JP2006322774A - 木材の節探査方法及び装置及びプログラム - Google Patents
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Abstract
【解決手段】撮影手段8で木材を撮影し、画像処理手段1で前記撮影した木材の画像から画像の円形度を計算し、該計算した円形度の大きいものを節として検出する。また、画像処理手段1で前記撮影した木材の画像から節の部分の画像を切り出し、該切り出した部分での各画素の色空間から所定の閾値で切り出した部分を黒変部とし、該黒変部の画素数の前記切り出した節の部分の画素数に対する割合が大きいものを死節と決定する。
【選択図】 図1
Description
肉眼による判定では、人により判定にバラツキがある(不正確である)こと、コンベヤの速度を大きくできない(生産性が悪い)等の問題があった。
(1):撮影手段8で木材を撮影し、画像処理手段1で前記撮影した木材の画像から画像の円形度を計算し、該計算した円形度の大きいものを節として検出する。このため、木材の節を正確に検出することができる。
(1):撮影手段で木材を撮影し、画像処理手段で前記撮影した木材の画像から画像の円形度を計算し、該計算した円形度の大きいものを節として検出するため、木材の節を確実に検出することができる。
図1は単板選別装置の説明図である。図1において、単板選別装置の全体構成を示しており、単板選別装置には、画像処理装置1、選別機制御装置2、操作盤3、ベルトコンベア4、透過光用LED照明5、反射光用LED照明6、等級別分配装置7、ラインセンサーカメラ8、単板9が設けてある。
図2は画像処理装置の説明図である。図2において、画像処理装置には、3台のラインセンサーカメラ8a、8b、8c、カメラPC1(カメラ用コンピュータであり符号では11aで示してある)、カメラPC2(カメラ用コンピュータであり符号では11bで示してある)、カメラPC3(カメラ用コンピュータであり符号では11cで示してあ)、イーサネット(登録商標)スイッチングハブ(HUB)12、画像処理計算機群3、計算サーバPC(計算サーバコンピュータ)14、表示装置15が設けてある。
<撮影中の処理の説明>
ラインセンサーカメラ8a、8b、8cで撮影された画像データは、1ラインごとに、計算サーバPC14と各計算PC1〜8全てに配信され、配信されたそれぞれのPCで1枚の全体画像として合成される。こうすることで、撮影終了後に画像を転送する方法と比べ、撮影中の時間を有効に活用できる。
ラインセンサーカメラ8a、8b、8cから1ラインカラー画像を取り込み、レーザマークの位置(接合位置)を検出し、その情報とともに、1ラインカラー画像を計算サーバPC14と計算PC1〜8に転送する。
到着した1ラインカラー画像を、上記位置情報に基づき合成する。これは、カメラPC1〜3で撮影が終了し、最後の1ラインカラー画像を受信した段階で、各々の計算サーバPC14、計算PC1〜8では、全体カラー画像の合成が完了することになる。このように、撮影中の時間を有効に活用するため、白黒変換や縮小処理など、1ラインごとに可能な処理は、同時並行的に行うことができる。
・カメラPC1〜3の処理
次の板(単板)の到着を検出するまで待機する。
対象となる板の大きさや種類などの既定情報に基づき、計算PC1〜8に対し、計算すべき領域や設定値を指示する。自らは、透過光による欠陥検出処理を行うとともに、計算PC1〜8からの解析結果も受信し、最終的に等級分類処理を行う。結果を表示装置15に表示するとともに、選別機制御装置に結果を出力する。
1台のPCは、縮小カラー画像を用いて、表面の色偏差(色空間内で色中心からの距離を1.0 に規格化したもの)を計算し、その結果から、黒変部、青変部、死節部分などの欠陥を検出する。その他のPCは、濃淡画像を用いて、最も時間の要する節の探査を行う(節探査用計算PC)。節探査用計算PCは、計算サーバPC14より配信された計算領域、閾値情報に基づき、解析作業を領域分担して行う。そのため計算PCの台数は、測定する単板(板)の面積と必要とされる結果出力までの時間によって決まるものである。
節を検出するための節の要件としては、次の(1) 〜(5) が考えられる。
(2) 部分領域内で周辺部より濃い(明度が低い)。
(3) 節境界部で濃度が急峻に上がる。
(4) 丸い形状が多い。
(5) 周辺部に同心円の木目がある。
S9:画像処理装置1は、節候補の決定を行う。
円形度の求め方は次のようにして行う。図4は円形度の求め方の説明図であり、図4(a)は円の説明、図4(b)は楕円の説明である。図4(a)において、円の半径をrとする。図4(b)において、楕円の長い方の半径をa、短いほうの半径をbとする。
<円>は
面積 A= πr2
慣性モーメント I=(π/4) r4
<楕円>は
面積 A= πab
慣性モーメント I=(π/4) a3・b
が知られている。
=( 1/4π)A2 ・p
と書けるので( p=a/b:長短比)この式を変形すると次の式1となる。
p= 4π(I/A2)・・・・式1
実測定として慣性モーメントは、ブロックの中心を原点として、画像をg(x,y )とすると、
I'(実測値)=Σ(x2+y2 )・g(x,y) (全画素の画素位置の平方和)
A'(実測値)=Σg(x,y) (全画素)
であるから、長短比p は、これらを式1に代入して次の式で求められる。
この長短比p は、真円を1.0 として偏平な楕円ほど大きな値となる。そこでこの逆数1/p を円形度とすると、円形度は0.0 から1.0 の範囲で真円に近いほど1.0 に近い大きな値を取ることになる。単板は、例えば丸太の長手方向に平行な刃物で丸太を切削して得られるが、丸太の内部にはその長手方向に対し傾斜して枝が存在しており、これが節として現れる。それ故、節の形状は真円よりむしろ楕円となるため、例えば円形度が1/8 以上のものを節とみなせば良い。
濃度等高線は、白黒濃淡画像で、特定の閾値で2値化したときの画像で各ブロックの外周を探索することで得られる。一定間隔で閾値を変化させ、各閾値での2値化画像を個別に積算していく。ここで重要なことは、濃度の濃い部分は、より多くの閾値に対して値を持つため、より多くの等高線(2値化画像)が得られる(積算効果が大きい)ことである。
単板表面は、単一の色とは限らず、往々にして色むらが存在する。そうした色むら(濃淡差のある部分で)単板に節が存在する場合には、その表面の色むらを除去し、節の濃淡のみを強調する必要がある。そのため、画像処理装置1では、各画素について、その近傍平均値を求め、その結果から元の画像の明暗を補正する(節前候補の検出処理)。
節形状の決定の処理は、節枠のより正確な大きさを求めるために、節位置周辺の濃度変化から最適枠を求めるものである。具体的には、節ごとに、最適閾値を求め2値化する作業である。これにより、節候補それぞれに対して、最適形状と大きさを決定する。この処理は、先の2値化によって得られた連結画素成分(以降ブロックとする)(図7参照)ごとに、各節候補ブロックより大きな領域、例えば、その4倍の拡張領域で、形状積分画像と微分画像から最適な形状となる閾値を求める。これは各々の部分空間で行うので個々の節形状を正確に決定できる。以降では、2値化した場合のブロックの画素数をブロックサイズ(略してサイズ)とする。またサイズ安定性(S)とは、閾値を変化させたときのサイズの変化量である(節部分は閾値を変化しても、ある閾値まではサイズの変化量が少ない。即ち、安定度が大きい。しかし閾値を変化して木目が現れるとサイズの変化量が大きくなる。これにより染みのようなぼんやりした模様を除くことができる。)。
S29:画像処理装置1は、円形度とサイズ安定度を数値化し、処理S30に移る。
死節は、皮部分を持つ節であり、節が抜けて節穴ができやすいもので程度の悪い節である。また、死節は、皮部分がドライヤー乾燥過程で、炭化するため色偏差値は大きくなる。先に求めた、節ブロックを取り囲む領域で色偏差値の割合が大きな場合(この場合カラー画像を使用)、死節と判定することができる。
画像処理装置(画像処理手段)1、選別機制御装置(選別機制御手段)2、カメラPC1〜PC3、画像処理計算機群13、計算サーバPC14、表示装置(表示手段)15等はプログラムで構成でき、主制御部(CPU)が実行するものであり、主記憶に格納されているものである。このプログラムは、コンピュータで処理されるものである。このコンピュータは、主制御部、主記憶、ファイル装置、表示装置等の出力装置、入力装置などのハードウェアで構成されている。
2 選別機制御装置
3 操作盤
4 ベルトコンベア
5 透過光用LED照明(照明手段)
6 反射光用LED照明(照明手段)
7 等級別分配装置
8 ラインセンサーカメラ(撮影手段)
9 単板(木材)
Claims (13)
- 撮影手段で木材を撮影し、該撮影した木材の画像から画像の円形度を計算し、該計算した円形度の大きいものを節として検出することを特徴とした木材の節探査方法。
- 撮影手段で木材を撮影し、該撮影した木材の画像から画像の円形度を計算し、円形度の大きいものを節候補とし、
前記撮影した木材の画像から、少なくとも前記節候補を含む部分の画像を切り出し、該切り出した画像で濃淡の閾値レベルを変化させて円形度とサイズ安定度が最大となる閾値レベルを求め、節形状を決定することを特徴とした木材の節探査方法。 - 前記撮影した木材の画像の濃淡の閾値レベルを変化させて、それぞれの画像の円形度を求め、該求めた円形度による係数を、それぞれの閾値レベルの画像に掛け、該掛けた前記閾値レベルごとの画像を積算して前記節候補とすることを特徴とした請求項2記載の木材の節探査方法。
- 前記撮影した木材の画像に対し、節より大きな色むらを平滑化し、該平滑化した画像に対して円形度を計算し、円形度の大きいものを節候補とすることを特徴とした請求項2又は3記載の木材の節探査方法。
- 撮影手段で木材を撮影し、該撮影した木材の画像から画像の円形度を計算し、円形度の大きいものを節候補とし、
前記撮影した木材の画像から、少なくとも前記節候補を含む部分の画像を切り出し、該切り出した部分での各画素の色空間から所定の閾値で切り出した部分を黒変部とし、該黒変部の画素数の前記節候補の画素数に対する割合が大きいものを死節と決定することを特徴とした木材の節探査方法。 - 木材を撮影する撮影手段と、
該撮影した木材の画像から画像の円形度を計算し、該計算した円形度の大きいものを節として検出する画像処理手段とを備えることを特徴とした木材の節探査装置。 - 木材を撮影する撮影手段と、
該撮影した木材の画像から画像の円形度を計算し、該計算した円形度の大きいものを節候補とし、前記撮影した木材の画像から、少なくとも前記節候補を含む部分の画像を切り出し、該切り出した画像で濃淡の閾値レベルを変化させて円形度とサイズ安定度が最大となる閾値レベルを求め、節形状を決定する画像処理手段とを備えることを特徴とした木材の節探査装置。 - 前記画像処理手段は、前記撮影した木材の画像の濃淡の閾値レベルを変化させて、それぞれの画像の円形度を求め、該求めた円形度による係数を、それぞれの閾値レベルの画像に掛け、該掛けた前記閾値レベルごとの画像を積算して前記節候補とすることを特徴とした請求項7記載の木材の節探査装置。
- 前記画像処理手段は、前記撮影した木材の画像に対し、節より大きな色むらを平滑化し、該平滑化した画像に対して円形度を計算し、該計算した円形度の大きいものを節候補とすることを特徴とした請求項7又は8記載の木材の節探査装置。
- 木材を撮影する撮影手段と、
該撮影した木材の画像から画像の円形度を計算し、該計算した円形度の大きいものを節候補とし、前記撮影した木材の画像から、少なくとも前記節候補を含む部分の画像を切り出し、該切り出した部分での各画素の色空間から所定の閾値で切り出した部分を黒変部とし、該黒変部の画素数の前記節候補の画素数に対する割合が大きいものを死節と決定する画像処理手段とを備えることを特徴とした木材の節探査装置。 - 撮影した木材の画像から画像の円形度を計算し、該計算した円形度の大きいものを節として検出する画像処理手段として、コンピュータを機能させるためのプログラム。
- 撮影した木材の画像の濃淡の閾値レベルを変化させて、それぞれの画像の円形度を求め、該求めた円形度による係数を、それぞれの閾値レベルの画像に掛け、該掛けた前記閾値レベルごとの画像を積算して節候補とし、前記撮影した木材の画像から少なくとも前記節候補を含む部分の画像を切り出し、該切り出した画像の濃淡の閾値レベルを変化させて円形度とサイズ安定度が最大となる閾値レベルを求め、節形状を決定する画像処理手段として、コンピュータを機能させるためのプログラム。
- 撮影した木材の画像から画像の円形度を計算し、該計算した円形度の大きいものを節候補とし、前記撮影した木材の画像から、少なくとも前記節候補を含む部分の画像を切り出し、該切り出した部分での各画素の色空間から所定の閾値で切り出した部分を黒変部とし、該黒変部の画素数の前記節候補の画素数に対する割合が大きいものを死節と決定する画像処理手段として、コンピュータを機能させるためのプログラム。
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