JP2003502679A - 丸太測定のための方法及び装置 - Google Patents
丸太測定のための方法及び装置Info
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Abstract
(57)【要約】
本発明は、個々の丸太の寸法、プロフィール及び他の特性を測定し、それによりのこ歩留りを改善するためにのこ材用の仕分けプラントで使用される方法と装置に関する。この方法は画像解析システムと少なくとも1つの他の測定システムを備え、それらシステムは丸太端部の樹皮下の木材表面を決定し、それにより画像解析で得られた木材表面プロフィールが、他の測定技術で得られる他の木材表面と併用され、あるいは画像解析が木材表面プロフィールを決定するために他の測定から得られる測定結果を利用する。
Description
【0001】
本発明は、丸太の木材表面の自動検出方法に関する。この方法は、のこ木材用
の仕分けプラントで使用するように主に意図され、個々の丸太の寸法と特性を測
定し、形状及び寸法等の選択された特性で個々の丸太を良好に分類し、それによ
ってのこ歩留を最大限にする。
の仕分けプラントで使用するように主に意図され、個々の丸太の寸法と特性を測
定し、形状及び寸法等の選択された特性で個々の丸太を良好に分類し、それによ
ってのこ歩留を最大限にする。
【0002】
一般にシャドー(影)位置合わせによる従来の測定装置と、レーザー技術(例
えばSE508718号参照)に基づく最新の測定装置との双方が、現在、丸太
の仕分けと測定のために使用されている。この測定システムの共通の特徴は、こ
のシステムでは、実際には、のこ歩留りの観点から樹皮の下の寸法や外形等の丸
太の特徴を知りたいにもかかわらず、丸太の寸法を樹皮の表面で測定することに
ある。そこで近年、丸太測定用の装置の開発がX線技術(例えばUS53943
42号及びUS5023805号参照)等の透過放射技術にも向けられている。
しかし、このX線技術は本質的に非常に高価であり、実用化されてはいない。 現在、画像解析に基づいて切り離された丸太を仕分けし測定するためのシステ
ムがない。画像分析は写真で端部や線を検出する操作に基づくことが多いため、
解析対象は、調査端部及び線が同定し得るのに十分クリーンでなければならない
からである。仕分けプラントでは、この必要条件は、丸太の端面が、例えば泥、
雪又はカラーマークで汚染されことが多いため、満足できないことが多い。
えばSE508718号参照)に基づく最新の測定装置との双方が、現在、丸太
の仕分けと測定のために使用されている。この測定システムの共通の特徴は、こ
のシステムでは、実際には、のこ歩留りの観点から樹皮の下の寸法や外形等の丸
太の特徴を知りたいにもかかわらず、丸太の寸法を樹皮の表面で測定することに
ある。そこで近年、丸太測定用の装置の開発がX線技術(例えばUS53943
42号及びUS5023805号参照)等の透過放射技術にも向けられている。
しかし、このX線技術は本質的に非常に高価であり、実用化されてはいない。 現在、画像解析に基づいて切り離された丸太を仕分けし測定するためのシステ
ムがない。画像分析は写真で端部や線を検出する操作に基づくことが多いため、
解析対象は、調査端部及び線が同定し得るのに十分クリーンでなければならない
からである。仕分けプラントでは、この必要条件は、丸太の端面が、例えば泥、
雪又はカラーマークで汚染されことが多いため、満足できないことが多い。
【0003】
寸法に基づいて丸太を仕分けるための現在の測定システムは、測定フレーム又
はレーザー技術により一方向あるいは二方向のシャドー測定に頼っている。双方
のタイプのシステム共、丸太の外側寸法を樹皮を伴った状態で測定する。それで
、仕分けのために、このシステムには丸太の樹皮厚さに関する情報を備える必要
がある。樹皮厚さは、経験に基づく値及び異なった種類の木材の樹皮厚さについ
ての現在のデータにより推定される。仕分けプラントでは、一人が全ての丸太を
目視で多数の品質等級に分け、その人は樹皮厚さを3つの異なった等級に分類す
る。その結果、個々の丸太では樹皮厚さが違うため、個々の丸太では最大のこ歩
留りが得られない。 分類する人には、等級分けの質の数が増加しており、又、丸太処理量を増やす
ようにと、のこ工場からの要望がある。そのため、分類ステーションの高度な自
動化が、分類の主観性、分類を行なう人の厳しい作業条件及び高率丸太処理量の
要望のために、望ましい。
はレーザー技術により一方向あるいは二方向のシャドー測定に頼っている。双方
のタイプのシステム共、丸太の外側寸法を樹皮を伴った状態で測定する。それで
、仕分けのために、このシステムには丸太の樹皮厚さに関する情報を備える必要
がある。樹皮厚さは、経験に基づく値及び異なった種類の木材の樹皮厚さについ
ての現在のデータにより推定される。仕分けプラントでは、一人が全ての丸太を
目視で多数の品質等級に分け、その人は樹皮厚さを3つの異なった等級に分類す
る。その結果、個々の丸太では樹皮厚さが違うため、個々の丸太では最大のこ歩
留りが得られない。 分類する人には、等級分けの質の数が増加しており、又、丸太処理量を増やす
ようにと、のこ工場からの要望がある。そのため、分類ステーションの高度な自
動化が、分類の主観性、分類を行なう人の厳しい作業条件及び高率丸太処理量の
要望のために、望ましい。
【0004】
画像解析は、例えば境界又は端部の検出により画像内の物を特定するためによ
く使用される技術である。本発明は、樹皮下の丸太端部プロフィール、すなわち
木材表面プロフィールを検出するために木材と樹皮の間の境界の点を検出する画
像解析を利用する。しかしながら、丸太端部は汚れていることがあるため、丸太
の全端部で木材と樹皮との間の連続境界線を見つけるために画像解析を使用する
ことが不可能である。その汚染は例えばピッチ、泥、青色着色剤、雪、氷、カラ
ーマーク等からなっている。画像解析は、木材と樹皮との間の境界を顕著な年輪
等の他のタイプの線又は端縁と間違えることもある。 丸太端部の形状は個々の丸太で異なる。従って、物の形状と大きさが知られて
いる画像解析の工業的適用を直接利用することができない。また、画像解析を容
易にするために制御された工業用環境内と同程度に同じ精度で丸太端部を配置し
たり、汚染を防止することが現実的ではない。
く使用される技術である。本発明は、樹皮下の丸太端部プロフィール、すなわち
木材表面プロフィールを検出するために木材と樹皮の間の境界の点を検出する画
像解析を利用する。しかしながら、丸太端部は汚れていることがあるため、丸太
の全端部で木材と樹皮との間の連続境界線を見つけるために画像解析を使用する
ことが不可能である。その汚染は例えばピッチ、泥、青色着色剤、雪、氷、カラ
ーマーク等からなっている。画像解析は、木材と樹皮との間の境界を顕著な年輪
等の他のタイプの線又は端縁と間違えることもある。 丸太端部の形状は個々の丸太で異なる。従って、物の形状と大きさが知られて
いる画像解析の工業的適用を直接利用することができない。また、画像解析を容
易にするために制御された工業用環境内と同程度に同じ精度で丸太端部を配置し
たり、汚染を防止することが現実的ではない。
【0005】
本発明は上記課題を、木材表面プロフィールの点を検出する画像解析と、丸太
端部の点で測定するためのシステム、好ましくは例えばシャドー測定による樹皮
の表面の点での測定、または他の場所、例えば木材表面にある点のX線測定法に
よる測定、との併用により解決するものであり、この併用は現在のシステムより
高精度で高信頼性の測定法を提供する。 樹皮下の全木材プロフィールが検出されるこの画像解析を行なうことにより、
一体化された相互作用効果が得られ、これが丸太の自動分類に十分適した方法に
なる。
端部の点で測定するためのシステム、好ましくは例えばシャドー測定による樹皮
の表面の点での測定、または他の場所、例えば木材表面にある点のX線測定法に
よる測定、との併用により解決するものであり、この併用は現在のシステムより
高精度で高信頼性の測定法を提供する。 樹皮下の全木材プロフィールが検出されるこの画像解析を行なうことにより、
一体化された相互作用効果が得られ、これが丸太の自動分類に十分適した方法に
なる。
【0006】
この発明は2つの測定システム:すなわち
S1は、丸太の端部形状及び/又はその空間位置を予測するために丸太端部プ
ロフィールの樹皮上の点の位置を決定するための方法であり、 S2は、丸太端面の画像において、樹皮の下の木材面プロフィールの画像点を
検出する画像解析システムである; の併用により丸太端部の木材外表面のプロフィールを検出する方法に関する。 樹皮の表面又はその下の丸太測定システムS1に係る技術は、以下の1つ以上
の技術とすることができる:すなわち、 −シャドー測定、 −レーザ−スリットで丸太を照らすと共に、画像解析等の体系光による3D測
定、 −可視光、赤外線、レーダー、マイクロ波あるいはその他幾つかのタイプの電
磁線等の信号、あるいは超音波又は幾つか他のタイプの音響信号からの応答を測
定するセンサーによる距離測定、及び −丸太の機械的測定。
ロフィールの樹皮上の点の位置を決定するための方法であり、 S2は、丸太端面の画像において、樹皮の下の木材面プロフィールの画像点を
検出する画像解析システムである; の併用により丸太端部の木材外表面のプロフィールを検出する方法に関する。 樹皮の表面又はその下の丸太測定システムS1に係る技術は、以下の1つ以上
の技術とすることができる:すなわち、 −シャドー測定、 −レーザ−スリットで丸太を照らすと共に、画像解析等の体系光による3D測
定、 −可視光、赤外線、レーダー、マイクロ波あるいはその他幾つかのタイプの電
磁線等の信号、あるいは超音波又は幾つか他のタイプの音響信号からの応答を測
定するセンサーによる距離測定、及び −丸太の機械的測定。
【0007】
画像解析システムS2に係る丸太端部の画像又は丸太の横断面を作製するため
の技術は、例えば以下の1つ以上の技術とすることができる。すなわち、 −CCDカメラ等の画像センサー、 −可視光線、赤外線、熱赤外又は紫外線、又は他の部分の電磁スペクトル内の
放射線に感じる画像センサー、 −丸太端部のモノクロ画像、又はRGB分離又は超スペクトロ画像技術による
画像、を作製できる画像センサー、及び −超音波又は幾つかの他の音響信号、あるいはレーダー、マイクロ波、電波、
あるいは幾つか他のタイプの電磁線等の丸太に送られる信号からの応答を測定す
るセンサー。
の技術は、例えば以下の1つ以上の技術とすることができる。すなわち、 −CCDカメラ等の画像センサー、 −可視光線、赤外線、熱赤外又は紫外線、又は他の部分の電磁スペクトル内の
放射線に感じる画像センサー、 −丸太端部のモノクロ画像、又はRGB分離又は超スペクトロ画像技術による
画像、を作製できる画像センサー、及び −超音波又は幾つかの他の音響信号、あるいはレーダー、マイクロ波、電波、
あるいは幾つか他のタイプの電磁線等の丸太に送られる信号からの応答を測定す
るセンサー。
【0008】
本明細書で使用される用語「丸太端部」は、木材と樹皮を含む横断面(図1の
Cで示される)を意味する。のこ歩留りを推定するために丸太の寸法、例えば丸
太直径を測定する場合、木のてっぺんに最も近い丸太の端部、又はその近くを測
定するのが一般的だが、それはこの端部が根の方の端部と違い最大のこ歩留りを
決めるからである。 本明細書で使用される用語「木材表面」は、木材からなる丸太端部の一部、す
なわち樹皮を除いた丸太端部を意味する。 ここで図1を参照する。図1では本発明に係る画像解析システムが、丸太端部
の画像を作製するためにビデオカメラ等の画像作製センサー2を備えている。画
像Aはコンピュータユニット5に保存され、解析される。 樹皮上の端面プロフィールを決定するための方法S1は、樹皮上の端面周囲の
プロフィールに係る少なくとも1点の位置決定用の少なくとも1つの測定システ
ム3を備えている。
Cで示される)を意味する。のこ歩留りを推定するために丸太の寸法、例えば丸
太直径を測定する場合、木のてっぺんに最も近い丸太の端部、又はその近くを測
定するのが一般的だが、それはこの端部が根の方の端部と違い最大のこ歩留りを
決めるからである。 本明細書で使用される用語「木材表面」は、木材からなる丸太端部の一部、す
なわち樹皮を除いた丸太端部を意味する。 ここで図1を参照する。図1では本発明に係る画像解析システムが、丸太端部
の画像を作製するためにビデオカメラ等の画像作製センサー2を備えている。画
像Aはコンピュータユニット5に保存され、解析される。 樹皮上の端面プロフィールを決定するための方法S1は、樹皮上の端面周囲の
プロフィールに係る少なくとも1点の位置決定用の少なくとも1つの測定システ
ム3を備えている。
【0009】
ここで図2を参照する。画像内の2つの寸法位置関係及び対応する丸太端部上
の空間位置は、カメラ等式、すなわち画像センサーの光学素子と丸太端部に対す
るその位置に依存する公知の関係により付与される。 このカメラ等式を使用するこによって、丸太端部の樹皮上のシステムS1で測
定される位置B1、B2を、画像Aの位置に投影できる。 その結果、木材表面プロフィールPは、一方で、木材と樹皮との間の境界線を
主に検出することにより木材表面プロフィール上の点を決めることにより、そし
て他方で樹皮面の測定値、この樹皮面の測定値はカメラ等式により画像に変換さ
れるが、により木材表面プロフィールPの可能性のある位置を計算することで画
像内に決定し得る。 木材表面プロフィールPの位置は、樹皮の経験に基づく値が方法S1により得
られる樹皮測定値に付加されれば更に良好に推定できる。
の空間位置は、カメラ等式、すなわち画像センサーの光学素子と丸太端部に対す
るその位置に依存する公知の関係により付与される。 このカメラ等式を使用するこによって、丸太端部の樹皮上のシステムS1で測
定される位置B1、B2を、画像Aの位置に投影できる。 その結果、木材表面プロフィールPは、一方で、木材と樹皮との間の境界線を
主に検出することにより木材表面プロフィール上の点を決めることにより、そし
て他方で樹皮面の測定値、この樹皮面の測定値はカメラ等式により画像に変換さ
れるが、により木材表面プロフィールPの可能性のある位置を計算することで画
像内に決定し得る。 木材表面プロフィールPの位置は、樹皮の経験に基づく値が方法S1により得
られる樹皮測定値に付加されれば更に良好に推定できる。
【0010】
S1とS2の併用方法は、S1による樹皮測定法を画像解析S2と一体化する
ことにより行なうことができる。これは、木材表面プロフィールPに沿った各点
に対して、1つの樹皮測定法を使用して木材表面プロフィールPの可能な位置を
計算し、そして画像解析S2にこの位置を使用して木材と樹皮との間の境界を検
出することによってなされる。 樹皮面測定法S1と併用する画像解析S2が例えば丸太端部での汚染や樹皮ス
クラップのために、木材と樹皮との間の端縁部を検出できない場合には、樹皮厚
さの経験に基づく値と共に、樹皮面測定法S1は、完全な木材表面プロフィール
を得るために丸太端部周囲の木材表面プロフィールで欠けているそのセグメント
の穴埋めするよう使用することができる。
ことにより行なうことができる。これは、木材表面プロフィールPに沿った各点
に対して、1つの樹皮測定法を使用して木材表面プロフィールPの可能な位置を
計算し、そして画像解析S2にこの位置を使用して木材と樹皮との間の境界を検
出することによってなされる。 樹皮面測定法S1と併用する画像解析S2が例えば丸太端部での汚染や樹皮ス
クラップのために、木材と樹皮との間の端縁部を検出できない場合には、樹皮厚
さの経験に基づく値と共に、樹皮面測定法S1は、完全な木材表面プロフィール
を得るために丸太端部周囲の木材表面プロフィールで欠けているそのセグメント
の穴埋めするよう使用することができる。
【0011】
樹皮面測定法S1と併用する画像解析S2が全体の木材表面プロフィールの一
部分を検出するに過ぎず、その部分は、全体の木材表面プロフィールが決定され
るには十分大きくなく、余りに低い確率で決定される場合には、樹皮面測定法S
1は、経験に基づく樹皮厚さの値と共に木材表面プロフィールを予測することの
みに使用できる。 これは本発明に係る方法が、現在存在しているシステムと少なくとも同じ精度
で樹皮の下のプロフィールを常に測定することを意味している。しかしながら、
丸太の大半は高精度で測定されるだろう。 この信頼性は、のこ工場で丸太を仕分けそして測定する際の高自動化度に向け
ての展開には最も重要である。
部分を検出するに過ぎず、その部分は、全体の木材表面プロフィールが決定され
るには十分大きくなく、余りに低い確率で決定される場合には、樹皮面測定法S
1は、経験に基づく樹皮厚さの値と共に木材表面プロフィールを予測することの
みに使用できる。 これは本発明に係る方法が、現在存在しているシステムと少なくとも同じ精度
で樹皮の下のプロフィールを常に測定することを意味している。しかしながら、
丸太の大半は高精度で測定されるだろう。 この信頼性は、のこ工場で丸太を仕分けそして測定する際の高自動化度に向け
ての展開には最も重要である。
【0012】
画像解析S2と樹皮面測定法S1の併用から生じる相互作用は、木材と樹皮と
の間の境界線、すなわち木材表面プロフィールを含みそうな画像内の領域にディ
ジタル解析が集中できることにある。この特徴は、コンピュータユニットが画像
点の解析に費やす必要のある時間を劇的に短縮するか、あるいはコンピュータユ
ニットの低パワーのプロセッサー(従って、安価なプロセッサー)の使用を可能
にし、それで多透過画像解析が木材表面点の可能性ある候補と識別された画像領
域に対して実施できる。 合わせて考慮すれば、これにより、丸太端部の木材表面が位置する樹皮下の寸
法と特性の検出と解析に対して高解像度の信頼性のある柔軟なシステムが提供さ
れる。 上記方法は木材表面プロフィール以外の丸太端部にある対象物を検出するのに
も使用できる。そのような対象物は、年輪、芯材又は丸太センター等の自然に生
じている物、あるいは圧縮木材、ピッチポケット又はクラック等の欠陥でもよい
。
の間の境界線、すなわち木材表面プロフィールを含みそうな画像内の領域にディ
ジタル解析が集中できることにある。この特徴は、コンピュータユニットが画像
点の解析に費やす必要のある時間を劇的に短縮するか、あるいはコンピュータユ
ニットの低パワーのプロセッサー(従って、安価なプロセッサー)の使用を可能
にし、それで多透過画像解析が木材表面点の可能性ある候補と識別された画像領
域に対して実施できる。 合わせて考慮すれば、これにより、丸太端部の木材表面が位置する樹皮下の寸
法と特性の検出と解析に対して高解像度の信頼性のある柔軟なシステムが提供さ
れる。 上記方法は木材表面プロフィール以外の丸太端部にある対象物を検出するのに
も使用できる。そのような対象物は、年輪、芯材又は丸太センター等の自然に生
じている物、あるいは圧縮木材、ピッチポケット又はクラック等の欠陥でもよい
。
【0013】
ここで図3を参照する。この図では丸太端部周辺の樹皮の表面にある点B3が
システムS1で測定されており、丸太端部の画像内でのその位置と方向を使用す
ることにより解析で使用することができる。端縁部に位置する点の方向がここで
は該端縁部による輪郭線に垂直な丸太の内部への方向と規定される。 樹皮厚さの経験に基づく値Tをその方向の点B3に加えることにより、新しい
点P’が得られる。この点P’は木材表面プロフィール上にあるか近接している
可能性のある点を構成している。樹皮厚さのばらつきに関する情報に基づく点P
’の周囲の領域DPを画定することで、樹皮下の木材表面プロフィールにある諸
点を見出すために解析を好ましくは集中する必要のある領域が得られる。 S1で測定された丸太周囲の各点に対し上記手順を繰り返すことにより、一体
手続がなされるので画像解析システムS2で解析しなければならない点の全数が
実質的に減少する。
システムS1で測定されており、丸太端部の画像内でのその位置と方向を使用す
ることにより解析で使用することができる。端縁部に位置する点の方向がここで
は該端縁部による輪郭線に垂直な丸太の内部への方向と規定される。 樹皮厚さの経験に基づく値Tをその方向の点B3に加えることにより、新しい
点P’が得られる。この点P’は木材表面プロフィール上にあるか近接している
可能性のある点を構成している。樹皮厚さのばらつきに関する情報に基づく点P
’の周囲の領域DPを画定することで、樹皮下の木材表面プロフィールにある諸
点を見出すために解析を好ましくは集中する必要のある領域が得られる。 S1で測定された丸太周囲の各点に対し上記手順を繰り返すことにより、一体
手続がなされるので画像解析システムS2で解析しなければならない点の全数が
実質的に減少する。
【0014】
図4は、S1に対応する装置であり丸太の寸法測定に一般に使用される所謂シ
ャドー測定装置を示している。この装置は、丸太を側面からその丸太に垂直に照
らして樹皮のその直径を推定する。この装置は二方向にある丸太の一つの影を作
るために使用することができる。 丸太のこの画像は、のこ工場の丸太の経路に沿った適当な位置に、例えば仕分
け工程前の分類位置に、設けたビデオカメラで記録することができる。 二方向シャドー測定装置によって丸太端部のサイズを予測することが可能であ
り、条件が許せば丸太端部の画像内の矩形Preによりその位置を予測できる。図
3のP’に対応する、丸太端部の木材表面プロフィールの画像内の可能な位置は
、樹皮厚さの経験に基づく値によって矩形Preに嵌まる楕円Pceと記載するこ
とができる。 この楕円Pceから画像解析システムS2により検出されたプロフィールまで
の距離を使用することによって、画像解析が丸太の端面で木材表面プロフィール
を、例えば樹皮スクラップQb又は丸太端部の汚染Qdのために決定できそうに
ないプロフィールのその部分を知ることができる。
ャドー測定装置を示している。この装置は、丸太を側面からその丸太に垂直に照
らして樹皮のその直径を推定する。この装置は二方向にある丸太の一つの影を作
るために使用することができる。 丸太のこの画像は、のこ工場の丸太の経路に沿った適当な位置に、例えば仕分
け工程前の分類位置に、設けたビデオカメラで記録することができる。 二方向シャドー測定装置によって丸太端部のサイズを予測することが可能であ
り、条件が許せば丸太端部の画像内の矩形Preによりその位置を予測できる。図
3のP’に対応する、丸太端部の木材表面プロフィールの画像内の可能な位置は
、樹皮厚さの経験に基づく値によって矩形Preに嵌まる楕円Pceと記載するこ
とができる。 この楕円Pceから画像解析システムS2により検出されたプロフィールまで
の距離を使用することによって、画像解析が丸太の端面で木材表面プロフィール
を、例えば樹皮スクラップQb又は丸太端部の汚染Qdのために決定できそうに
ないプロフィールのその部分を知ることができる。
【0015】
ここで図5を参照する。解析の結果は樹皮下の木材表面のプロフィールPdで
ある。この画像解析で十分な精度で検出されなかったその部分は、検出プロフィ
ールPdと樹皮の丸太端部プロフィールの測定により予測できる。カメラ等式に
より、結果を、例えば木材表面の形状と寸法の他の解析で使用するために丸太端
部の平面に変換する。 本発明は特定の実施形態に関して記載され、添付図面に図示されているが、明
細書に記載され、特許請求の範囲に規定された本発明の範囲内で多くの変形と改
良がなされることが当業者には明らかであろう。
ある。この画像解析で十分な精度で検出されなかったその部分は、検出プロフィ
ールPdと樹皮の丸太端部プロフィールの測定により予測できる。カメラ等式に
より、結果を、例えば木材表面の形状と寸法の他の解析で使用するために丸太端
部の平面に変換する。 本発明は特定の実施形態に関して記載され、添付図面に図示されているが、明
細書に記載され、特許請求の範囲に規定された本発明の範囲内で多くの変形と改
良がなされることが当業者には明らかであろう。
【図1】
丸太端部Aが画像センサー2で示され、丸太端部の樹皮の表面の複数点が他の
センサー(3,3’)で測定される本発明に係る方式に含まれる部品の概略図で
あり、丸太端部の画像と丸太端部の樹皮の点の位置情報がコンピュータユニット
5に保存され処理される。
センサー(3,3’)で測定される本発明に係る方式に含まれる部品の概略図で
あり、丸太端部の画像と丸太端部の樹皮の点の位置情報がコンピュータユニット
5に保存され処理される。
【図2】
樹皮上の丸太端部についての位置情報が、木材表面プロフィールPを検出する
ために画像平面(B1及びB2)に変換された丸太端部Aの画像を示す。
ために画像平面(B1及びB2)に変換された丸太端部Aの画像を示す。
【図3】
本発明に係る一体化画像解析の1つの方式を示し、この方式では、経験に基づ
く値Tと変数DPの測定と共に丸太端部の樹皮の点B3の位置の測定が、ある確
率で木材表面プロフィールP上にある点を得るために使用される。
く値Tと変数DPの測定と共に丸太端部の樹皮の点B3の位置の測定が、ある確
率で木材表面プロフィールP上にある点を得るために使用される。
【図4】
本発明に係る一体化画像解析の1つの方式を示し、この方式では、木材表面プ
ロフィールの楕円的予想が樹皮厚さの経験に基づく値と共に二方向シャドーによ
り得られる矩形Preに嵌められる。この方式は樹皮スクラップQb及び汚れQ
dのために画像には検出されない木材表面プロフィールの部分を判別する。
ロフィールの楕円的予想が樹皮厚さの経験に基づく値と共に二方向シャドーによ
り得られる矩形Preに嵌められる。この方式は樹皮スクラップQb及び汚れQ
dのために画像には検出されない木材表面プロフィールの部分を判別する。
【図5】
本発明に係る一体画像解析の1つの方式を示し、この方式では、木材表面が木
材表面プロフィールPdの主要部として高精度に検出され、一方残りの部分Pe
は、丸太端部の樹皮測定、樹皮厚さの経験に基づく値、及び実際検出できる残り
の部分Peの手段により満たされる。
材表面プロフィールPdの主要部として高精度に検出され、一方残りの部分Pe
は、丸太端部の樹皮測定、樹皮厚さの経験に基づく値、及び実際検出できる残り
の部分Peの手段により満たされる。
─────────────────────────────────────────────────────
フロントページの続き
(81)指定国 EP(AT,BE,CH,CY,
DE,DK,ES,FI,FR,GB,GR,IE,I
T,LU,MC,NL,PT,SE),OA(BF,BJ
,CF,CG,CI,CM,GA,GN,GW,ML,
MR,NE,SN,TD,TG),AP(GH,GM,K
E,LS,MW,MZ,SD,SL,SZ,TZ,UG
,ZW),EA(AM,AZ,BY,KG,KZ,MD,
RU,TJ,TM),AE,AL,AM,AT,AU,
AZ,BA,BB,BG,BR,BY,CA,CH,C
N,CR,CU,CZ,DE,DK,DM,EE,ES
,FI,GB,GD,GE,GH,GM,HR,HU,
ID,IL,IN,IS,JP,KE,KG,KP,K
R,KZ,LC,LK,LR,LS,LT,LU,LV
,MA,MD,MG,MK,MN,MW,MX,NO,
NZ,PL,PT,RO,RU,SD,SE,SG,S
I,SK,SL,TJ,TM,TR,TT,TZ,UA
,UG,US,UZ,VN,YU,ZA,ZW
(72)発明者 アンデルソン、スヴェン
スウェーデン、エス−741 92 ウプサラ、
ファールシュトルム ヴェーグ 8
(72)発明者 ニィリンダー、マッツ
スウェーデン、エス−756 53 ウプサラ、
ダルボヴェーゲン 41エイ
(72)発明者 アルネス、ケンネス
スウェーデン、エス−751 94 クニヴス
タ、オスツナ テビィ
Fターム(参考) 2F065 AA03 AA06 AA07 AA26 AA52
BB06 CC00 FF02 FF04 HH05
2F069 AA03 AA39 AA61 BB40 GG04
GG07 GG58 HH30
Claims (11)
- 【請求項1】 丸太の木材表面プロフィールを検出する方法において、1つ
の光学画像解析システム及び少なくとも1つの他の測定システムが、木材表面プ
ロフィールを決定するために使用されることを特徴とする方法。 - 【請求項2】 前記光学画像解析システムが、非透過放射技術によって作ら
れる丸太端部の画像を作製することを特徴とする請求項1記載の方法。 - 【請求項3】 前記光学画像解析により得られる丸太端部画像が、丸太内の
個々の点に対し、他の樹皮下測定システムで得られた位置と併用され、該木材表
面プロフィールを決定することを特徴とする請求項1又は2記載の方法。 - 【請求項4】 前記光学画像解析により得られる丸太端部画像が、丸太面の
個々の点に対し、他の樹皮面測定システムで得られた位置と併用され、該木材表
面プロフィールを決定することを特徴とする請求項1又は2記載の方法。 - 【請求項5】 前記光学画像解析で得られる丸太端部画像が、幾つか他の測
定方法で得られる他の丸太端部画像と併用されることを特徴とする請求項1ない
し請求項4のいずれか1項記載の方法。 - 【請求項6】 前記光学画像解析で得られる丸太端部プロフィールが、前記
画像解析により得られる木材表面プロフィールが同一領域に対する幾つか他の測
定方法で得られる木材表面プロフィールより精度が低く決定される木材表面プロ
フィールの領域で、幾つか他の測定方法で得られる他の丸太端部プロフィールと
、取り替えられあるいは併用されることを特徴とする請求項1ないし請求項5の
いずれか1項記載の方法。 - 【請求項7】 幾つか他の測定方法で得られる測定結果が、木材表面プロフ
ィールを決定するために画像解析において一体化されて使用されることを特徴と
する請求項1ないし請求項6のいずれか1項記載の方法。 - 【請求項8】 丸太の木材表面プロフィールを検出するための装置において
、前記装置が、前記木材表面プロフィールを決定するために使用される少なくと
も1つの光学画像解析システムと少なくとも1つの他の測定システムを備えるこ
とを特徴とする装置。 - 【請求項9】 前記光学画像解析システムが、丸太端部の画像を作製する非
透過放射測定システムを備えることを特徴とする請求項8記載の装置。 - 【請求項10】 前記他の測定システムが、丸太内の個々の点の位置を決定
する樹皮下測定システムであることを特徴とする請求項8又は9記載の装置。 - 【請求項11】 前記他の測定システムが、丸太面の個々の点の位置を決定
する樹皮面測定システムであることを特徴とする請求項8又は9記載の装置。
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-
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-
2001
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