CN101669023A - 木材的检测方法及装置及程序 - Google Patents

Abstract

本发明涉及木材的检查方法及装置及程序。以摄影单元(8)对木材(9)进行彩色摄影，以图像处理单元(1)对通过所述摄影单元(8)摄影的彩色图像的颜色分布进行求取，将该求取的颜色分布与预先决定的正常的木材的颜色分布进行比较，将该求取的颜色分布是从所述正常的木材的颜色分布起偏离规定值以上的颜色分布作为异常颜色分布，将该异常颜色分布在通过所述摄影单元摄影的木材面上的区域中比规定值大的区域作为木材的缺陷进行检测。

Description

木材的检测方法及装置及程序

技术领域

本发明涉及一种木材的检查方法及装置，对从木材的圆木等切出的单板或锯材等的木质材料中的变色导致的缺陷部分进行检测。例如在制造合板中，通过切割工具对圆木进行切削而连续地得到厚度数毫米的单板，在使这些单板为规定大小并且干燥之后，通过粘结剂粘结多枚单板而使其整体化。在这些制造工序中，需要根据对单板的品质造成影响的木材表面的变色导致的缺陷、变形、单板上的树节脱落形成的孔的地方、裂缝等的缺陷的位置、数量、面积等的程度，对构成成为合板时的表层的单板、即美观上缺点少的单板，和构成合板的内层的单板、即虽然缺点多但不带来问题的单板进行分选。该分选例如分为5～7个阶段。

背景技术

在现有技术中，对构成成为合板时的表层的单板、和构成合板的内层的单板进行的分选，是以通过工作者的肉眼对传送装置输送来的单板进行判定的方式进行。

此外，作为现有的木材的缺陷部的检查方法，有如下技术，即以彩色CCD摄影机对木材进行摄影，通过彩色图像抽出装置将视频图像信号与松脂和变色的基准色进行对比而二值化，对与测定对象区域一致的二值化图像进行标记处理并与判定值进行对比，由此能够检测松脂等的附着树脂、腐蚀、变色的缺陷部位(参照专利文献1)。

专利文献1：日本专利申请特开平9-210785号公报

本发明要解决的课题

在所述现有技术中，存在以下问题。

在利用肉眼的判定中，根据人而在判定中存在偏差，导致不正确的问题，以及不能够提高传送装置的速度，生产性不良等的问题。

此外，在现有的与基准色对比进行二值化的木材的缺陷部的检查方法中，并不是使用了颜色分布进行正确的缺陷检查的方法。

发明内容

本发明正是为了解决这样的现有问题而完成的，其目的在于以摄影单元对单板等木材进行摄影，即使异常部的色彩、明度等有变化，也能够利用颜色分布，从该摄影的图像正确地检测对木材的品质造成影响的木材表面的变色导致的缺陷部分。

用于解决课题的方法

图1是单板分选装置的说明图。图1中，1表示图像处理装置(图像处理单元)，2表示分选机控制装置，3表示操作盘，4表示带式传送装置，5表示透过光用照明，6表示反射光用照明，7表示等级别分配装置，8表示线扫描摄影机(line sensor camera)(摄影单元)，9表示单板(木材)。

本发明为了解决上述问题，以下述方式构成。

(1)以摄影单元8对木材9进行彩色摄影，以图像处理单元1对通过所述摄影单元8摄影的彩色图像的颜色分布进行求取，将该求取的颜色分布与预先决定的正常的木材的颜色分布进行比较，将该求取的颜色分布是从所述正常的木材的颜色分布起偏离规定值以上的颜色分布作为异常颜色分布，将该异常颜色分布在通过所述摄影单元摄影的木材面上的区域中比规定值大的区域作为木材的缺陷进行检测。由此，能够利用颜色分布正确地检测对木材的品质造成影响的木材表面的变色导致的缺陷部分。

(2)在所述(1)的木材的检查方法或装置中，针对将缺陷面积相对于检查对象区域相对较小的木材作为检查对象的情况，作为所述预先决定的正常的木材的颜色分布，将按检查对象的每一个取得的图像分布，每次进行置换而使用，因此能够容易地取得预先决定的正常的木材的颜色分布。

(3)在所述(1)或(2)的木材的检查方法或装置中，对所述摄影的彩色图像的颜色分布的明度柱状图进行求取来检测明度异常部。为此，能够容易地进行烧焦处等明亮异常部的检测。

(4)在所述(3)的木材的检查方法或装置中，假设所述预先决定的正常的木材的颜色分布的明度柱状图整体按照正规分布，根据一部分区域的累积频数对整体的正规分布进行推定。由此，即使不预先决定正常的木材的颜色分布，也能够根据检查的木材推定正常的木材的颜色分布。

发明的效果

根据本发明，有如下效果。

(1)以图像处理单元对通过摄影单元摄影的彩色图像的颜色分布进行求取，将该求取的颜色分布与预先决定的正常的木材的颜色分布进行比较，将该求取的颜色分布是从所述正常的木材的颜色分布偏离规定值以上的作为异常颜色分布，将该异常颜色分布在通过所述摄影单元摄影的木材面上的区域中比规定值大的区域作为木材的缺陷进行检测，因此能够利用颜色分布正确地检测对木材的品质造成影响的木材表面的变色导致的缺陷部分。

(2)针对将缺陷面积相对于检查对象区域相对较小的木材作为检查对象的情况，作为所述预先决定的正常的木材的颜色分布，将按检查对象的每一个取得的图像分布，每次进行置换而使用，因此能够容易地取得预先决定的正常的木材的颜色分布。

(3)由于对摄影的彩色图像的颜色分布的明度柱状图进行求取来检测明度异常部，所以能够容易地进行烧焦处等的明亮异常部的检测。

(4)由于假设预先决定的正常的木材的颜色分布的明度柱状图整体按照正规分布，根据一部分区域的累积频数对整体的正规分布进行推定，所以即使不预先决定正常的木材的颜色分布，也能够根据检查的木材推定正常的木材的颜色分布

附图说明

图1是本发明的单板分选装置的说明图。

图2是本发明的图像处理装置的说明图。

图3是将本发明的图像g各点的颜色变换到HS平面上的说明图。

图4是本发明的松弛法的说明图。

图5是本发明的HSV颜色空间中的颜色分布的说明图。

图6是本发明的特定明度v平面中的像素分布的说明图。

图7是本发明的正规分布的累积频数F(x)的说明图。

图8是本发明的中心轴方向的像素分布(正常的分布形状)的说明图。

图9是本发明的在分布形状为异常的情况下对平均值Vm进行推定的说明图。

图10是本发明的明度异常部的面积大的情况的说明图。

附图标记说明

1图像处理装置(图像处理单元)

2分选机控制装置

3操作盘

4带式传送装置

5透过光用照明(照明单元)

6反射光用照明(照明单元)

7等级别分配装置

8线扫描摄影机(摄影单元)

9单板(木材)

具体实施方式

(1)单板分选装置的说明

图1是单板分选装置的说明图。在图1中，表示单板分选装置的整体结构。在单板分选装置中，设置有：图像处理装置1、分选机控制装置2、操作盘3、带式传送装置4、透过光用照明5、反射光用照明6、等级别分配装置7、以及线扫描摄影机8。

图像处理装置1是对来自线扫描摄影机8的图像数据进行处理，对分选机控制装置2输出单板品质等级等的处理结果的图像处理单元。分选机控制装置2根据图像处理装置1的输出，输出传送装置的运转、停止等的分选机传送装置控制信号，和输出等级别分配装置7的控制信号。操作盘3是进行图像处理装置1的设定值的变更、分选机控制装置2的控制等操作的操作盘。带式传送装置4是对单板9进行输送的输送单元。透过光用照明5是用于对单板9的孔、裂缝等进行检测的LED等的照明单元(光源)，使用与反射光用照明6不同颜色的照明(例如绿色的照明)。这是为了与来自反射光用照明6的反射光进行区别(通过颜色和强度进行区别)，检测单板的孔(树节孔)、裂缝等。反射光用照明6是用于检测单板9的反射光的LED等的照明单元(光源)，通常使用白色的照明。线扫描摄影机8是对单板9的线的图像进行摄影的摄影单元。

该单板分选装置的工作是以线扫描摄影机8对由带式传送装置4输送来的单板9进行摄影并将图像数据向图像处理装置1输出。在图像处理装置1对该图像数据进行处理，对分选机控制装置2输出单板品质等级等的处理结果。分选机控制装置2是将控制信号向等级别分配装置7输出，将单板9分选为等级别的装置。这种分选根据虫眼数、孔/脱落树节数、活节数、死节数、欠缺数、裂缝数、树脂/夹皮数、蓝变数、变形(翘曲值)等以及它们的大小(面积)等的程度来进行。

(2)图像处理装置的说明

图2是图像处理装置的说明图。在图2中，在图像处理装置中设置有3台线扫描摄影机8a、8b、8c，摄影机图像取得用基盘(board)11a、11b、11c，激光标印机12a、12b，激光驱动器13a、13b，主计算机14。

线扫描摄影机8a、8b、8c是通过3台摄影机将单板9在与输送方向正交的方向上3分割，以彩色进行摄影的摄影单元。摄影机图像取得用基盘11a、11b、11c是每当从各自的线扫描摄影机取入1线(line)的图像时，进行数字化处理并向主计算机14配送图像数据的装置。激光标印机12a、12b是在单板的输送方向上对作为用于合成(接合)来自线扫描摄影机8a、8b、8c的各图像的标志的细光线进行照射的装置。该照射的光线为了在后续的处理中能够容易地除去，能够照射与单板(木材)的颜色不同颜色的细光线(例如，红色的激光单色光线)。激光驱动器13a、13b与AC电源连接，对激光标印机12a、12b进行驱动。主计算机14具备处理单元、存储单元、输出单元等，对单板9的图像进行处理(图像的合成、树节探查、缺陷探查处理等)。这里，摄影机图像取得用基盘11a、11b、11c和主计算机14成为图像处理单元。

图像处理单元的工作是对输送来的单板9以来自透过光用光源5和反射光用光源6的光线进行照明，以摄影机图像取得用基盘11a、11b、11c在每当从线扫描摄影机8a、8b、8c取入1线的图像时，对主计算机14配送该数据。在主计算机14中，对接收的图像进行校正，并且检测出翘曲值，依次对图像进行结合。最终在摄影机图像取得用基盘11a、11b、11c结束图像的读入的时刻，在主计算机14中，彩色图像的合成和白黑浓淡图像变换大致结束。然后，单板的图像被3分割的、来自摄影机图像取得用基盘11a、11b、11c的图像在主计算机14被结合。

在这里，从激光标印机12a、12b对单板9照射激光标志进行3分割，在线扫描摄影机8a、8b、8c对到各个激光标志为止的行图像进行结合，能够简单地结合图像。此外，为了提高图像的处理速度，也可以是树节的探查处理在像素数多的白黑浓淡图像进行，死节的探查等在将彩色图像缩小(减少像素数)后的图像来进行。

以下，将图像处理装置的工作分为摄影中的处理和摄影后的处理进行说明。

<摄影中的处理的说明>

线扫描摄影机8a、8b、8c摄影的图像数据按线的每一个，对主计算机14配送，作为1枚整体图像进行合成。

·摄影机图像取得用基盘11a、11b、11c的处理

从线扫描摄影机8a、8b、8c取入1线彩色图像，检测激光标志的位置(接合位置)，将该信息和1线彩色图像向主计算机14传输。

·主计算机14的处理

对到达的1线彩色图像进行校正，并且检测翘曲值，基于上述位置信息(激光标志)进行合成。这里，当检查对象存在翘曲时，所述激光标志的位置的检测轨迹变形为非直线状，根据该变形量能够检测翘曲值。

这在以摄影机图像取得用基盘11a、11b、11c结束摄影，接收到最后的1线彩色图像的阶段，在主计算机14完成整体彩色图像的合成。此外，为了有效地活用摄影中的时间，白黑变换和缩小处理等能够按每1线进行的处理，可以同时地并行进行。

<摄影后的图像解析中的处理的说明>

·摄影机图像取得用基盘11a、11b、11c的处理

在检测出下一个板(单板)的到达之前待机。

·主计算机14的处理

基于成为对象的板的大小和种类等的既定信息，根据应计算的区域和设定值进行树节探查处理、利用透过光的缺陷检测处理等，最终进行包含翘曲值的等级分类处理。将结果在未图示的显示装置中显示，并将结果向分选机控制装置2输出。

再有，在上述说明中，说明了图像处理装置内的摄影机图像取得用基盘11a、11b、11c、主计算机14等使用计算机(PC)，但其使用的计算机的数量根据图像数据量或计算机的处理速度等能够变更。此外，以1台计算机也能够进行处理。

此外，说明了使用3台线扫描摄影机，但根据成为对象的板的大小或种类、计算机的处理性能，也能够使用1台、2台、或4台以上。

(3)单板表面的变色导致的缺陷部的检测的说明

能够通过以下单元和方法检测对木材的品质造成影响的木材表面的变色导致的缺陷部分。

变色导致的缺陷部，指的是从外部进入木材的霉等导致的变色部，或在合板中使用的单板等中，干燥机导致的烧焦处、木材的树皮痕迹、木材内部形成的树脂在表面显现的情况等。

将这些作为缺陷部，能够进行检测。

(缺陷部的检测单元的说明)

1)以彩色的线扫描摄影机对木材的表面进行摄影，使用输入装置(输入单元)将该图像取入计算机。

2)将该摄影图像作为各像素以RGB(红、绿、蓝)构成的彩色图像在计算机存储器上(存储单元)进行保存。

3)通过计算机图像处理程序(图像处理装置)，将RGB图像变换为HSV(色相(hue)、饱和度(saturation)、明度(brightness))图像。

4)通过下述方法从HSV图像进行缺陷部的检测。

(缺陷部的检测方法的说明)

同一树种的正常(健全)的木材的表面颜色与其浓淡无关地，在大致特定的饱和度和色相的区域中分布。可是，霉等的缺陷部由于材质的不同而从健全色的分布在饱和度、色相中产生偏移。此外，烧焦等的缺陷部与健全色的分布相比黑得多的(低明度)部分中分布。

因此，方法的特征在于，对检查对象木材表面的颜色分布相对于健全木材表面的颜色分布的饱和度、色相的偏差和明度的偏差进行调查，将偏差值大的部分作为缺陷部进行检测。

(4)取得成为基准的健全木材表面的颜色分布的方法的说明

1)针对成为检查对象的树种，对健全的木材的表面通过彩色的线扫描摄影机进行摄影。

2)上述过程，针对同一树种，为了得到充分的统计精度，对不同状态的表面摄影多枚(20枚左右以上)。

3)将上述全部的图像的各像素颜色配置在计算机存储器上的三维颜色空间，制作三维颜色分布。

作为三维颜色空间，能够使用RGB(红、绿、蓝色空间)的颜色空间、和HSV(色相、饱和度、明度空间)、或Lab颜色空间(“L”表示明度，“a”表示从绿向红、“b”表示从蓝向黄的色相的要素)等。

4)按三维颜色分布的等明度面的每一个，求取二维分布，得到表示最大频度的点。

5)能够一边使明度阶段性地变化，一边得到近似地连结最大频度点的曲线。将该曲线称为三维颜色分布的基准中心轴。

例如，在HSV颜色分布中明度采用0.0～1.0的范围的值的情况下，求取按明度区分0.02的每一个的具有等明度的值的像素的色相，饱和度的二维分布，得到连结其最大频度点的曲线，将其作为三维颜色分布的基准中心轴。此外，同时也求取色相、饱和度的二维分布的标准偏差σc(v)。

6)在预先知道缺陷部面积相对于检查对象区域相对较小的情况下，该基准分布也能够以按检查对象的每一个取得的图像分布进行置换。即，这是因为只要知道健全部的分布的平均和标准偏差的值即可。

(5)缺陷检查方法的说明

1)通过彩色的线扫描摄影机对检查对象的木材表面进行摄影。

2)将该图像的各像素配置在三维颜色空间，制作三维颜色分布。

3)以下述方式求取从三维颜色分布的基准中心轴起的色彩的偏差值。

例如，将对象图像的x，y位置的像素作为g[x，y]，将其在HSV颜色分布空间的颜色作为

色相值：h(g[x，y])

饱和度值：s(g[x，y])

明度值：v(g[x，y])

将先前求取的三维颜色分布的基准中心轴的特定的明度v的基准中心轴的坐标作为

色相值：H(v)，饱和度值：S(v)，

当将该等明度平面的横轴作为X，纵轴作为Y时，成为图3那样。图3是将图像g的各点的颜色变换到HS平面上的说明图。在图3中，将对象图像的木材的像素g[x，y]变换到HS平面上的正交坐标X2，Y2。再有，颜色的分布(参照网状图)不仅是圆，也以各种各样的形状分布，但在标准偏差中成为大致圆形。

在这里，基准中心轴坐标H(v)，S(v)的正交坐标X1，Y1如下。

X1＝S(v)·cos(2π·H(v)/360)

Y1＝S(v)·sin(2π·H(v)/360)

图像g[x，y]的h(v)，s(v)的正交坐标X2，Y2如下。

X2＝s(v)·cos(2π·h(v)/360)

Y2＝s(v)·sin(2π·h(v)/360)

从基准中心轴起的平方空间距离(square spatial distance)d以下述方式求取。

d²＝(X1-X2)²+(Y1-Y2)²

因此，色彩偏差值Zc[x，y]如下。

$\mathrm{Zc}[x,y]=\left(\sqrt{}d\right)/(\mathrm{\&sigma;c}\left(v\right)\&times;\mathrm{\&beta;c})$

这里，σc(v)是基准中心轴的明度v的色相、饱和度二维分布的标准偏差σc(v)。βc是决定将从基准中心轴离开σc(v)的几倍的颜色作为异常的系数，例如是1.0～2.0左右的值。

此外，即使使用Lab颜色空间等其它的颜色分布也能够同样地求取空间距离的偏差。

4)接着，为了求取实际的缺陷部分的区域，需要仅选择在颜色分布空间远离标准的颜色的色素在原来的木材像素g[x，y]局部地形成块的像素。对其能够使用在图像处理方法中被称为松弛法(relaxation)的方法等，即一边考虑周围的像素的颜色一边除去不连续的孤立点，强调偏差大的部分的处理。

作为一个例子，通过将从基准中心轴起的色彩偏差值Zc[x，y]作为初始标记的松弛法，能够决定色彩异常导致的缺陷区域(参照图4的说明)。

(明度异常导致的缺陷部分的检测的说明)

5)求取三维颜色分布的基准中心轴(明度轴)方向的柱状图。

6)上述健全部的明度柱状图假定是平均值Vm，标准偏差σv的正规分布(高斯分布)，明度偏差值Zv[x，y]以下述方式求取。

Zv[x，y]＝|Vm-g[x，y].v|/(σv×βv)

βv是决定将从明度平均值Vm起离开σv的几倍的明度作为异常的系数，例如是1.0～4.0左右的值。

色彩和明度的综合偏差值Zt[x，y]如下。

Zt[x，y]＝Zc[x，y]+Zv[x，y]

在明度柱状图根据摄影机特性等而不是正规分布的情况下(例如明度接近1.0的明亮部分饱和等)，存在不能正确求取平均值Vm，标准偏差σv的情况。在该情况下，假设柱状图按照标准正规分布，被标准化后的累积概率分布函数F(x)能够以下述方式表示。

[数式1]

$F\left(x\right)=\&Integral;f\left(x\right)\mathrm{dx}=\frac{1}{\sqrt{}\left(2\mathrm{\&pi;}{\mathrm{\&sigma;}}^2\right)}\&Integral;\exp \{-\frac{{(x-\mathrm{\&mu;})}^2}{2{\mathrm{\&sigma;}}^2}\}\mathrm{dx}$

(这里，x是明度，μ是明度的平均值，σ是标准偏差)。

从明度低的一方起对明度柱状图进行积分运算，分别求取将该积分值除以全部像素数后的值(累积频数)与下述的p1、p2、p3、p4相当的明度，作为V1、V2、V3、Vm。

p1＝F(μ-2.0σ)＝0.0228

p2＝F(μ-1.0σ)＝0.1587

p3＝F(μ-0.5σ)＝0.3085

p4＝F(μ)＝0.5

此外，能够取得V1、V2、V3、Vm的有效区域Vmin，Vmax从成为基准的木材等根据经验求取，例如，能设定为Vmin＝0.25，Vmax＝0.9。

a)在V1、V2、V3、Vm内，如果找到与在有效区域内存在的V2：F(Vm-σ)＝0.1587和Vm：F(Vm)＝0.5相当的明度位置的话就能够求取推定平均值x＝Vm和标准偏差σv(参照图8)。

b)可是，在明度分布小于x＝μ的地方分布形状崩溃的情况等下，Vm在有效区域外。这时，求取在有效区域内存在的V1：F(Vm-2.0σv)和V2：F(Vm-1.0σv)，作为

σv＝V2-V1

Vm＝V2+σv

能够推定σv和Vm(参照图9)。

c)或者当明亮异常部相对地变大时，

V1：F(Vm-2.0σv)，和V2：F(Vm-1.0σv)成为有效区域外。因此，根据有效区域内存在的明度值V3：F(Vm-0.5σ)＝0.3085和Vm：F(Vm)＝0.5，变为σv＝(Vm-V3)×2，能够推定σv和Vm(参照图10)。

如果使用该方法，不使用成为基准的木材，此外与分布形状无关，能够求取健全部的平均值和标准偏差(再有，在使用成为基准的木材的情况下，不进行求取的处理，使用其平均值和标准偏差)。

7)接着，为了求取实际的缺陷部分的区域，需要仅选择在颜色分布空间远离标准的颜色的色素在原来的木材像素g[x，y]局部地形成块的像素。对其能够使用在图像处理方法中被称为松弛法的方法等，即一边考虑周围的像素的颜色一边除去不连续的孤立点，强调偏差大的部分的处理。

作为一个例子，通过将色彩和明度的综合偏差值Zt[x，y]作为初始标记的松弛法(参照图4的说明)，能够决定色彩和明度异常导致的缺陷区域。

迄今为止，在木材的自动品质检查中，仅通过表面颜色的明暗，或指定特定的颜色来对缺陷进行检测，但这在明亮部分或颜色变化时不能够对应，全部成为良品。

木材的表面颜色中，人眼感到不协调，对品质造成影响的部分不是木材本来的自然色的情况较多，这在三维颜色空间的颜色分布中成为差异而显现。通过对该差异进行分离检测的统一的方法，能够高精度地检测缺陷部分。

此外，对木材的品质造成影响的霉等，根据木材的种类或产地而颜色不同，难以以单一的方法对其全部进行高精度的检测。可是根据本发明，即使成为检查对象的木材的种类不同，几乎不需变更基准中心轴坐标值就能够给进行检测。即使假设根据树种而检测精度恶化，仅变更作为初始值的三维颜色分布的基准中心轴坐标，就能够恢复检测精度。

进而，虽然树脂或树皮等迄今为止在利用图像处理的外观检查中难以检测，但对其也能够检测。

由于对树皮等黑化的部分也能够高精度地进行检测，所以通过判定黑化的树皮是否残留，活节、死节的判定也变得容易。

(6)松弛法的说明

图4是松弛法的说明图。以下按照图4的处理S1～S3进行说明。

在该处理中，对成为对象的图像的像素g(x，y)的每一个，设定缺陷概率Pi(x，y)。在这里，Pi(x，y)是反复i次后的对于像素g(x，y)的缺陷概率。

S1：图像处理装置对成为对象的图像的像素g(x，y)的每一个赋予初始概率P0(x，y)(0～1.0)，进入处理S2。在这里，P0(x，y)根据颜色偏差值Z(x，y)的值成为下面那样。

P0(x，y)＝Z(x，y)：0＜Z＜1.0

1.0：Z≥1.0

S2：图像处理装置对全部的像素

如果(0.0＜Pi(x，y)＜1.0)时

求取Pi(x，y)的附近的像素的概率平均值<P>，以

Pi+1＝Pi+α(<P>-Pi)

(α是周围像素的影响系数，是1～4左右)

对概率进行更新，进入处理S3。

在(Pi(x，y)≤0.0或Pi(x，y)≥1.0)时，

Pi+1＝Pi

不对概率进行更新，进入处理S3。

S3：图像处理装置检索收敛条件。

如果对于Pi(x，y)，

反复次数I比指定数大(I＞指定数)，

Pi＝0.0和pi＝1.0的像素数的相对于全部像素的比率比指定率大(＞指定率)的话，结束处理。

如果不是的话，反复处理S2。

在这里，反复的指定数是10次左右，Pi＝0.0和pi＝1.0的像素数对全部像素的指定率是99％左右。

(7)HSV颜色空间的颜色分布的说明

图5是HSV颜色空间中的颜色分布的说明图。在图5中，上方向表示明度(V：这里V＝0.0～1.0)，相同明度平面的直径方向表示饱和度(S：在这里S＝0.0～1.0)，圆周方向表示色相(H：在这里H＝0°～360°)。健全木材的颜色分布包括大的上下的颜色分布区域，该颜色分布的中心轴(基准中心轴)以上方向的箭头表示。

此外，作为霉等的变色部的色彩异常部的颜色分布在右侧作为色彩异常区域而表示。进而，干燥机导致的烧焦处等的明度异常部在下侧作为小的颜色分布的区域进行表示。

(8)特定明度平面的像素分布的说明

图6是特定明度v平面中的像素分布的说明图。在图6中，表示特定明度v平面中的色彩异常部的像素分布。在这里，色彩异常部的像素分布在标准偏差σc(v)的特定的区域(参照网状部)中分布。

(9)中心轴方向的像素分布的说明

图7是正规分布的累积频数F(x)的说明图。在图7中，以虚线表示一般的正规分布(分布概率)，累积频数(累积概率分布函数)F(x)是将木材的健全部的积分值除以全部像素数N而标准化后的数。在这里，p1＝0.0228(μ-2σ)，p2＝0.1587(μ-1.0σ)，p3＝0.3085(μ-0.5σ)，p4＝0.5(平均值＝μ)。

图8是中心轴方向的像素分布(正常的分布形状)的说明图。在图8中，表示三维颜色分布的基准中心轴(明度轴)方向的柱状图。在该明度柱状图中，将与所述p1、p2、p3、p4相当的明度分别作为V1、V2、V3、Vm，此外，将木材表面的健全部的能取得的有效区域作为Vmin，Vmax。在该图的情况下，如果找到与在有效区域内存在的V2：F(Vm-σ)＝0.1587和Vm：F(Vm)＝0.5相当的明度位置的话就能够求取推定平均值x＝Vm和标准偏差σv。

图9是在分布形状异常的情况下对平均值Vm进行推定的说明图。在图9中，表示三维颜色分布的基准中心轴(明度轴)方向的柱状图。该明度柱状图在木材表面的健全部的明度分布小于x＝μ的地方分布形状崩溃的情况等下，Vm在有效区域外。这时，求取有效区域内存在的V1：F(Vm-2.0σv)和V2：F(Vm-1.0σv)，能够根据σv＝V2-V1和Vm＝V2+σv推定σv和Vm。

图10是明度异常部的面积大的情况的说明图。在图10中，表示三维颜色分布的基准中心轴(明度轴)方向的柱状图。该明度柱状图当木材表面的明度异常部的面积相对地变大时，V1：F(Vm-2.0σv)和V2：F(Vm-1.0σv)成为有效区域外。因此，根据有效区域内存在的明度值V3：F(Vm-0.5σ)＝0.3085和Vm：F(Vm)＝0.5，变为σv＝(Vm-V3)×2，能够推定σv和Vm。

像这样，在明度柱状图根据摄影机特性等而不是正规分布的情况下(例如明度接近1.0的部分中传感器灵敏度的特性不是线性)，存在不能求取平均值Vm，标准偏差σv的情况。即使在这样的情况下，假设柱状图按照标准正规分布，根据分布的下端的柱状图(2个点)能够推定整体的分布，能够求取平均值Vm和标准偏差σv。

由此，在图像处理装置中，使用作为位于有效区域内(Vmin～Vmax)的点的V1～Vm内的2点，能够求取(推定)健全部的平均值Vm和标准偏差σv。作为该使用的2点的优先顺序，首先使用平均值Vm和另一个点(V1～V3的1点)，在平均值Vm不在有效区域内的情况下使用V1～V3的2点。

(10)程序安装的说明

图像处理装置(图像处理单元)1、分选机控制装置(分选机控制单元)2、摄影机图像取得用基盘11a、11b、11c、主计算机14等能够以程序构成，由主控制部(CPU)执行，储存在主存储部。该程序由计算机处理。该计算机以主控制部、主存储、文件装置、显示装置等的输出装置、输入装置等的硬件构成。

对该计算机安装本发明的程序。该安装是在软盘、光磁盘等的可移动型的记录(存储)介质中预先存储该程序，对于计算机具备的记录介质，经由用于访问的驱动装置，或者LAN等的网络，对计算机中设置的文件装置进行安装。由此，能够容易地提供利用颜色分布能够正确地检测对木材的品质造成影响的木材表面的变色导致的缺陷部分的木材的检查装置。

Claims (9)

1.一种木材的检查方法，其特征在于，

以摄影单元进行木材的彩色摄影，

以图像处理单元对通过所述摄影单元摄影的彩色图像的颜色分布进行求取，将该求取的颜色分布与预先决定的正常的木材的颜色分布进行比较，将该求取的颜色分布是从所述正常的木材的颜色分布起偏离规定值以上的颜色分布作为异常颜色分布，将该异常颜色分布在通过所述摄影单元摄影的木材面上的区域中比规定值大的区域作为木材的缺陷进行检测。

2.根据权利要求1所述的木材的检查方法，其特征在于，针对将缺陷面积相对于检查对象区域相对较小的木材作为检查对象的情况，作为所述预先决定的正常的木材的颜色分布，将按检查对象的每一个取得的图像分布，每次进行置换而使用。

3.根据权利要求1或2所述的木材的检查方法，其特征在于，对所述摄影的彩色图像的颜色分布的明度柱状图进行求取来检测明度异常部。

4.根据权利要求3所述的木材的检查方法，其特征在于，假设所述预先决定的正常的木材的颜色分布的明度柱状图整体按照正规分布，根据一部分区域的累积频数对整体的正规分布进行推定。

5.一种木材的检查装置，其特征在于，具备：

摄影单元，进行木材的彩色摄影；以及

图像处理单元，对通过所述摄影单元摄影的彩色图像的颜色分布进行求取，将该求取的颜色分布与预先决定的正常的木材的颜色分布进行比较，将该求取的颜色分布是从所述正常的木材的颜色分布起偏离规定值以上的颜色分布作为异常颜色分布，将该异常颜色分布在通过所述摄影单元摄影的木材面上的区域中比规定值大的区域作为木材的缺陷进行检测。

6.根据权利要求5所述的木材的检查装置，其特征在于，在所述图像处理单元中，针对将缺陷面积相对于检查对象区域相对较小的木材作为检查对象的情况，作为所述预先决定的正常的木材的颜色分布，将按检查对象的每一个取得的图像分布，每次进行置换而使用。

7.根据权利要求5或6所述的木材的检查装置，其特征在于，在所述图像处理单元中，对所述摄影的彩色图像的颜色分布的明度柱状图进行求取来检测明度异常部。

8.根据权利要求7所述的木材的检查装置，其特征在于，在所述图像处理单元中，假设所述预先决定的正常的木材的颜色分布的明度柱状图整体按照正规分布，根据一部分区域的累积频数对整体的正规分布进行推定。

9.一种程序，使计算机作为如下单元而发挥功能，即，

摄影单元，进行木材的彩色摄影；以及

图像处理单元，对通过所述摄影单元摄影的彩色图像的颜色分布进行求取，将该求取的颜色分布与预先决定的正常的木材的颜色分布进行比较，将该求取的颜色分布是从所述正常的木材的颜色分布起偏离规定值以上的颜色分布作为异常颜色分布，将该异常颜色分布在通过所述摄影单元摄影的木材面上的区域中比规定值大的区域作为木材的缺陷进行检测。

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