中国有着五千年文明史，既是世界上文物古建筑最多的国家，也是木结构古建筑最多的国家。然而作为木结构建筑最主要承重件的木构件，由于生物材料特性, 很容易发生腐朽并产生空洞(Ridout，2000；陈允适，2007)，尤其在空气潮湿时，腐朽的速度更快。承重木构件材质状况是决定木结构整体安全的重要指标，而承重木柱是承重木构件中至为重要的部分。我国古建筑用承重木柱多为大径级木材，且木柱表面多有地仗或油饰层，内部出现腐朽和空洞仅靠外部的刺探或敲击无法及时察觉，所以，研究快速有效的古建筑木柱内部残损评测方法，科学确定木柱内部残损的存在位置及大小，对木结构古建筑的保护及修缮设计具有重要意义。

对古建筑木柱内部残损进行检测，最重要的原则是不能对检测对象造成力学损伤，即要做到无损。以往木材内部残损的评估中，所应用的无损检测方法主要有阻力仪检测法(Rinn，1994；Marcin，2009；Brandon，2014；张富文等，2016)和应力波检测法(Bucur，2003；Nicolotti et al., 2003；陈方翔等；2015)。但由于部分古建筑的特殊性，既不能应用阻力仪微型探针刺探木柱内部，也不能在木柱表面悬挂铁钉进行应力波断层扫描，故本文引入了一种完全非侵入式新型无损检测方法——雷达检测法。该技术在林业领域主要应用于植物根系探测(Kira et al., 2014；崔喜红等，2011)，在木材特别是古建筑木材内部残损检测方面仅部分学者开展了一些探索性研究，如活立木的健康评价(Butnor et al., 2009)及木材内部缺陷的检出(Sandeep et al., 2008；Udaya et al., 2011；邸向辉等，2013)等。鉴于此，本文以古建筑木构件常用的马尾松木材为研究对象，采取人工模拟方法在木段端部制作不同大小、不同位置和不同形状的空洞残损，利用雷达无损检测技术探测空间残损，以期通过分析木材内部残损在雷达检测方法下的表现形态，实现古建筑木柱内部空洞的快速检出以及位置和大小的识别。

1 材料与方法 1.1 试验材料

马尾松(Pinus massoniana)木材采自湖南省攸县黄丰桥国有林场。采集地海拔440 m，造林年度为1966年，树龄50年，胸径51.5 cm，树高约22 m。

1.2 试材加工

马尾松原木伐倒后，自树根位置80 cm起按每段长约80 cm截取木段，以模拟短柱；截断后的木段经挑选分别编号为1#、2#、3#、4#…15#，同时标记起始检测点。取1#-4#木段分别加工制作不同大小(图 1a、b和c)、不同形状(图 1b、d和e)和不同位置(图 1c和f)的空洞，其中1#木段直径约50 cm，2#木段直径约46 cm，3#木段直径约48 cm，4#木段直径约44 cm，空洞深度约20 cm。取7#木段作为测试用健康对照材，木段直径约40 cm。其余木段用于其他残损模拟或对照试验，如5#木段加工成边缘具有不规则空洞的残损材，6#木段加工成具有外缘开裂的残损材，8#木段为健康对照材，9#、10#木段为腐朽试验用材，11#、12#、13#、14#、15#木段为试验备用材。试材含水率约为100%。

1.3 试验仪器

采用美国TRU树木雷达检测系统，主要参数设置为：频率900 MHz，最大扫描直径4.2 m，深度分辨率1.9 mm，数据采集间隔5 mm。

1.4 测试方法

TRU树木雷达检测系统主要包括雷达操控系统和雷达检测装置2部分，其中雷达检测装置为封装了雷达天线的组件。测试开始前先进行准备工作，主要分以下几步：选定测试位置并测量该位置木段直径；标记测试起始和终止点；连接雷达操控系统和雷达检测装置；根据木段直径选择合理的测试基准。选定测试基准并校准无误后便可开始测试，测试时将雷达检测装置贴合于待测木段上(图 2a)，从标记的起始检测点开始推动该雷达检测装置匀速绕木柱一周，回到起始检测点时测试完成，整个过程的测试数据将被自动采集并存入如图 2b设备附带的存储器中。为避免测试过程中雷达检测装置因贴合不稳而产生干扰，在测试完成前应确保雷达检测装置始终与待测木段保持紧密贴合；如果存在无法避免的凹陷、凸起等难以紧密贴合的检测区域，应予以位置注明，以便在图像分析时进行残损规避。

2 结果与分析 2.1 空洞残损的存在识别

在开展木材内部空洞残损大小和位置识别前，需要进行健康木材和残损木材的雷达测试图像对比分析，找出木材空洞残损在雷达检测方法下的表现形态，从而以此为基础进行木材内部残损的定量评估。据此，对7#健康木材和1#空洞残损木材进行雷达扫描，结果如图 3所示。

通过健康木材(图 3a)和空洞残损木材(图 3b)的雷达检测结果对比分析可知，当木材内部存在空洞残损时，雷达检测图像的非表层区域会出现黑-白-黑的异常特征形态，该特征形态对应的反射波形为谷-峰-谷。这是因为木材内部空洞与木材本身具有不同的介电性、导磁性等物理特性，对电磁波具有不同的波阻抗，进入木材的电磁波在穿过内部空洞时，由于界面两侧的波阻抗不同，电磁波在介质的界面上会发生强反射，从而引起反射波形和检测图像的变化。根据此特征，可以判定木材内部是否存在空洞残损，进一步分析检测图像残损边界可以实现残损大小和位置表征。此外，无论是健康木材还是空洞残损木材，其检测图像的表层区域(一般该区域深度在0~10 cm之间)均会出现白-黑-白的特征形态，这是因为检测装置发出的雷达波从空气中进入木材时，介质的介电性能变化在木材表面(空气和木材的交界面)产生强反射所导致。

2.2 空洞残损的面积评估

由上述可知，通过分析雷达波反射波形和检测图像可以判定木材内部空洞残损是否存在，但在实际应用中残损的面积往往更被关注和重视，为此本文进一步开展了雷达检测下的残损面积评估。将图 1a、b和c对应的不同大小空洞残损试材进行雷达扫描，结果如图 4所示。

从图 4可以看出，试材的空洞残损均被准确识别，但由于空洞大小不一样，不同试材其残损边界检测结果距表层的距离略有不同。经统计，图 4a残损边界距表层起始值约14 cm，残损边界距表层距离大多在14~18 cm之间；图 4b残损边界距表层起始值约18 cm，残损边界距表层距离大多在18~ 23 cm之间；图 4c残损边界距表层起始值约19 cm，残损边界距表层距离大多在19~23 cm之间。显而易见，在3组试材直径相近的情况下，残损边界越接近表层，残损越严重，故图 4a所对应的空洞残损大于其他二者。图 4b和图 4c所对应的残损边界与表层的距离虽接近，但因图 4b所对应的试材直径略大，故图 4b所对应的空洞残损大于图 4c。为获得更为准确的内部残损边界，根据接收的雷达回波强度设定合理的残损判定阈值，进一步进行残损评估。从图 5可以看出，通过设定的阈值在指定区域找出超出阈值位置并进行标记，可使内部残损边界(红色曲线)在木材圆周展开方向上得以明显显示。

为了更直观地表示残损大小，结合试材直径进行残损的面积成像如图 6所示。以图 5a生成图 6a为例成像说明如下:图 5a为雷达检测图像，左上方交界处为坐标0点，其横向为检测对象圆周的展开，纵向为检测深度，系统每隔5 mm在横向坐标轴进行1次标记并计算残损出现的深度，此后将图 5a标记的检测位置和残损深度的数据顺时针移植到图 6a的圆周上，并进行内部所有残损起始点的连接，即可得到图 6a的残损轮廓。图 6b和图 6c同理生成。

从图 6可以看出，空洞残损的雷达检测结果为图 6a(对应图 1a)> 图 6b(对应图 1b)> 图 6c(对应图 1c)，雷达预测残损面积大小的趋势与实际木材残损结果一致。将试材原始图像及上述残损图像导入AutoCAD软件，分别勾勒并计算残损轮廓及外轮廓所围成的面积，经统计分析结果见表 1。

从表 1可以看出，3种圆形空洞实际残损百分比分别为27.23%、11.96%和6.34%，而雷达测算残损百分比分别为11.08%、3.54%和1.81%，雷达测算残损面积低于实际残损面积。这是因为在进行残损分析时，本文将木材介电常数和磁导率固定为一个数值，但实际上木材介质组成(木材、水、空隙)比较复杂，处于非均质状态，故木材内部介电常数也处于变化状态，根据电磁波传播理论，当介质中的磁导率和介电常数不同时，电磁波传播速度会变慢，从而在一定程度上加大了电磁波的衰减并延长了探测到交界面时的回波走时，因此在判定交界面时产生了一定的偏移，造成预估残损面积小于实际残损面积。此外，雷达预测的残损百分比为未经修正的原始数据，该数据受木材含水率等因素影响较大，通过对图 1b试件的含水率变化跟踪测试可知，木材含水率从100%变化至12%，雷达测算残损百分比由3.54%变化为6.18%，检测相对误差从70.40%减少至48.33%。

2.3 空洞残损的形状和位置确定

图 1d所示残损木材(中心位置具三角形空洞)的雷达检测结果见图 7，图 1e所示残损木材(中心位置具四边形空洞)的检测结果见图 8，图 1f所示残损木材(边缘位置具圆形空洞)的检测结果见图 9。

从图 7和图 8可以看出，中心位置具四边形空洞残损木材的雷达检测残损面积大于三角形空洞残损木材，这与实际情况一致。但从雷达成像结果上看，雷达检测对空洞残损的形状预估误差较大，若不经过其他处理分析难以准确地识别三角形、四边形以及圆形等空洞。

综合上述结果不难看出，边缘位置具空洞残损木材的雷达检测图像与中心位置具空洞残损木材的雷达检测图像存在明显不同，中心位置具空洞残损时其交界面在雷达检测图像中波动较为平缓(图 7、图 8及图 4c)，边缘位置具空洞残损时其交界面在雷达检测图像中表现为远、近交替的形态，波动较大(图 9)。这是因为边缘位置空洞的外侧残损边界距表层距离较短，表现为近，内侧残损边界距表层距离较长，表现为远。同样，将上述残损图像分别进行面积测算和统计，结果见表 2。从表 2可以看出，雷达预测空洞残损面积与实际空洞残损面积同样存在偏差，有待进一步研究修正。

3 结论

1) 雷达无损检测技术可以对马尾松木材内部空洞残损进行快速判别，雷达在探测到木材内部空洞时，其交界面会产生强烈反射并在雷达检测图像中表现出较明显的黑-白-黑特征形态，对应反射波形为谷-峰-谷。

2) 根据雷达检测图像可以对内部空洞残损面积进行大致评估，但依据雷达检测图像生成的残损面积与实际残损面积存在一定偏差。

3) 利用雷达检测方法预估木材内部空洞的形状难度较大，若不经过其他处理难以准确识别三角形、四边形、圆形等空洞残损。

4) 木材边缘位置空洞残损雷达检测图像与中心位置空洞残损雷达检测图像明显不同，中心位置空洞残损其交界面在雷达检测图像中波动较为平缓，边缘位置空洞残损其交界面在雷达检测图像中波动较大，利用雷达检测方法，能正确区分边缘或中心空洞残损。