JP2742050B2 - 木材における節の自動検出方法 - Google Patents
木材における節の自動検出方法Info
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- Veneer Processing And Manufacture Of Plywood (AREA)
- Spectrometry And Color Measurement (AREA)
- Investigating Or Analysing Materials By Optical Means (AREA)
Description
【発明の詳細な説明】
［産業上の利用分野］
本発明は、木材における節の自動検出方法に関するも
のである。 ［従来の技術］ 昨今の日本経済の進歩に伴ってパルプ用材等の需要量
が著しく増大し、これまで用いられてきた、杉、桧等の
大径木に代って、日本の森林の特徴とも言える広葉樹や
小径木、また端材の利用が必然的に多くなってきてい
る。 このような条件下で、小径木の木取りの手法は生産コ
ストにも直接関係し、非常に重要な問題としてクローズ
アップしている。現在、木取りの作業は職人の勘と経験
によって行われているが、今後さらに木材の低質化が進
むとも考えられるので、いかに効率良く材料を選別する
かが経済効率の面から重要なポイントとなる。この場
合、例えばパターン認識技術を利用して問題となる死に
節等の検出を行うこともできるが、装置が複雑で高価な
ものとなり、実用的とはいえない。 ［発明が解決しようとする問題点］ 本発明は、木材表面に現れた死に節等の欠陥を簡単な
装置により自動的に検出して、木取り作業を自動的に行
い、かつ木材の等級の自動選定をも可能にする節の自動
検出方法を提供しようとするものである。 ［問題点を解決するための手段］ 上記目的を達成するため、本発明の方法は、ライン状
に並べた多数のカラーセンサを対象木材に対向配置して
得られた出力に基づき、それらのカラーセンサのそれぞ
れの赤、緑、青の出力平均値s,s,ｓを求め、これ
らの平均値により得られる木材の被計測部についての正
規化した▲▼色空間において、木材上の一つのラ
インにおけるセンサ出力の平均値の平均色平面上への
写像と平均色平面上における各センサの出力値に対応
する点の差を色差として算出し、それらの色差のピーク
値の存在及びピーク値を与えるカラーセンサの位置に基
づいて、節の存在及びその位置検出を行うことを特徴と
するものである。 ［実施例］ 以下、図面を参照して本発明の方法を実施するための
自動検出装置の一例、及び本発明の実施例について詳細
に説明する。 第１図は本発明を実施する節の自動検出装置のブロッ
クダイヤグラムを示している。 この自動検出装置において、ライン状に並設した各カ
ラーセンサS1〜Skは、それぞれ、赤、緑、青の三つの出
力があり、各カラーセンサS1〜Skには、それぞれ、光電
流／電圧変換回路（I/V）、対象木材を照明するための
室内照明（蛍光ランプ）Ｌの商用周波数により生じる変
動成分をカットするためのフィルタ回路Ｆ、バッファア
ンプABが順次接続され、さらにマルチプレクサＭ、レベ
ル調節アンプAL、A/Dコンバータを介して、マイコンＣ
に接続している。 上記カラーセンサ群は、節Ｎを有する対象木材Ｗの表
面に対して平行になるように設置されるもので、木材表
面の赤、緑、青成分の出力が得られるものであれば、ａ
−Si形カラーセンサ、Siフォトダイオードのカラーセン
サ、ライン形カラーCCD、ライン形カラーMOSイメージデ
バイス等のいずれのカラーセンサを用いることもでき
る。但し、それぞれのセンサに応じてブロックダイヤグ
ラムに若干の変更がある。ここでは、人間の視感度に近
いａ−Si形カラーセンサを使用した例によって説明す
る。 照明Ｌに関しては、木材表面がなるべく均一に照明さ
れるよう配置する必要があるが、木材表面の光沢等の条
件を考えて、45°照明垂直受光方式または垂直照明45°
受光方式が推奨される。 カラーセンサ群で取り込まれるデータは、ライン情報
であるため、光学ベンチの上でカラーセンサ群をその配
列方向と直交する方向に一定の間隔毎に滑らせ、各移動
位置においてラインデータをとることにより、木材表面
の測定範囲全体をカバーさせ、それによって二次元画像
としてマイコン内にデータを取り込み、そのデータに基
づいて、木材表面の各部の色度を後述する演算により求
めることができる。 第２図は、上記カラーセンサ群の詳細を例示するもの
である。各カラーセンサS1〜Skは、そのｋ個が棒レンズ
LZの裏面に直線状に並べられている。また、棒レンズに
ついては、価格の点で複数に分割したものを用いる場合
を示しているが、一体化した１本の棒レンズが機能的に
は最適である。 上述した第１図のブロックダイヤグラムにより例示し
た節の自動検出装置は、ライン状に並べた多数のカラー
センサS1〜Skを対象木材に対向配置し、それらのカラー
センサの出力を得る。木材は一般に節をもっているが、
切り出した木材では、節部でなければ、木材特有の色に
よりそれらのセンサ出力の平均値がある値に収束するこ
とになる。節部があった場合には、節部のない値から若
干ずれることになり木材の種類によってもその都度色が
相違するが、ラインデータの大半が節部のデータである
ことは通常はあり得ないことであり（そのような木材が
あったとしても予め除去する。）、いずれの場合でも、
節部を含む場合と含まない場合とでは個々のカラーセン
サの出力値にずれがあるが、出力の平均値には大差がな
く、これを基準として節部のカラーセンサ出力との差を
求めることにより、節の存在を検出することが可能にな
る。 そこで、上記カラーセンサS1〜Skから得られた一つの
ラインのセンサ出力に基づき、それらのカラーセンサの
それぞれの赤、緑、青の出力平均値から、平均色平面方
程式上における写像を算出し、さらに、平均色空間にお
ける各カラーセンサ出力との差を色差として算出して、
それらの色差のピーク値に基づいて節の検出を行うもの
であり、従って、この趣旨を損なわない範囲内において
上記ブロックダイヤグラムにおける構成要素の一部を省
略することができる。例えば、室内照明Ｌが直流光源
で、外乱光が入らない環境で用いるならば、フィルタ回
路Ｆを省くことができる。また、A/Dコンバータの入力
チャンネル数が、第１図ではCH.0−CH.5の６チャンネル
を示したが、このチャンネル数は多ければ多い程、処理
スピードの点で良くなる。従って、実際に使用する入力
数に応じた設計になる。 次に、第１図及び第２図の検出装置を用いた節検出動
作について説明する。 各カラーセンサS1〜Skにおける最小カバー面積が、例
えば7mm角であるとすると、対象木材に大きさ7mm角以上
の節または木目が存在する場合には、それらの場所で当
然他の部分との間に色差が現われるので、これを検出す
ることにより節または木目をそれ以外の部分と区別する
ことができる。 節と木目の違いは、節が一般に円形状であるのに対
し、木目はそのような形状をとらない点にある。また、
死に節と生き節の違いは、死に節が他の木材部分と比べ
て明度が著しく低下しているか、貫通孔の死に節の場合
には下地の色に近くなるという点にあり、これにより死
に節と生き節が判定可能となる。これらの判断をする基
準は、第１図のマイコンＣ内での以下に詳述する計算手
法により与えられる。 以上マイコンＣでは、本発明に基づき、カラーセンサ
群における１番目からｋ番目までのカラーセンサの赤、
緑、青の各出力の各平均値を求め、それらから平均色平
面方程式上における写像を算出し、平均色空間における
各カラーセンサ出力との差を色差として、それらの色差
のピーク値に基づいて節であるか否かが判定されるが、
以下にそれをさらに具体的に説明する。 まず、それぞれのカラーセンサの赤、緑、青の出力の
平均値s,s,ｓ（平均的な色情報）は、 で表わされる。（１）式中、Rn,Gn,Bnは、ｎ番目のカラ
ーセンサのそれぞれ赤、緑、青の出力を示す。 ここで、木材の被計測部における正規化した▲
▼色空間における平均色平面を考える。上記色空間と
は、検出した色を、赤、緑、青の３原色に分解して３次
元的に表示するときの各成分（各軸）の度合いを示す空
間を意味するもので、この色空間の平均色平面内におい
て、調べようとする色が、赤、緑、青の３次元座標の中
のどの位置（空間）に存在しているかを数値で示すこと
ができるので、全ての色を客観的に表現することが可能
になる。 そして、上記平均色平面は次式（平均色平面方程
式）で示すことができる。 ＋＋＝１ ……（２） また、木材上の一つのラインにおける色の平均値の平
均色平面への写像は、 の点にくる。この点を、（rs，gs，bs）とおく。 さらに、各センサの出力値Rn,Gn,Bnから平面上の点
（rn，gn，bn）を求めると、 が算出される。これらの式の差が平均色平面上におけ
る色差Enとなる。即ち、平面上における上記点（rn，
gn，bn）の距離を求めることになり、色差Enは次式で与
えられる。 この（４）式において、もし木材に節がなければ、En
はＯに近くなる。また、7mm角以上の死に節が存在した
ときには、その節の真横にあるカラーセンサのEnがピー
ク値をとるので、そこに死に節があることが検出され
る。 従って、上記Enのピーク値に基づき、即ちどのカラー
センサに対応して色差Enのピーク値が存在するかによ
り、節の存在及びその節の位置検出を行うことができ
る。 第３図には、（２）式によって示した平均色平面と
色差Enの関係を図示している。即ち、第３図の，，
は、赤、緑、青のそれぞれのカラーセンサ出力の和が
1.0になるように換算して３次元的に表示したもので、
全ての色はこの３軸の立体内の平均色平面内に存在し
ている。同図に示す通り、この平均色平面は（1,0,
0），（0,1,0），（0,0,1）の各点を含む平面であり、
図中の色差Enは、（４）式で表されるものである。 次に、本発明の方法の実施例について説明する。 第５図は、第４図に示すような木材表面のラインａ−
ａ、及びｂ−ｂ上におけるEnの実測値例で、カラーセン
サ数ｋが20個のデータを示す。ラインａ−ａ及びｂ−ｂ
上には、ともに死に節があるが、ｂ−ｂ上の死に節は貫
通孔である。 この例によると、ラインａ−ａでは14〜16番目のカラ
ーセンサでEnがピーク値をとるのに対して、ラインｂ−
ｂでは９〜10番目のカラーセンサの部分にピーク値がく
る。これらの各ピークは、丁度第４図の死に節の真上に
相当することがわかる。 第６図に本発明による節検出の一例のフローチャート
を示す。 同図に基づいて節検出を行う場合、まず、対象木材の
所定の位置に設置し、ここで対象木材における節の計測
範囲を決定して、それをマイコンに設定し、次いで、上
述したところに従い、カラーセンサによるラインデータ
Rn,Gn,Bnの取り込み、マイコンによる当該ラインのEnの
算出、当該ラインにおけるEnのピークの検出を行い、さ
らにピーク部の位置の記録を行った上で、予め設定した
測定範囲を越えているか否かの判断を行い、測定範囲を
越えていない場合には、カラーセンサ群を次のラインに
移動させて、再度ラインデータの取り込みに始まる節の
検出を行い、測定範囲を越えた場合には、節の２次元画
像処理を行って、節検出を終了する。 ［発明の効果］ 以上に詳述したところからわかるように、本発明によ
れば、木材における節の部分とその他の部分の色の違い
を利用しているので、パターン認識技術を利用して節の
検出を行う場合等に比して、簡単で安価な装置により容
易に節検出を行うことができ、しかも、色を異にする各
種木材の節検出にも適用してその検出を確実に行うこと
ができる。
のである。 ［従来の技術］ 昨今の日本経済の進歩に伴ってパルプ用材等の需要量
が著しく増大し、これまで用いられてきた、杉、桧等の
大径木に代って、日本の森林の特徴とも言える広葉樹や
小径木、また端材の利用が必然的に多くなってきてい
る。 このような条件下で、小径木の木取りの手法は生産コ
ストにも直接関係し、非常に重要な問題としてクローズ
アップしている。現在、木取りの作業は職人の勘と経験
によって行われているが、今後さらに木材の低質化が進
むとも考えられるので、いかに効率良く材料を選別する
かが経済効率の面から重要なポイントとなる。この場
合、例えばパターン認識技術を利用して問題となる死に
節等の検出を行うこともできるが、装置が複雑で高価な
ものとなり、実用的とはいえない。 ［発明が解決しようとする問題点］ 本発明は、木材表面に現れた死に節等の欠陥を簡単な
装置により自動的に検出して、木取り作業を自動的に行
い、かつ木材の等級の自動選定をも可能にする節の自動
検出方法を提供しようとするものである。 ［問題点を解決するための手段］ 上記目的を達成するため、本発明の方法は、ライン状
に並べた多数のカラーセンサを対象木材に対向配置して
得られた出力に基づき、それらのカラーセンサのそれぞ
れの赤、緑、青の出力平均値s,s,ｓを求め、これ
らの平均値により得られる木材の被計測部についての正
規化した▲▼色空間において、木材上の一つのラ
インにおけるセンサ出力の平均値の平均色平面上への
写像と平均色平面上における各センサの出力値に対応
する点の差を色差として算出し、それらの色差のピーク
値の存在及びピーク値を与えるカラーセンサの位置に基
づいて、節の存在及びその位置検出を行うことを特徴と
するものである。 ［実施例］ 以下、図面を参照して本発明の方法を実施するための
自動検出装置の一例、及び本発明の実施例について詳細
に説明する。 第１図は本発明を実施する節の自動検出装置のブロッ
クダイヤグラムを示している。 この自動検出装置において、ライン状に並設した各カ
ラーセンサS1〜Skは、それぞれ、赤、緑、青の三つの出
力があり、各カラーセンサS1〜Skには、それぞれ、光電
流／電圧変換回路（I/V）、対象木材を照明するための
室内照明（蛍光ランプ）Ｌの商用周波数により生じる変
動成分をカットするためのフィルタ回路Ｆ、バッファア
ンプABが順次接続され、さらにマルチプレクサＭ、レベ
ル調節アンプAL、A/Dコンバータを介して、マイコンＣ
に接続している。 上記カラーセンサ群は、節Ｎを有する対象木材Ｗの表
面に対して平行になるように設置されるもので、木材表
面の赤、緑、青成分の出力が得られるものであれば、ａ
−Si形カラーセンサ、Siフォトダイオードのカラーセン
サ、ライン形カラーCCD、ライン形カラーMOSイメージデ
バイス等のいずれのカラーセンサを用いることもでき
る。但し、それぞれのセンサに応じてブロックダイヤグ
ラムに若干の変更がある。ここでは、人間の視感度に近
いａ−Si形カラーセンサを使用した例によって説明す
る。 照明Ｌに関しては、木材表面がなるべく均一に照明さ
れるよう配置する必要があるが、木材表面の光沢等の条
件を考えて、45°照明垂直受光方式または垂直照明45°
受光方式が推奨される。 カラーセンサ群で取り込まれるデータは、ライン情報
であるため、光学ベンチの上でカラーセンサ群をその配
列方向と直交する方向に一定の間隔毎に滑らせ、各移動
位置においてラインデータをとることにより、木材表面
の測定範囲全体をカバーさせ、それによって二次元画像
としてマイコン内にデータを取り込み、そのデータに基
づいて、木材表面の各部の色度を後述する演算により求
めることができる。 第２図は、上記カラーセンサ群の詳細を例示するもの
である。各カラーセンサS1〜Skは、そのｋ個が棒レンズ
LZの裏面に直線状に並べられている。また、棒レンズに
ついては、価格の点で複数に分割したものを用いる場合
を示しているが、一体化した１本の棒レンズが機能的に
は最適である。 上述した第１図のブロックダイヤグラムにより例示し
た節の自動検出装置は、ライン状に並べた多数のカラー
センサS1〜Skを対象木材に対向配置し、それらのカラー
センサの出力を得る。木材は一般に節をもっているが、
切り出した木材では、節部でなければ、木材特有の色に
よりそれらのセンサ出力の平均値がある値に収束するこ
とになる。節部があった場合には、節部のない値から若
干ずれることになり木材の種類によってもその都度色が
相違するが、ラインデータの大半が節部のデータである
ことは通常はあり得ないことであり（そのような木材が
あったとしても予め除去する。）、いずれの場合でも、
節部を含む場合と含まない場合とでは個々のカラーセン
サの出力値にずれがあるが、出力の平均値には大差がな
く、これを基準として節部のカラーセンサ出力との差を
求めることにより、節の存在を検出することが可能にな
る。 そこで、上記カラーセンサS1〜Skから得られた一つの
ラインのセンサ出力に基づき、それらのカラーセンサの
それぞれの赤、緑、青の出力平均値から、平均色平面方
程式上における写像を算出し、さらに、平均色空間にお
ける各カラーセンサ出力との差を色差として算出して、
それらの色差のピーク値に基づいて節の検出を行うもの
であり、従って、この趣旨を損なわない範囲内において
上記ブロックダイヤグラムにおける構成要素の一部を省
略することができる。例えば、室内照明Ｌが直流光源
で、外乱光が入らない環境で用いるならば、フィルタ回
路Ｆを省くことができる。また、A/Dコンバータの入力
チャンネル数が、第１図ではCH.0−CH.5の６チャンネル
を示したが、このチャンネル数は多ければ多い程、処理
スピードの点で良くなる。従って、実際に使用する入力
数に応じた設計になる。 次に、第１図及び第２図の検出装置を用いた節検出動
作について説明する。 各カラーセンサS1〜Skにおける最小カバー面積が、例
えば7mm角であるとすると、対象木材に大きさ7mm角以上
の節または木目が存在する場合には、それらの場所で当
然他の部分との間に色差が現われるので、これを検出す
ることにより節または木目をそれ以外の部分と区別する
ことができる。 節と木目の違いは、節が一般に円形状であるのに対
し、木目はそのような形状をとらない点にある。また、
死に節と生き節の違いは、死に節が他の木材部分と比べ
て明度が著しく低下しているか、貫通孔の死に節の場合
には下地の色に近くなるという点にあり、これにより死
に節と生き節が判定可能となる。これらの判断をする基
準は、第１図のマイコンＣ内での以下に詳述する計算手
法により与えられる。 以上マイコンＣでは、本発明に基づき、カラーセンサ
群における１番目からｋ番目までのカラーセンサの赤、
緑、青の各出力の各平均値を求め、それらから平均色平
面方程式上における写像を算出し、平均色空間における
各カラーセンサ出力との差を色差として、それらの色差
のピーク値に基づいて節であるか否かが判定されるが、
以下にそれをさらに具体的に説明する。 まず、それぞれのカラーセンサの赤、緑、青の出力の
平均値s,s,ｓ（平均的な色情報）は、 で表わされる。（１）式中、Rn,Gn,Bnは、ｎ番目のカラ
ーセンサのそれぞれ赤、緑、青の出力を示す。 ここで、木材の被計測部における正規化した▲
▼色空間における平均色平面を考える。上記色空間と
は、検出した色を、赤、緑、青の３原色に分解して３次
元的に表示するときの各成分（各軸）の度合いを示す空
間を意味するもので、この色空間の平均色平面内におい
て、調べようとする色が、赤、緑、青の３次元座標の中
のどの位置（空間）に存在しているかを数値で示すこと
ができるので、全ての色を客観的に表現することが可能
になる。 そして、上記平均色平面は次式（平均色平面方程
式）で示すことができる。 ＋＋＝１ ……（２） また、木材上の一つのラインにおける色の平均値の平
均色平面への写像は、 の点にくる。この点を、（rs，gs，bs）とおく。 さらに、各センサの出力値Rn,Gn,Bnから平面上の点
（rn，gn，bn）を求めると、 が算出される。これらの式の差が平均色平面上におけ
る色差Enとなる。即ち、平面上における上記点（rn，
gn，bn）の距離を求めることになり、色差Enは次式で与
えられる。 この（４）式において、もし木材に節がなければ、En
はＯに近くなる。また、7mm角以上の死に節が存在した
ときには、その節の真横にあるカラーセンサのEnがピー
ク値をとるので、そこに死に節があることが検出され
る。 従って、上記Enのピーク値に基づき、即ちどのカラー
センサに対応して色差Enのピーク値が存在するかによ
り、節の存在及びその節の位置検出を行うことができ
る。 第３図には、（２）式によって示した平均色平面と
色差Enの関係を図示している。即ち、第３図の，，
は、赤、緑、青のそれぞれのカラーセンサ出力の和が
1.0になるように換算して３次元的に表示したもので、
全ての色はこの３軸の立体内の平均色平面内に存在し
ている。同図に示す通り、この平均色平面は（1,0,
0），（0,1,0），（0,0,1）の各点を含む平面であり、
図中の色差Enは、（４）式で表されるものである。 次に、本発明の方法の実施例について説明する。 第５図は、第４図に示すような木材表面のラインａ−
ａ、及びｂ−ｂ上におけるEnの実測値例で、カラーセン
サ数ｋが20個のデータを示す。ラインａ−ａ及びｂ−ｂ
上には、ともに死に節があるが、ｂ−ｂ上の死に節は貫
通孔である。 この例によると、ラインａ−ａでは14〜16番目のカラ
ーセンサでEnがピーク値をとるのに対して、ラインｂ−
ｂでは９〜10番目のカラーセンサの部分にピーク値がく
る。これらの各ピークは、丁度第４図の死に節の真上に
相当することがわかる。 第６図に本発明による節検出の一例のフローチャート
を示す。 同図に基づいて節検出を行う場合、まず、対象木材の
所定の位置に設置し、ここで対象木材における節の計測
範囲を決定して、それをマイコンに設定し、次いで、上
述したところに従い、カラーセンサによるラインデータ
Rn,Gn,Bnの取り込み、マイコンによる当該ラインのEnの
算出、当該ラインにおけるEnのピークの検出を行い、さ
らにピーク部の位置の記録を行った上で、予め設定した
測定範囲を越えているか否かの判断を行い、測定範囲を
越えていない場合には、カラーセンサ群を次のラインに
移動させて、再度ラインデータの取り込みに始まる節の
検出を行い、測定範囲を越えた場合には、節の２次元画
像処理を行って、節検出を終了する。 ［発明の効果］ 以上に詳述したところからわかるように、本発明によ
れば、木材における節の部分とその他の部分の色の違い
を利用しているので、パターン認識技術を利用して節の
検出を行う場合等に比して、簡単で安価な装置により容
易に節検出を行うことができ、しかも、色を異にする各
種木材の節検出にも適用してその検出を確実に行うこと
ができる。
【図面の簡単な説明】
第１図は本発明の方法を実施する節の自動検出装置のブ
ロック構成図、第２図は上記自動検出装置において使用
するライン状カラーセンサの一例を示す斜視図、第３図
は平均色平面と色差の関係を示す説明図、第４図は実測
に使用した木材表面の節の状態を示す正面図、第５図は
第４図の木材表面におけるEnの実測値例を示す線図、第
６図は本発明による節検出の一例を示すフローチャート
である。 S1〜Sk……カラーセンサ、Ｗ……対象木材。
ロック構成図、第２図は上記自動検出装置において使用
するライン状カラーセンサの一例を示す斜視図、第３図
は平均色平面と色差の関係を示す説明図、第４図は実測
に使用した木材表面の節の状態を示す正面図、第５図は
第４図の木材表面におけるEnの実測値例を示す線図、第
６図は本発明による節検出の一例を示すフローチャート
である。 S1〜Sk……カラーセンサ、Ｗ……対象木材。
Claims (1)
- (57)【特許請求の範囲】 １．ライン状に並べた多数のカラーセンサを対象木材に
対向配置して得られた出力に基づき、それらのカラーセ
ンサのそれぞれの赤、緑、青の出力平均値s,s,ｓ
を求め、これらの平均値により得られる木材の被計測部
についての正規化した▲▼色空間において、木材
上の一つのラインにおけるセンサ出力の平均値の平均色
平面上への写像と平均色平面上における各センサの
出力値に対応する点の差を色差として算出し、それらの
色差のピーク値の存在及びピーク値を与えるカラーセン
サの位置に基づいて、節の存在及びその位置検出を行う
ことを特徴とする木材における節の自動検出方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3558686A JP2742050B2 (ja) | 1986-02-19 | 1986-02-19 | 木材における節の自動検出方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3558686A JP2742050B2 (ja) | 1986-02-19 | 1986-02-19 | 木材における節の自動検出方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS62192623A JPS62192623A (ja) | 1987-08-24 |
| JP2742050B2 true JP2742050B2 (ja) | 1998-04-22 |
Family
ID=12445882
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP3558686A Expired - Lifetime JP2742050B2 (ja) | 1986-02-19 | 1986-02-19 | 木材における節の自動検出方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2742050B2 (ja) |
Families Citing this family (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS62289738A (ja) * | 1986-06-10 | 1987-12-16 | Yamatake Honeywell Co Ltd | 色差検出方法およびその装置 |
| JP5085860B2 (ja) * | 2005-11-28 | 2012-11-28 | 株式会社名南製作所 | 木材の検査方法及び装置及びプログラム |
| JP4825611B2 (ja) * | 2006-07-28 | 2011-11-30 | 株式会社名南製作所 | 未乾燥単板の処理方法 |
| US8253793B2 (en) | 2007-04-20 | 2012-08-28 | Meinan Machinery Works, Inc. | Lumber inspection method, device and program |
| JP2011158455A (ja) * | 2010-01-29 | 2011-08-18 | Koji Murata | 木材および単板積層材の欠点検出および物性測定装置 |
-
1986
- 1986-02-19 JP JP3558686A patent/JP2742050B2/ja not_active Expired - Lifetime
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPS62192623A (ja) | 1987-08-24 |
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