家具在人們的生活、工作和學習中具有非常重要的作用，其質量直接關系到百姓的切身利益和身心健康,是消費者和全社會共同關注的話題。為了保證家具產品的質量，除了要求企業予以充分重視并采取有效措施外，還要在家具質量檢測方面提供準確的檢測標準和持續更新的檢測手段m。

目前，國內外對家具質量檢測的研究比較廣,幾乎涉及到各個方面。有人采用環境測試艙法模擬家具的使用環境,并根據抽取的空氣計算家具中的有害氣體濃度;有人從一些細節,如抽屜滑道的強度、家具腳輪的性能等方面出發,研究零部件對家具質量造成的影響;有人針對家具中使用的玻璃材料,對家具用玻璃的安全問題及強度檢測方法進行了相關研究。
 

綜合以上研究可看出，目前的重點多數集中在依據物理力學及化學原理來對家具質量進行檢測分析,比較前沿的方法是以先進的技術手段為依據,分析家具的化學成分構成或進行物理強度測試。在根據物理力學強度進行家具質量檢測的過程中，有多項研究對這方面進行了探索。本研究則以扶手椅這種常見的家具為試驗對象,通過檢測設備對其關鍵部位進行力學試驗;同時,在確定檢測部位時進行了創新性的研究,并對檢測后的質量情況進行了評定和分析。
 

試驗分析

家具質量檢測是利用各種測試手段，按規定的技術標準對家具零部件及產品進行檢測，最終確定出產品優劣,并對產品進行質量監督的過程。通過準確的檢測方法和科學的數據，可以反映出產品的實際質量水平,劃分出產品的質量等級,促使優良產品不斷涌現,停止劣質產品的生產,并為消費者購買家具時提供一個參考的依據。
 

在本試驗中，主要采用的測試家具是扶手椅，即較為常見的帶扶手的背靠椅。本試驗適用于家庭、賓館、飯店等場合中的各種直背椅,也適用于可調節成直背狀態的躺椅和靠背可傾式座椅，不適用于轉椅、多人排椅及其它多用椅,也不適用于可調節成躺臥狀態的躺椅和靠背可成傾斜式的座椅。
 

本試驗方法首先測試扶手椅家具在正常使用和習慣性誤用時,各部位受到一次性或重復性荷載條件下所具有的強度或承受能力，即靜載荷、耐久性與耐沖擊性試驗;然后測試扶手椅家具在日常使用中受載的條件下,所具有的抗傾翻能力,即穩定性試驗。
 

同時,根據新的國家標準,還可采用計算法對穩定性試驗的試驗結果進行補充驗證，由于兩種試驗方法所采用的加力方法和加力部位是相同的，所得出的試驗結果也是等效的。但計算法不適用于扶手軟椅、多人長靠背椅以及無恒定彈性系數的彈簧軟包坐具和受載時改變形狀的椅子，如折椅和某些用金屬材料、塑料制成的椅子;也不適用于產品受載時變形大于2.5mm的椅子。但是對于某些移動不便的椅類,計算法仍是適用的。
 

試驗條件

本試驗所采用的扶手椅為完整組裝的新出廠的成品家具,并符合產品設計圖紙的要求,所有五金連接件在試驗前均已安裝牢固。該扶手椅的尺寸參數 

如下:扶手內寬500mm,座深440mm,座高480mm,扶手高250mm,背長280mm,背斜角99°,座斜角3。
 

本試驗所采用的設備主要有：①小型座面加載墊。直徑為200mm的剛性圓形墊，其加載表面為球面。②椅背加載墊。長250mm、寬200mm的剛性矩形物體,其加載表面為圓柱面。③局部加載墊。直徑為100mm的剛性扁平圓形墊。④座面沖擊器。由圓柱體、螺旋壓縮彈簧組沖擊頭3部分組成。⑤沖擊擺錘。一個質量為6.5kg的圓柱剛性錘頭，用外徑為38mm、壁厚為1.6mm的鋼管作為擺桿連接在回轉軸上,擺錘回轉中心至錘頭重心的距離為1m。⑥泡沫塑料襯墊。試驗時放在加載墊與試件表面之間，厚度為25mm,密度為27~30kg/m3。⑦擋塊。用來防止扶手椅移動，但不能限制其傾翻的限制裝置,高度為12mm,剛好能防止扶手椅移動。⑧加力器。按規定值或漸增值對扶手椅進行加力，其結構不妨礙扶手椅的自由移動。對椅座恒定加載時還采用了金屬塊。
 

本試驗環境的溫度為22°C,相對濕度為40%。在加力過程中，盡量保持速度緩慢,確保附加動載荷對試驗造成的影響降低到可忽略不計的程度；同時，在耐久性試驗中，緩慢加速也有利于保證扶手椅表面不會產生動態發熱。
 

3試驗過程

本試驗主要針對扶手椅的靜載荷、耐久性、耐沖擊性與穩定性進行,采用的是第三級試驗水平,試驗部位的選擇也兼顧到扶手椅的自身特性,對無扶手椅的一些試驗手段與方法暫不作為參考方案。
 

3.1扶手椅靜載荷試驗

正式試驗時,采用一對400N的力，通過小型座面加載墊,在兩個扶手上最容易損壞的位置向外加力20次,每次加力時均在加載位置上保持15s。為了同時檢測扶手椅其它易受力部位的強度，本試驗還在3個位置進行靜載荷加載，以驗證扶手椅多處受力時的均衡能力與靜載荷強度。首先在左側扶手的水平加力位置加以一個垂直向下的400N的力，共加力20次,每次保持10s;其次沿著水平方向在扶手椅的椅背頂部和椅座前部的最容易損壞的位置各加力20次，每次保持10s,力的大小為450N。加力的位置與方向如圖1所示。這是本試驗針對扶手椅的實際使用情況而進行的綜合靜載荷試驗。
 

本階段試驗結束之后，重新測量扶手椅的外形尺寸,檢查它的質量與整體結構,并與試驗之前記錄的數據進行對比，評定的標準如下[4：①檢查產品的零部件,觀察是否發生斷裂或豁裂的現象;②用手掀壓某些應為牢固結合的部件,觀察是否出現永久性松動;③檢查椅背、扶手、椅腳及其它部件的位移變化,觀察是否大于試驗前實測的尺寸;④檢查是否有嚴重影響產品外觀質量的零部件的變形或豁裂；⑤在試驗期間，觀察試件是否發出清晰可變的噪聲。經過比較后可得出結論,該扶手椅在試驗之后的變化并不明顯，可忽略不計。

3.2扶手椅耐久性試驗

正式試驗時，首先測試座面的耐久性。把扶手椅放到試驗機的水平臺面上，通過試驗機將950N的力垂直向下重復施加在椅座表面的加載墊上，共加載50000次，加載速率為30次/min。座面加載點由模板確定。在第一次和最后一次加載時,分別測量加載墊最低處至地面的距離，所得兩數之差即為試驗的座面位移。本試驗的測得值為2mm。然后測試椅背的耐久性。保持扶手椅的位置不變,把擋塊靠在椅腿上,將950N的力垂直施加在座面加載點上,座面加載點由模板確定;接著通過椅背加載墊,把330N的力反復施加在椅背縱向軸線上距離椅背上沿100mm處,加載次數為50000次,加載速率為30次/min。加力的位置與方向如圖2所示。 
 

3.1中的評定標準評定缺陷。經過檢測和評定后可看出,產品的零部件保持完好無損,并未出現永久性松動,也未發出不正常的噪聲。
在進行扶手椅的耐久性試驗時,根據實際情況,可以將椅座耐久性試驗和椅背耐久性試驗合并為一個試驗聯合進行,需要注意的是,加載時應先加載座面,后加載椅背;卸載時應先使椅背卸載,后使座面卸載。
 

3.3扶手椅耐沖擊性試驗

正式試驗時，首先測試椅背的耐沖擊性。把擋塊靠在和沖擊方向相反的椅腿上，把沖擊擺錘提升到沖擊高度為210mm的位置，使其繞回轉軸線自由跌落，向著椅背頂沿外側的中間部位，由外向內水平沖擊10次。
 

然后測試椅子扶手的耐沖擊性。把擋塊靠在和沖擊方向相反的椅腿上，把沖擊擺錘提升到沖擊角度為38。的位置,使其自由跌落,朝未加擋塊一側扶手表面最易損壞的部位，由外向內沿水平方向沖擊10次。加力的位置與方向如圖3所示。

 

 

本階段試驗結束后,檢查椅子的整體結構,并按3.1中的評定標準評定缺陷。經過檢測和評定后可看出，產品的零部件保持完好無損,并未出現嚴重影響外觀質量的變形或豁裂。

4扶手椅穩定性試驗

正式試驗時,首先測試扶手椅的向前傾翻穩定性。把擋塊靠在椅子前腿的外側上，在座面中心線上離前沿50mm的位置，通過加載墊垂直施加600N力,接著把初始值為20N的力，從加載墊接觸座面的部位沿水平方向向前加載并逐漸增加，當這個力增加到83N的時候,扶手椅開始向前傾翻，此時停止加力并將力的大小記錄下來。
 

然后測試扶手椅的向后傾翻穩定性。把擋塊靠在椅子后腿的外側上，在扶手椅上選取座面中心線與椅背中心線的交點作為一個標記點，在座面中心線上距該標記點175mm的位置，通過加載墊垂直向下施加600N力，接著在椅背中心線上距該標記點280mm的位置，把初始值為200N的力沿水平方向向后加載并逐漸增加，當這個力增加到338N的時候,扶手椅開始向后傾翻，此時停止加力并將力的大小記錄下來。
 

最后測試扶手椅的側向傾翻穩定性。把擋塊靠在椅子左側兩腿的外側上，在扶手椅左側選取距座面中心線100mm、距座面后沿200mm的一點，垂直向下施加250N力，接著在左側扶手上選取距外側邊沿37.5mm的一個最不穩定的位置，通過加載墊垂直向下施加350N力，最后把初始值為20N的力，在左側扶手的垂直力加載位置沿水平方向向外加載并逐漸增加，當這個力增加到53N的時候,扶手椅開始向左側傾翻，此時停止加力并將力的大小記錄下來。加力的位置與方向如圖4所示。
 

圖4扶手椅的穩定性性試驗本階段試驗結束后,檢查椅子的整體結構,并按3.1中的評定標準評定缺陷。經過檢測和評定后可看出,產品的零部件未出現斷裂或豁裂,也未出現永久性松動。
 

4結論

充分結合扶手椅的結構特點檢測其靜載荷、耐久性、耐沖擊性與穩定性,既表現出家具質量檢測的全面性,又體現出檢測方法的針對性和靈活性。與同類研究相比,本研究更側重于對檢測位置的控制和選擇,特別是在靜載荷試驗,通過新型的檢測方案及數據分析，闡明了運用力學檢測原理的思路,以及對新的檢測位置的提出和控制，具有一定的先進性。由于家具質量檢測是一個綜合性較強的復雜過程，不但檢測設備的工作情況會對其產生影響，扶手椅的實際結構、檢測環境的實際情況也會對其造成影響,因此再完整的檢測方法都會存在不能兼顧的區域，這些都需要進一步結合力學檢測
由圖2可以看出，利用Sobel算法和Prewitt算法對圖像進行檢測的效果較好,但存在偽邊緣。而用本文提出算法檢測的結果并沒有出現偽邊緣，這說明利用本文提出的基于最小二乘支持向量機的邊緣檢測算法檢測到的邊緣定位準確、偽邊緣少,檢測效果好。邊緣檢測的性能得到提高。

3.2含噪聲狀態的檢測結果

針對圖2(b)進行的檢測結果如圖3所示。圖3(a)和圖3(b)分別為應用Sobel算法和Prewitt算法進行圖像檢測的結果，圖3(c)為應用本文提出檢測算法進行圖像檢測的結果,其中參數為R={-3-2-10123},c={-3-2-10123},m=2,o-2=1。 

由圖3可以看出，利用Sobel算法和Prewitt算法對噪聲圖像的檢測結果中存在偽特征，圖像被噪聲污染嚴重;雖然圖像中含有一些噪聲,但應用本文提出的邊緣檢測方法不僅可以有效地提取邊緣，而且可以抑制噪聲干擾。
 

4結論

本文利用最小二乘支持向量機對圖像進行邊緣檢測。介紹了支持向量機方法在圖像邊緣檢測時對模型的構建方法,通過帶高斯徑向基核函數的最小二乘支持向量機方法得到圖像的灰度梯度及其二階導數的零交叉點,從而得到一種新的圖像邊緣檢測算法。為進一步驗證所提出算法邊緣檢測的性能，分別用Sobel算法、Prewitt算法和本文提出的檢測算法對植物根系進行檢測，并對圖像檢測結果進行比較。仿真結果表明本文給出的算法與傳統算法相比，不僅邊緣檢測性能得到提高，而且可以一定程度地克服噪聲干擾。