KR20100015628A - 목재의 검사 방법, 장치 및 프로그램 - Google Patents

목재의 검사 방법, 장치 및 프로그램 Download PDF

Info

Publication number
KR20100015628A
KR20100015628A KR1020097021604A KR20097021604A KR20100015628A KR 20100015628 A KR20100015628 A KR 20100015628A KR 1020097021604 A KR1020097021604 A KR 1020097021604A KR 20097021604 A KR20097021604 A KR 20097021604A KR 20100015628 A KR20100015628 A KR 20100015628A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
color
distribution
wood
color distribution
image
Prior art date
Application number
KR1020097021604A
Other languages
English (en)
Other versions
KR101415628B1 (ko
Inventor
노리유키 히라오카
Original Assignee
가부시키가이샤 메이난 세이사꾸쇼
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 가부시키가이샤 메이난 세이사꾸쇼 filed Critical 가부시키가이샤 메이난 세이사꾸쇼
Publication of KR20100015628A publication Critical patent/KR20100015628A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR101415628B1 publication Critical patent/KR101415628B1/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
    • G01N21/88—Investigating the presence of flaws or contamination
    • G01N21/89—Investigating the presence of flaws or contamination in moving material, e.g. running paper or textiles
    • G01N21/892—Investigating the presence of flaws or contamination in moving material, e.g. running paper or textiles characterised by the flaw, defect or object feature examined
    • G01N21/898—Irregularities in textured or patterned surfaces, e.g. textiles, wood
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
    • G01N21/88—Investigating the presence of flaws or contamination
    • G01N21/89—Investigating the presence of flaws or contamination in moving material, e.g. running paper or textiles
    • G01N21/892—Investigating the presence of flaws or contamination in moving material, e.g. running paper or textiles characterised by the flaw, defect or object feature examined
    • G01N21/898—Irregularities in textured or patterned surfaces, e.g. textiles, wood
    • G01N21/8986—Wood
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B27—WORKING OR PRESERVING WOOD OR SIMILAR MATERIAL; NAILING OR STAPLING MACHINES IN GENERAL
    • B27G—ACCESSORY MACHINES OR APPARATUS FOR WORKING WOOD OR SIMILAR MATERIALS; TOOLS FOR WORKING WOOD OR SIMILAR MATERIALS; SAFETY DEVICES FOR WOOD WORKING MACHINES OR TOOLS
    • B27G1/00—Machines or devices for removing knots or other irregularities or for filling-up holes
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01B—MEASURING LENGTH, THICKNESS OR SIMILAR LINEAR DIMENSIONS; MEASURING ANGLES; MEASURING AREAS; MEASURING IRREGULARITIES OF SURFACES OR CONTOURS
    • G01B11/00—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques
    • G01B11/30—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques for measuring roughness or irregularity of surfaces
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01J—MEASUREMENT OF INTENSITY, VELOCITY, SPECTRAL CONTENT, POLARISATION, PHASE OR PULSE CHARACTERISTICS OF INFRARED, VISIBLE OR ULTRAVIOLET LIGHT; COLORIMETRY; RADIATION PYROMETRY
    • G01J3/00—Spectrometry; Spectrophotometry; Monochromators; Measuring colours
    • G01J3/46—Measurement of colour; Colour measuring devices, e.g. colorimeters
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01J—MEASUREMENT OF INTENSITY, VELOCITY, SPECTRAL CONTENT, POLARISATION, PHASE OR PULSE CHARACTERISTICS OF INFRARED, VISIBLE OR ULTRAVIOLET LIGHT; COLORIMETRY; RADIATION PYROMETRY
    • G01J3/00—Spectrometry; Spectrophotometry; Monochromators; Measuring colours
    • G01J3/46—Measurement of colour; Colour measuring devices, e.g. colorimeters
    • G01J3/462—Computing operations in or between colour spaces; Colour management systems
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01J—MEASUREMENT OF INTENSITY, VELOCITY, SPECTRAL CONTENT, POLARISATION, PHASE OR PULSE CHARACTERISTICS OF INFRARED, VISIBLE OR ULTRAVIOLET LIGHT; COLORIMETRY; RADIATION PYROMETRY
    • G01J3/00—Spectrometry; Spectrophotometry; Monochromators; Measuring colours
    • G01J3/46—Measurement of colour; Colour measuring devices, e.g. colorimeters
    • G01J3/50—Measurement of colour; Colour measuring devices, e.g. colorimeters using electric radiation detectors
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N33/00—Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
    • G01N33/46—Wood
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
    • G06T7/0004—Industrial image inspection
    • G06T7/001—Industrial image inspection using an image reference approach
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/90—Determination of colour characteristics
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10024—Color image
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30108—Industrial image inspection
    • G06T2207/30161—Wood; Lumber

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
  • Wood Science & Technology (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Textile Engineering (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Forests & Forestry (AREA)
  • Food Science & Technology (AREA)
  • Medicinal Chemistry (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Investigating Materials By The Use Of Optical Means Adapted For Particular Applications (AREA)
  • Image Processing (AREA)
  • Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)
  • Spectrometry And Color Measurement (AREA)

Abstract

촬영수단(8)으로 목재(9)의 컬러 촬영을 하고, 화상 처리수단(1)으로 상기 촬영수단(8)에 의해 촬영된 컬러 화상의 색 분포를 구하고, 상기 구한 색 분포를 미리 결정된 정상 목재의 색 분포와 비교하여, 상기 구한 색 분포가 상기 정상 목재의 색 분포로부터 소정값 이상 벗어난 것을 이상 색 분포로 하고, 상기 이상 색 분포가 상기 촬영수단에 의해 촬영된 목재면상에서의 영역에서 소정값보다 큰 것을 목재의 결함으로서 검출한다.
Figure P1020097021604
목재의 컬러 촬영, 촬영수단, 화상 처리수단, 명도 히스토그램, 화상 분포

Description

목재의 검사 방법, 장치 및 프로그램{LUMBER INSPECTION METHOD, DEVICE AND PROGRAM}
본 발명은 목재의 통나무 등으로부터 잘라낸 단판 또는 절편 등의 목질 재료에 있는 변색에 의한 결함부분을 검출하는 목재의 검사 방법 및 장치에 관한 것이다. 예를 들면 합판을 제조하기 위해서는 통나무를 칼로 절삭하여 연속적으로 두께 몇밀리의 단판을 얻고, 이 단판을 소정의 크기로 가지런히 하고 또한 건조한 후, 복수 장의 단판을 접착제로 접착하여 일체화한다. 이들의 제조 공정에서, 단판의 품질에 영향을 미치는 목재 표면의 변색에 의한 결함, 뒤틀림, 단판에 있는 옹이가 빠져 구멍이 된 개소, 크랙 등의 결함의 위치, 수, 면적 등의 정도에 따라, 합판이 되었을 때의 표층을 구성하는 것, 즉 미관상의 결점이 적은 것과, 합판의 내층을 구성하는 것, 즉 결점이 많아도 문제가 되지 않는 것으로 선별할 필요가 있다. 이 선별은 예를 들면 5 내지 7단계로 나눌 수 있다.
종래, 합판이 되었을 때의 표층을 구성하는 것과, 합판의 내층을 구성하는 것의 선별은 컨베이어로 반송되는 단판을, 작업자의 육안으로 판정하여 행하여지고 있다.
또, 종래의 목재의 결함부의 검사 방법으로서, 목재를 컬러 CCD 카메라로 촬 영하여, 영상신호를 색 화상 추출장치에 의해 송진 및 변색의 기준색과 대비하여 이치화하여, 측정 대상 영역과 일치하는 이치화 화상을 라벨링 처리하여 판정값과 대비함으로써 송진 등의 부착 수지나 부식, 변색의 결함 부위를 검지하는 것이 있었다(특허문헌 1 참조).
특허문헌 1:일본 공개특허공보(평)9-210785호
발명이 해결하려고 하는 과제
상기 종래의 기술은 다음과 같은 과제가 있었다.
육안에 의한 판정에서는, 사람이 하는 판정은 격차가 있어 부정확하고, 컨베이어의 속도를 크게 할 수 없기 때문에, 생산성이 나쁘다는 등의 문제가 있었다.
또, 종래의 기준색과 대비하여 이치화를 하는 목재의 결함부의 검사 방법에서는 색 분포를 사용한, 정확한 결함을 검사하는 것은 아니었다.
본 발명은 이러한 종래의 과제를 해결하여, 단판 등의 목재를 촬영수단으로 촬영하고, 상기 촬영한 화상으로부터 목재의 품질에 영향을 미치는 목재 표면의 변색에 의한 결함부분을 색 분포를 이용하여, 이상부(異常部)의 색채, 명도 등에 변화가 있어도, 정확하게 검출할 수 있도록 하는 것을 목적으로 한다.
과제를 해결하기 위한수단
도 1은 단판 선별장치의 설명도이다. 도 1 중, 1은 화상 처리장치(화상 처리수단), 2는 선별기 제어장치, 3은 조작반, 4는 벨트 컨베이어, 5는 투과광용 조명, 6은 반사광용 조명, 7은 등급별 분배장치, 8은 라인 센서 카메라(촬영수단), 9는 단판(목재)을 도시한다.
본 발명은 상기한 과제를 해결하기 위해서, 다음과 같이 구성했다.
(1) 촬영수단(8)으로 목재(9)를 컬러 촬영하고, 화상 처리수단(1)으로 상기 촬영수단(8)에 의해 촬영된 컬러 화상의 색 분포를 구하고, 상기 구한 색 분포를 미리 결정한 정상 목재의 색 분포와 비교하여, 상기 구한 색 분포가 상기 정상 목재의 색 분포로부터 소정값 이상 벗어난 것을 이상 색 분포로 하고, 상기 이상 색 분포가 상기 촬영수단에 의해 촬영된 목재면상에서의 영역에서 소정값보다 큰 것을 목재의 결함으로서 검출한다. 이 때문에, 목재의 품질에 영향을 미치는 목재 표면의 변색에 의한 결함부분을 색 분포를 이용하여 정확하게 검출할 수 있다.
(2) 상기 (1)의 목재 검사 방법 또는 장치에 있어서, 결함 면적이 검사 대상 영역에 대하여 상대적으로 작은 목재를 검사 대상으로 하는 경우에 대해서는 상기 미리 결정한 정상 목재의 색 분포로 하고, 검사 대상마다 취득한 화상 분포를, 그 때마다 바꾸어 사용한다. 이 때문에, 미리 결정하는 정상 목재의 색 분포를 용이하게 취득할 수 있다.
(3) 상기 (1) 또는 (2)의 목재 검사 방법 또는 장치에 있어서, 상기 촬영한 컬러 화상의 색 분포의 명도 히스토그램을 구하여 명도 이상부를 검출한다. 이 때문에, 눌음(burn) 등의 명도 이상부의 검출을 용이하게 할 수 있다.
(4) 상기 (3)의 목재 검사 방법 또는 장치에 있어서, 상기 미리 결정한 정상 목재의 색 분포의 명도 히스토그램은 전체가 정규 분포를 따르는 것으로서 일부의 영역의 누적 도수(度數)로부터 전체의 정규 분포를 추정한다. 이 때문에, 정상 목재의 색 분포를 미리 결정하지 않아도 검사하는 목재로부터 정상 목재의 색 분포를 추정할 수 있다.
발명의 효과
본 발명에 의하면, 다음과 같은 효과가 있다.
(1) 화상 처리수단으로, 촬영수단에 의해 촬영된 컬러 화상의 색 분포를 구하고, 상기 구한 색 분포를 미리 결정한 정상 목재의 색 분포와 비교하여, 상기 구한 색 분포가 상기 정상 목재의 색 분포로부터 소정값 이상 벗어난 것을 이상 색 분포로 하고, 상기 이상 색 분포가 상기 촬영수단에 의해 촬영된 목재면상에서의 영역에서 소정값보다 큰 것을 목재의 결함으로서 검출하기 때문에, 목재의 품질에 영향을 미치는 목재 표면의 변색에 의한 결함부분을 색 분포를 이용하여 정확하게 검출할 수 있다.
(2) 결함 면적이 검사 대상 영역에 대하여 상대적으로 작은 목재를 검사 대상으로 하는 경우에 대해서는, 미리 결정한 정상 목재의 색 분포로 하고, 검사 대상마다 취득한 화상 분포를, 그 때마다 바꾸어 사용하기 때문에, 미리 결정하는 정상 목재의 색 분포를 용이하게 취득할 수 있다.
(3) 촬영한 컬러 화상의 색 분포의 명도 히스토그램을 구하여 명도 이상부를 검출하기 때문에, 눌음 등의 명도 이상부의 검출을 용이하게 실시할 수 있다.
(4) 미리 결정한 정상 목재의 색 분포의 명도 히스토그램은 전체가 정규 분포를 따르는 것으로 하고 일부 영역의 누적 도수부터 전체의 정규 분포를 추정하기 때문에, 정상 목재의 색 분포를 미리 결정하지 않아도 검사하는 목재로부터 정상 목재의 색 분포를 추정할 수 있다.
도 1은 본 발명의 단판 선별장치의 설명도.
도 2는 본 발명의 화상 처리장치의 설명도.
도 3은 본 발명의 화상 g 각 점의 색을 HS 평면상으로 변환하는 설명도.
도 4는 본 발명의 이완법의 설명도.
도 5는 본 발명의 HSV 색 공간에 있어서의 색 분포의 설명도.
도 6은 본 발명의 특정 명도 v 평면에 있어서의 화소 분포의 설명도.
도 7은 본 발명의 정규 분포의 누적 도수 F(x)의 설명도.
도 8은 본 발명의 중심축 방향의 화소 분포(정상의 분포 형상)의 설명도.
도 9는 본 발명의 분포 형상이 이상한 경우에 평균값 Vm을 추정하는 설명도.
도 10은 본 발명의 명도 이상부의 면적이 큰 경우의 설명도.
* 도면의 주요 부분에 대한 설명 *
1 : 화상 처리장치(화상 처리수단)
2 : 선별기 제어장치
3 : 조작반
4 : 벨트 컨베이어
5 : 투과광용 조명(조명수단)
6 : 반사광용 조명(조명수단)
7 : 등급별 분배장치
8 : 라인 센서 카메라(촬영수단)
9 : 단판(목재)
(1) 단판 선별장치의 설명
도 1은 단판 선별장치의 설명도이다. 도 1에 있어서, 단판 선별장치의 전체 구성을 도시하고 있다. 단판 선별장치에는 화상 처리장치(1), 선별기 제어장치(2), 조작반(3), 벨트 컨베이어(4), 투과광용 조명(5), 반사광용 조명(6), 등급별 분배장치(7), 및 라인 센서 카메라(8)가 설치되어 있다.
화상 처리장치(1)는 라인 센서 카메라(8)로부터의 화상 데이터를 처리하여, 단판 품질 등급 등의 처리 결과를 선별기 제어장치(2)에 출력하는 화상 처리수단이다. 선별기 제어장치(2)는 화상 처리장치(1)의 출력에 의해 컨베이어의 운전, 정지 등의 선별기 컨베이어 제어 신호의 출력과 등급별 분배장치(7)의 제어 신호를 출력하는 것이다. 조작반(3)은 화상 처리장치(1)의 설정값의 변경, 선별기 제어장치(2)의 제어 등의 조작을 행하는 조작반이다. 벨트 컨베이어(4)는 단판(9)을 반송하는 반송수단이다. 투과광용 조명(5)은 단판(9)의 구멍, 크랙 등을 검출하기 위한 LED 등의 조명수단(광원)이며, 반사광용 조명(6)과 다른 색의 조명(예를 들면 녹색의 조명)을 사용한다. 이것은 반사광용 조명(6)으로부터의 반사광과 구별(색 및 강도에 의해 구별)하여, 단판의 구멍(옹이 구멍), 크랙 등을 검출하기 위해서이다. 반사광용 조명(6)은 단판(9)의 반사광을 검출하기 위한 LED 등의 조명수단(광원)이며, 보통 백색의 조명을 사용한다. 라인 센서 카메라(8)는 단판(9)의 라인의 화상을 촬영하는 촬영수단이다.
이 단판 선별장치의 동작은 벨트 컨베이어(4)에서 보내진 단판(9)을 라인 센서 카메라(8)로 촬영하여 화상 데이터를 화상 처리장치(1)에 출력한다. 화상 처리장치(1)에서는 이 화상 데이터를 처리하여, 단판 품질 등급 등의 처리 결과를 선별기 제어장치(2)에 출력한다. 선별기 제어장치(2)는 등급별 분배장치(7)에 제어 신호를 출력하여, 단판(9)을 등급별로 선별하는 것이다. 이 선별은 벌레 구멍수, 구멍·빠지기 옹이 수, 산 옹이 수, 죽은 옹이 수, 이지러진 수, 크랙수, 나무의 진·입피(bark pocket)수, 청변(靑變)수, 뒤틀림(휨값) 등 및 이들의 크기(면적) 등의 정도에 따라 행하여진다.
(2) 화상 처리장치의 설명
도 2는 화상 처리장치의 설명도이다. 도 2에 있어서, 화상 처리장치에는 3대의 라인 센서 카메라(8a, 8b, 8c), 카메라 화상 취득용 기반(11a, 11b, 11c), 레이저 마커(12a, 12b), 레이저 드라이버(13a, 13b), 메인 컴퓨터(14)가 설치되어 있다.
라인 센서 카메라(8a, 8b, 8c)는 카메라 3대로 단판(9)을 반송 방향과 직교하는 방향으로 3분할하여 컬러로 촬영하는 촬영수단이다. 카메라 화상 취득용 기반(11a, 11b, 11c)은 각각의 라인 센서 카메라로부터의 1라인의 화상을 받아들일 때마다, 디지털화 처리를 하여 메인 컴퓨터(14)에 화상 데이터를 송신하는 것이다. 레이저 마커(12a, 12b)는 라인 센서 카메라(8a, 8b, 8c)로부터 각 화상을 합성(결합)하기 위한 마크로 하는 단판의 반송 방향에 가는 광선을 조사하는 것이다. 이 조사하는 광선은 뒤의 처리로 용이하게 제거할 수 있도록 단판(목재)의 색과는 다른 색의 가는 광선(예를 들면, 적색의 레이저 단색광선)을 조사할 수 있다. 레이저 드라이버(13a, 13b)는 AC 전원과 접속되어 레이저 마커(12a, 12b)의 구동을 행하는 것이다. 메인 컴퓨터(14)는 처리수단, 격납수단, 출력수단 등을 구비하여 단판(9)의 화상 처리(화상 합성, 옹이 탐사, 결함 탐사 처리 등)를 하는 것이다. 여기서, 카메라 화상 취득용 기반(11a, 11b, 11c)과 메인 컴퓨터(14)가 화상 처리수단이 된다.
화상 처리장치의 동작은 반송된 단판(9)을 투과광용 광원(5)과 반사광용 광원(6)으로부터의 광선으로 조명하여, 카메라 화상 취득용 기반(11a, 11b, 11c)으로, 라인 센서 카메라(8a, 8b, 8c)로부터 1라인의 화상을 받아들일 때마다, 메인 컴퓨터(14)에, 그 데이터를 송신한다. 메인 컴퓨터(14)에서는 수신한 화상의 보정을 하는 동시에 휨값을 검출하여, 화상을 순차적으로 결합해 간다. 최종적으로 카메라 화상 취득용 기반(11a, 11b, 11c)이 화상을 받아들이는 것을 종료하는 시점에서, 메인 컴퓨터(14)에서는 컬러 화상의 합성과 흑백 농담 화상 변환은 거의 종료되었다. 그리고, 단판의 화상이 3분할되어 있는 카메라 화상 취득용 기반(11a, 11b, 11c)으로부터의 화상을 메인 컴퓨터(14)에서 결합한다.
여기서, 단판(9)에는 레이저 마커(12a, 12b)로부터 레이저 마크가 조사되어 3분할되고, 라인 센서 카메라(8a, 8b, 8c)에서는 각각의 레이저 마크까지의 라인 화상을 합치도록 하여, 간단히 화상을 결합할 수 있게 한다. 또, 화상의 처리 속도를 향상시키기 위해서, 옹이의 탐사 처리는 화소수가 많은 흑백 농담 화상으로 행하고, 죽은 옹이의 탐사 등 컬러 화상은 축소(화소수를 적게)한 화상으로 행할 수도 있다.
이하, 화상 처리장치의 동작을 촬영 중인 처리와 촬영 후의 처리로 나누어 설명한다.
<촬영 중인 처리의 설명>
라인 센서 카메라(8a, 8b, 8c)로 촬영된 화상 데이터는 1라인마다, 메인 컴퓨터(14)에 송신되어, 1장의 전체 화상으로서 합성된다.
· 카메라 화상 취득용 기반(11a, 11b, 11c)의 처리
라인 센서 카메라(8a, 8b, 8c)로부터 1라인 컬러 화상을 받아들여, 레이저 마크의 위치(접합 위치)를 검출하고, 그 정보와 함께, 1라인 컬러 화상을 메인 컴퓨터(14)에 전송한다.
· 메인 컴퓨터(14)의 처리
도착한 1라인 컬러 화상의 보정을 하는 동시에 휨값을 검출하고, 상기 위치 정보(레이저 마크)에 근거해 합성한다. 여기서, 검사 대상에 휘어짐이 존재하면 상기 레이저 마크의 위치의 검출 궤적이 비직선형으로 뒤틀리기 때문에, 그 뒤틀림량으로부터, 휨값을 검출할 수 있다.
이것은 카메라 화상 취득용 기반(11a, 11b, 11c)에서 촬영이 종료되고, 최후의 1라인 컬러 화상을 수신한 단계에서, 메인 컴퓨터(14)에서는 전체 컬러 화상의 합성이 완료된다. 또, 촬영 중인 시간을 유효하게 활용하기 위해서, 흑백 변환이나 축소 처리 등, 1라인마다 가능한 처리는 동시 병행적으로 행할 수 있다.
<촬영 후의 화상 해석 중인 처리의 설명>
· 카메라 화상 취득용 기반(11a, 11b, 11c)의 처리
다음의 판(단판)의 도착을 검출하는 때까지 대기한다.
· 메인 컴퓨터(14)의 처리
대상이 되는 판의 크기나 종류 등의 기정(旣定)정보에 근거해, 계산해야 하는 영역이나 설정값에 의해 옹이 탐사 처리, 투과광에 의한 결함 검출 처리 등을 하여, 최종적으로 휨값을 포함한 등급 분류 처리를 한다. 결과를 도시하지 않는 표시장치에 표시하는 동시에, 선별기 제어장치(2)에 결과를 출력한다.
또, 상술한 설명에서는 화상 처리장치 내의 카메라 화상 취득용 기반(11a, 11b, 11c), 메인 컴퓨터(14) 등은 컴퓨터(PC)를 사용하는 것을 설명을 했지만, 이 사용하는 컴퓨터의 수는 화상 데이터량이나 컴퓨터의 처리 속도 등에 따라 변경할 수 있다. 또, 1대의 컴퓨터로 처리할 수도 있다.
또, 라인 센서 카메라를 3대 사용하는 것을 설명했지만, 대상이 되는 판의 크기나 종류, 컴퓨터의 처리 성능에 따라, 1대, 2대 또는 4대 이상 사용할 수도 있다.
(3) 단판 표면의 변색에 의한 결함부의 검출의 설명
목재의 품질에 영향을 미치는 목재 표면의 변색에 의한 결함부분을, 이하의수단과 방법으로 검출할 수 있다.
변색에 의한 결함부란 목재에 외부로부터 진입한 곰팡이 등에 의한 변색부이며, 또는 합판에 사용하는 단판 등에서는 건조기에 의한 눌음이나, 목재의 수피(樹 皮, bark) 흔적, 목재의 내부에 형성된 나무의 진이 표면에 나타난 것 등이다.
이들의 것을 결함부로서 검출할 수 있도록 하는 것이다.
(결함부의 검출수단의 설명)
1) 목재의 표면을, 컬러의 라인 센서 카메라로 촬영하고, 그 화상을 컴퓨터에 입력장치(입력수단)를 사용하여 받아들인다.
2) 그 촬영 화상을 컴퓨터 메모리상(격납수단)에, 각 화소가 RGB(빨강, 초록, 파랑)로 구성되는 컬러 화상으로서 보존한다.
3) 컴퓨터 화상 처리 프로그램(화상 처리장치)에 의해, RGB 화상을 HSV(색상, 채도, 명도) 화상으로 변환한다.
4) HSV 화상으로부터 하기의 방법으로 결함부를 검출한다.
(결함부의 검출 방법의 설명)
동일 수종의 정상의(건전한) 목재의 표면색은 그 농담에 관계없이, 거의 특정의 채도와 색상의 영역에 분포된다. 그런데, 곰팡이 등의 결함부는 재질의 차이에 기인하여, 건전색의 분포로부터는 채도, 색상에 차이가 생긴다. 또, 눌음 등의 결함부는 건전색의 분포와 비교하여 상당히 검은(저명도) 부분에 분포된다.
따라서, 검사 대상 목재 표면의 색 분포의, 건전 목재 표면의 색 분포에 대하여 채도, 색상의 편차와 명도의 편차를 조사하여, 큰 편차값의 부분을 결함부로서 검출하는 방법을 특징으로 하고 있다.
(4) 기준이 되는 건전 목재 표면의 색 분포를 취득하는 방법의 설명
1) 검사 대상이 되는 수종에 대해서, 건전한 목재의 표면을 컬러의 라인 센 서 카메라로 촬영한다.
2) 상기는 동일 수종에 대해서, 충분한 통계 정밀도를 얻을 수 있도록, 다른 상태의 표면을 복수 장(20장 정도 이상) 촬영한다.
3) 상기한 모든 화상의 각 화소색을, 컴퓨터 메모리상의 3차원 색 공간에 배치하여 3차원 색 분포를 작성한다.
3차원 색 공간으로서는 RGB(빨강, 초록, 파랑 공간)를 채취하는 것과, HSV(색상, 채도, 명도 색 공간) 또는 Lab 색 공간(「L」은 명도, 「a」는 그린에서 레드로, 「b」는 블루에서 옐로로의 색상의 요소를 의미함) 등을 사용할 수 있다.
4) 3차원 색 분포의 등명도면마다 2차원 분포를 구하고, 최대 빈도를 나타내는 점을 얻는다.
5) 명도를 단계적으로 변화시키면서 상기 4)의 최대 빈도점을 근사적으로 연결하는 곡선을 얻을 수 있다. 이 곡선을, 3차원 색 분포의 기준 중심축으로 한다.
예를 들면, HSV색 분포로 명도가 0.0 내지 1.0의 범위의 값을 취하는 경우, 명도 구분 0.02마다 등명도의 값을 가지는 화소의 색상, 채도의 2차원 분포를 구하고, 그 최대 빈도점을 연결하는 곡선을 얻고, 이것을 3차원 색 분포의 기준 중심축으로 한다. 또한 동시에 색상, 채도의 2차원 분포의 표준 편차 σc(v)도 구한다.
6) 결함부 면적이 검사 대상 영역에 대하여 상대적으로 작은 것이 미리 알고 있는 경우에는 이 기준 분포는 검사 대상마다 취득한 화상 분포로 바꿀 수도 있다. 즉, 건전부의 분포의 평균과 표준 편차의 값을 알면 양호하기 때문이다.
(5) 결함검사 방법의 설명
1) 검사 대상의 목재 표면을 컬러의 라인 센서 카메라로 촬영한다.
2) 그 화상의 각 화소를 3차원 색 공간에 배치하고, 3차원 색 분포를 작성한다.
3) 3차원 색 분포의 기준 중심축으로부터의 색채 편차값을 다음과 같이 구한다.
예를 들면, 대상 화상의 x,y 위치의 화소를 g[x,y]와, 그 HSV색 분포 공간에서의 색을
색상값:h(g[x,y])
채도값:s(g[x,y])
명도값:v(g[x,y])
으로 하고, 앞에 구한 3차원 색 분포의 기준 중심축의 특정한 명도 v에 있어서의 기준 중심축의 좌표를
색상값:H(v), 채도값:S(v)로 하고
그 등명도 평면의 가로축을 X, 세로축을 Y라고 하면 도 3과 같아진다. 도 3은 화상 g의 각 점의 색을 HS 평면상으로 변환하는 설명도이다. 도 3에 있어서, 대상 화상 목재의 화소 g[x,y]를 HS 평면상의 직교 좌표 X2,Y2로 변환하는 것이다. 또, 색의 분포(그물 모양 참조)는 원이 아니라 여러가지 형태로 분포되지만, 표준 편차에서는 대략 원이 된다.
여기서, 기준 중심축 좌표 H(v),S(v)의 직교 좌표 X1, Y1은 다음과 같아진다.
X1=S(v)·cos(2π·H(v)/360)
Y1=S(v)·sin(2π·H(v)/360)
화소 g[x,y]의 h(v),s(v)의 직교 좌표 X2,Y2는 다음과 같이 된다.
X2=s(v)·cos(2π·h(v)/360)
Y2=s(v)·sin(2π·h(v)/360)
기준 중심축으로부터의 자승 공간거리 d는 다음과 같이 하여 구해진다.
d2=(X1-X2)2+(Y1-Y2)2
여기서, 색채 편차값 Zc[x,y]은 다음과 같이 된다.
Figure 112009063388416-PCT00001
여기서, σc(v)는 기준 중심축의 명도 v에 있어서의 색상, 채도 2차원 분포의 표준 편차 σc(v)이다. βc는 기준 중심축으로부터 σc(v)의 몇배 벗어난 색을 이상(異常)으로 하는지를 결정하는 계수로, 예를 들면 1.0 내지 2.0 정도의 값을 취한다.
또, Lab 색 공간 등 다른 색 분포를 사용해도 동일하게 공간거리의 편차를 구할 수 있다.
4) 다음에, 실제의 결함부분의 영역을 구하기 위해서는 색 분포 공간에서 표준으로부터 벗어난 색의 화소가 원래의 목재 화소 g[x,y]에서 국소적으로 클러스터(cluster)를 형성하고 있는 화소만을 선택할 필요가 있다. 여기에는 주변 화소의 색을 고려하면서 불연속적인 고립점을 제거하고, 편차가 큰 부분을 강조하는 처 리로서, 화상 처리 기법으로 일반적인 이완법이라고 불리는 방법 등을 이용할 수 있다.
일례로서는 기준 중심축으로부터의 색채 편차값 Zc[x,y]를 초기 라벨로 하는 이완법으로, 색채 이상에 의한 결함 영역을 결정할 수 있다(도 4의 설명 참조).
(명도 이상에 의한 결함부분 검출의 설명)
5) 3차원 색 분포의 기준 중심축(명도축) 방향의 히스토그램을 구한다.
6) 상기 건전부의 명도 히스토그램이, 평균값 Vm, 표준 편차 σv의 정규 분포(가우스 분포)로 하고, 명도 편차값 Zv[x,y]를 다음과 같이 하여 구한다.
Zv[x,y]=｜Vm-g[x,y].v｜/(σv×βv)
βv는 명도 평균값 Vm으로부터 σv의 몇배 벗어난 명도를 이상으로 하는지를 결정하는 계수로, 예를 들면 1.0 내지 4.0 정도의 값을 취한다.
색채와 명도의 종합 편차값 Zt[x,y]은 다음과 같이 된다.
Zt[x,y]=Zc[x,y]+Zv[x,y]
명도 히스토그램이, 카메라 특성 등에 의해 정규 분포를 나타내지 않는 경우(예를 들면, 명도가 1.0에 가까운 밝은 부분이 포화되는 등)에는 평균값 Vm, 표준 편차 σv가 정확하게 구해지지 않는 경우가 있다. 이 경우에는 히스토그램이 표준 정규 분포를 따르는 것으로서, 규격화된 누적 확률 분포 함수 F(x)가 다음과 같다고 나타낼 수 있다.
[수학식 1]
Figure 112009063388416-PCT00002
(여기서, x는 명도, μ는 명도의 평균값, σ는 표준 편차이다.)
명도 히스토그램을 명도가 낮은 쪽부터 적산하고, 그 적산값을 전체 화소수로 나눈 값(누적 도수)이, 다음의 p1, p2, p3, p4에 상당하는 명도를 각각 구하고, V1, V2, V3, Vm으로 한다.
Figure 112009063388416-PCT00003
또, V1, V2, V3, Vm이 취할 수 있는 유효 영역 Vmin, Vmax는 기준이 되는 목재 등으로부터 경험적으로 구해지고, 예를 들면 Vmin=0.25, Vmax=0.9로서 설정할 수 있다.
a) V1, V2, V3, Vm 중, 유효 영역 내에 존재하는 V2:F(Vm-σ)=0.1587과 Vm:F(Vm)=0.5에 상당하는 명도 위치를 찾으면 추정 평균값 x=Vm과 표준 편차 σv가 구해지게 된다(도 8 참조).
b) 하지만, 명도 분포가 x=μ보다 작은 부분에서 분포 형상이 흐트러진 경우 등에는 Vm은 유효 영역 밖이 된다. 그 때에는, 유효 영역 내에서 존재하는 V1:F(Vm-2.0σv)와 V2:F(Vm-1.0σv)를 구하고,
Figure 112009063388416-PCT00004
로 하여 σv와 Vm을 추정할 수 있다(도 9 참조).
c) 또는 명도 이상부가 상대적으로 커지면
V1:F(Vm-2.0σv)와 V2:F(Vm-1.0σv)는 유효 영역 밖이 된다. 그래서, 유효 영역 내에 존재하는 명도값 V3:F(Vm-0.5σ)=0.3085와 Vm:F(Vm)=0.5로부터 σv=(Vm-V3)×2가 되어 σv와 Vm을 추정할 수 있다(도 10 참조).
이 방법을 사용하면, 기준이 되는 목재를 사용하지 않고, 또, 분포 형상에 관계없이, 건전부의 평균값과 표준 편차를 구할 수 있다(또, 기준이 되는 목재를 사용하는 경우는 구하는 처리를 하지 않고, 그 평균값과 표준 편차를 사용함).
7) 다음에, 실제의 결함부분의 영역을 구하기 위해서는 색 분포 공간에서 표준으로부터 떨어진 색의 화소가 원래의 목재 화소 g[x,y]로 국소적으로 클러스터를 형성하고 있는 화소만을 선택할 필요가 있다. 거기에는 주변의 화소의 색을 고려하면서 불연속인 고립점을 제거하고, 편차가 큰 부분을 강조하는 처리로서, 화상 처리 기법으로 일반적인 이완법이라고 불리는 방법 등을 사용할 수 있다.
일례로서는 색채와 명도의 종합 편차값 Zt[x,y]를 초기 라벨로 하는 이완법(도 4의 설명 참조)에 의해, 색채와 명도 이상에 의한 결함 영역을 결정할 수 있다.
지금까지는 목재의 자동 품질검사에서는 표면색의 명암만으로, 또는 특정의 색을 지정함으로써 결함을 검출하였지만, 이것으로는 밝은 부분이나 색이 변화되었을 때에는 대응할 수 없고, 모두 양품(良品)이 되었다.
목재의 표면색 중, 사람의 눈에 위화감을 주어, 품질에 영향을 미치는 부분은 목재 본래의 자연색이 아닌 것이 많고, 이것은 3차원 색 공간에서의 색 분포에 차이가 되어 나타난다. 이 차이를 분리 검출한다고 하는 통일적인 방법으로 결함부분을 정밀도 좋게 검출하는 것이 가능해진다.
또, 목재의 품질에 영향을 미치는 곰팡이 등은 목재의 종별이나 산지에 따라 색이 다르므로, 단일한 방법으로 모두를 정밀도 좋게 검출하는 것은 어려웠다. 그러나 본 발명에 따르면 검사 대상이 되는 목재의 종류가 달라도, 대부분 기준 중심축 좌표값을 변경하지 않고 검출이 가능해진다. 만약, 수종에 따라 검출 정밀도가 악화되어도, 초기값인 3차원 색 분포의 기준 중심축 좌표를 변경하는 것만으로, 검출 정밀도를 회복할 수 있다.
또, 나무의 진이나 수피 등은 지금까지 화상 처리에 의한 외관검사에서의 검출은 어려웠지만, 이들의 검출도 가능해진다.
수피 등이 흑화된 부분을 정밀도 좋게 검출할 수 있게 되었기 때문에, 흑화된 수피가 남아 있는지의 여부를 판정함으로써 산 옹이, 죽은 옹이의 판정도 용이해진다.
(6) 이완법의 설명
도 4는 이완법의 설명도이다. 이하 도 4의 처리 S1 내지 S3에 따라서 설명한다.
이 처리에서는 대상이 되는 화상의 화소 g(x,y) 각각에 대하여, 결함 확률 Pi(x,y)를 설정한다. 여기서 Pi(x,y)는 i회째의 반복 후의 화소 g(x,y)에 대한 결함 확률이다.
S1:화상 처리장치는 대상이 되는 화상의 화소 g(x,y) 각각에 대하여, 초기 확률 P0(x,y(O 내지 1.0))을 부여하고, 처리 S2로 이동한다. 여기서 P0(x,y)은 색 편차값 Z(x,y)의 값으로부터 다음과 같이 한다.
P0(x,y)=Z(x,y):0<Z<1.0
1.0:Z≥1.0
S2:화상 처리장치는 모든 화소에 대하여
만약 (0.0<Pi(x,y)<1.0)일 때
Pi(x,y)의 이웃 화소의 확률 평균값 <P>를 구하고,
Pi+1=Pi+α(<P>-Pi)
(α는 주변 화소의 영향 계수로 1 내지 4 정도)
로 하여 확률을 갱신하고, 처리 S3으로 이동한다.
(Pi(x,y)≤0.0 또는 Pi(x,y)≥1.0)일 때는
Pi+1=Pi
로 하고, 확률은 갱신하지 않고, 처리 S3으로 이동한다.
S3:화상 처리장치는 수속 조건을 조사한다.
만약, Pi(x,y)에 대하여,
반복횟수 I가 지정수보다 크고(I>지정수),
Pi=0.0과 pi=1.0의 화소수의 전체 화소에 대한 비율이 지정율보다 크면(>지정율), 처리를 종료한다.
그렇지 않으면, 처리 S2를 반복한다.
여기서, 반복 지정수는 1O회 정도, Pi=0.0과 pi=1.0의 화소수의 전체 화소에 대한 지정율은 99% 정도로 한다.
(7) HSV 색 공간에 있어서의 색 분포의 설명
도 5는 HSV 색 공간에 있어서의 색 분포의 설명도이다. 도 5에 있어서, 위쪽 방향은 명도(V:여기서는 V=0.0 내지 1.0), 같은 명도 평면의 지름 방향이 채도(S:여기서는 S=0.0 내지 1.0), 원주 방향이 색상(H:여기서는 H=0° 내지 360°)을 나타내고 있다. 건전 목재의 색 분포는 큰 상하의 색 분포의 영역이 있고, 이 색 분포의 중심축(기준 중심축)을 위쪽 방향의 화살표로 나타내고 있다.
또, 곰팡이 등의 변색부인 색채 이상부의 색 분포는 우측에 색채 이상 영역으로서 나타내고 있다. 또, 건조기에 의한 눌음 등의 명도 이상부는 하측에서 작은 색 분포의 영역으로서 나타내고 있다.
(8) 특정 명도 평면에 있어서의 화소 분포의 설명
도 6은 특정 명도 v 평면에 있어서의 화소 분포의 설명도이다. 도 6에 있어서, 특정 명도 v 평면에 있어서의 색채 이상부의 화소 분포를 도시하고 있다. 여기서 색채 이상부의 화소 분포는 표준 편차 σc(v)로 특정한 영역(그물 모양부 참조)에 분포된다.
(9) 중심축 방향의 화소 분포의 설명
도 7은 정규 분포의 누적 도수 F(x)의 설명도이다. 도 7에 있어서, 점선으로 일반적인 정규 분포(분포 확률)를 나타내고 있고, 누적 도수(누적 확률 분포 함수) F(x)는 목재의 건전부의 적산값을 전체 화소수 N으로 나누어 규격화한 것이다. 여기서, p1=0.0228(μ-2σ), p2=0.1587(μ-1.0σ), p3=0.3085(μ-0.5σ), p4=0.5(평균값=μ)가 된다.
도 8은 중심축 방향의 화소 분포(정상의 분포 형상)의 설명도이다. 도 8에 있어서, 3차원 색 분포의 기준 중심축(명도축) 방향의 히스토그램을 도시하고 있다. 이 명도 히스토그램으로, 상기 p1, p2, p3, p4에 상당하는 명도를 각각 V1, V2, V3, Vm으로 하고, 또, 목재 표면의 건전부가 취할 수 있는 유효 영역을 Vmin, Vmax로 한다. 이 도면의 경우, 유효 영역 내에 존재하는 V2:F(Vm-σ)=0.1587과 Vm:F(Vm)=0.5에 상당하는 명도 위치를 찾을 수 있으면 추정 평균값 x=Vm과 표준 편차 σv가 구해지게 된다.
도 9는 분포 형상이 이상한 경우에 평균값 Vm을 추정하는 설명도이다. 도 9에 있어서, 3차원 색 분포의 기준 중심축(명도축) 방향의 히스토그램을 도시하고 있다. 이 명도 히스토그램은 목재 표면의 건전부의 명도 분포가 x=μ보다 작은 부분에 분포 형상이 흐트러진 경우 등에는 Vm은 유효 영역 밖이 된다. 이때는 유효 영역 내에서 존재하는 V1:F(Vm-2.0σv)와 V2:F(Vm-1.0σv)를 구하고, σv=V2-V1과 Vm=V2+σv로부터 σv와 Vm을 추정할 수 있다.
도 10은 명도 이상부의 면적이 큰 경우의 설명도이다. 도 10에 있어서, 3차원 색 분포의 기준 중심축(명도축) 방향의 히스토그램을 도시하고 있다. 이 명도 히스토그램은 목재 표면의 명도 이상부의 면적이 상대적으로 커지면 V1:F(Vm-2.0σv)와 V2:F(Vm-1.0σv)는 유효 영역 밖이 된다. 그래서, 유효 영역 내에 존재하는 명도값 V3:F(Vm-0.5σ)=0.3085와 Vm:F(Vm)=0.5로부터 σv=(Vm-V3)×2가 되고, σv와 Vm을 추정할 수 있다.
이와 같이, 명도 히스토그램이, 카메라 특성 등에 의해 정규 분포를 나타내지 않는 경우(예를 들면 명도가 1.0에 가까운 부분에서 센서 감도의 특성이 리니어가 아닌 경우)에는 평균값 Vm, 표준 편차 σv가 정확하게 구해지지 않는 경우가 있다. 이러한 경우에도, 히스토그램이 표준 정규 분포를 따르는 것으로서, 분포의 아래 부분에서의 히스토그램(2개의 점)으로부터 전체의 분포를 추정할 수 있고, 평균값 Vm 및 표준 편차 σv를 구할 수 있다.
이것에 의해, 화상 처리장치에서, 유효 영역 내(Vmin 내지 Vmax)에 있는 점인 V1 내지 Vm 중의 2점을 사용하여 건전부의 평균값 Vm 및 표준 편차 σv를 구할(추정할) 수 있다. 이 사용하는 2점의 우선 순위로서, 평균값 Vm과 다른 점(V1 내지 V3의 1점)으로 하고, 평균값 Vm이 유효 영역 내에 없는 경우에 V1 내지 V3의 2점을 사용하도록 한다.
(1O) 프로그램 인스톨의 설명
화상 처리장치(화상 처리수단)(1), 선별기 제어장치(선별기 제어수단)(2), 카메라 화상 취득용 기반(11a, 11b, 11c), 메인 컴퓨터(14) 등은 프로그램으로 구성할 수 있고, 주로 제어부(CPU)가 실행하는 것이며, 주기억에 격납되어 있는 것이다. 이 프로그램은 컴퓨터에서 처리되는 것이다. 이 컴퓨터는 주로 제어부, 주기 억, 화일장치, 표시장치 등의 출력장치, 입력장치 등의 하드웨어로 구성되어 있다.
이 컴퓨터에, 본 발명의 프로그램을 인스톨한다. 이 인스톨은 플로피, 광자기 디스크 등의 가반형 기록(기억)매체에, 이들의 프로그램을 기억시켜 두고, 컴퓨터가 구비하고 있는 기록매체에 대하여, 액세스하기 위한 드라이브장치를 통해서, 또는 LAN 등의 네트워크를 통해서, 컴퓨터에 형성된 파일장치에 인스톨된다. 이것에 의해, 목재의 품질에 영향을 미치는 목재 표면의 변색에 의한 결함부분을 색 분포를 이용하여 정확하게 검출할 수 있는 목재의 검사 장치를 용이하게 제공할 수 있다.

Claims (9)

  1. 촬영수단으로 목재의 컬러 촬영을 하고,
    화상 처리수단으로 상기 촬영수단에 의해 촬영된 컬러 화상의 색 분포를 구하고, 상기 구한 색 분포를 미리 결정한 정상 목재의 색 분포와 비교하여, 상기 구한 색 분포가 상기 정상 목재의 색 분포로부터 소정값 이상 벗어난 것을 이상 색 분포로 하고, 상기 이상 색 분포가 상기 촬영수단에 의해 촬영된 목재면상에서의 영역에서 소정값보다 큰 것을 목재의 결함으로서 검출하는 것을 특징으로 하는, 목재의 검사 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    결함 면적이 검사 대상 영역에 대하여 상대적으로 작은 목재를 검사 대상으로 하는 경우에 대해서는 상기 미리 결정한 정상 목재의 색 분포로서, 검사 대상마다 취득한 화상 분포를, 매회 바꾸어 사용하는 것을 특징으로 하는, 목재의 검사 방법.
  3. 제 1 항 또는 제 2 항에 있어서,
    상기 촬영한 컬러 화상의 색 분포의 명도 히스토그램을 구하여 명도 이상부를 검출하는 것을 특징으로 하는, 목재의 검사 방법.
  4. 제 3 항에 있어서,
    상기 미리 결정한 정상 목재의 색 분포의 명도 히스토그램은 전체가 정규 분포를 따르는 것으로서 일부의 영역의 누적 도수로부터 전체의 정규 분포를 추정하는 것을 특징으로 하는, 목재의 검사 방법.
  5. 목재의 컬러 촬영을 하는 촬영수단과,
    상기 촬영수단에 의해 촬영된 컬러 화상의 색 분포를 구하고, 상기 구한 색 분포를 미리 결정한 정상 목재의 색 분포와 비교하여, 상기 구한 색 분포가 상기 정상 목재의 색 분포로부터 소정값 이상 벗어난 것을 이상 색 분포로 하고, 상기 이상 색 분포가 상기 촬영수단에 의해 촬영된 목재면상에서의 영역에서 소정값보다 큰 것을 목재의 결함으로서 검출하는 화상 처리수단을 구비하는 것을 특징으로 하는, 목재의 검사 장치.
  6. 제 5 항에 있어서,
    상기 화상 처리수단은 결함 면적이 검사 대상 영역에 대하여 상대적으로 작은 목재를 검사 대상으로 하는 경우에 대해서는 상기 미리 결정한 정상 목재의 색 분포로서, 검사 대상마다 취득한 화상 분포를, 매회 바꾸어 사용하는 것을 특징으로 하는, 목재의 검사 장치.
  7. 제 5 항 또는 제 6 항에 있어서,
    상기 화상 처리수단은 상기 촬영한 컬러 화상의 색 분포의 명도 히스토그램을 구하여 명도 이상부를 검출하는 것을 특징으로 하는, 목재의 검사 장치.
  8. 제 7 항에 있어서,
    상기 화상 처리수단은 상기 명도 히스토그램은 전체가 정규 분포를 따르는 것으로서 일부의 영역의 누적 도수로부터 전체의 정규 분포를 추정하는 것을 특징으로 하는, 목재의 검사 장치.
  9. 목재의 컬러 촬영을 하는 촬영수단과,
    상기 촬영수단에 의해 촬영된 컬러 화상의 색 분포를 구하고, 상기 구한 색 분포를 미리 결정한 정상 목재의 색 분포와 비교하여, 상기 구한 색 분포가 상기 정상 목재의 색 분포로부터 소정값 이상 벗어난 것을 이상 색 분포로 하고, 상기 이상 색 분포가 상기 촬영수단에 의해 촬영된 목재면상에서의 영역에서 소정값보다 큰 것을 목재의 결함으로서 검출하는 화상 처리수단으로서, 컴퓨터를 기능시키기 위한 프로그램.
KR1020097021604A 2007-04-20 2007-04-20 목재의 검사 방법, 장치 및 프로그램 KR101415628B1 (ko)

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
PCT/JP2007/058583 WO2008136067A1 (ja) 2007-04-20 2007-04-20 木材の検査方法及び装置及びプログラム

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20100015628A true KR20100015628A (ko) 2010-02-12
KR101415628B1 KR101415628B1 (ko) 2014-07-04

Family

ID=39943192

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020097021604A KR101415628B1 (ko) 2007-04-20 2007-04-20 목재의 검사 방법, 장치 및 프로그램

Country Status (7)

Country Link
US (1) US8253793B2 (ko)
EP (1) EP2148189B1 (ko)
KR (1) KR101415628B1 (ko)
CN (1) CN101669023A (ko)
AU (1) AU2007352792B2 (ko)
CA (1) CA2681817C (ko)
WO (1) WO2008136067A1 (ko)

Families Citing this family (37)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
TWI393878B (zh) * 2008-08-18 2013-04-21 Chunghwa Picture Tubes Ltd 面板檢測裝置及檢測面板的方法
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
JP4957850B2 (ja) * 2010-02-04 2012-06-20 カシオ計算機株式会社 撮像装置、警告方法、および、プログラム
US8890946B2 (en) * 2010-03-01 2014-11-18 Eyefluence, Inc. Systems and methods for spatially controlled scene illumination
DE102010049638A1 (de) * 2010-10-28 2012-05-03 Guido Schulte Verfahren zur optischen Gestaltung einer Holzoberfläche eines Paneels sowie Paneel mit einer Holzoberfläche
ITBZ20110004A1 (it) * 2011-01-17 2012-07-18 Microtec Srl Apparecchiatura per il rilevamento di caratteristiche superficiali di un pezzo di legname
CN102313747B (zh) * 2011-07-27 2013-06-05 国家林业局北京林业机械研究所 锯材表面缺陷的图像采集系统及检测方法
US20130144568A1 (en) * 2011-08-31 2013-06-06 Rodrigo A. Palma-Amestoy System and Method for Variable Detection in Objects
CN102663340A (zh) * 2012-04-11 2012-09-12 东北林业大学 一种对板材进行分类识别的装置和方法
CA2827148C (en) * 2012-10-16 2014-12-30 Usnr/Kockums Cancar Company Grade annunciator
CN103760168A (zh) * 2014-01-15 2014-04-30 陈涛 基于光滑度特征量的旋切类木制品表面灰度缺陷检测方法
JP2015145817A (ja) * 2014-02-03 2015-08-13 ダックエンジニアリング株式会社 光学検査装置、及び製函装置
CN104345063A (zh) * 2014-09-10 2015-02-11 德清县传琪装饰材料有限公司 一种木皮检测装置
JP6536094B2 (ja) * 2015-03-10 2019-07-03 大日本印刷株式会社 検査装置、検査方法、および、検査装置用のプログラム
US9588098B2 (en) 2015-03-18 2017-03-07 Centre De Recherche Industrielle Du Quebec Optical method and apparatus for identifying wood species of a raw wooden log
US9678019B2 (en) 2015-09-15 2017-06-13 Lucidyne Technologies, Inc. Check grader-actuatable interface for board lumber scanning
CA2959844C (en) * 2016-03-01 2024-05-28 Vab Solutions Inc. Tracking system and methods for tracking wood products in a production line
US10384235B2 (en) 2016-09-23 2019-08-20 Lucidyne Technologies, Inc. Method of facilitating check grader reaction to output produced by automatic board lumber grading system
CN106680299B (zh) * 2017-01-12 2018-12-18 国家林业局北京林业机械研究所 板材节疤外观质量评价方法
CN107084988A (zh) * 2017-03-21 2017-08-22 北京林业大学 基于图像的单板缺陷自动检测及挖补技术
JP7005930B2 (ja) * 2017-04-21 2022-01-24 オムロン株式会社 シート検査装置及び検査システム
US11200663B1 (en) * 2017-12-06 2021-12-14 Boise Cascade Company Method and system for layered wood product production using local robotic panel assembly cells and vision system analysis
US11222419B1 (en) 2017-12-06 2022-01-11 Boise Cascade Company Method and system for veneer grading and stacking using vision system analysis
CN108362702A (zh) * 2017-12-14 2018-08-03 北京木业邦科技有限公司 一种基于人工智能的单板缺陷检测方法、系统及设备
CN108375353B (zh) * 2017-12-14 2024-04-19 北京木业邦科技有限公司 一种木材检测方法、装置和设备
CN108181324A (zh) * 2018-01-05 2018-06-19 佛山职业技术学院 一种基于机器视觉的木板表面检测方法
CN108519387B (zh) * 2018-03-30 2023-10-27 福建农林大学 原木旋切单板质量分级的智能识别方法
US11364589B2 (en) 2018-07-12 2022-06-21 Boa-Franc, S.E.N.C. Method of making wood flooring boards
NZ764098A (en) 2018-09-17 2022-05-27 Datalog Llc Log scaling system and related methods
US20200173914A1 (en) 2018-11-30 2020-06-04 Boise Cascade Company Method and system for detecting moisture levels in wood products using near infrared imaging
WO2020130786A1 (en) * 2018-12-19 2020-06-25 Mimos Berhad A method of analyzing visual inspection image of a substrate for corrosion determination
TWI700129B (zh) * 2019-07-24 2020-08-01 開必拓數據股份有限公司 基於自我學習技術之移動物品分類系統及方法
JP6887175B2 (ja) * 2019-10-31 2021-06-16 株式会社名南製作所 単板選別制御装置、単板選別制御方法および単板選別制御用プログラム
US11186990B1 (en) 2020-07-23 2021-11-30 Boise Cascade Company LVL structure
TWI762271B (zh) * 2020-08-13 2022-04-21 日商名南製作所股份有限公司 板狀木材的缺陷檢測系統、缺陷檢測方法以及缺陷檢測用程式
CN114252448A (zh) * 2020-09-21 2022-03-29 科德机械科技有限公司 用于执行手套检查的方法
US11453211B2 (en) 2020-11-20 2022-09-27 Boise Cascade Company Method and system for layered wood product production

Family Cites Families (17)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2742050B2 (ja) * 1986-02-19 1998-04-22 工業技術院長 木材における節の自動検出方法
ATE54027T1 (de) * 1986-02-22 1990-07-15 Pinsch Gmbh & Co Helmut K Schnittholz-pruefvorrichtung.
US4992949A (en) * 1989-01-27 1991-02-12 Macmillan Bloedel Limited Color sorting of lumber
JPH04158238A (ja) * 1990-10-22 1992-06-01 Ezel Inc 液晶パネルの検査方法
US5357112A (en) * 1993-07-14 1994-10-18 Mississippi State University: Forest Products Laboratory Method for determining the presence of knots or voids in wood
US5544256A (en) * 1993-10-22 1996-08-06 International Business Machines Corporation Automated defect classification system
JPH08145914A (ja) * 1994-11-16 1996-06-07 Nakajima:Kk 一次元テレビカメラによる木材の欠陥検出装置
JPH09210785A (ja) * 1996-02-02 1997-08-15 Tokai Carbon Co Ltd 木材欠陥部の検出方法
US5960104A (en) * 1996-08-16 1999-09-28 Virginia Polytechnic & State University Defect detection system for lumber
US6072890A (en) * 1998-05-06 2000-06-06 Forintek Canada Corp. Automatic lumber sorting
JP2001216585A (ja) 2000-02-03 2001-08-10 Sekisui Chem Co Ltd 異常行動判定システム
JP2002286549A (ja) 2001-03-27 2002-10-03 Matsushita Electric Works Ltd 色調検査方法およびそのシステム
JP2004109018A (ja) 2002-09-20 2004-04-08 Matsushita Electric Works Ltd 回路パターン検査方法および検査装置
JP4573255B2 (ja) 2003-03-28 2010-11-04 株式会社サキコーポレーション 外観検査装置および外観検査方法
JP4704804B2 (ja) * 2005-05-18 2011-06-22 株式会社名南製作所 木材の節探査方法及び装置及びプログラム
JP4708904B2 (ja) * 2005-08-05 2011-06-22 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
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

Also Published As

Publication number Publication date
AU2007352792A1 (en) 2008-11-13
EP2148189B1 (en) 2014-11-19
EP2148189A1 (en) 2010-01-27
CN101669023A (zh) 2010-03-10
EP2148189A4 (en) 2011-02-16
CA2681817C (en) 2014-09-30
KR101415628B1 (ko) 2014-07-04
WO2008136067A1 (ja) 2008-11-13
CA2681817A1 (en) 2008-11-13
US8253793B2 (en) 2012-08-28
US20100141754A1 (en) 2010-06-10
AU2007352792B2 (en) 2012-11-15

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR20100015628A (ko) 목재의 검사 방법, 장치 및 프로그램
JP5085860B2 (ja) 木材の検査方法及び装置及びプログラム
KR101298957B1 (ko) 목재의 옹이 탐사 방법, 장치, 및 프로그램
US10890537B2 (en) Appearance inspection device, lighting device, and imaging lighting device
JP6348289B2 (ja) 検査装置および検査方法
KR20160108644A (ko) 디바이스 결함 검출장치
JP2007292576A (ja) 電子部品の外観検査装置
JP4708904B2 (ja) 木材の検査方法及び装置及びプログラム
JP5006147B2 (ja) 木材の検査方法及び装置及びプログラム
García-Alegre et al. Eggshell defects detection based on color processing
KR20230139166A (ko) 목재 제품의 불량 검사 방법
TWI447382B (zh) Wood inspection methods and apparatus and program
JP2006239602A (ja) 果実そ菜類の等級判別方法。
RU2444002C2 (ru) Способ и устройство для контроля пиломатериалов
JP7411155B2 (ja) 色ムラ検査装置および色ムラ検査方法
JP2002250700A (ja) パターン検査方法およびその装置
JP2023529512A (ja) トレーディングカードの特性を識別する方法及び装置
JP4822468B2 (ja) 欠陥検査装置、欠陥検査方法、及びパターン基板の製造方法
KR20090121612A (ko) 골판지 품질 불량 자동 검사 방법 및 장치
JP7318907B2 (ja) 単板判定システムおよび単板の判定方法
JP2016161331A (ja) 表面検査装置および表面検査方法
JPH04147002A (ja) 青果物の表面検定装置
NZ580473A (en) Lumber inspection method, device and program
JPH07303863A (ja) 茄子選別装置

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
E90F Notification of reason for final refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant
FPAY Annual fee payment

Payment date: 20170510

Year of fee payment: 4

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20180525

Year of fee payment: 5

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20190416

Year of fee payment: 6