JP5006147B2 - 木材の検査方法及び装置及びプログラム - Google Patents
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Description
図1は単板選別装置の説明図である。図1において、木材の検査装置を含めた単板選別装置の全体構成を示しており、単板選別装置には、画像処理装置1、選別機制御装置2、操作盤3、ベルトコンベア4、透過光用LED照明5、反射光用LED照明6、等級別積載装置7、ラインセンサカメラ8が設けてある。画像処理装置1には、画像入力部11、画像メモリ12、表面反射光画像処理部13、透過光画像処理部14、等級判定処理部15が設けてある。
単板の品質に影響を及ぼす表面の変色による欠陥部分を、以下の手段と方法により検出することができる。
1)単板の表面を、カラーのラインセンサカメラ8で撮影し、その画像をコンピュータに入力装置(画像入力手段)を用いて取り込む。
同一樹種の正常な(健全な)単板の表面色は、その濃淡(明度)に関係なく、ほぼ特定の彩度と色相の領域に分布する。ところが、カビなどの欠陥部は、材質の違いに起因して、健全色の分布からは、彩度、色相にずれが生じる。
1)検査対象となる樹種について、原木を切削して得られた単板であって検査する単板と同じ長さ、例えば、繊維方向長さ2m、同方向と直交する方向の長さ1mとした20枚程度の単板の表面をカラーのラインセンサカメラ8により撮影する。
図2はHSV色空間における色分布の説明図である。図2において、上方向は明度(V:ここではV=0.0 〜1.0 )、同じ明度平面の直径方向が彩度(S:ここではS=0.0 〜1.0 )、円周方向が色相(H:ここではH= 0°〜 360°)を表している。健全単板の色分布は大きい上下の色分布の領域があり、この色分布の中心軸(基準中心軸)を上方向の矢印で示してある。
1)検査対象の単板表面をカラーのラインセンサカメラ8により撮影する。
色相値:h(g[x,y]) 彩度値:s(g[x,y]) 明度値:v(g[x,y]) とし
先の求めた3次元色分布の基準中心軸の特定の明度vにおける基準中心軸の座標を
色相値:H(v)、彩度値:S(v)とし
その等明度平面の横軸をX,縦軸をYとすると図3のようになる。図3は画像g各点の色をHS平面上に変換する説明図である。図3において、対象画像の単板の画素をg[x,y]をHS平面上の直行座標X2,Y2 に変換するものである。なお、色の分布(網かけ参照)は円ではなく様々な形に分布するが、標準偏差では略円となる。
Y1=S(v)・sin(2 π・H(v)/360)
画素g[x,y]のh(v),s(v) の直交座標X2,Y2 は、次のようになる。
Y2=s(v)・sin(2 π・h(v)/360)
基準中心軸からの二乗空間距離dは、次のようにして求められる。
そこで、色彩偏差値Zc[x,y] は、次のようになる。
ここで、σc(v)は基準中心軸の明度vにおける色相、彩度2次元分布の標準偏差σc(v)である。βc は、基準中心軸からσc(v)の何倍離れた色を異常とするかを定める係数で、例えば、1.0 〜2.0 程度の値をとる。
図4は弛緩法の説明図である。以下図4の処理S1〜S3に従って説明する。
1.0 : Z ≧ 1.0
S2:画像処理装置は、全ての画素に対して
もし( 0.0 < Pi(x,y) < 1.0 ) のとき
Pi(x,y) の近隣の画素の確率平均値<P> を求め、
Pi+1 = Pi + α(<P> - Pi)
(αは、周辺画素の影響係数で 1.0〜4.0 程度)
として確率を更新し、処理S3に移る。
Pi+1 = Pi
として確率は更新しないで、処理S3に移る。
繰返回数Iが指定数より大きく(I>指定数)、
Pi=0.0と pi=1.0 の画素数の全画素に対する割合が指定率より大きい(>指定率)
であれば、処理を終了する。
同一樹種の健全な単板の表面色は、その明度に関係なく、ほぼ特定の彩度と色相の領域に分布する。ところが、カビなどの欠陥部は、材質の違いに起因して、健全色の分布からは、彩度、色相にずれが生じる。特に、「青カビ」と呼ばれる変色部は、健全部に比べ彩度が低くなる傾向にあることを利用し、検出可能である。
図5は健全単板の表面の彩度分布の説明図である。図5において、健全単板の表面の彩度分布図の縦軸は度数(画素数)、横軸は彩度である。健全単板の表面の彩度分布(ヒストグラム)は、ほぼ正規分布となる。
図6は青カビを含む1枚の単板の場合の彩度分布の説明図である。図6において、青カビを含む場合の彩度分布の縦軸は度数(画素数)、横軸は彩度である。青カビを含む場合の彩度分布で、実際に得られるのは、健全単板の分布域と青カビの分布域が合わさった、実線で示されたような分布(ヒストグラム)であり、青カビなどの欠陥の存在を検出するには、低彩度部分の分布形状を検出する必要がある。しかし、一般的には、よほど大きな欠陥が存在しない限り、図6のように顕著な分布形状の変化は、確認できない。そこで、前述したヒストグラムを元に、以下のように累積度数分布を作成して青カビを検出することができる。
図7は一般的な正規分布の累積度数F(x)の説明図である。図7において、点線のグラフは、彩度の分布確率(正規分布)である。一般的な正規分布の累積度数F(x)は、度数分布の度数を全数Nで割り、規格化したものである。この場合には、ヒストグラムが標準正規分布に従うものとして、規格化された累積確率分布関数F(x)が、次のように表すことができる。
そこでは、例えば
x1 =μ−2.0 σ
x2 =μ−1.0 σ
x3 =μ−0.5 σ
x4 =μ
として
p1 = F( x1 ) = 0.0228
p2 = F( x2 ) = 0.1587
p3 = F( x3 ) = 0.3085
p4 = F( x4 ) = 0.5
などのような関係がある。これを、青カビを含む単板表面の彩度分布に適用すると、図8のようになる。
(a)実際に青カビの存在の有無を検出するには、閾値として、健全部の累積度分布の中間の値(p4 = F( x4 ) = 0.5)より少ない値で、できるだけ少ない値を選ぶと青カビの存在を精度よく検出できる。但し、累積度分布の画素数があまり少ないと、誤差が大きくなるので、ある程度の画素数(累積度数)が必要となる。例えば、図9のように、閾値として、累積度数Pと彩度xを設定し、その値を超過したら欠陥が存在するものとする方法がある。
図11は青カビ検出処理フローチャートである。以下、図11の処理S11〜S16に従って、青カビ検出処理の説明をする。
画像処理装置(画像処理手段)1、選別機制御装置(選別機制御手段)2、操作盤(操作手段)3、画像入力部(画像入力手段)11、表面反射光画像処理部(表面反射光画像処理手段)13、透過光画像処理部(透過光画像処理手段)14、等級判定処理部(等級判定処理手段)15等はプログラムで構成でき、主制御部(CPU)が実行するものであり、主記憶に格納されているものである。このプログラムは、コンピュータで処理されるものである。このコンピュータは、主制御部、主記憶、ファイル装置、表示装置等の出力装置、入力装置などのハードウェアで構成されている。
2 選別機制御装置(選別機制御手段)
3 操作盤(操作手段)
4 ベルトコンベア
5 透過光用LED照明(照明手段)
6 反射光用LED照明(照明手段)
7 等級別積載装置
8 ラインセンサカメラ(撮影手段)
9 単板(木材)
11 画像入力部(画像入力手段)
12 画像メモリ(格納手段)
13 表面反射光画像処理部(表面反射光画像処理手段)
14 透過光画像処理部(透過光画像処理手段)
15 等級判定処理部(等級判定処理手段)
Claims (8)
- 撮影手段で木材毎のカラー撮影を行い、
画像処理手段で前記撮影手段により撮影されたカラー画像の彩度分布を木材毎に求め、該求めた彩度分布の累積度数分布を予め定めた正常な木材の累積度数分布と比較し、該求めた彩度分布の累積度数分布が前記正常な木材の累積度数分布から所定値以上離れた分布を示す該木材を、選別すべき木材とする木材の検査方法において、
前記撮影手段により撮影されたカラー画像の彩度分布から求めた累積度数分布を予め定めた正常な木材の累積度数分布と比較するとき、前記撮影されたカラー画像の彩度分布から求めた累積度数分布と前記正常な木材の累積度数分布との差を、予め定めた彩度まで積算した面積について、その面積が所定値以上になった該木材を選別すべき木材とすることを特徴とした木材の検査方法。 - 撮影手段で木材毎のカラー撮影を行い、
画像処理手段で前記撮影手段により撮影されたカラー画像の彩度分布を木材毎に求め、該求めた彩度分布の累積度数分布を予め定めた正常な木材の累積度数分布と比較し、該求めた彩度分布の累積度数分布が前記正常な木材の累積度数分布から所定値以上離れた分布を示す該木材を、選別すべき木材の候補とし、
該候補とされた木材の彩度異常領域の個数及び該領域の面積の少なくとも一方の値を算出し、該算出した値が予め定めた所定値より大きい木材を、選別すべき木材とする木材の検査方法において、
前記撮影手段により撮影されたカラー画像の彩度分布から求め、該求めた彩度分布の低彩度から累積度数分布を予め定めた正常な木材の累積度数分布と比較する時、
閾値として、累積度数が0.5以下の統計精度的に有意な度数領域にあり、且つ前記候補とされた木材の累積度数分布との差が最大となる彩度位置に於いて、両者の累積度数を比較することを特徴とした木材の検査方法。 - 前記候補とされた木材の異常彩度領域の部分で少なくとも1箇所の部分の面積が、予め定めた所定値より大きい木材を、選別すべき木材とすることを特徴とした請求項2記載の木材の検査方法。
- 木材毎のカラー撮影を行う撮影手段と、
前記撮影手段により撮影されたカラー画像の彩度分布を木材毎に求め、該求めた彩度分布の累積度数分布を予め定めた正常な木材の累積度数分布と比較し、該求めた彩度分布の累積度数分布が前記正常な木材の累積度数分布から所定値以上離れた分布を示す該木材を、選別すべき木材とする画像処理手段とを備える木材の検査装置において、
前記画像処理手段は、前記撮影手段により撮影されたカラー画像の彩度分布から求めた累積度数分布を予め定めた正常な木材の累積度数分布と比較するとき、前記撮影されたカラー画像の彩度分布から求めた累積度数分布と前記正常な木材の累積度数分布との差を、予め定めた彩度まで積算した面積について、その面積が所定値以上になった該木材を選別すべき木材とすることを特徴とした木材の検査装置。 - 木材毎のカラー撮影を行う撮影手段と、
前記撮影手段により撮影されたカラー画像の彩度分布を木材毎に求め、該求めた彩度分布の累積度数分布を予め定めた正常な木材の累積度数分布と比較し、該求めた彩度分布の累積度数分布が前記正常な木材の累積度数分布から所定値以上離れた分布を示す該木材を、選別すべき木材の候補とし、該候補とされた木材の彩度異常領域の個数及び該領域の面積の少なくとも一方の値を算出し、該算出した値が予め定めた所定値より大きい木材を、選別すべき木材とする画像処理手段とを備える木材の検査装置において、
前記画像処理手段は、前記撮影手段により撮影されたカラー画像の彩度分布から求め、該求めた彩度分布の低彩度から累積度数分布を予め定めた正常な木材の累積度数分布と比較する時、閾値として、累積度数が0.5以下の統計精度的に有意な度数領域にあり、且つ前記候補とされた木材の累積度数分布との差が最大となる彩度位置に於いて、両者の累積度数を比較することを特徴とした木材の検査装置。 - 前記画像処理手段は、前記候補とされた木材の異常彩度領域の部分で少なくとも1箇所の部分の面積が、予め定めた所定値より大きい木材を、選別すべき木材とすることを特徴とした請求項5記載の木材の検査装置。
- 撮影手段でカラー撮影した木材毎の画像を入力する画像入力手段と、
前記撮影手段により撮影されたカラー画像の彩度分布を木材毎に求め、該求めた彩度分布の累積度数分布を予め定めた正常な木材の累積度数分布と比較し、該求めた彩度分布の累積度数分布が前記正常な木材の累積度数分布から所定値以上離れた分布を示す該木材を、選別すべき木材とする画像処理手段であって、
前記撮影手段により撮影されたカラー画像の彩度分布から求めた累積度数分布を予め定めた正常な木材の累積度数分布と比較するとき、前記撮影されたカラー画像の彩度分布から求めた累積度数分布と前記正常な木材の累積度数分布との差を、予め定めた彩度まで積算した面積について、その面積が所定値以上になった該木材を選別すべき木材とする前記画像処理手段として、
コンピュータを機能させるためのプログラム。 - 撮影手段でカラー撮影した木材毎の画像を入力する画像入力手段と、
前記撮影手段により撮影されたカラー画像の彩度分布を木材毎に求め、該求めた彩度分布の累積度数分布を予め定めた正常な木材の累積度数分布と比較し、該求めた彩度分布の累積度数分布が前記正常な木材の累積度数分布から所定値以上離れた分布を示す該木材を、選別すべき木材の候補とし、該候補とされた木材の彩度異常領域の個数及び該領域の面積の少なくとも一方の値を算出し、該算出した値が予め定めた所定値より大きい木材を、選別すべき木材とする画像処理手段であって、
前記撮影手段により撮影されたカラー画像の彩度分布から求め、該求めた彩度分布の低彩度から累積度数分布を予め定めた正常な木材の累積度数分布と比較する時、閾値として、累積度数が0.5以下の統計精度的に有意な度数領域にあり、且つ前記候補とされた木材の累積度数分布との差が最大となる彩度位置に於いて、両者の累積度数を比較する前記画像処理手段として、
コンピュータを機能させるためのプログラム。
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