Ankara, Türkiye
- TS EN 975-1 (2011) Biçilmiş yapacak odun (kereste)- Yapraklı (sert) ağaç odunlarının görünüş özelliklerine göre sınıflandırılması- Bölüm 1: Meşe ve kayın, Türk Standardları Enstitüsü, Ankara, Türkiye
- TS EN 1611-1 (2002) Biçilmiş yapacak odun (kereste)- İğne yapraklı (yumuşak) odunların görünüşlerine göre sınıflandırılması- Bölüm 1: Avrupa ladinleri, göknarları, çamları ve duglas göknarları, Türk Standardları Enstitüsü, Ankara, Türkiye
- TS EN 1912 (2012) Yapı kerestesi - Mukavemet sınıfları – Ağaç türleri ve görsel sınıfların tasnifi, Türk Standardları Enstitüsü, Ankara, Türkiye
- TS EN 16737 (2016) Yapı Kerestesi-Tropik sert ağaç odunlarının görünüş mukavemet sınıflandırması, Türk Standardları Enstitüsü, Ankara, Türkiye
Details
| Primary Language | Turkish |
|---|---|
| Subjects | Forest Industry Engineering |
| Journal Section | Review |
| Authors | |
| Publication Date | May 15, 2023 |
| Published in Issue | Year 2023Volume: 24 Issue: 1 |
Cite
| Bibtex | @review { artvinofd1177307, journal = {Artvin Çoruh Üniversitesi Orman Fakültesi Dergisi}, issn = {2146-1880}, eissn = {2146-698X}, address = {}, publisher = {Artvin Çoruh University}, year = {2023}, volume = {24}, number = {1}, pages = {96 - 105}, doi = {10.17474/artvinofd.1177307}, title = {Budak tipleri ve değerlendirme farklılıkları}, key = {cite}, author = {Görgün, Hızır Volkan} } |
| APA | Görgün, H. V. (2023). Budak tipleri ve değerlendirme farklılıkları . Artvin Çoruh Üniversitesi Orman Fakültesi Dergisi , 24 (1) , 96-105 . DOI: 10.17474/artvinofd.1177307 |
| MLA | Görgün, H. V. "Budak tipleri ve değerlendirme farklılıkları" . Artvin Çoruh Üniversitesi Orman Fakültesi Dergisi 24 (2023 ): 96-105 <http://ofd.artvin.edu.tr/en/pub/issue/77285/1177307> |
| Chicago | Görgün, H. V. "Budak tipleri ve değerlendirme farklılıkları". Artvin Çoruh Üniversitesi Orman Fakültesi Dergisi 24 (2023 ): 96-105 |
| RIS | TY - JOUR T1 - Knot types and evaluation differences AU - Hızır VolkanGörgün Y1 - 2023 PY - 2023 N1 - doi: 10.17474/artvinofd.1177307 DO - 10.17474/artvinofd.1177307 T2 - Artvin Çoruh Üniversitesi Orman Fakültesi Dergisi JF - Journal JO - JOR SP - 96 EP - 105 VL - 24 IS - 1 SN - 2146-1880-2146-698X M3 - doi: 10.17474/artvinofd.1177307 UR - https://doi.org/10.17474/artvinofd.1177307 Y2 - 2023 ER - |
| EndNote | %0 Artvin Coruh University Journal of Forestry Faculty Budak tipleri ve değerlendirme farklılıkları %A Hızır Volkan Görgün %T Budak tipleri ve değerlendirme farklılıkları %D 2023 %J Artvin Çoruh Üniversitesi Orman Fakültesi Dergisi %P 2146-1880-2146-698X %V 24 %N 1 %R doi: 10.17474/artvinofd.1177307 %U 10.17474/artvinofd.1177307 |
| ISNAD | Görgün, Hızır Volkan . "Budak tipleri ve değerlendirme farklılıkları". Artvin Çoruh Üniversitesi Orman Fakültesi Dergisi 24 / 1 (May 2023): 96-105 . https://doi.org/10.17474/artvinofd.1177307 |
| AMA | Görgün H. V. Budak tipleri ve değerlendirme farklılıkları. ACUJFF. 2023; 24(1): 96-105. |
| Vancouver | Görgün H. V. Budak tipleri ve değerlendirme farklılıkları. Artvin Çoruh Üniversitesi Orman Fakültesi Dergisi. 2023; 24(1): 96-105. |
| IEEE | H. V. Görgün , "Budak tipleri ve değerlendirme farklılıkları", Artvin Çoruh Üniversitesi Orman Fakültesi Dergisi, vol. 24, no. 1, pp. 96-105, May. 2023, doi:10.17474/artvinofd.1177307 |
Artvin Coruh University Journal of Forestry Faculty is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.