JP5520006B2 - 木材欠陥検出装置およびその方法 - Google Patents

Description

本発明は、木材の表面を撮像した画像を用いて木材の表面における節、割れ、変色などの各種の欠陥を検査する木材欠陥検出装置およびその方法に関するものである。

従来から、木材の表面の欠陥（節、割れ、変色など）を抽出するために、木材の表面を撮像した画像を用いる技術が提案されている。

たとえば、特許文献１には、木材の節、割れ、腐れのような欠陥を検出するために、木材の表面の色の濃淡度の平均値に基づいて基準濃淡度を木材毎に求め、濃淡度が基準濃淡度を超える領域を欠陥候補とし、欠陥候補の大きさ、形状、分布状況によって欠陥か否かを判断する技術が記載されている。

また、特許文献２には、検査対象である木材のカラー画像を撮像して画像内の色分布を求め、正常な木材の色分布と比較することにより、検査対象である木材の欠陥を検出する技術が記載されている。

特開平８−１４５９１４号公報 特開２００７−１４７４４２号公報

ところで、特許文献１に記載の技術では、固定された基準濃淡度を用いて欠陥候補を抽出しているから、周囲との濃淡度の大きい欠陥部分が存在している場合でなければ、不良品を選別することができない。とくに、木材では種類や色むらなどによって、欠陥部分の濃淡度が変化するから、基準濃淡度を固定的に設定していると、欠陥部分が複数個の領域い分断されることがあり、分断された個々の領域では面積が小さくなるために欠陥として認識されない可能性が生じる。

また、特許文献２に記載の技術では、カラー画像を用いているから、モノクロの画像処理に比較するとデータ量が多く処理負荷が大きくなり、データの転送時間や処理時間が長くなるという問題を有している。その結果、搬送されている木材の欠陥を検出する場合のように、画像処理に用いることができる時間が短くなる用途では、高性能のハードウェア資源が要求され、システムが高額になるという問題を有している。

本発明は上記事由に鑑みて為されたものであり、その目的は、欠陥内の輝度変化が大きく二値化を行うと分断される可能性が高い場合であっても、カラー画像を用いずに同一の欠陥とみなせる欠陥候補領域を連結することにより欠陥を精度よく検出することを可能にした木材欠陥検出装置およびその方法を提供することにある。

請求項１の発明は、検査対象である木材の表面を撮像手段により撮像した濃淡画像の輝度を二値化することにより二値画像を生成する二値化手段と、二値化手段により生成された二値画像から欠陥候補領域を抽出する欠陥候補抽出手段と、欠陥候補領域を含む所定の検査領域ごとに欠陥候補領域を周囲から分離するためのしきい値を設定するしきい値設定手段と、しきい値設定手段により設定されたしきい値を用いて濃淡画像をあらためて二値化する再二値化手段と、再二値化手段により生成された二値画像から欠陥候補領域を抽出する欠陥候補再抽出手段と、欠陥候補再抽出手段により抽出された欠陥候補領域が欠陥か否かを判定する欠陥判定手段と、欠陥判定手段により欠陥と判定されなかった欠陥候補領域について同一の欠陥として連結可能か否かを評価する連結評価手段と、連結評価手段により連結可能と評価された欠陥候補領域を連結する連結処理手段と、連結処理手段による連結後の欠陥候補領域の全体について欠陥か否かを判定する再判定手段とを備え、前記しきい値設定手段は、複数段階のしきい値を設定し、前記連結評価手段は、同じしきい値を用いて抽出した欠陥候補領域と異なるしきい値で抽出した欠陥候補領域とから選択した任意の２個の欠陥候補領域について、しきい値の範囲が規定範囲内であり、かつ両欠陥候補領域の距離が規定値以内であるときに連結可能と評価することを特徴とすることを特徴とする。

請求項２の発明では、請求項１の発明において、濃淡画像は、白色光による照明を用いて撮像手段により撮像されることを特徴とする。

請求項３の発明では、請求項１又は２の発明において、連結評価手段は、木材の種類に応じて異なる範囲のしきい値を設定することを特徴とする。

請求項４の発明では、請求項１〜３のいずれかの発明において、連結評価手段は、評価する２個の欠陥候補領域を抽出したしきい値が同じである場合と異なる場合とで連結可能と評価する距離の規定値を異ならせることを特徴とする。

請求項５の発明では、請求項４の発明において、連結評価手段は、評価する２個の欠陥候補領域を抽出したしきい値が同じである場合に連結可能と評価する距離の規定値を、しきい値が異なる場合に連結可能と評価する距離の規定値よりも小さく設定することを特徴とする。

請求項６の発明では、請求項１〜５のいずれかの発明において、連結処理手段は連結評価手段により連結可能と評価された欠陥候補領域の面積を合算し、再判定手段は合算後の面積が規定値以上であるときに欠陥と判定することを特徴とする。

請求項７の発明は、検査対象である木材の表面を撮像手段により撮像した濃淡画像の輝度を二値化することにより二値画像を生成し、生成された二値画像から欠陥候補領域を抽出した後、欠陥候補領域を含む所定の検査領域ごとに欠陥候補領域を周囲から分離するためのしきい値を設定し、次に、設定されたしきい値を用いて濃淡画像をあらためて二値化することにより二値画像を生成し、生成された二値画像から欠陥候補領域を抽出するとともに、抽出した欠陥候補領域が欠陥か否かを判定し、さらに、欠陥と判定されなかった欠陥候補領域について同一の欠陥として連結可能か否かを評価した後、連結可能と評価された欠陥候補領域を連結し、連結後の欠陥候補領域の全体について欠陥か否かを判定し、前記しきい値の設定に際して、複数段階のしきい値を設定し、同じしきい値を用いて抽出した欠陥候補領域と異なるしきい値で抽出した欠陥候補領域とから選択した任意の２個の欠陥候補領域について、しきい値の範囲が規定範囲内であり、かつ両欠陥候補領域の距離が規定値以内であるときに連結可能と評価することを特徴とする。

請求項１、７の発明の構成によれば、二値画像から欠陥候補領域を抽出し、さらに抽出した欠陥候補領域に応じたしきい値を設定して再度生成した二値画像から欠陥候補領域を再抽出しているから、一度抽出した欠陥候補領域を絞り込むことによって、適正な欠陥候補領域を抽出することが可能になる。また、節のように欠陥内の輝度変化が大きい欠陥については、欠陥候補領域を絞り込む際に分断される可能性があるが、分断された可能性にある欠陥候補領域については、連結可能か否かを評価し、連結可能であれば連結した後に欠陥か否かを判定するから、欠陥内での輝度変化の大きい欠陥についても精度よく検出することが可能になる。
さらに、しきい値を複数段階に設定し、同じしきい値を用いて抽出した欠陥候補領域だけでなく異なるしきい値を用いて抽出した欠陥候補領域についても、２個の欠陥候補領域の距離に基づいて連結可能か否かを評価しているから、特定の欠陥に対応して設定したしきい値を適用すると、面積が小さくなりしかも分断されやすい節のような欠陥であっても、異なるしきい値で抽出した欠陥候補領域との連結が可能か否かを評価することにより、欠陥に対応する欠陥候補領域として抽出されやすくなる。

請求項２の発明の構成によれば、検査対象である木材を白色光で照明したときの濃淡画像を用いるから、目視に近いコントラストを獲得することができ、正確に欠陥検出を行うことができる。

請求項３の発明の構成によれば、木材の種類に応じてしきい値の範囲を異ならせているから、異なる種類の木材を用いる場合でも欠陥を検出することが可能になる。

請求項４の発明の構成によれば、連結可能か否かを評価する２個の欠陥候補領域について、両欠陥候補領域を抽出したしきい値の異同に応じて、連結可能と評価する距離の規定値を異ならせているから、しきい値の相違によって欠陥候補領域の距離が変化する場合に対応して、連結可能か否かを正確に評価することができる。

請求項５の発明の構成によれば、連結可能か否かを評価する２個の欠陥候補領域について、両欠陥候補領域を抽出したしきい値が同じであるときには距離の規定値を小さくし、しきい値が異なるときには距離の規定値を大きくしているから、欠陥候補領域が分断される場合の特性に合わせて、分断された欠陥候補領域を連結できる可能性が高くなる。

請求項６の発明の構成によれば、連結可能な欠陥候補領域の面積を合算して欠陥か否かを判定するから、ひとつの欠陥に対する欠陥候補領域が分断されている場合であっても、面積を合算することでひとつの欠陥として評価することができるから、欠陥を確実に検出することが可能になる。

実施形態を示すブロック図である。 同上の動作説明図である。 （ａ）は同上の側面図、（ｂ）は同上の斜視図である。 （ａ）は同上に用いる木材を示す概略平面図、（ｂ）は同上に用いる木材を示す平面図である。 （ａ）（ｂ）は同上において異なる光色の照明を用いたときの輝度差の分布を示す図である。 同上においてしきい値の設定方法を説明する図である。 同上において欠陥と木目とを識別する方法を説明する図である。 同上における欠陥選別処理部の動作例を示す動作説明図である。 同上における欠陥選別処理部の動作例を示す動作説明図である。 同上における欠陥選別処理部の動作例を示す動作説明図である。 同上における欠陥選別処理部の動作例を示す動作説明図である。

以下に説明する実施形態において、検査対象となる木材としては、基材となる合板の表面に貼り合わせるために用いる単板であって薄厚でシート状に形成された単板（突き板など）や、この単板を合板に貼り合わせた合板を想定している。

ここでは、木材３が床材や壁材として用いられる建築用板であり、図４に示すように、目地溝３１により区画された複数個のピース３２が表面に配列されているものとする。この種の木材３は定尺（たとえば、１８００ｍｍ×３００ｍｍ）の矩形状に形成されていることが多く、以下の説明では図３に示すように、搬送されている間に外観検査を行うものとする。

なお、木材３は上述の形状であることは必須ではなく、木材３の表面が複数の領域に区画されていれば本発明の技術思想を適用することができる。したがって、木材３の表面にピース３２が配列されていることは必須ではない。

図３に示すように、木材３は、コンベア２１により一方向（図３（ａ）の矢印Ａ方向）に搬送される。搬送方向は、木材３の短手方向に一致する。したがって、図３（ｂ）に示すように、木材３の長手方向において複数台（図示例は４台）のコンベア２１が並べられる。コンベア２１の上方には撮像装置としてのラインセンサカメラ１が配置される。ラインセンサカメラ１は、木材３の全長に亘る領域を撮像することができるように、コンベア２１を並べた方向（木材３の長手方向）に離間して複数台（図示例では３台）が並べられる。また、ラインセンサカメラ１は、光軸が木材３の表面に略直交するように配置されている。

ラインセンサカメラ１により撮像される画像はモノクロの濃淡画像であり、画像処理装置４において以下に説明する画像処理が施されることにより木材３の欠陥が検出される。欠陥の種別としては、たとえば、穴、節、入皮（若木の段階で皮が入り込み壊死した欠陥）、カナスジ（若木の段階で付いた傷が壊死した欠陥）を想定している。

さらに、木材３の表面をラインセンサカメラ１により撮像する際の照明として、発光ダイオードを用いた照明装置２をコンベア２１の上方に配置してある。照明装置２は、木材３の長手方向の全長に亘って均一な照度で照明を行うことができるように、多数個の発光ダイオードを直線上に配列するとともに、光取出面に拡散板を配置した構成を有する。

また、照明装置２は、ラインセンサカメラ１に対して木材３が搬送される向きの下流側に配置される。照明装置２からの光は木材３の表面に対して所定角度θ（たとえば、４０〜６０度）をなす方向から照射され、木材３に対して斜方照明を行う。したがって、ラインセンサカメラ１には木材３の表面からの拡散反射光が入射する。

図示例では、木材３の下面側（木材３を挟んでラインセンサカメラ１と反対側）にも照明装置２ａを配置しており、単板を用いる場合には、下面側の照明装置２ａも点灯させることにより、ラインセンサカメラ１では透過光を撮像することになり、コントラストが強調されて木目のような暗部が抽出しやすくなる。

照明装置２，２ａの光色は、青色を用いることが可能であるが白色が望ましい。白色の発光ダイオードにはＲＧＢの各色を混色させる構成や青色光により黄色に発光する蛍光体と青色発光ダイオードとを用いる構成など種々の構成があるが、望ましくは、ＲＧＢを混色した演色性の高い白色光を得る構成を用いる。

同一の木材３について、青色光を用いた場合のラインセンサカメラ１で撮像した画像の輝度（明度が大きいほど値が大きくなるように濃淡値として輝度を採用している）の分布の例を図５（ａ）に示し、白色光を用いた場合のラインセンサカメラ１で撮像した画像の輝度の分布の例を図５（ｂ）に示す。図５は、木材３の表面においてラインセンサカメラ１の画素が並ぶ方向（以下、Ｙ方向という）の直線上での輝度の分布を示しており、当該直線上において木目の領域Ａ１と欠陥の領域Ａ２とが存在する場合を例としている。

図５（ａ）（ｂ）を比較するとわかるように、欠陥の領域Ａ２の最低輝度と、木目の領域の最適輝度Ａ１との輝度差は、青色光を用いる場合よりも白色光を用いる場合のほうが大きくなっている。すなわち、図示例では青色光での輝度差は２０、白色光での輝度差は４０であって、輝度差を用いて欠陥を検出する場合には、白色光を用いるほうが青色光を用いる場合よりも木目と欠陥とを区別しやすくなることがわかる。

図１を用いて画像処理装置４の構成をさらに詳しく説明する。なお、画像処理装置４は、パーソナルコンピュータや画像処理専用のプロセッサを備えるコンピュータを用いて以下の動作を行うプログラムを実行することにより実現される。画像処理装置４は、ラインセンサカメラ１からの濃淡画像を取り込むためのインターフェイスや、モニタ装置に画像を出力するためのインターフェイスなどを備えるが、これらの構成は周知のものを用いればよいから説明を省略する。また、画像処理装置４には、ラインセンサカメラ１からの濃淡画像を格納するとともに、画像処理の過程で生じる画像データを格納する作業記憶となる画像メモリ５が設けられる。

以下の説明では、画像メモリ５には、木材３の表面に相当する領域の画素を背景から分離した画像が格納されているものとする。木材３の表面に相当する画素を抽出するには、ラインセンサカメラ１により撮像した濃淡画像の２値化を行い、この二値画像を用いて背景の領域を分離すればよい。

画像処理装置４には、画像メモリ５に格納されている木材３の表面の全体に関する濃淡画像の輝度に適宜のしきい値を適用して二値画像を生成する二値化手段１１と、二値画像により欠陥候補となる欠陥候補領域を抽出する欠陥候補抽出手段１２とを備えた前処理部が設けられる。前処理部では、木材３の表面の全体に対するしきい値を適用するから、欠陥候補領域が抽出されやすくなるように、しきい値を設定する。また、欠陥候補領域はピース３２に対応付けて抽出される。

画像処理装置４は、前処理部で欠陥候補領域が抽出されたピース３２ごとに、二値化のためのしきい値をあらためて設定するしきい値設定手段１３と、しきい値設定手段１３により設定されたしきい値を用いて各ピース３２を、それぞれ二値化する再二値化手段１４と、再二値化手段１４での二値化により得られた二値画像からピース３２ごとの欠陥候補領域を抽出する欠陥候補再抽出手段１５とを有する再抽出処理部を備える。すなわち、本実施形態では、ピース３２を検査領域の単位とし、ピース３２の範囲内において欠陥候補領域を周囲から分離する。

再抽出処理部により抽出された欠陥候補領域は、欠陥選別処理部に設けた欠陥判定手段１６において欠陥か否かが判定される。すなわち、前処理部、再抽出処理部、欠陥選別処理部により構成される。

以下では、図２に基づいて画像処理装置４の動作をさらに詳しく説明する。ラインセンサカメラ１により撮像された濃淡画像は、まず二値化手段１１に入力され、二値画像が生成される（Ｓ１）。二値化手段１１では、上述のような各種の欠陥の欠陥候補領域を抽出するために、欠陥の種類ごとに対応付けた複数のしきい値が設定される。しきい値は、ピース３２の輝度の平均値に基づいて設定され、ピース３２ごとに浮動的に設定される。すなわち、ピース３２ごとに、欠陥の種類に応じてしきい値が複数個ずつ設定されることになる。

欠陥候補抽出手段１２では、二値化手段１１により得られた二値画像からブロブ（連結成分）を抽出し、ブロブの画素数に着目することにより、欠陥候補領域と他の部位とに分離する（Ｓ２）。欠陥候補領域の抽出は、画像メモリ５に格納された木材３の表面の全領域について行う（Ｓ３）。

ここに、上述のように木材３の表面は複数個のピース３２を配列して形成されており、各ピース３２の中では連続性があるが、それぞれのピース３２は独立しているから、ピース３２を単位として欠陥候補領域を抽出することは合理的である。

前処理部においてピース３２ごとの欠陥候補領域を抽出した後、再抽出処理部におけるしきい値設定手段１３において、ピース３２ごとに二値化のためのしきい値をあらためて設定する（Ｓ４）。すなわち、しきい値設定手段１３では、ピース３２の中で木目と欠陥とを区別することができるようにしきい値を再設定する。しきい値を再設定するのは、欠陥候補領域が抽出されたピース３２のみとすることができるが、すべてのピース３２についてしきい値を再設定してもよい。

しきい値設定手段１３では、木材３の色味や照明環境によって変化する基準値をＡと設定し、基準値Ａを１つのしきい値として設定し、さらに、基準値Ａに複数種類の加算値をそれぞれ加算した複数個のしきい値を設定するようにしてもよい。加算値としては、たとえば２５、４５、８５を用いる。この場合、しきい値設定手段１３では、Ａ、Ａ＋２５、Ａ＋４５、Ａ＋８５をしきい値として設定することになる。基準値Ａは、欠陥候補抽出手段１２が抽出した欠陥候補領域の外接矩形、欠陥候補領域が含まれるピース３２全体、あるいはピース３２内で欠陥候補領域を含む所定領域のうち欠陥候補領域を除く領域の輝度の平均値に基づいて設定すればよい。

いま、木材３の材質がカバ材である場合を例にすると、ピース３２内に１ｍｍ^２以上のサイズの欠陥あるいは木目（欠陥に対するノイズ）が存在する場合には、ピース３２内（欠陥候補領域の外接矩形内でもよい）の輝度の平均値と欠陥および木目の輝度との関係をプロットしたときに、図６のような関係が得られている。図６において、菱形は欠陥であり、四角形は木目である。

図６に示す関係を見ると、欠陥と木目とを分離することができる輝度は、ほぼ一直線上に並んでおり、図示例では直線Ｌｔに沿っていると言える。すなわち、直線Ｌｔを求めることによって、ピース３２に含まれる画素に関する輝度の平均値の関数として、欠陥と木目とを分離するしきい値を設定することが可能になる。

図示例では、しきい値＝０．４×平均輝度＋８．０になる。このように、木材３の材質に応じた直線Ｌｔの式を、しきい値＝ａ×平均輝度＋ｂの形式で与え、定数ａ，ｂを決定すれば、ピース３２の輝度の平均値からしきい値を設定することが可能になる。言い換えると、ピース３２ごとにしきい値が浮動的に設定されることになる。

次に、しきい値設定手段１３で設定したしきい値を初期値に用いて、後述する技術によりしきい値を再設定する（Ｓ５）。再二値化手段１４では、当該しきい値を用いて、ピース３２を単位する濃淡画像の二値化をあらためて行う（Ｓ６）。一般に、入皮とカナスジとの欠陥は、他の欠陥に比較すると輝度が高く（たとえば、２５６段階の輝度で６０〜７０）、周囲の輝度との輝度差が小さいから、入皮とカナスジとが検出可能になるようにしきい値を設定することにより、欠陥の検出精度を高めることができる。

再二値化手段１４で用いるしきい値としては、たとえば、再二値化手段１４での二値化の前に用いたしきい値に適宜の補正値を加算した値を用いる。補正値には、ピース３２内の輝度の平均値が、輝度の階調の中央値（たとえば、輝度が２５５階調であって、最大値が２５５であるとすれば、１２８）よりも大きいときには、前のしきい値よりも一定値（たとえば、１０）だけ大きい値を新たなしきい値に用い、輝度の階調の中央値よりも小さいときには、前のしきい値よりも一定値だけ小さい値を新たなしきい値に用いる。

再二値化手段１４で二値化を行った二値画像は、欠陥候補再抽出手段１５に与えられ、再二値化手段１４により得られた二値画像からブロブが抽出された後、ブロブの画素数に着目して欠陥候補領域と他の部位とに分離される（Ｓ７）。すなわち、各ピース３２において、欠陥候補領域の再抽出が行われる。欠陥候補領域の抽出対象であるすべてのピース３２について欠陥候補領域の再抽出が行われると（Ｓ８）、欠陥候補領域は欠陥選別処理部に与えられる。

欠陥選別処理部における欠陥判定手段１６では、まず、再抽出された欠陥候補領域か否かを判断する（Ｓ９）。次に、再抽出した欠陥候補領域であれば（Ｓ９：ｙｅｓ）について、欠陥判定手段１６において欠陥候補領域と周囲との輝度の平均値を求め（Ｓ１０）、平均値の輝度差を算出し（Ｓ１１）、算出した輝度差に基づいて欠陥候補領域が欠陥か否かを判定する（Ｓ１２）。ステップＳ９〜Ｓ１２の処理は、すべての欠陥候補領域について行われる（Ｓ１３）。また、ステップＳ９において、欠陥候補領域が再抽出されたものではないと判断されたときには、当該欠陥候補領域についてステップＳ１２において欠陥か否かが判定される。

ステップＳ１２における欠陥の判定条件は、たとえば、再抽出された欠陥候補領域に対しては、欠陥候補領域と周囲との輝度の平均値の輝度差が規定値（たとえば、２０）以上であり、かつ面積が規定値（たとえば、２０ｍｍ^２）以上であることとすればよい。再抽出された欠陥候補領域ではない場合には、輝度差は考慮せず面積が規定値以上であることとすればよい。

欠陥の判定条件は、図６に示したしきい値の設定と同様に、周囲の輝度の平均値の関数として設定してもよい。すなわち、欠陥候補領域に対して設定した外接矩形内の輝度の平均値（欠陥候補領域の形状に応じて設定した領域内の輝度の平均値でもよい）と、欠陥候補領域と周囲との平均値の差（輝度差）との関係をプロットすると、図７に示すような関係が得られる。図中の正方形は欠陥の輝度差、菱形は木目の輝度差を表している。

図７からわかるように、欠陥と木目との輝度差の境界は、周囲の輝度の平均値に対して直線Ｌｓに沿って並んでいると言える。したがって、周囲の輝度の平均値に応じた直線Ｌｓ上の値をしきい値に用いることにより、欠陥と木目との分離が可能になる。図示例は木材３がカバ材である場合を示しており、直線Ｌｓは、しきい値＝０．７５×平均輝度−２０．０になる。すなわち、しきい値＝ｃ×平均輝度＋ｄの形式で与え、定数ｃ，ｄを適宜に決定することにより、欠陥と木目とを識別して欠陥を抽出することができる。

ところで、欠陥判定手段１６により欠陥と判定されない欠陥候補領域が残っている場合に、当該欠陥候補領域は欠陥の一部であるにもかかわらず、しきい値の設定によって分断され、欠陥と判定されていない可能性がある。以下では、この種の欠陥候補領域を、さらに精査することによって、欠陥か否かを判別する技術について説明する。すなわち、欠陥選別処理部は、欠陥判定手段１６に加えて、以下に説明するように、欠陥と判定されていない欠陥候補領域（つまり、欠陥候補領域と判定されていないブロブ）について、１つの欠陥候補領域として連結可能か否かを評価する連結評価手段１７と、連結可能と評価されたブロブを連結する連結処理手段１８と、ブロブを連結して形成された欠陥候補領域についてあらためて欠陥か否かを判定する再判定手段１９とを有している。

すなわち、連結評価手段１７は、図８に示すように、まず、ステップＳ４、Ｓ５において設定した各しきい値のうちの着目する１つのしきい値（以下、「第１しきい値Ｔｈ１」という）により抽出したブロブを取り出す（Ｓ２３）。ここに、しきい値とブロブとは対応付けて記憶されているものとする。

次に、他のブロブとの連結の可能性を評価するために、他のブロブを抽出するためのしきい値（以下、「第２しきい値Ｔｈ２」という）をＴｈ２＝Ｔｈ１と規定し（Ｓ２４）、第２しきい値Ｔｈ２に対応する欠陥候補領域を抽出する（Ｓ２６）。第２しきい値Ｔｈ２が第１しきい値Ｔｈ１と等しい場合には、第１しきい値Ｔｈ１に対応して抽出したブロブのうち、第１しきい値Ｔｈ１に対応付けていないブロブを第２しきい値Ｔｈ２に対応するブロブとして抽出する。

たとえば、各しきい値に対応するブロブを面積の降べきの順に並べておき、第２しきい値Ｔｈ２が第１しきい値Ｔｈ１と等しい場合には、第１しきい値Ｔｈ１に対して抽出したブロブに対して降べきの順で次順になるブロブを第２しきい値Ｔｈ２に対応するブロブとして抽出する。

第１しきい値Ｔｈ１と第２しきい値Ｔｈ２とに対応する２個の欠陥候補領域が抽出されると、両者の隣接度を評価する（Ｓ２８）。隣接度は，ブロブの中心（重心）間の距離を用いる（以下では、ブロブの中心間の距離を、単に「ブロブ間の距離」という）。具体的には、木材の搬送方向と搬送方向に直交する方向との２方向について、ブロブ間の距離を計測し、それぞれの距離が規定値（規定値は、たとえば、搬送方向に５ｍｍ、搬送方向に直交する方向に１ｍｍなどと設定する）以下か否かを評価する。ここで、距離が規定値以下であれば、連結処理手段１８において、２個のブロブを連結するとともに合算した面積を求める（Ｓ３０）。面積の合算には、ブロブの面積を加算すればよい。なお、ブロブ間の距離として重心間の距離を用いているが、慣性主軸間の距離など他のを用いることも可能である。

連結後のブロブの面積が第２しきい値Ｔｈ２に対して規定されている規定値以上である場合には（Ｓ３１：ｙｅｓ）、再判定手段１９により連結後の欠陥候補領域を１つの欠陥と判定する（Ｓ３２）。また、合計した面積が規定値未満であれば（Ｓ３１：ｎｏ）、この時点では欠陥ではないと判定される。

上述のように、２個の欠陥候補領域の隣接度の評価（Ｓ２８）と、合計した面積の評価（Ｓ３１）とを、すべてのしきい値の組み合わせについて行うことにより（Ｓ２１、Ｓ２２、Ｓ２５、Ｓ２７、Ｓ３３）、分割されていた欠陥候補領域を結合し欠陥と判定することが可能になる。

なお、ステップＳ２１，Ｓ３３において、第１しきい値Ｔｈ１と第２しきい値Ｔｈ２とを１刻みで増加させているから、第１しきい値Ｔｈ１あるいは第２しきい値Ｔｈ２が、欠陥候補領域を抽出したときのしきい値に対応していない可能性がある。そこで、ステップＳ２９では、第１しきい値Ｔｈ１と第２しきい値Ｔｈ２とがともに、欠陥候補領域を抽出したときのしきい値であるときのにみ（Ｓ２９：ｙｅｓ）、欠陥候補領域を連結するか否かを判断するようにしている。

ここに、上述したように、しきい値設定手段１３において複数段階のしきい値（上述の例では、Ａ、Ａ＋２５、Ａ＋４５、Ａ＋８５）を設定している場合には、これらのしきい値を用いて抽出したブロブのうちの任意の２個（ブロブを抽出するしきい値は、同じ値の場合と異なる値の場合とがある）について、連結可能か否かを評価する。

上述した手順により、欠陥であるにもかかわらず分割されていた欠陥候補領域を、あらためて連結して評価することが可能になり、欠陥を見落とすことなく検出することが可能になる。

ところで、欠陥のうち特定の欠陥（たとえば、節）は、特定のしきい値で検出されることが多いという知見が得られている。節を例にすれば、茶色の領域であって、輝度が２５６階調であるとすれば、Ａ＋２５とＡ＋５０との間にしきい値を設定しておけば、ほとんどの場合に検出することができる。基準値Ａは、上述のように、ブロブ（欠陥候補領域）の外接矩形、ブロブが含まれるピース３２の全体、あるいはピース３２内でブロブを含む所定領域のうちブロブを除く領域の輝度の平均値に基づいて設定される。このように、欠陥の種類によっては、特定のしきい値を設定しておくことで抽出可能な場合がある。ただし、特定しきい値は、木材３の材質による表面色によって異なるとともに、表面含水率などの表面状態によっても異なる。

この点を踏まえて、木材の種類に応じた特定のしきい値（以下、「特定しきい値」という）をあらかじめ設定しておき、特定しきい値により欠陥か否かを判定することが可能である。すなわち、図９に示すように、まず木材３の材質を判定し（Ｓ１８）、特定の材質の場合と他の材質の場合とに応じて、特定しきい値を設定している（Ｓ１９，Ｓ２０）。特定しきい値の設定は、欠陥判定手段１８による欠陥の判定を行った後、連結評価手段１８によりブロブの連結の可能性を評価する前に行われる。つまり、特定しきい値の設定後に、図８に示したステップＳ２１以降の処理が行われる。

図示例では、木材３がカバ材か否かを分類しており（カバ材でない場合としては、ブナ材を想定している）、カバ材でない場合には（Ｓ１８：ｎｏ）、特定しきい値Ｔｈ１をＡと設定し、特定しきい値Ｔｈ２をＡ＋８５と設定し（Ｓ１９）、カバ材である場合には（Ｓ１８：ｙｅｓ）、特定しきい値Ｔｈ１をＡと設定し、特定しきい値Ｔｈ２の下限値をＡ＋２５とし上限値をＡ＋５０として設定する（Ｓ２０）。

図９に示す手順では、ブロブについて連結の可能性を評価し、隣接度が高いブロブを連結するまで（Ｓ２１〜Ｓ３０）は、ステップＳ２９を除いた点以外について図８と同じ手順になる。ただし、図８に示した例では、連結したブロブの面積を規定値と比較するだけであるのに対し、図９に示す手順においては、連結するブロブに対応する第１しきい値Ｔｈ１および第２しきい値が、ともに特定しきい値であるか否かを判定する（Ｓ３４）。

第１しきい値Ｔｈ１および第２しきい値Ｔｈ２がともに特定しきい値であるときには（Ｓ３４：ｙｅｓ）、欠陥の種類が節であると判断し、節の大きさに応じた面積値か否かを評価する（Ｓ３５）。ここで、節の条件を満たしているときには（Ｓ３５：ｙｅｓ）、連結したブロブを節と判定する（Ｓ３６）。

一方、第１しきい値Ｔｈ１と第２しきい値Ｔｈ２との少なくとも一方が特定しきい値ではないときには（Ｓ３４：ｎｏ）、欠陥の種類は節ではないと判断し、図８の手順と同様に、面積を規定値と比較し（Ｓ３７）、面積が規定値以上であれば（Ｓ３７：ｙｅｓ）、欠陥と判定する（Ｓ３８）。

ここにおいて、図９のステップＳ２８における隣接するブロブの判定を、図１０に示すステップＳ３９〜Ｓ４１により行うことができる。すなわち、ブロブ間の距離を規定距離と比較することによりブロブが連結可能か否かを判定するにあたり（Ｓ４０，Ｓ４１）、第１しきい値Ｔｈ１と第２しきい値Ｔｈ２とが等しい場合と異なる場合とに分け（Ｓ３９）、両者が異なる場合（Ｓ３９：ｎｏ）の規定距離を、両者が等しい場合（Ｓ３９：ｙｅｓ）の規定距離よりも大きく設定している。つまり、連結可能であっても異なるしきい値で抽出されたブロブは、距離がやや大きい場合があるから、許容範囲を広く設定するのである。

図示例では、上記規定距離について、第１しきい値Ｔｈ１と第２しきい値Ｔｈ２とが等しい場合は、ラインセンサカメラ１の長手方向における距離が５．０ｍｍ以内かつ木材３の搬送方向における距離が１．０ｍｍ以内であるときに連結可能と判断し、第１しきい値Ｔｈ１と第２しきい値Ｔｈ２とが異なる場合は、ラインセンサカメラ１の長手方向における距離が２０．０ｍｍ以内かつ木材３の搬送方向における距離が２．０ｍｍ以内まで許容している。

上述のように、ブロブを抽出したしきい値が同じか異なるかによって、ブロブ間の連結可能性を判断する距離を変化させているのは、以下の理由による。すなわち、欠陥のうち節は、全体の輝度がほぼ等しいから、１種類のしきい値で１つの欠陥のほぼ全体を抽出することができ、しかもブロブの密集度が高いから、分割されたブロブ間の距離が比較的近い場合にのみ連結可能と判断することができる。

これに対して、欠陥のうち入皮やカナスジは、輝度のばらつきが大きいから、１つの欠陥について異なるしきい値で抽出される複数個のブロブを結合する必要があり、しきい値の大きさの差によるが、一般に異なるしきい値で抽出したブロブの距離は比較的大きいから、ブロブ間の距離が比較的遠い場合でも連結可能と判断するのである。

図１１は図１０の変形例であって、ステップＳ３０において隣接するブロブを連結し、面積を合計した後に、欠陥か否かを判断する処理を単純化したものである。すなわち、ステップＳ３４〜Ｓ３８に代えて、ステップＳ３０で合計した面積を、節の検出に設定した規定の面積値と比較し（Ｓ４２）、合計面積が規定の面積値以上であるときには（Ｓ４２：ｙｅｓ）、ブロブの合成により形成した欠陥候補領域を欠陥と判定するのである（Ｓ４３）。

以上説明したように、本発明では、１個の欠陥が複数個のブロブに分割されて抽出された場合でも、ブロブを適切に連結することによって、１個の欠陥として扱うことを可能にし、結果的に欠陥の検出精度が高くなるのである。

１ ラインセンサカメラ（撮像手段）
２ 照明装置
３ 木材
４ 画像処理装置
５ 画像メモリ
１１ 二値化手段
１２ 欠陥候補抽出手段
１３ しきい値設定手段
１４ 再二値化手段
１５ 欠陥候補再抽出手段
１６ 欠陥判定手段
１７ 連結評価手段
１８ 連結処理手段
１９ 再判定手段
３２ ピース

Claims (7)

1. 検査対象である木材の表面を撮像手段により撮像した濃淡画像の輝度を二値化することにより二値画像を生成する二値化手段と、二値化手段により生成された二値画像から欠陥候補領域を抽出する欠陥候補抽出手段と、欠陥候補領域を含む所定の検査領域ごとに欠陥候補領域を周囲から分離するためのしきい値を設定するしきい値設定手段と、しきい値設定手段により設定されたしきい値を用いて濃淡画像をあらためて二値化する再二値化手段と、再二値化手段により生成された二値画像から欠陥候補領域を抽出する欠陥候補再抽出手段と、欠陥候補再抽出手段により抽出された欠陥候補領域が欠陥か否かを判定する欠陥判定手段と、欠陥判定手段により欠陥と判定されなかった欠陥候補領域について同一の欠陥として連結可能か否かを評価する連結評価手段と、連結評価手段により連結可能と評価された欠陥候補領域を連結する連結処理手段と、連結処理手段による連結後の欠陥候補領域の全体について欠陥か否かを判定する再判定手段とを備え、前記しきい値設定手段は、複数段階のしきい値を設定し、前記連結評価手段は、同じしきい値を用いて抽出した欠陥候補領域と異なるしきい値で抽出した欠陥候補領域とから選択した任意の２個の欠陥候補領域について、しきい値の範囲が規定範囲内であり、かつ両欠陥候補領域の距離が規定値以内であるときに連結可能と評価することを特徴とする木材欠陥検出装置。
2. 前記濃淡画像は、白色光による照明を用いて前記撮像手段により撮像されることを特徴とする請求項１記載の木材欠陥検出装置。
3. 前記連結評価手段は、木材の種類に応じて異なる範囲のしきい値を設定することを特徴とする請求項１又は２記載の木材欠陥検出装置。
4. 前記連結評価手段は、評価する２個の欠陥候補領域を抽出したしきい値が同じである場合と異なる場合とで連結可能と評価する距離の規定値を異ならせることを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載の木材欠陥検出装置。
5. 前記連結評価手段は、評価する２個の欠陥候補領域を抽出したしきい値が同じである場合に連結可能と評価する距離の規定値を、しきい値が異なる場合に連結可能と評価する距離の規定値よりも小さく設定することを特徴とする請求項４記載の木材欠陥検出装置。
6. 前記連結処理手段は前記連結評価手段により連結可能と評価された欠陥候補領域の面積を合算し、前記再判定手段は合算後の面積が規定値以上であるときに欠陥と判定することを特徴とする請求項１〜５のいずれか１項に記載の木材欠陥検出装置。
7. 検査対象である木材の表面を撮像手段により撮像した濃淡画像の輝度を二値化することにより二値画像を生成し、生成された二値画像から欠陥候補領域を抽出した後、欠陥候補領域を含む所定の検査領域ごとに欠陥候補領域を周囲から分離するためのしきい値を設定し、次に、設定されたしきい値を用いて濃淡画像をあらためて二値化することにより二値画像を生成し、生成された二値画像から欠陥候補領域を抽出するとともに、抽出した欠陥候補領域が欠陥か否かを判定し、さらに、欠陥と判定されなかった欠陥候補領域について同一の欠陥として連結可能か否かを評価した後、連結可能と評価された欠陥候補領域を連結し、連結後の欠陥候補領域の全体について欠陥か否かを判定し、前記しきい値の設定に際して、複数段階のしきい値を設定し、同じしきい値を用いて抽出した欠陥候補領域と異なるしきい値で抽出した欠陥候補領域とから選択した任意の２個の欠陥候補領域について、しきい値の範囲が規定範囲内であり、かつ両欠陥候補領域の距離が規定値以内であるときに連結可能と評価することを特徴とする木材欠陥検出方法。