一、锯材颜色空间描述
颜色是木材显著、重要的特征。基于木材颜色特征评价木材的外观质量，主要是通过对木材进行表面计算机视觉检测，对比分析不同颜色空间和不同识别算法对颜色特征的检测效果，通过特征提取与分析，对木材进行识别和判断。锯材颜色特征是锯材的重要外观质量之一。
锯材颜色空间描述
资料来源：华经产业研究院整理
二、中国锯材行业市场现状分析
伐倒木经打枝和剥皮后的原木或原条，按一定的规格要求加工后的成材称为锯材。我国锯材的产量自2011至2017年持续增加，2017年我国锯材产量达到近年来最高值，为8602万立方米，2018-2019年我国锯材产量持续2年下降，截至2019年我国锯材产量下降至6745万立方米，同比下降19.34%。
2011-2019年我国锯材产量及增速
资料来源：中国林业和草原年鉴，华经产业研究院整理
从我国各省市锯材产量来看，据统计，2019年山东省锯材产量达到1032万立方米，位居全国第一；产量排第二的是广西省，2019年锯材产量为932万立方米；其次是安徽省，2019年锯材产量为568万立方米。
2019年我国各省市锯材产量Top10情况
资料来源：中国林业和草原年鉴，华经产业研究院整理
据统计，2011-2017年我国普通锯材产量逐年增长，截至2019年我国普通锯材产量为6562万立方米，同比下降19.77%。
2011-2019年我国普通锯材产量及增速
资料来源：中国林业和草原年鉴，华经产业研究院整理
特种锯材产量方面，2011-2015年我国特种锯材产量维持在39-75万立方米之间，2016年开始，我国特种锯材产量连续4年超过170万立方米，截至2019年我国特种锯材产量为184万立方米，同比增长0.55%。
2011-2019年我国特种锯材产量及增速
资料来源：中国林业和草原年鉴，华经产业研究院整理
随着我国社会经济的不断发展，国内木材消耗量以每年大约10%的速度增长，国内木材供给量远远不能满足市场的需求，每年都需要大量的木材进口。其中锯材进口量近几年都在3000万立方米之上，并且呈波动增长态势；我国锯材出口数量较少，出口量基本在50万立方米以下。据统计，截至2020年我国锯材进口数量为3399万立方米，同比下降8.47%；进口金额为76.45亿美元，同比下降11.02%。
2016-2020年我国锯材进口数量及增速
资料来源：中国海关，华经产业研究院整理
2016-2020年我国锯材进口金额及增速
资料来源：中国海关，华经产业研究院整理
相关报告：华经产业研究院发布的《2021-2026年中国锯材行业投资分析及发展战略研究咨询报告》
三、我国锯材外观质量检测的发展与现状
19世纪初，随着加拿大与美国房屋市场的飞速发展屋，锯材贸易流通量越来越大，为了满足市场供需要求，锯材质量分级便逐渐产生。随着世界贸易的全球化发展，锯材分等技术，由北美向世界其它国家推广，各地区国家逐步建立了有关国家标准。19世纪60年代初期，美国北部应用机械分等技术，对锯材的等级进行分类后再交易，明显提高了锯材的利用率。但机械分等法也存在着一些问题，由于当时的技术还不够发达，这一技术还不能广泛应用于工业界，所以经济利益的提升并不是很显著。随森林资源状况不断地改变，特别是木材树种的变化、人工林的大规模种植、大径材的不断减少、枝丫材利用率的提高，随着市场的发展，由于需求的驱动，逐渐出现了目测分等规则，并不断得到完善和实践应用，从而逐步适应等级锯材生产的要求。
国家标准《针叶树锯材》中关于针叶树锯材材质指标要求下表所示。由表可知，节疤（活节及死节，大于15mm）的最大尺寸占板宽的比例、任意材长1m范围内个数直接影响着锯材的材质等级；裂纹夹皮的长度占材长的比例、任意材长1m范围内虫眼（大于3mm）个数、腐朽面积占材面面积的比例、最严重的钝棱缺角尺寸占材宽的比例，在不同材质等级中有明确的限度要求。
针叶树锯材材质指标
资料来源：公开资料整理
国家标准《阔叶树锯材》[7]中关于阔叶树锯材材质指标要求如下表所示。由表可知，死节（最大尺寸）占板宽的比例、任意材长1m范围内死节个数和虫眼个数、裂纹夹皮的长度占材长的比例、腐朽面积占材面面积的比例、最严重的钝棱缺角尺寸占材宽的比例等，都直接影响着锯材的材质等级。与针叶树锯材不同的是，部分缺陷的限度要求不同，且活节不需要检量计算，主要是由于针叶树与阔叶树材性导致的。
阔叶树锯材材质指标
资料来源：公开资料整理
四、中国锯材外观质量检测趋势
在锯材缺陷快速检测领域，目前仍缺乏一个整体、智能、实时、快速的无损检测方法及评价方法，外观质量检测主要依据专业技术人员目测评价。然而，目测方法缺乏客观一致性，且标准未量化，此方法在很大程度上取决于特定专家的先验知识，特别是检测过程重复性和单一性导致检测效率低、准确性差。同时，现有技术都是基于单一特征对锯材表面质量进行评价，其评价结果具有一定的片面性，缺乏系统性和科学性；行业现有检测手段和检测方法的局限性使得检测结果的准确性和唯一性很难得到保证，时效性也很难达到生产任务的要求。
随着对木材表面缺陷的不断深入研究和机器视觉技术的发展，对木材外观质量的检测趋势是使用机器视觉代替人工。如通过采用高亮度线性光源、线阵CCD相机等实现对木材表面高精度检测，根据木材表面缺陷的特点，对图像进行处理，采用优化算法对特征进行识别和提取，实现对缺陷的分类，最终评价木材外观质量。目前，国内外对木材表面质量的检测研究主要集中在特征提取算法上的研究，通过比较不同算法，以期提高识别率，提高检测精度。因此，综合考虑表面缺陷（节疤、裂纹、孔洞、颜色等），利用机器学习算法实现缺陷图像的实时分割和识别，同时评估多个外观特征，实现锯材外观质量的在线检测评估将是未来发展的趋势。
华经产业研究院对中国锯材行业发展现状、市场供需情况等进行了详细分析，对行业上下游产业链、企业竞争格局等进行了深入剖析，最大限度地降低企业投资风险与经营成本，提高企业竞争力；并运用多种数据分析技术，对行业发展趋势进行预测，以便企业能及时抢占市场先机；更多详细内容，请关注华经产业研究院出版的《2020-2025年中国锯材行业发展潜力分析及投资方向研究报告》。
