FI91677B - Järjestelmä rungon analysoimiseksi - Google Patents

Järjestelmä rungon analysoimiseksi Download PDF

Info

Publication number
FI91677B
FI91677B FI893938A FI893938A FI91677B FI 91677 B FI91677 B FI 91677B FI 893938 A FI893938 A FI 893938A FI 893938 A FI893938 A FI 893938A FI 91677 B FI91677 B FI 91677B
Authority
FI
Finland
Prior art keywords
log
density
cross
elements
map
Prior art date
Application number
FI893938A
Other languages
English (en)
Swedish (sv)
Other versions
FI893938A0 (fi
FI91677C (fi
FI893938A (fi
Inventor
Jan Erik Aune
Peter Kar Lun So
Original Assignee
Mac Millan Bloedel Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Mac Millan Bloedel Ltd filed Critical Mac Millan Bloedel Ltd
Publication of FI893938A0 publication Critical patent/FI893938A0/fi
Publication of FI893938A publication Critical patent/FI893938A/fi
Publication of FI91677B publication Critical patent/FI91677B/fi
Application granted granted Critical
Publication of FI91677C publication Critical patent/FI91677C/fi

Links

Classifications

    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B27WORKING OR PRESERVING WOOD OR SIMILAR MATERIAL; NAILING OR STAPLING MACHINES IN GENERAL
    • B27GACCESSORY MACHINES OR APPARATUS FOR WORKING WOOD OR SIMILAR MATERIALS; TOOLS FOR WORKING WOOD OR SIMILAR MATERIALS; SAFETY DEVICES FOR WOOD WORKING MACHINES OR TOOLS
    • B27G1/00Machines or devices for removing knots or other irregularities or for filling-up holes
    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B27WORKING OR PRESERVING WOOD OR SIMILAR MATERIAL; NAILING OR STAPLING MACHINES IN GENERAL
    • B27BSAWS FOR WOOD OR SIMILAR MATERIAL; COMPONENTS OR ACCESSORIES THEREFOR
    • B27B1/00Methods for subdividing trunks or logs essentially involving sawing
    • B27B1/007Methods for subdividing trunks or logs essentially involving sawing taking into account geometric properties of the trunks or logs to be sawn, e.g. curvature
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N23/00Investigating or analysing materials by the use of wave or particle radiation, e.g. X-rays or neutrons, not covered by groups G01N3/00 – G01N17/00, G01N21/00 or G01N22/00
    • G01N23/02Investigating or analysing materials by the use of wave or particle radiation, e.g. X-rays or neutrons, not covered by groups G01N3/00 – G01N17/00, G01N21/00 or G01N22/00 by transmitting the radiation through the material
    • G01N23/04Investigating or analysing materials by the use of wave or particle radiation, e.g. X-rays or neutrons, not covered by groups G01N3/00 – G01N17/00, G01N21/00 or G01N22/00 by transmitting the radiation through the material and forming images of the material
    • G01N23/046Investigating or analysing materials by the use of wave or particle radiation, e.g. X-rays or neutrons, not covered by groups G01N3/00 – G01N17/00, G01N21/00 or G01N22/00 by transmitting the radiation through the material and forming images of the material using tomography, e.g. computed tomography [CT]
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N2223/00Investigating materials by wave or particle radiation
    • G01N2223/40Imaging
    • G01N2223/419Imaging computed tomograph

Landscapes

  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Forests & Forestry (AREA)
  • Wood Science & Technology (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Radiology & Medical Imaging (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Pulmonology (AREA)
  • Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
  • Analysing Materials By The Use Of Radiation (AREA)
  • Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)
  • Investigating Or Analyzing Materials By The Use Of Ultrasonic Waves (AREA)
  • Image Processing (AREA)
  • Length-Measuring Devices Using Wave Or Particle Radiation (AREA)
  • Image Analysis (AREA)

Description

91677 Järjestelmä rungon analysoimiseksi
Esillä oleva keksintö liittyy järjestelmään rungon ana-5 lysoimiseksi rungossa olevien, rungon tiheydestä poikkeavat tiheydet omaavien elementtien paikantamiseksi, joka käsittää välineet rungon suhteellista siirtämistä varten sekä tiheyden skannausvälineet kulkureitin suunnassa.
10 Selityksessä käsitellään tukkeja, mutta osaa kuvatusta tekniikasta voidaan soveltaa toisin. Termi "virhe" on tarkoitettu sisältämään yhdessä tai erikseen kiviä, nauloja, muita puuhun tunkeutuneita esineitä sekä sellaisia luonnollisia virheitä, kuten oksia tai lahoa tai osia, joissa 15 on hyvin pieni tiheys, tai onkalolta.
Metsäteollisuudessa on jo kauan toivottu sellaista järjestelmää, jolla sisäisesti voidaan tarkastella tukkia sen virheiden löytämiseksi ja jolla sitten virheiden ja niiden 20 sijainnin perusteella voidaan automaattisesti "reaaliajassa" saada sahausratkaisu, jolla voidaan maksimoida puun eli puutavaran talteenotto tukista. "Reaaliajalla" tarkoitetaan nopeutta, joka vastaa sahalaitoksen normaalia toimintanopeutta, erityisesti laitoksen sisäänmenopäässä.
25 ·' Artikkelissa Torbjörn Schmidt: Scanning of and Computing
Methods for Measuring Knots and Other Defects in Lumber and Veneer; Fourth Nondestructive Testing of Wood Symposium, elokuu 1978, oli lyhyt selitys tomografian käyttä-30 misestä tukin virheiden tutkimiseen. Mainitussa selityksessä tomografian kohdistusaika oli 37 s ja tietokone käytti kaksi minuuttia tuloksena olevan kuvan aikaansaamiseksi, jossa esitettiin poikkileikkaus tukin yhdestä osasta. On ilmeistä, että vaikka vuonna 1978 pystyttiin mää-35 rittämään tukin sisäinen rakenne tomografiaa käyttäen, niin tämän suorittaminen oli mahdotonta sellaisessa aikavälissä, joka olisi ollut käyttökelpoinen sahalaitoksen ohjaamiseksi. Tämä pätee erityisesti, kun otetaan huomi- 2 91677 oon, että kahden ja puolen minuutin pituisessa aikavälissä saatiin ainoastaan yksi poikkileikkauskuva.
Artikkelissa Charles W. McMillan: Application of Automatic 5 Image Analysis to Wood Science; Wood Science 14 (tammikuu 1982) 3, s. 97 - 104, kuvataan automaattista kuvan analyysiä ja selitetään skannaustekniikkaa tukin ensimmäistä osiin jakamista varten ja huonekaluosien leikkaamiseksi virheellisistä levyistä. Selitetään tietokoneavusteisen 10 aksiaalitomografian "CATSCAN" käyttämistä ainetta rikkomattomassa tukin sisäosien virheiden paikantamisessa.
Edellä mainitun artikkelin pääosa kohdistuu valokuvien kuvasisällön analysoimiseen ja on yksinkertaisesti osoitus 15 siitä, mitä voitaisiin aikaansaada. Mitään toimia ei kuitenkaan suoriteta "reaaliajassa". Nämä opit eivät ole käyttökelpoisia kaupallisessa tukkiskannerissa sahausrat-kaisun määrittämiseksi "reaaliajassa".
20 Edelleen artikkelissa käsitellään ajatusta CATSCANin käyttämiseksi tukin sisäosien määrittämiseksi, samoin kuin useiden sellaisten skannausten käyttämistä oksan x-y-koor-dinaattien määrittelemiseksi jokaisessa poikkisuuntaisessa skannauksessa. Artikkelissa ehdotetaan, että poikkileik-25 kaus-skannauksen informaatiota sitten käytettäisiin tietokoneessa tukin kohtien määrittämiseksi, joita tarvitaan saannon laadun tai arvon maksimoimiseksi, mutta siinä ei esitetä mitään oppia siitä, miten tämä voitaisiin tehdä.
30 Julkaisussa Forest Research Bulletin (19.2.1982) no. 8 on artikkeli Benson-Cooper ym.:Computed Tomographic Scanning for the Detection of Defects within Logs, jossa myös ehdotetaan, että voitaisiin johtaa CATSCAN-informaatioon perustuva sahausratkaisu, mutta siinä ei esitetä mitään op-35 pia siitä, miten tämä tavoite saavutettaisiin.
ii 91677 3
Esillä olevan keksinnön tarkoituksena on aikaansaada järjestelmä kappaleessa olevien elementtien skannaamiseksi ja sijainnin ja koon määrittämiseksi.
5 Esillä olevan keksinnön tarkoituksena on myös aikaansaada tukkiskannausjärjestelmä, jota voidaan käyttää reaaliajassa tukin sahausratkaisun määrittämiseksi sisäisten virheiden sijainnin perusteella.
10 Esillä olevan keksinnön toisena tarkoituksena on aikaansaada järjestelmä, jolla erotetaan valittua tiheyttä olevia elementtejä eri tiheyttä olevassa kappaleessa edustava signaali, jolloin kehitetty signaali sisältää komponentin, joka edustaa kappaleen muotoa, ja toisen komponentin, joka 15 edustaa elementtejä, määrittämällä kappaleen kehittämän signaalin osa ja vähentämällä se kokonaissignaalista sellaisen signaalin aikaansaamiseksi, joka edustaa elementtejä.
20 Esillä olevan keksinnön eräänä toisena tarkoituksena on aikaansaada yksinkertaistettu järjestelmä, jolla tunnistetaan esineitä ja niiden sijainti kappaleessa sen perusteella, että määritetään mainittujen elementtien akselin suuntaiset päät ainakin kahdessa kappaleen projisoidussa 25 tasokuvannossa, määritetään elementtien likimääräinen koko jokaisessa mainitussa kuvannossa, ja valitaan samaksi elementiksi ne elementit, jotka ovat oleellisesti samankokoiset ja joiden ääripisteet sijaitsevat mainitussa kuvannossa, käytettäväksi samassa akselin suunnassa etäisyydellä 30 toisistaan olevien tasojen parissa, jolloin mainitut tasot ovat oleellisesti kohtisuorassa mainittujen kuvantojen : pituusakseliin nähden.
Keksinnön mukaiselle järjestelmälle on tunnusomaista se, 35 että tiheyden skannausväline käsittää useita sähkömagneettisen energian lähteitä, jotka on sijoitettu lähelle ja etäisyydelle toisistaan pitkin radan kehää ja on sovitettu lähettämään sähkömagneettista energiaa rungon läpi radan 4 91677 poikki menevään suuntaan runkoa ja skannausvälinettä siirrettäessä suhteellisesti radan pituussuuntaan siirtovälineiden avulla, anturivälineen kutakin lähdettä varten lähteestä lähtevän rungon läpi kulkevan sähkömagneettisen 5 energian määrän ilmaisemiseksi, jolloin jokainen anturivä-line käsittää useita erillisiä ilmaisimia järjestettynä kehälle vierekkäin reitin vastaavan lähteen vastakkaiselle puolelle, jolloin jokainen ilmaisin on sovitettu ilmaisemaan kulloisestakin lähteestään vastaanottamansa säteily 10 erillisten arvojen signaalien tuottamiseksi, jotka ilmaisevat sähkömagneettisen energian vaimenemisen asteen kunkin erillisen ilmaisimen ja vastaavan lähteen välillä, välineet akselin suuntaisen tiheyssignaalin kehittämiseksi kunkin ilmaisimen ilmaiseman säteilyn perusteella rungon 15 pituudella runkoa ja tiheyden skannausvälineitä siirrettäessä suhteellisesti, välineet akselin suuntaisen tiheys-kartan aikaansaamiseksi ilmaisimien akselin suuntaisten tiheyssignaalien perusteella ja välineet sellaisten alueiden tunnistamiseksi, jotka kuvaavat rungossa olevia 20 poikkeavan tiheyden omaavia elementtejä kussakin tiheys-kartassa mukaan lukien välineet signaalin sellaisten komponenttien erottamiseksi, jotka osoittavat mainitut alueet signaalikomponenteista, jotka liittyvät rungon geometriaan.
25
Keksinnön mukaisia järjestelmään kuuluvia sovellutusmuoto-ja on esitetty epäitsenäisissä patenttivaatimuksissa.
Keksintö kohdistuu myös menetelmään.
30
Keksinnön mukaiselle menetelmälle on tunnusomaista sähkö-. magneettisen energian projisoiminen ainakin kahdesta läh teestä rungon läpi sen kulkiessa pitkin rataa suhteellisesti lähteisiin nähden, jolloin lähteet on sovitettu 35 etäisyydelle toisistaan pitkin radan kehää, ja antureiden avulla, jotka sisältävät useita ilmaisimia, jotka on sovitettu vierekkäin pitkin kehää reitin vastakkaiselle puolelle lähteistä katsottuna, rungon läpi kulkevan sähkömag-
II
91677 5 neettisen määrän ilmaiseminen paikallisten tiheysmuutosten ilmaisemiseksi jokaisella ilmaisimella vastaanotetun sähkömagneettisen energian määrän perusteella, projisoitujen pituussuuntaisten karttakuvien tuottaminen rungossa tapah-5 tuvia paikallisia tiheyden muutoksia varten, joissa kuvissa on poikkeavan harmaasävyasteikon intensiteetin alueita, jotka vastaanotetusta sähkömagneettisen energian määrästä riippuen edustavat rungossa olevia eri tiheyden omaavia elementtejä, ja karttakuvien analysoiminen sellaisten alu-10 eiden löytämiseksi, jotka edustavat oleellisesti samankokoisia elementtejä ja joiden ääripisteet ovat samalla etäisyydellä toisistaan olevien samansuuntaisten tasojen parissa, jotka ovat oleellisesti kohtisuorassa karttakuvien pituusakseliin nähden ja pituussuuntaisella etäisyydel-15 lä toisistaan pitkin pituussuuntaista akselia sellaisten alueiden määrittämiseksi, jotka edustavat samaa elementtiä jokaisessa kuvassa.
Keksinnön mukaiseen menetelmään kohdistuvia sovellutusmuo-20 toja on myös esitetty epäitsenäisissä patenttivaatimuksissa.
Edullisesti pituussuuntainen akseli valitaan mainitun tukin ennalta valituksi pituudeksi, ja mainitut erilliset 25 poikkileikkauskuvannot kumotaan pitkin mainittua akselia : tukin valitun pituuden projisoitujen poikkileikkauskuvan- tojen aikaansaamiseksi, jotka osoittavat sellaisten elementtien esiintymistaipumuksen sellaisen projisoidun poikkileikkauksen eri alueilla.
30
Elementtien esiintymistaipumus annetulla alueella voidaan määrittää järjestämällä valittu arvo pituuden yksikköä kohti, mitattuna sellaisessa akselin suunnassa jokaista sellaista elementtiä varten jokaisessa mainitussa poikki-35 leikkauksessa. Edullisesti alan (tilavuuden) muutosnopeutta, kun vähemmän oksia sisältyy, käytetään välineenä oksan ydinkohdan alan tai tilavuuden määrittämiseksi.
6 91677
Edullisesti kiertämispäätös mainitun tukin kiertämiseksi annettuun kulma-asentoon tuotavaksi sisäänmenoon perustuu mainittujen elementtien sijaintiin ja sellaisten elementtien esiintymistaipumukseen mainittujen projisoitujen 5 poikkileikkausten alueissa, ja perustuu edullisesti oksan ydinkohdan projisoidun poikkileikkauksen suurimpaan halkaisijaan.
Esillä olevan keksinnön järjestelmällä määritetään edulli-10 sesti haluttaessa myös käsiteltävän tukin katkaisuratkai-su, ja tukin pituus, jolle sahausratkaisu on löydettävä, valitaan katkaisuratkaisun perusteella.
Muut ominaisuudet, tavoitteet ja edut käyvän ilmi esillä 15 olevan keksinnön edullisten suoritusmuotojen seuraavasta selityksestä oheisten piirustusten yhteydessä, joissa:
Kuvio 1 on kaaviollinen esitys esillä olevan keksinnön sisältävästä skannerijärjestelmästä; 20
Kuvio 2 on päätykuvanto, jolla havainnollistetaan skanneria, jossa on kolme kulmaetäisyyksin järjestettyä säteily-lähdettä ja vastaavat anturit; 25 Kuvio 3 havainnollistaa tyypillisiä akselin suuntaisesti ulottuvia tukin pituuskappaleiden tiheystasokuvantoja saatuna kolmen anturin ryhmän kulloisestakin anturista;
Kuvio 4 on suodatettu kuva kuvion 3 tasokuvannoista, jossa 30 näkyy oksia;
Kuvio 5 on kynnysarvokuva, joka on saatu kuvion 4 tasokuvannoista; 35 Kuvio 6 havainnollistaa kolmea samanlaista tasokuvantoa oksia kuvaavien alueiden kasvattamisen jälkeen;
II
91677 7
Kuvio 7 havainnollistaa kuvion 6 tasokuvantojen yhteistä leikkausta, jossa esitetään sama elementti jokaisessa tasossa; 5 Kuvio 8 havainnollistaa järjestelmää, jolla rajataan virhe (oksa) rajoittavaan monikulmioon, jonka koko määritetään virheen havaittujen ääripäitten mukaan;
Kuvio 9 havainnollistaa rajoittavaa monikulmiota kolmessa 10 ulottuvuudessa, samoin kuin toista menetelmää elementin koon arvioimiseksi, joka soveltuu erityisesti oksiin;
Kuvio 10 havainnollistaa akselin suuntaisesti projisoitua poikkileikkauskuvaa, joka on johdettu projisoimalla akse-15 Iin suuntaan ja superponoimalla monessa erillisessä akselin suunnassa etäisyydellä toisistaan olevassa säteen suuntaisessa poikkileikkauskuvassa olevien oksien rajoittavia monikulmioita; 20 Kuvio 11 havainnollistaa erilaisia kynnysarvoja pro-j isoiduille poikkileikkauskuville;
Kuvio 12 on käyrä harmaasävy-kynnysarvoista, jotka edustavat oksien lukumäärää tilavuuden suhteen, kun tilavuus 25 ilmaistaan prosentteina koko kappaleesta;
Kuvio 13 on käyrä tilavuuden muutosnopeudesta suhteessa kynnysarvoihin, jotka edustavat oksien lukumäärää; 30 Kuvio 14 esittää mahdollisen sahausratkaisun, joka perustuu tukin analyysiin;
Kuvio 15 on kaaviollinen esitys tukista, jossa kuvataan erästä tapaa, jolla tukin kiertokulma voidaan ilmaista, ja 35 jossa havainnollistetaan vertailukohtaa tukin kiertämiseksi kulmassa, ja pienintä etupintaa; ja 8 91677
Kuvio 16 on kaaviollinen tasokuvanto, joka havainnollistaa tukin suuntauksen muuttamista sahalle viemistä varten.
Kuten kuviossa 1 on esitetty, kuljetetaan tukkia 10 kul-jettimella 12 tulokehikon 14 läpi, joka edullisesti on 5 suunniteltu estämään säteilyn leviäminen. Tukkia kuljetetaan kuljettimilla skannausaseman 16 läpi, joka sisältää edullisesti ainakin kolme skanneria 18, 20, 22 (kahta voidaan käyttää, mutta sitä ei suositella, koska kunnollista erottelukykyä on vaikea saavuttaa), joista jokainen lähet-10 tää sähkömagneettisia aaltoja oleellisesti tasossa, joka on kohtisuorassa kuljettimen 12 kulkusuuntaan, niin että aallot kulkevat tukin läpi reiteillä, jotka ovat oleellisesti säteen suuntaisia (kohtisuorassa tukin kulkusuuntaan) tukkiin nähden, kun tukkia kuljetetaan kuljettimella 15 12 nuolen 24 suunnassa aseman 16 läpi. Yleensä jokainen skannereista 18, 20, 22 lähettää sähkömagneettista energiaa, esim. röntgnsäteitä tukin läpi tukin paikallisen tiheyden määrittämistä varten, kuten alla selitetään. Skannausasemaan 16 sisältyy myös laserprofiiliskanneri 26, 20 joka määrittää tukin ulkoiset mitat sen kulkiessa kuljettimella 12 aseman 16 läpi.
Laserprofiiliskanneria 26 voidaan käyttää tukin 10 merkitsemiseksi sen kulkiessa merkintämekanismin 28 läpi, joka 25 voi olla jyrsimen, maalisuihkun tai vastaavan muodossa, joka piirtää viivaa tukkia pitkin, edullisesti pitkin viivaa, joka määrittelee tukin kehän suurimman etäisyyden kuljettimen 12 pinnasta. Tätä viivaa voidaan jälkeenpäin käyttää joko katkaisuratkaisussa tai vertailukohtana tukin 30 kiertämistä varten, kuten alla selitetään.
Ainakin se osa kuljettimesta 12, joka kulkee skannereitten 18, 20, 22 läpi on edullisesti nauhatyyppinen kuljetin, joka on tehty sopivasta aineesta, joka ei merkittävässä 35 määrin häiritse skannereiden 18 toimintaa. Osa sähkömagneettisista aalloista johdetaan kuljettimen 12 läpi, sen 91677 9 varmistamiseksi, että tukista tarkastetaan koko poikkileikkaus.
Skannerit 18, 20, 22 ovat etäisyydellä pitkin koko kuljettimen 12 pituutta, mutta kuviossa 2 on yksinkertaisuuden 5 vuoksi kaikkien esitetty olevan oleellisesti samassa tasossa .
Skanneri 18 sisältää säteilylähteen 18A ja anturin eli il-maisinryhmän 18B, joka on sijoitettu suoraan vastaapäätä 10 lähdettä 18A. Anturi 18B muodostuu useista erillistä ilmaisimista 18C, jotka edullisesti ovat noin 6 mm pitkät mitattuna kuljettimen 12 akselin suuntaisessa kulkusuunnassa, ja niillä on sama leveys kehän suunnassa pitkin ilmaisimen 18B kaarta, joka edullisesti on oleellisesti 15 kaarella, jonka keskipiste yhtyy lähteeseen 18A.
Muut skannerit 20 ja 22 sisältävät samanlaisia komponentteja, jotka on merkitty skannerin numerolla ja sen jälkeen olevalla kirjaimella, kuten selitettiin skannerin 18 osal- 20 ta.
Jokaista skanneria 18 käytetään kehittämään akselin suunnassa ulottuva tiheystasokuvanto, joka perustuu tukin sähkömagneettisen säteilyn vaimennukseen, energian kulkiessa 25 lähteistä 18A, 20A ja 22A niitä vastaaville antureille 18B, 20B ja 22B. Sellaista kolmen akselin suunnassa ulottuvaa tiheyskuvantoa eli projektiota havainnollistetaan kuviossa 3 määrätyn tukin valitun pituuden osalta (akselin suuntaiset kuvannot koko tukin pituudelta kehitetään tukin 30 kulkiessa anturiaseman 16 läpi).
Havaitaan, että kaikki projisoidut kuvannot ovat erilaisia, jolloin jokainen kuvanto edustaa tiheyden vaihteluita tukin läpi niissä eri kulmissa, joissa lähteet suuntaavat 35 säteilyä tukin läpi ja joissa ilmaisimet 18C, 20C ja 22C sen ilmaisevat tukin jatkuvasti kulkiessa skannereiden 18 ohi. Näitä pituussuuntaisia tiheyskuvantoja säädetään ka-librointikertoimilla tietojenkeruutietokoneosastossa 30 10 91677 (kuvio 1), ja ne on merkitty kuvantoina 18D, 20D, 22D kuviossa 3 (numero vastaa anturia, joka ilmaisee kulloisenkin kuvan). On ilmeistä, että jokaista eri akselin suuntaista pituutta vastaa (samassa tasossa linjassa ollen) 5 vastaava diskreetti akselin suuntainen pituus muissa ku-vannoissa.
Tietokoneosastolla 30 saadut kuvat analysoidaan sen jälkeen, esimerkiksi toisessa tietokoneosastossa 32 suodatta-10 maila (kuvio 4) ja soveltamalla kynnysarvoja kuviin (kuvio 5) perustuen harmaasävyanalyysiin, ts. kuvien 18D, 20D ja 22D kirkkaus vaihtelee riippuen tukin paikallisista tiheyksistä, jotka puolestaan osoittavat kussakin kohdassa tukin läpi kulkevan säteilyn vaimenemisen määrää.
15
Kuviossa 6 esitetään kuvioista 18D, 20D ja 22D jalostetut muunnelmat, joita merkitään 18F, 20F ja vastaavasti 22F, jotka selvästi osoittavat oksien tai suuremman tiheyden alueiden ääriviivat kulloisessakin tiheyskuvannossa.
20
On ilmeistä, että koska tukki poikkileikkaukseltaan on epätasainen, se voi esimerkiksi poikkileikkausmuodoltaan olla oleellisesti pyöreä tai soikea, niin sähkömagneettisen energian säteiden kulkureittien pituudet tukin läpi 25 ovat erilaisia tukin eri alueilla. Huomio suunnataan jäl-.* leen kuvioon 2. Säde 22H, joka ilmaistaan ilmaisimella 22J, ilmaistaan tukin 10 paksuuden läpi, kuten osoitetaan etäisyydellä p, kun taas ilmaisimella 22L ilmaistu säde kulkee tukin 10 paksuuden läpi, joka on merkitty P. On 30 ilmeistä, että säteen 22H vaimeneminen johtuen tukin rungosta sinänsä on oleellisesti pienempi kuin säteen 22K vaimeneminen, yksinkertaisesti koska säde 22H kulkee vähemmän puun läpi kuin säde 22K, ja siten ilmaisimen 22J tuottama signaali, riippumatta siitä, kulkeeko se tukissa 35 oleva virheen läpi, on merkittävästi erilainen kuin säteen 22 K kehittämä signaali, ja siten se ohjaa skannauksen tulosta vastaavalla tavalla. On tärkeätä, että tämä kappaleen geometrian määrittämä osa signaalista kompensoidaan 91677 11 tai saatetaan oleellisesti merkityksettömäksi, niin ettei sen vaikutuksia tarvitse ottaa huomioon.
Kappaleen geometriasta johtuvan, erilaisten paksuuksien p 5 ja P edustaman osan poistamiseksi signaalista, jonka jokainen erillinen ilmaisin 22C, esimerkiksi ilmaisimet 22J ja 22L tuottavat, käsitellään jokaista yksilöllisesti skannauksen keston ajan, ts. suunnassa, joka on samansuuntainen kuin tukin liikesuunta lähteen 22A ohi. Jokainen 10 näistä erillisistä ilmaisimista 22C edustaa kanavaa kuvan kehittämisjärjestelmässä, ja jokainen näistä kanavista käsitellään yksilöllisesti sellaisella tavalla, että erotetaan diskreetit elementit, kuten oksat tai lahot kohdat tukinkappaleen muusta osasta. Tämä voidaan aikaansaada 15 monella eri tekniikalla, ml. esimerkiksi reunailmaisu, kuvan siirto ja vähentäminen tai kertominen, ja reuna-ilmaisu tai vähentäminen.
Edullinen järjestelmä virheiden ilmaisemiseksi tuloksena 20 olevassa skannauksessa pitkin tukin akselin suuntaista valittua pituutta, on jokaisen signaalin käsitteleminen peräkkäisillä konvoluutioilla yksinapaisten alipäästösuo-dattimien joukolla ja sen jälkeen konvoluutiosignaalin vähentäminen alkuperäisestä signaalista, jolloin jäljelle 25 jää ainoastaan suuritaajuinen virheinformaatio. Edullisesti alipäästösuodattimien päästökaistan leveys kasvaa merkittävällä marginaalilla jokaisen peräkkäisen käsittelyn yhteydessä, esimerkiksi suodatusjakso voisi ensin olla kaksi kuvapistettä, ts. 1/2-suodatin, seuraava jakso neljä 30 kuvapistettä, ts. l/4-suodatin, kahdeksan pistettä, ts.
1/8-suodatin, ja olettaen viisi jaksoa, 16 pistettä ja 32 : pistettä, jolloin lopullinen konvoluutiosignaali vähenne tään alkuperäisestä signaalista sellaisen signaalin aikaansaamiseksi, joka osoittaa jokaisen erillisen ilmaisi -35 men 22C, kuten ilmaisimen 22J tai 22L, eli jokaisen kanavan ilmaisemat virheet.
12 91677
Toisena lähestymistapana virhesignaalin määrittämiseksi signaalista, jota häiritsee varsinaiseen kappaleeseen liittyvä informaatio, on virheen reunojen määrittäminen käyttäen reunailmaisinta, jota sovelletaan koko pituudelta 5 jokaisessa kanavassa, ja sitten jokaisen ilmaistun virheen tai suuren tiheyden alueen rajaaminen, jolloin kehitetään virheen rajauskuva kulloisellakin kanavalla. Tämä rajaus-kuva vähennetään sitten alkuperäisestä kuvasta tai signaalista virhesignaalin aikaansaamiseksi.
10
Kun virhesignaali on kehitetty, on edullista, että se normalisoidaan edullisesti arvoon, jossa kaikki virheet ovat joko valitun arvon ylä- tai alapuolella, esimerkiksi järjestelmässä, jonka alue on 256, voidaan valita puolen alu-15 een arvo eli 128, joka rajoittaa satunnaiskohinan likimain tähän arvoon. Tukkeja käsiteltäessä on havaittu naulojen ja kivien muodostavan kynnysarvon yli 140 sellaisella normalisoidulla signaalilla ja kuivien oksien noin yli 130, kun taas kuivalaho ja ontelot ovat mainitun 128-arvon ala-20 puolella noin arvossa 125. Sen jälkeen voidaan tuottaa binääriset kuvat jokaista virhettä varten muodostamalla normalisoiduista kuvista kynnysarvokuvat sopivalla tasolla, sellaisten binääristen kuvien tuottamiseksi ja alueiden kasvattamiseksi kohteiksi binäärisissä kuvissa.
25 . Jos käsiteltävät tukit tai kappaleet ovat kaikki oleelli sesti symmetrisiä pituusakselin suhteen, kuten esimerkiksi voi olla tapauksessa, jossa tukit tuotetaan täydellisesti oksituista puista, joissa oksapaikat oksitulla pituudella 30 sijaitsevat oleellisesti sylinterin muotoisella akselin suuntaisella puun alueella ja akselin suuntaisesti etäi-' syydellä toisistaan oleviin viuhkoihin jakaantuneina. Sel laisessa tapauksessa voidaan käsittelystä saada riitävästi tietoa yhden ainoan akselin suuntaisen kuvan käsittelystä 35 ja oksien ytimen ja viuhkan koon ja sijainnin käsittelystä yhdestä kuvasta (toiset kuvat ovat varsin samanlaisia), ja tätä kuvaa voidaan käyttää määritettäessä sahausratkaisua, 91677 13 ts. tarvitaan mahdollisesti ainoastaan yksi ainoa skanneri, kuten skanneri 18.
On ilmeistä, ettei useimmissa tavallisissa tukeissa yksi 5 ainoa akselin suuntainen tasokuvanto ole riittävä, ja vaikka voidaan käyttää kahta kuvantoa oksien ja muiden virheiden paikantamiseen ja niiden sijoittamiseen rekonstruoituun poikkileikkaukseen, niin sellaisen järjestelmän tarkkuus ei ole yhtä hyvä kuin sellaisella, joka saadaan 10 käyttäen kolmea erillistä lähdettä ja kolmea anturia kolmen akselin suuntaisen tasokuvannon aikaansaamiseksi. Siten tämän selityksen loppuosa liittyy pääasiassa kolmen lähteen ja kolmen anturin käyttämiseen ja kappaleessa (tukissa) olevien virheiden ilmaisemiseen ja paikantamiseen 15 perustuen kolmeen kehälle etäisyydelle toisistaan sijoitetun anturin käyttämiseen, kuten on esitetty kuviossa 3, jolloin kehitetään kolme akselin suuntaista tasokuvantoa.
Erilaiset virheet tai suuren tiheyden alueet, joita ha-20 vainnollistetaan kolmessa akselin suuntaisessa tasokuvan-nossa 18D, 20F ja 22D, analysoidaan niin että voidaan määrittää samalle virheelle tai oksalle vastaavat alueet jokaisessa tasokuvannossa 18F, 20F ja 22F.
25 Jotta voitaisiin määrittää, mitkä alueet eri tasokuvan- noissa edustavat samaa elementtiä, analysoidaan tasokuvan-not 18F, 20F ja 22F. Menetelmän havainnollistamiseksi huomio suunnataan kuvioon 7, jossa valittua pituussuuntaista lohkoa samassa akselin suuntaisessa tukin kohdassa jokais-30 ta tasokuvantoa 18F, 20F ja 22F kohti havainnollistetaan tasokuvanto-lohkoilla 18G, 20G ja 22G. Nämä tasokuvannot 18G, 20G ja 22G esittävät elementin tai virheen 500, jolla on ääripisteet 502 ja 504 vastaavassa tai samassa etäisyydellä toisistaan olevien säteen suuntaisten tasojen 506 ja 35 vastaavasti 508 parissa eri tasokuvantolohkoissa 18G, 20G ja 22G.
14 91677 Näitä ääripisteitä 502 ja 504 voidaan käyttää valitun pituussuuntaisen, tasokuvannossa 18G olevien katkoviivojen 510 osoittaman akselin määrittämiseksi. Samanlaiset valitut akselit voidaan määrittää elementille 500 jokaisessa 5 tasokuvannossa 20G ja 22G. Pidetään kuitenkin edullisena akselin määrittämistä elementille 500 kaikissa tasokuvan-noissa käyttäen tunnettua estimointitekniikkaa akselin määrittämiseksi, kuten osoitetaan virheen 500 kohdassa 512, jokaisessa tasokuvannossa 18G, 20G ja 22G.
10
Jokaisessa tasokuvannossa 18G, 20G ja 22G määritetään suurin leveys kohtisuoraan valittuun akseliin 512 nähden, niin että saadaan osoitus virheen 500 koosta. Vertaamalla eri kuvaelementeissä olevien niiden elementtien suhteel-15 lista kokoa, sijaintia ja pääakselia, joiden ääripisteet 502 ja 504 (akselin ääripäät, mitattuna oleellisesti akselin suuntaisesti tasokuvannossa, joka vuorostaan on tukin akselin suuntainen) ovat olennaisesti samoissa etäisyydellä olevissa poikittaistasoissa 506 ja 508 (kohtisuorassa 20 akseliin nähden, ts. kuvantoon tai tukkiin nähden säteen suuntaiset tasot), ja jotka kooltaan oleellisesti vastaavat toisiaan, ne hyväksytään samoiksi elementeiksi.
Sen jälkeen kun vastaavat oksat on ilmaistu, käytetään 25 näiden virheiden tai oksien ääripäitä, perustuen jokaisen . lähteen 18A, 20A ja 22A kulmaprojektioon jokaisessa kuvas sa, määrittämään virhettä varten rajoittava monikulmio (ks kuvio 8).
30 Kuviossa 8 on oksa 200 esitetty vinoviivoituksella, ja sen ääripäät määritetty esimerkin vuoksi; röntgenlähde 18A määrittää kaksi viivojen 18X ja 18Y osoittamaa oksan 200 ääripäätä x ja y, ilmaistuina ilmaisimilla 18C. Samalla tavalla määritetään ilmaisimilla 20C ääripäät s ja t, ku-35 ten on osoitettu viivoilla 20s ja 20t, ja samalla tavalla määritetään ilmaisimilla 22C ääripäät s ja t, jotka perustuvat viivoihin 22s ja 22t. Nähdään että näiden viivojen 18X, 18Y, 20s, 20t ja 22s, 22t yhdistelmä määrittelee soi- I! 15 91677 luulle 200 rajoittavan monikulmion 214 kyljet 202, 204, 206, 208, 210 ja vastaavasti 212. Monissa tapauksissa si-sempi ääripää (lähempänä tukin ydintä), joka havainnollistetussa järjestelyssä on esimerkiksi raja s, voidaan se-5 koittaa viereisten, mutta eri oksien limitykseen. Tässä tapauksessa tukin määriteltyä keskiviivaa käytetään sisem-pänä ääripäänä, joka vastaa ääripäätä s.
Sen jälkeen kun oksat on tunnistettu ja niiden rajoittavat 10 monikulmiot on määritetty jokaisessa erillisessä akselin suunnassa etäisyydellä olevassa säteen suuntaisessa leikkauksessa, nämä leikkaukset muunnetaan binäärijärjesteiltään, jossa jokainen rajoittava monikulmio 214 jokaisessa erillisessä säteen suuntaisessa kuvassa saa määrätyn ar-15 von, ts. esimerkiksi signaalin arvon (1), ja ilman virheitä oleva puu saa toisen signaalin arvon, esimerkiksi (0), niin että aikaansaadaan binäärinen kuva jokaisella poikkileikkauksella .
20 Sen jälkeen sovelletaan harmaasävyarvo jokaiseen rajoittavaan monikulmioon.
Yleisesti ottaen annettuun poikkileikkauskuvaan sovellettu harmaasävyarvo riippuu tukin akselin suuntaisesta pituu-25 desta, jota edustaa annettu poikkileikkauskuva sekä käsiteltävän tukin kokonaispituus, kuten alla selitetään. Siten esimerkiksi virheen harmaasävyarvot voidaan määrittää seuraavasti:
30 G = NP
jossa G = harmaasävyarvo • N = harmaasävytasojen erotettavissa oleva lukumäärä, ja P = (diskreetin poikkileikkauksen akselin suuntainen pituus) /(tukin käsiteltävä akselin suuntainen pituus)
Yleensä diskreetin poikkileikkauksen akselin suuntainen pituus edustaa noin 10 cm mittaa, mitattuna tukin kulkusuunnassa, koska tämän pituuden on havaittu antavan so- 35 16 91677 pivan arvioinnin. On myös käytetty mittaa noin 30 cm, joka on havaittu tyydyttäväksi, mutta 10 cm käyttämistä pidetään edullisempana, koska lyhyempi mitta sallii suuremman erotuskyvyn. Samalla tavalla voidaan käyttää lyhyempiä 5 akselin suuntaisia pituuksia, ts. alle 10 cm, jokaista diskreettiä poikkileikkausta varten. Tämä lisää kerättävien poikkileikkausten määrää, kuten alla selitetään, projisoidun poikkileikkauskuvan määrittämiseksi tukille, ja se myös parantaa erotuskykyä tarvittaessa.
10
Yleensä alle 5 cm mittaisia akselin suuntaisia lohkoja eli viipaleita ei pidetä edullisina, koska käsittelyaika kasvaa jokaisen lisätoimenpiteen johdosta, kun taas 60 cm tai vaikkapa 3 0 cm pienentää erottelukykyä niin paljon, ettei-15 vät ajansäästöt kompensoi laadun tai erottelukyvyn heikkenemistä.
Tukin analyysissä voidaan myös ottaa huomioon oksien esiintymistiheys tukin pituudella, niin että jos on ole-20 massa useita akselin suuntaisesti linjassa olevia oksia, ja kahden linjassa olevan peräkkäisen oksan välillä esimerkiksi 2,5 m välimatka, niin tämä voidaan ilmaista ja ottaa huomioon sahauspäätöstä tehtäessä.
25 Kun edellä selitettyjä toimenpiteitä suoritetaan, niin profiiliskanneri 26, joka tavallisesti on jokin suuresta määrästä kaupallisesti saatavilla olevista laserskanne-reista, tuottaa signaalin profiilitietokoneelle 36. Tätä tietokonetta käytetään skannerilta 26 tulevan signaalin 30 tulkitsemiseen pituussuuntaisen pyörähdysakselin valitsemiseksi tukille, kuten on osoitettu pyörähdysakselilla x -• x kuvioissa 15 ja 16.
Tämän hypoteettisen akselin löytämiseksi voidaan käyttää 35 erilaisia menetelmiä. Eräs yksinkertaisemmmista tavoista on etu- ja takapään keskikohtien määrittäminen tukin käsiteltävän pituuden osassa, ja näitä keskikohtia yhdistävän
II
17 91677 viivan käyttäminen hypoteettisena tai pituussuuntaisena akselina x - x.
Muita mutkikkaampia menetelmiä voidaan käyttää pituussuun-5 täisen pyörähdysakselin x - x määrittelemiseksi, esimerkiksi pienimmän neliösumman menetelmää, perustuen tukin ilmaistuun profiiliin.
On ilmeistä, että kun käsiteltävän tukin pituus muuttuu, 10 niin samoin muuttuu x - x pyörähdyakseli, ts. pyörähdysak-seli riippuu osaksi mahdollisesta skannatun tukin kat-kaisupäätöksestä.
Katkaisupäätös voidaan tehdä millä tahansa soveltuvalla 15 tai tavanomaisella tavalla, esimerkiksi manuaalisesti tai ilmaisemalla tukin kaarevuus käyttäen profiiliskanneria.
Edellä selitetyllä tavalla määritettyä pituussuuntaista x - x-pyörähdysakselia käytetään tietokoneen 34 kehittämien 20 säteen suuntaisten tasokuvien yhteydessä säteen suuntaisten tasokuvien akselin suuntaista projisoimista eli kokoamista varten pitkin viivoja, jotka ovat samansuuntaisia pituussuuntaisen x - x-pyörähdysakselin kanssa, niin että saadaan kertymäpoikkileikkauskuva eli kartta tukin vali-25 tulle pituudelle, jossa osoitetaan virheiden kertyminen määrätyllä akselin suuntaisella linjalla. Sellaisia kertyneitä kuvia havainnollistetaan kuviossa 10.
Tuloksena oleva kertynyt säteen suuntainen poikkileikkaus-30 kuva eli tiheyskartta muodostuu siten superponoimalla rekonstruoidut kuvat, joilla on annettu signaalisuhde, joka : perustuu käsiteltävän tukin pituuteen niin, että akselin suuntaisesti päällekkäisten oksien kertymä tuottaa määrätyn sävyn harmaasävykuvassa kertyneessä poikki leikkaus-ti -35 heyskartassa.
« 18 91677
Sopivia välineitä säteen suuntaisten kuvien tällaista keräämistä varten ja kertyneen säteen suuntaisen tiheyskar-tan tuottamiseksi edustaa tietokone 38 (ks. kuvio 1).
Tuloksena oleva kertynyt säteen suuntainen poikkileikkaus-5 kuva alistetaan sitten kuva-analyysiin tietokoneosastossa 40, niiden rajojen määrittelemiseksi, jotka rajoittavat oleellisesti puhtaan puun oleellisesti oksaisesta puusta. Tietokone 40 analysoi harmaasävykuvaa, esimerkiksi kuviossa 10 tai 11 esitettyä kuvaa, oksakohtien määrittämiseksi 10 ja oksien esiintymistaipumuksen määrittämiseksi annetuissa paikoissa, ja tuottaa kiertämispäätöksen, ts. sen kulman pyörähdysakselin x - x suhteen, jonka verran tukkia on kierrettävä sahalle viemistä varten.
15 Kertyneen säteen suuntaisen kuvan sellainen analyysi voidaan tehdä monella eri tavalla. Kertyneelle säteen suuntaiselle kuvalle voidaan esimerkiksi tehdä kynnysarvo-analyysi valitun kirkkausasteen perusteella (pitäen mielessä, että jokaisella oksa-alueella on oleellisesti sama 20 kirkkaus jokaisessa erillisessä kertyneessä poikkileikkauksessa) puhtaiden ja oksaisten alueiden määrittämiseksi ja oksaisten alueiden luokittelemiseksi erilaisin oksien esiintymistaipumusten astein ja arvojen antamiseksi näille alueille. Näiden analyysien pohjalta voidaan määrittää 25 laatu sille puulle, joka voidaan sahata jostakin määrätys-. tä poikkileikkauksesta.
Yhteisen oksien ydinkohdan löytämiseksi ja ydinkohdan tarkastelemiseksi edullisena pidetty menetelmä sisältää kyn-30 nysarvokäsiteltyjen alueiden rajojen jäljittämisen kyn-nysarvoprosessin jälkeen ja rajapisteiden redusoimisen kynnysarvokäsiteltyjen alueiden ja viereisten alueiden välillä yhteislineaarisuustestillä, jossa käytetään hyväksi jako/yhdistämisalgoritmia (split/merge-algorithm), joka 35 1. jakaa rajapisteet osiin, 2. käsittelee näitä kahta lohkoa, 2.1. piirtää viivan lohkon jakavien ääripistoiden kautta, li 19 91 677 2.2. jos viivan etäisyys annetun lohkon kauimmaiseen pisteeseen on suurempi kuin ennalta asetettu sallittu etäisyys, lohko jaetaan kauimmaisesta päästään ja edellä oleva kohdan 2 menettely toistetaan.
5 2.3. jos etäisyys on pienempi kuin ennalta asetettu sal littu etäisyys, lohkot yhdistetään.
Sen jälkeen kun rajan ääripisteet on määritetty yhteis-lineaarisuustestillä, sovelletaan kuperan vaippapinnan 10 algoritmia, kuten algoritmia Jarvis: On the identification of the convex hull of a finite set of points in the plane, Information Processing Letters 2 (1973), ss 18 - 21. Tällä algoritmilla löydetään datajoukossa alin piste, jota algoritmissa käytetään ensimmäisenä sen hetkisenä kantapistee-15 nä, ts. vaipan ensimmäisenä lakipisteenä. Seuraava kanta-piste valitaan niin, että se muodostaa pienimmän positiivisen kulman sen hetkisen kantapisteen suhteen, ja tästä seuraava kantapisteestä tulee sitten sen hetkinen kanta-piste sitä seuraavalle vaipan lakipisteelle. Tätä menette-20 lyä iteroidaan, kunnes seuraava kantapiste on ensimmäinen kantapiste, jolloin on muodostettu täydellinen rajaviiva.
Kuvio 11 havainnollistaa kuvaan sovellettua rajoittavien monikulmioiden sarjaa. Esitetyssä sarjassa rajoittava mo-25 nikulmio 600 rajaa sen alueen, joka sisältää ainakin yhden virheen, ja perustuu yhden virheen harmaasävyasteikon kynnysarvoon. Rajoittavan monikulmion 602 kehä perustuu korkeintaan kahden virheen harmaasävyasteikon arvoon. Rajoittava monikulmio 603 havainnollistaa kolme virhettä, ts.
30 mitä enemmän virheitä rajoittavan monikulmion sisäpuolella on, sitä tummempia kuvia siihen sisältyy.
Kun kuperat vaippapinnat on tunnistettu jokaisella valitulla kynnysarvolla, niiden pinta-alat kerrotaan tukin 35 pituudella, niin että määritetään rajatun ytimen tilavuus ja tämän rajatun tilavuuden suhde arvioituun tukin tilavuuteen, joka perustuu tukin analyysiin, voidaan piirtää kulloisenkin kynnysarvon suhteen.
20 91677
Kynnysarvojen lukumäärä vaihtelee, mutta pidetään edullisena, että otetaan useampia sellaisia kynnysarvoja, määritetään rajatun ytimen tilavuus, ja aikaansaadaan sellaisen tilavuuden käyräesitys tai sellaisen tilavuuden pro-5 senttiosuus suhteessa tukin kokonaistilavuuteen kynnysarvoja vastaten, kuten esimerkiksi esitetään kuviossa 12.
Tätä tietoa voidaan sitten käyttää muuttamalla se muutosnopeudeksi, ts. derivoimalla kuvion 12 käyrä, niin että saadaan tilavuuden muutosnopeus kynnysarvon muuttuessa.
10 Kuvion 13 esityksessä voidaan nähdä, että muutosnopeus on suhteellisen suuri arvokkaaksi puuksi määritellyllä alueella, kun taas tavallisella puulla esiintyy muutosnopeus kynnysarvon suhteen, joka on suhteellisen pieni. Kuviossa 13 osoitetaan oksan eli yhteisen ytimen ja arvokkaan puun 15 välinen raja rajatasolla, jolla tässä tapauksessa on kynnysarvo 4.
Yleensä on havaittu, että puhtaalla eli arvokkaalla puulla on suuri tilavuuden muutosnopeus, kauppalaadulla pienempi 20 muutosnopeus ja yhteisellä ytimellä alhainen muutosnopeus. Kuvioiden 12 ja 13 esimerkissä yhteisellä ytimellä on muutosnopeus alle 0,01.
Edellä esitetyllä menetelmällä aikaansaadaan eräs tapa 25 tukin oksien yhteisen ytimen määrittelemiseksi. Oksaytimen määrittäminen on myös mahdollista kokemusperäisesti, nojautuen määrättyyn kynnysarvon valitsemiseen ja tämän kokemusperäisesti valitun kynnysarvon käyttämiseen yhteisen ytimen eli oksaytimen määrittämiseksi, esimerkiksi muodos-30 tamalla rajaava monikulmio, joka perustuu valittuun kynnysarvoon. Sellainen järjestelmä on epätarkempi kuin kuvioiden 12 ja 13 yhteydessä kuvattu kynnysarvojärjestelmä, mutta sillä saadaan yksinkertaisempi menetelmä.
35 Yleensä kiertämispäätös perustuu siihen, että jokin sa- haustaso asetetaan oleellisesti samansuuntaiseksi oksaker-tymän eli yhteisen ytimen pisimmän lävistäjän kanssa, esi-
II
91677 21 merkiksi edellä määritellyn oksaytimen rajoittavan monikulmion pisimmän lävistäjän kanssa.
Muut sahaustasot ovat oleellisesti kohtisuorassa pisimpään 5 lävistäjään, ja tavallisesti määritetään suorakaide, joka sisältää yhteisen oksaytimen, ja jonka yksi sivu on samansuuntainen kuin pisin lävistäjä, oksaytimen uudelleen määrittelemiseksi sahausratkaisua varten.
10 Sellaiseen tietokoneella 40 tehtyyn kuvan analyysiin perustuva kiertämispäätös syötetään kiertämisen ohjaukseen, jota kaaviollisesti osoitetaan kohdassa 42, sekä profiili-tietokoneelle 36.
15 Kiertämisen ohjauksen mahdollistamiseksi, joko manuaalisesti tai automaattisesti, on tunnettava akselin suuntaisen keskiviivan x - x (pyörähdysakselin) sijainti tukin kehän jonkin pisteen suhteen ainakin tukin 10 toisessa päässä, niin että tukin 10 kiertäminen kulmassa tai sen 20 siirtäminen akselin x - x ympäri kuviossa 15 esitetyn kulman A osoittamalla tavalla voidaan määrittää vertailukohdan suhteen. Kuviossa 15 merkintälaitteella 28 piirretty viiva on osoitettu kohdassa 54, ja tämän viivan leikkaus-kohta etupään pinnassa 56 on merkitty viitenumerolla 58.
25 Tämä leikkauskohta liittyy viivalla 62 valitussa keskikoh-: dassa olevaan akseliin x - x, jota on merkitty etupinnassa 56 numerolla 60. Kulma A on viivan 62 ja kiertämispätöksen välinen kulma, joka on merkitty viivalla 64, joka ulottuu keskiöstä 60 tukin ulkokehälle.
30
Yksi avauspinnoista tai sahauksista tehdään oleellisesti ; kohtisuorassa viivaan 64 nähden. Jos tämän ensimmäisen sa hauksen on oltava samansuuntainen tämän avauspinnan kanssa, niin viiva 64 on suunnattava tukkia kiertämällä oleel- 35 lisesti kohtisuoraan tähän sahaukseen nähden. Tämä määrittelee sitten tukin kulma-asennon eli kiertokulman sahan suhteen. Vaihtoehtoisesti voi ensimmäinen sahaus tai avauspinta olla samansuuntainen viivan 64 kanssa, ja tuk- 22 91677 kia kierretään niin, että sahan taso on samansuuntainen viivan 64 kanssa.
Kun kiertämispäätös on tehty, niin tieto profiilitietoko-5 neesta ja kiertämispäätös syötetään suunnankorjauksen päättävään tietokoneosastoon 44, joka säätää tukin x - x-akselia sahan sahaustasoon nähden niin, että varmistetaan että ensimmäinen sahaus tuottaa laudan, jolla on ennalta määrätty minimileveys, kuten kuvioissa 15 ja 16 esitetään 10 avauspinnan mitalla Z. Avauspinta 46 on samansuuntainen sahan 48 sahaussuunnan kanssa, ts. se on samansuuntainen kuin syöttösuunta, kuten osoitetaan nuolella 50 kuviossa 16. Tämä suunnankorjauspäätös syötetään sitten suunnankorjauksen ohjaukseen, kuten kuviossa 1 on esitety viitenume-15 rolla 52.
Suunnankorjauksen päätös ja kiertämisen päätös sekä kuva-analyysin informaatio syötetään toiseen tietokoneosastoon 74, joka määrittää sahausratkaisun. Laitteisto voi auto-20 maattisesti ohjata sahauslinjoja säätämällä tukkia sivusuunnassa sahan suhteen (kuten on esitetty nuolella 76 kuviossa 15) sekä kiertämällä tukkia (kuten on esitetty nuolella 78). Valitut sivusuuntaiset ja kiertosuuntaiset säädöt tehdään soveltuvina hetkinä tukin sahaamiseksi lau-25 doiksi, joiden pinnat ovat samansuuntaisia pinnan 46 kanssa (kohtisuorassa viivaan 64 nähden) tai päinvastoin, ts. kohtisuoraan pintaan 46 nähden ja samansuuntaisia viivan 64 kanssa.
30 Selityksessä on viitattu oksien paikallistamiseen, jolloin oksat ovat suuren tiheyden ainetta; muita puutteita tai sulkeutumia kuten metallit, kivet ja lahot kohdat voidaan paikantaa ja ottaa huomioon sahauspäätöksessä.
35 Edellä olevassa selityksessä on käsitelty tukkeja, koska tämä on laitteiston tarkoituksena, mutta sitä voitaisiin käyttää muissa kappaleissa olevien poikkeavan tiheyden omaavien alueiden ilmaisemiseksi ja paikantamiseksi.
li 91677 23
Kun keksintöä näin on selitetty, ovat muunnokset ilmeisiä alan ammattilaiselle, poikkeamatta keksinnön hengestä, sellaisena kuin se määritellään oheisissa patenttivaatimuksissa .
5

Claims (25)

1. Järjestelmä rungon (10) analysoimiseksi rungossa olevien, rungon (10) tiheydestä poikkeavat tiheydet omaa-vien elementtien (200, 500) paikantamiseksi, joka käsittää 5 välineet (12) rungon (10) suhteellista siirtämistä varten sekä tiheyden skannausvälineet (16) kulkureitin suunnassa (24) , tunnettu siitä, että tiheyden skannausväline (16) käsittää useita sähkömagneettisen energian lähteitä (18A, 20A, 22A), jotka on sijoitettu lähelle ja etäisyydelle 10 toisistaan pitkin radan kehää ja on sovitettu lähettämään sähkömagneettista energiaa rungon (10) läpi radan poikki menevään suuntaan runkoa (10) ja skannausvälinettä (16) siirrettäessä suhteellisesti radan pituussuuntaan siirto-välineiden (12) avulla, anturivälineen (18B, 20B, 22B) 15 kutakin lähdettä (18A, 20A, 22A) varten lähteestä (18A, 20A, 22A) lähtevän rungon (10) läpi kulkevan sähkömagneettisen energian määrän ilmaisemiseksi, jolloin jokainen anturiväline (18B, 20B, 22B) käsittää useita erillisiä ilmaisimia (18C, 20C, 22C) järjestettynä kehälle vierek-20 käin reitin vastaavan lähteen (18A, 20A, 22A) vastakkaiselle puolelle, jolloin jokainen ilmaisin (18C, 20C, 22C) on sovitettu ilmaisemaan kulloisestakin lähteestään (18A, 20A, 22A) vastaanottamansa säteily erillisten arvojen signaalien tuottamiseksi, jotka ilmaisevat sähkömagneettisen 25 energian vaimenemisen asteen kunkin erillisen ilmaisimen (18C, 20C, 22C) ja vastaavan lähteen (18A, 20A, 22A) välillä, välineet (30) akselin suuntaisen tiheyssignaalin kehittämiseksi kunkin ilmaisimen (18B, 20B, 22B) ilmaiseman säteilyn perusteella rungon (10) pituudella runkoa 30 ja tiheyden skannausvälineitä (16) siirrettäessä suhteellisesti, välineet (30) akselin suuntaisen tiheyskartan aikaansaamiseksi ilmaisimien (18B, 20B, 22B) akselin suuntaisten tiheyssignaalien perusteella ja välineet (40) sellaisten alueiden tunnistamiseksi, jotka kuvaavat rungossa 35 (10) olevia poikkeavan tiheyden omaavia elementtejä kussa kin tiheyskartassa mukaan lukien välineet signaalin sellaisten komponenttien erottamiseksi, jotka osoittavat mai- II 91677 25 nitut alueet signaalikomponenteista, jotka liittyvät rungon geometriaan.
2. Patenttivaatimuksen 1 mukainen järjestelmä, tunnettu 5 välineistä (32) sellaisten alueiden tunnistamiseki, jotka kuvaavat samaa rungon (10) elementtiä (200, 500) kussakin akselin suuntaisista kartoista.
3. Patenttivaatimuksen 1 tai 2 mukainen järjestelmä, 10 tunnettu välineistä (34) rungon (10) läpi kulkevien, erillisten, etäisyydellä toisistaan olevien poikkileikkausten rekonstruoimiseksi, jotka edustavat rungon (10) ennalta määrättyä pituutta, jolloin elementit (200, 500) sijaitsevat vastaavassa erillisessä rekonstruoidussa ja etäisyy- 15 dellä toisistaan olevassa poikkileikkauksessa.
4. Jonkin patenttivaatimuksista 1-3 mukainen järjestelmä, tunnettu siitä, että runko (10) on tukin osa ja elementit (200, 500) käsittävät 20 tässä osassa olevia oksia.
5. Patenttivaatimuksen 4 mukainen järjestelmä, tunnettu välineistä (36) tukin pituuden pituusakselin (x-x) määrittämiseksi ja välineistä (34) erillisten poikkileikkaus- 25 ten projisoimiseksi pitkin tätä akselia kertyneen poikki-: leikkaustiheyskartan aikaansaamiseksi valitun tukin pituu delta, jossa tunnistetaan oksien esiintyminen eri kulma-asennoissa mainitun akselin ympärillä.
6. Patenttivaatimuksen 4 tai 5 mukainen järjestelmä, tunnettu siitä, että erillisissä poikkileikkauksissa ole-: ville oksille määritetään rajoittava monikulmio (214, 600, 602, 603), joka ilmoittaa kunkin oksan ääripisteet.
7. Patenttivaatimuksen 6 mukainen järjestelmä, tunnettu välineistä (32) erillisten poikkileikkausten koodaamiseksi binäärisesti antamalla kullekin rajoittavalle monikulmiol- 26 91677 le (214, 600, 602, 603) ensimmäinen arvo ja rajoittavien monikulmioiden ulkopuolisille alueille toinen arvo.
8. Patenttivaatimuksen 6 tai 7 mukainen järjestelmä, 5 tunnettu välineistä (32) joilla kullekin rajoittavalle monikulmiolle (214, 600, 602, 603) kussakin erillisessä poikkileikkauksessa annetaan harmaasävyasteikon intensi-teettiarvo perustuen ennakolta valittuun pituuteen siten, että kertynyt harmaasävyasteikon intensiteettiarvo kerty-10 neessä poikkileikkaustiheyskartassa edustaa oksia tässä määrätyssä asennossa pitkin tukin (10) pituutta.
9. Jonkin patenttivaatimuksista 5-8 mukainen järjestelmä, tunnettu välineistä (40) kiertämispäätöksen määrittä- 15 miseksi tukin (10) kiertämiseksi valitun akselin ympäri kertyneessä poikkileikkaus-tiheyskartassa olevien oksien sijainnin ja esiintymisen perusteella.
10. Jonkin patenttivaatimuksista 4-9 mukainen järjestel-20 mä, tunnettu ainakin kolmesta kulmaetäisyyksin sovitetusta lähteestä (18A, 20A, 22A) vastaavin anturein (18B, 20B, 22B) .
11. Jonkin patenttivaatimuksista 4-9 mukainen järjestel-25 mä, tunnettu ainakin kolmesta kulmaetäisyyksin sovitetusta lähteestä (18A, 20A, 22A) vastaavine antureineen (18B, 20B, 22B), jolloin tuottoväline aikaansaa ainakin kolme akselin suuntaista tiheyskarttaa.
12. Jonkin patenttivaatimuksista 4-11 mukainen järjestel mä, tunnettu profilointivälineestä (26) tukin ulkomuodon määrittämiseksi tukin (10) kulkiessa sen läpi, välineistä (44) suunnanpoikkeuspäätöksen määrittämiseksi tukille kiertämispäätöksen ja tukin muodon perusteella ja väli-35 neistä (52) tukin suunnan poikkeuttamiseksi sahaustason suhteen riippuen suunnanpoikkeuspäätöksestä. 91677 27
13. Patenttivaatimuksen 12 mukainen järjestelmä, tunnet-tu välineistä (36) tukkia pitkin kulkevan viivan tunnistamiseksi sen kulkiessa profilointivälineen läpi.
14. Jonkin patenttivaatimuksista 2-13 mukainen järjes telmä, tunnettu siitä, että väline (32) saman elementin tunnistamiseksi kussakin kartassa käsittää välineet elementtien akselinsuuntaisten ääripisteiden määrittämiseksi kussakin pituussuuntaan ulottuvassa karttakuvassa, väli-10 neistä elementtien likimääräisen koon määrittämiseksi jokaisessa karttakuvassa, sekä välineistä saman elementin valitsemiseksi kussakin karttakuvassa, jolloin nämä elementit ovat oleellisesti yhtä suuret ja niiden akselin suuntaiset ääripisteet sijaitsevat karttakuvissa samassa 15 akselin suuntaisesti etäisyydellä toisistaan olevien tasojen parissa, jolloin akselin suuntaisesti etäisyydellä toisistaan olevat tasot ovat oleellisesti kohtisuorassa karttojen pituusakseleihin nähden.
15. Patenttivaatimuksen 8 tai 9 mukainen järjestelmä, tunnettu välineistä (40) oksan ytimen tunnistamiseksi kertyneessä poikkileikkaus-tiheyskartassa valitsemalla har-maasävyasteikon intensiteetin kynnysarvo, joka edustaa ennalta valittua oksien kertymää, ja välineistä (40) ra-25 joittavan monikulmion (214, 600, 602, 603) määrittämisek-• si, joka rajaa alueen, jossa harmaasävyasteikon intensi teetti on mainitun kynnysarvon yläpuolella sellaisesta alueesta, jonka harmaasävyasteikon intensiteetti on mainitun kynnysarvon alapuolella. 30
16. Menetelmä rungosta (10) otetun poikkileikkauksen re-:· konstruoimiseksi, jolla havainnollistetaan rungossa olevi en elementtien (200, 500) rungon tiheydestä poikkeavan tiheyden omaavien elementtien sijaintia, tunnettu sähkö-35 magneettisen energian projisoimisesta ainakin kahdesta lähteestä (18A, 20A, 22A) rungon (10) läpi sen kulkiessa pitkin rataa suhteellisesti lähteisiin nähden, jolloin lähteet on sovitettu etäisyydelle toisistaan pitkin radan 28 91677 kehää, ja antureiden (18B, 20B, 22B) avulla, jotka sisältävät useita ilmaisimia (18C, 20C, 22C), jotka on sovitettu vierekkäin pitkin kehää reitin vastakkaiselle puolelle lähteistä katsottuna, rungon läpi kulkevan sähkömagneetti -5 sen määrän ilmaisemisesta paikallisten tiheysmuutosten ilmaisemiseksi jokaisella ilmaisimella vastaanotetun sähkömagneettisen energian määrän perusteella, projisoitujen pituussuuntaisten karttakuvien (18D, 20D, 22D) tuottamisesta rungossa tapahtuvia paikallisia tiheyden muutoksia 10 varten, joissa kuvissa on poikkeavan harmaasävyasteikon intensiteetin alueita, jotka vastaanotetusta sähkömagneettisen energian määrästä riippuen edustavat rungossa (10) olevia eri tiheyden omaavia elementtejä (200, 500), ja karttakuvien (18D, 20D, 22D) analysoimisesta sellaisten 15 alueiden löytämiseksi, jotka edustavat oleellisesti samankokoisia elementtejä ja joiden ääripisteet ovat samalla etäisyydellä toisistaan olevien samansuuntaisten tasojen parissa, jotka ovat oleellisesti kohtisuorassa karttakuvien pituusakseliin nähden ja pituussuuntaisella etäisyydel-20 lä toisistaan pitkin pituussuuntaista akselia sellaisten alueiden määrittämiseksi, jotka edustavat samaa elementtiä jokaisessa kuvassa.
17. Patenttivaatimuksen 16 mukainen menetelmä, tunnettu 25 rungon (10) poikkileikkausten rekonstruoimisesta ainakin joissakin akselin suuntaisissa kohdissa pitkin pituusuun-taista akselia, jotka vastaavat ainakin joitakin elementeistä (200, 500) ja ainakin joidenkin elementtien paikantamisesta rekonstruoiduissa poikkileikkauksissa. 30
18. Patenttivaatimuksen 16 tai 17 mukainen menetelmä, tunnettu siitä, että runko (10) on tukki ja että elementit (200, 500) ovat tukin oksia.
19. Patenttivaatimuksen 18 mukainen menetelmä, tunnettu oksien (200, 500) joukon poikkileikkausten rekonstruoimisesta pitkin tukin (10) pituutta. li 91677 29
20. Patenttivaatimuksen 18 tai 19 mukainen menetelmä, tunnettu siitä, että tuotetaan tukin (10) binäärisesti koodattuja esityksiä, jolloin jokaisessa poikkileikkauksessa on harmaasävyasteikon intensiteettiarvo, joka vali- 5 taan perustuen oksien (200, 500) suhteellisen akselin suuntaisen pituuden suhteeseen tukin (10) akselin suuntaiseen pituuteen.
21. Jonkin patenttivaatimuksista 18-20 mukainen menetel-10 mä, tunnettu tukin (10) pituusakselin tunnistamisesta ja jokaisen poikkileikkauksen projisoimisesta pitkin akselia kertyneen poikkileikkauskartan tuottamiseksi tukista (10), joka kartta edustaa alueita, joissa on poikkeavat oksa-esiintymät ja siten poikkeavat harmaasävyasteikon intensi-15 teetit riippuen siitä harmaasävyasteikon intensiteettiker-tymästä, joka edustaa oksien (200, 500) lukumäärää pitkin projisoitua paikallista aluetta akselin suuntaisessa projektiossa.
22. Patenttivaatimuksen 21 mukainen menetelmä, tunnettu kertyneen poikkileikkauskartan harmaasävyasteikon intensiteettien analysoimisesta oksaytimen määrittämiseksi perustuen valittuun harmaasävyasteikon intensiteettiin oksa-ydintä varten. 25
23. Patenttivaatimuksen 18 mukainen menetelmä, tunnettu tukille (10) useiden etäisyydelle toisistaan olevien poikkileikkausten määrittämisestä, joihin sisältyy oksia (200, 500), tukin (10) pituussuuntaisen akselin määrittämisestä, 30 harmaasävyasteikon intensiteetin soveltamisesta jokaiseen oksaan (200, 500) kussakin poikkileikkauksessa, oksien (200, 500) harmaasävyasteikon intensiteetin projisoimisesta tukin (10) akselin suuntaisesti harmaasävyasteikko-poikkileikkauskuvan aikaansaamiseksi, jonka harmaasävyas-35 teikon intensiteetti eri alueilla vaihtelee riippuen oksa-esiintymisten lukumäärästä, jotka ulottuvat kuvan näille eri alueille, minkä jälkeen määritetään sahauksen kiertä-mispäätos siten analysoidun tukin (10) osalta. 30 91677
24. Patenttivaatimuksen 23 mukainen menetelmä, tunnettu oksan ytimen tunnistamisesta poikkileikkauksessa valitsemalla oksan harmaasävyasteikon intensiteetin kynnysarvo ja määrittämällä rajoittava monikulmio (214, 600, 602, 603) 5 kynnysarvon perusteella.
24 91677
25. Patenttivaatimuksen 23 tai 24 mukainen menetelmä, tunnettu oksan ytimen suurimman lävistäjän pituuden määrittämisestä ja kiertämispäätöksen aikaansaamisesta perus- 10 tuen suurimman lävistäjän kulma-asemaan.
FI893938A 1988-08-23 1989-08-22 Järjestelmä rungon analysoimiseksi FI91677C (fi)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CA000575481A CA1301371C (en) 1988-08-23 1988-08-23 Log scanner
CA575481 1988-08-23

Publications (4)

Publication Number Publication Date
FI893938A0 FI893938A0 (fi) 1989-08-22
FI893938A FI893938A (fi) 1990-02-24
FI91677B true FI91677B (fi) 1994-04-15
FI91677C FI91677C (fi) 1994-07-25

Family

ID=4138599

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
FI893938A FI91677C (fi) 1988-08-23 1989-08-22 Järjestelmä rungon analysoimiseksi

Country Status (6)

Country Link
US (1) US5023805A (fi)
JP (1) JPH02176979A (fi)
AU (2) AU617211B2 (fi)
CA (1) CA1301371C (fi)
FI (1) FI91677C (fi)
SE (1) SE467940C (fi)

Families Citing this family (48)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
SE9200923L (sv) * 1991-03-27 1992-09-28 Risto Heikki Pitkaenen Foerfarande foer kvalitetssaagning av saagstockar
US5493517A (en) * 1991-06-03 1996-02-20 Hughes Missile Systems Company Cargo container mapping system
US5394342A (en) * 1993-02-26 1995-02-28 Macmillan Bloedel Limited Log scanning
FI103436B (fi) * 1996-02-27 1999-06-30 Bintec Oy Menetelmä liikkuvan kappaleen, kuten tukin ominaisuuksien selvittämise ksi
NZ331948A (en) * 1996-03-21 2000-01-28 Anders Ullberg Determining presence and desnity of object using two radiation sources
US5892808A (en) * 1996-06-28 1999-04-06 Techne Systems, Inc. Method and apparatus for feature detection in a workpiece
US5960104A (en) * 1996-08-16 1999-09-28 Virginia Polytechnic & State University Defect detection system for lumber
AU3401099A (en) * 1998-04-17 1999-11-08 Cae Electronics Ltd. Method and apparatus for identification of probable defects in a workpiece
US6272437B1 (en) 1998-04-17 2001-08-07 Cae Inc. Method and apparatus for improved inspection and classification of attributes of a workpiece
DE19913566A1 (de) * 1999-03-25 2000-10-05 Edeltraud Schwaiger Vorrichtung zum Zerlegen von Baumstämmen in einem Schnitt mit mehreren nicht parallelen Schnittebenen, insbesondere in einem Quartierschnitt
SE515950C2 (sv) * 1999-06-23 2001-10-29 Acanova Ab Förfarande och anordning att mäta en timmerstocks vedyteprofil
US6624883B1 (en) * 2000-09-28 2003-09-23 National Research Council Of Canada Method of and apparatus for determining wood grain orientation
US6597761B1 (en) 2001-02-23 2003-07-22 Invision Technologies, Inc. Log evaluation using cylindrical projections
US6778681B2 (en) 2001-05-09 2004-08-17 Invision Technologies, Inc. Analysis and presentation of internal features of logs
US6929043B2 (en) 2001-07-24 2005-08-16 Valley Machine Works Ltd. Optimized board edger and method of operation thereof
US6757354B2 (en) * 2002-09-20 2004-06-29 Invision Technologies, Inc. Multi-view x-ray imaging of logs
US7066007B2 (en) * 2003-10-17 2006-06-27 Eyerhaeuser Company Systems and methods for predicting the bending stiffness of wood products
US7149633B2 (en) * 2004-02-26 2006-12-12 Coe Newnes/Mcgettee Inc. Displacement method of knot sizing
CA2485668A1 (en) * 2004-10-21 2006-04-21 Stuart G. Moore Method and system for detecting characteristics of lumber using end scanning
US7634506B2 (en) * 2005-05-11 2009-12-15 Microsoft Corporation Client-side sampling of reportable event information
US8662121B2 (en) * 2006-03-30 2014-03-04 Weyerhaeuser Nr Company Method for reducing warp potential within lumber derived from a raw material
IL179639A0 (en) * 2006-11-27 2007-05-15 Amit Technology Science & Medi A method and system for diagnosing and treating a pest infested body
US7571061B2 (en) * 2007-04-17 2009-08-04 The United States Of America As Represented By The Secretary Of Agriculture Non-destructive method of measuring a moisture content profile across a hygroexpansive, composite material
EP2295963B1 (en) * 2009-09-11 2013-12-25 MICROTEC S.r.l. Method and apparatus for determining the knot-to-volume ratio of wooden planks
IT1396342B1 (it) * 2009-09-21 2012-11-16 Microtec Srl Metodo per la scansione della qualità interna di elementi di legno aventi una direzione di sviluppo prevalente, quali tronchi o tavole.
ITVR20100077A1 (it) 2010-04-20 2011-10-21 Microtec Srl Metodo per la scansione della qualità interna di tronchi
IT1402291B1 (it) * 2010-07-20 2013-08-28 Microtec Srl Metodo per identificare un pezzo di legname tra una pluralita' di pezzi di legname di partenza
US9330493B2 (en) 2010-12-15 2016-05-03 Fpinnovations Method for generating a 3D representation of an object
US10061481B2 (en) 2013-02-28 2018-08-28 The Boeing Company Methods and devices for visually querying an aircraft based on an area of an image
US9492900B2 (en) 2013-03-15 2016-11-15 The Boeing Company Condition of assembly visualization system based on build cycles
US9880694B2 (en) 2013-05-09 2018-01-30 The Boeing Company Shop order status visualization system
US9870444B2 (en) 2013-03-05 2018-01-16 The Boeing Company Shop order status visualization system
US9612725B1 (en) 2013-02-28 2017-04-04 The Boeing Company Nonconformance visualization system
US10067650B2 (en) 2013-06-20 2018-09-04 The Boeing Company Aircraft comparison system with synchronized displays
US9292180B2 (en) 2013-02-28 2016-03-22 The Boeing Company Locator system for three-dimensional visualization
US10481768B2 (en) * 2013-04-12 2019-11-19 The Boeing Company Nonconformance identification and visualization system and method
US9340304B2 (en) 2013-02-28 2016-05-17 The Boeing Company Aircraft comparison system
US20140298216A1 (en) 2013-03-28 2014-10-02 The Boeing Company Visualization of an Object Using a Visual Query System
FI125589B2 (fi) 2013-04-08 2022-03-31 Stora Enso Oyj Menetelmät bioperustaisen materiaalin deoksygenoimiseksi sekä bioperustaisten tereftaalihappojen ja olefiinisten monomeerien valmistamiseksi
FI20135415L (fi) * 2013-04-23 2014-10-24 Raute Oyj Menetelmä tukin katkaisun toteuttamiseksi viilusaannon optimoivalla tavalla
US10416857B2 (en) 2013-05-09 2019-09-17 The Boeing Company Serial number control visualization system
CN103499593A (zh) * 2013-09-23 2014-01-08 深圳先进技术研究院 一种计算机断层扫描系统
US10254436B2 (en) 2013-10-01 2019-04-09 Voti Inc. Scanning system, method, and corresponding bracket
GB201508065D0 (en) * 2015-05-12 2015-06-24 Rolls Royce Plc A method of scanning Aerofoil blades
US10685147B2 (en) 2016-02-29 2020-06-16 The Boeing Company Non-conformance mapping and visualization
WO2020082171A1 (en) 2018-10-22 2020-04-30 Voti Inc. Tray insert for screening tray
US11885752B2 (en) 2021-06-30 2024-01-30 Rapiscan Holdings, Inc. Calibration method and device therefor
US12019035B2 (en) 2021-07-16 2024-06-25 Rapiscan Holdings, Inc. Material detection in x-ray security screening

Family Cites Families (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
AU459236B2 (en) * 1971-06-11 1975-03-03 Antech, Inc Image probe and density analyzer
US4095107A (en) * 1976-04-15 1978-06-13 Sebastian Genna Transaxial radionuclide emission camera apparatus and method
DE2846702C2 (de) * 1978-10-26 1983-11-17 Habermehl, Adolf, Prof. Dr., 3550 Marburg Verfahren und Vorrichtung für die zerstörungsfreie Materialprüfung, insbesondere zum Feststellen der Rotfäule und anderer Baumerkrankungen in den Stämmen lebender Bäume
US4541011A (en) * 1982-03-15 1985-09-10 Western Gear Corporation System for recording the locations of workpiece defects
FR2576102B1 (fr) * 1985-01-16 1987-02-06 Aerospatiale Procede et dispositif de tomodensitometrie quantitative
EP0233970B1 (de) * 1986-02-22 1990-06-20 Helmut K. Pinsch GmbH & Co. Schnittholz-Prüfvorrichtung
US4879752A (en) * 1987-11-18 1989-11-07 Macmillan Bloedel Limited Lumber optimizer

Also Published As

Publication number Publication date
SE8902791D0 (sv) 1989-08-22
AU4008189A (en) 1990-03-01
SE467940B (sv) 1992-10-05
AU8373091A (en) 1991-11-07
FI893938A0 (fi) 1989-08-22
SE467940C (sv) 2002-03-12
FI91677C (fi) 1994-07-25
AU617211B2 (en) 1991-11-21
SE8902791L (sv) 1990-02-24
JPH02176979A (ja) 1990-07-10
FI893938A (fi) 1990-02-24
US5023805A (en) 1991-06-11
CA1301371C (en) 1992-05-19
AU637933B2 (en) 1993-06-10

Similar Documents

Publication Publication Date Title
FI91677B (fi) Järjestelmä rungon analysoimiseksi
US5394342A (en) Log scanning
FI94290B (fi) Sahatavaran optimointijärjestelmä
US6757354B2 (en) Multi-view x-ray imaging of logs
Johansson et al. Automated knot detection for high speed computed tomography on Pinus sylvestris L. and Picea abies (L.) Karst. using ellipse fitting in concentric surfaces
EP2041552B1 (en) Method for measuring the volume or the end face diameter of a tree trunk and for quality control
FI103076B (fi) Menetelmä ja laite kuoren detektoimiseksi ja puun ja hakkeen kuorinta- asteen mittaamiseksi
WO2000072652A2 (en) Method for imaging logs or stems and apparatus
CA2250267A1 (en) Method and device for measuring density
FI103436B (fi) Menetelmä liikkuvan kappaleen, kuten tukin ominaisuuksien selvittämise ksi
Andreu et al. Modeling knot geometry in Norway spruce from industrial CT images
Fredriksson et al. The Use of CT-scanning Technology in Wood Value-Chain Research and in Wood Industry: A State of the Art
Berglund Efficient utilization of sawlogs using scanning techniques and computer modelling
Ursella In-line industrial computed tomography applications and developments
Raut et al. Image analysis to assess wood variability in longleaf pine cross-sectional disks
CA1281392C (en) Lumber optimizer
AU754908B2 (en) Ultrasonic apparatus for characterizing wooden members using a measurement of wave distortion
CA2597126C (en) Method and apparatus for on-line monitoring of log sawing
NZ233743A (en) Detecting knots in timber from x-ray density map
NZ242145A (en) Rotational decision for saw-log based on aggregated cross-sectional knot images
Wallace Defect core detection in radiata pine logs
JPH1151878A (ja) 樹木腐朽の非破壊検査方法及び検査装置
Richard et al. Machine Vision Technology the Forest
Skog et al. Combining X-ray and three-dimensional scanning of sawlogs—Comparison between one and two X-ray directions
NZ515405A (en) Wood piece imaging for defects by microwave reflection

Legal Events

Date Code Title Description
BB Publication of examined application
FG Patent granted

Owner name: COE NEWNES/MCGEHEE ULC

PC Transfer of assignment of patent

Owner name: COE NEWNES/MCGEHEE ULC

PC Transfer of assignment of patent

Owner name: COE NEWNES/MCGEHEE INC.

Free format text: COE NEWNES/MCGEHEE INC.

MA Patent expired