WO2021085243A1 - 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 - Google Patents

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 Download PDF

Info

Publication number
WO2021085243A1
WO2021085243A1 PCT/JP2020/039406 JP2020039406W WO2021085243A1 WO 2021085243 A1 WO2021085243 A1 WO 2021085243A1 JP 2020039406 W JP2020039406 W JP 2020039406W WO 2021085243 A1 WO2021085243 A1 WO 2021085243A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
single plate
unit
plate image
image data
quality
Prior art date
Application number
PCT/JP2020/039406
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
森田　晃司
Original Assignee
株式会社名南製作所
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 株式会社名南製作所 filed Critical 株式会社名南製作所
Priority to CA3138255A priority Critical patent/CA3138255C/en
Priority to US17/607,624 priority patent/US12067706B2/en
Priority to EP20881713.0A priority patent/EP4052875A4/en
Publication of WO2021085243A1 publication Critical patent/WO2021085243A1/ja

Links

Images

Classifications

    • 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
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B19/00—Programme-control systems
    • G05B19/02—Programme-control systems electric
    • G05B19/418—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM]
    • G05B19/41875—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM] characterised by quality surveillance of production
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B27—WORKING OR PRESERVING WOOD OR SIMILAR MATERIAL; NAILING OR STAPLING MACHINES IN GENERAL
    • B27D—WORKING VENEER OR PLYWOOD
    • B27D1/00—Joining wood veneer with any material; Forming articles thereby; Preparatory processing of surfaces to be joined, e.g. scoring
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B15/00—Systems controlled by a computer
    • G05B15/02—Systems controlled by a computer electric
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B2219/00—Program-control systems
    • G05B2219/30—Nc systems
    • G05B2219/32—Operator till task planning
    • G05B2219/32216—If machining not optimized, simulate new parameters and correct machining
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B2219/00—Program-control systems
    • G05B2219/30—Nc systems
    • G05B2219/45—Nc applications
    • G05B2219/45037—Veneer cutting
    • 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

Definitions

  • the present invention relates to a single plate sorting control device, a single plate sorting control method, and a single plate sorting control program, and more particularly to a technique for sorting single plates produced from raw wood into a plurality of quality ranks according to the state of defects. Is.
  • veneers for manufacturing plywood and veneer laminated veneer are produced by cutting natural raw wood with veneer lace.
  • plywood is manufactured by stacking a plurality of veneers produced from raw wood and adhering them with an adhesive.
  • Single boards produced from raw wood contain various types of defects. Each single plate is sorted into one of a plurality of quality ranks according to the type, size, number, etc. of the defects. Then, depending on the quality rank, the single plate is either used as a front plate in plywood, used as a back plate, or used as a core plate hidden between the front plate and the back plate. Assigned.
  • Patent Document 1 discloses that it is determined whether the grade can be used for the front plate of plywood, the grade that can be used for the back plate, the grade that can be used for the core plate, or the grade that is insufficient in dimensions or needs repair. ing. It is also disclosed that the determination parameter (threshold value for detecting as a defect) can be adjusted for each of a plurality of determination items corresponding to each type of defect.
  • the single plate selected for any grade is assigned to any of the front plate, back plate, and core plate, but in order to efficiently manufacture plywood, the single plate of each grade is the optimum amount. It is necessary to sort out. Moreover, depending on the application of plywood (for example, the final product manufactured using plywood), the judgment parameters of each judgment item are appropriate in consideration of what kind of defect is emphasized and how much is important in the selection of grades. Must be set to. In other words, after considering the balance between the adjustment related to quality control, which sorts what kind and how many defects are selected into which grade, and the adjustment related to the ratio control of the quantity of single plates selected for each grade as a comprehensive evaluation. It is necessary to appropriately set the judgment parameters of each judgment item.
  • the present invention has been made to solve such a problem, and it is possible to adjust the sorting conditions in a short time in order to appropriately sort a plurality of produced single plates into a plurality of quality ranks.
  • the purpose is to be able to do it.
  • a plurality of single-plate image data from an image storage unit in which a plurality of single-plate image data obtained by photographing a surface in which a defect exists for each of the plurality of single plates is stored. Is acquired to detect a plurality of types of defects for each of the plurality of single plate image data. Then, based on the defect detection state, the quality rank for each of the plurality of types of defects is determined for each of the plurality of single plate image data according to the selection conditions set for each of the plurality of types of defects, and the quality rank for each defect is determined. Is comprehensively judged, and the single plates corresponding to the plurality of single plate image data are selected into a plurality of quality ranks. Further, the quantity or quantity ratio of the single plates corresponding to the plurality of quality ranks selected for the plurality of single plate image data is totaled, and the totaled result is displayed on the screen.
  • defects are detected and the single plates are sorted into each quality rank using a plurality of single plate image data stored in the image storage unit, and the selection result is obtained.
  • the quantity or quantity ratio of single plates of each quality rank aggregated by using is displayed on the screen. Then, when it is judged that the quantity ratio of the single plates confirmed by the screen display is not appropriate, the selection conditions are adjusted while considering what kind of defect is emphasized and how important, and then a plurality of single plate image data. It is possible to detect defects and sort single plates into each quality rank again using, and display the quantity or quantity ratio of single plates of each quality rank on the screen to check the result of adjusting the sorting conditions. it can.
  • a plurality of single plates actually produced are sequentially sorted into a plurality of quality ranks, and the operator adjusts the sorting conditions for each defect based on the sorting result, and then the adjusted sorting.
  • the selection conditions can be adjusted only by processing the board image data on a computer. As a result, it is possible to adjust the sorting conditions in a short time in order to appropriately sort the plurality of produced single plates into a plurality of quality ranks.
  • FIG. 1 is a block diagram showing a functional configuration example of the single plate sorting control device according to the first embodiment.
  • the single plate sorting control device 10 according to the first embodiment is implemented as a terminal such as a personal computer installed in a single plate manufacturing factory or a management office, or a server accessible from the terminal via a communication network such as the Internet. Is to be done.
  • the single plate sorting control device 10 has a functional configuration of a sorting condition setting unit 11, a single plate image acquisition unit 12, a defect detection unit 13, a quality rank selection unit 14, and a third. It includes a totaling unit 15, a second totaling unit 16, and a display control unit 17. Further, the single plate sorting control device 10 includes a sorting condition storage unit 101 and a sorting result storage unit 102 as storage media. Although the configuration in which the single plate sorting control device 10 includes the sorting condition storage unit 101 and the sorting result storage unit 102 is shown here, the sorting condition storage unit 101 and the sorting result storage unit 102 are included in the single plate sorting control device 10. It may be provided as an external storage device.
  • Each of the above functional blocks 11 to 17 can be configured by any of hardware, DSP (Digital Signal Processor), and software.
  • DSP Digital Signal Processor
  • each of the above functional blocks 11 to 17 is actually configured to include a computer CPU, RAM, ROM, etc., and is simply stored in a recording medium such as RAM, ROM, hard disk, or semiconductor memory. It is realized by operating the plate sorting control program.
  • the image storage unit 100 is an external storage device that stores a plurality of single plate image data (details will be described later) obtained by photographing the surfaces of the plurality of single plates on which defects exist.
  • the operation device 200 is composed of, for example, a keyboard, a mouse, a touch panel, and the like.
  • the display device 300 is composed of, for example, a liquid crystal display, an organic EL display, or the like.
  • the single plate sorting control device 10 of the present embodiment analyzes a plurality of single plate image data stored in the image storage unit 100, and a plurality of single plates corresponding to the plurality of single plate image data have a plurality of quality ranks. This is a simulation of sorting.
  • the sorting condition setting unit 11 sets a plurality of types of defects when sorting a single plate into a plurality of quality ranks according to a defect detection state of a single plate produced from raw wood in a cutting system (not shown). Set for each.
  • the selection condition setting unit 11 sets a condition having an acceptable value in each quality rank for each of a plurality of types of defects according to a user operation on the operation device 200.
  • Multiple types of defects include, for example, holes / knots, pinholes, knots, chips, cracks, lateral cracks (saws), cracks at the edge of the board, tar / skin, fragile parts, blade scratches, bug holes, mold, and color. It is uneven.
  • the values that can be set as conditions for these drawbacks are, for example, the size in the longitudinal direction of the rectangular single plate, the size in the plate width direction, the number, the area, and the like.
  • the types of defects shown here are examples, and are not limited to these.
  • FIG. 2 is a diagram showing an example (part) of setting selection conditions for each defect by the selection condition setting unit 11.
  • a single plate is sorted into three quality ranks A, B, and C for each of a plurality of types of defects.
  • the A rank has the highest quality
  • the C rank has the lowest quality.
  • the results of the quality ranks selected for each of a plurality of types of defects are comprehensively judged, and the plywood is selected into any of A to C quality ranks. Is assigned to the front plate of plywood, the single plate selected to rank B is assigned to the back plate, and the single plate selected to rank C is assigned to the core plate.
  • the value of the portion indicated by "Min” indicates the minimum value to be detected as a defect, and corresponds to the defect detection condition.
  • the values of the portions indicated by "A”, “B”, and “C” indicate the maximum allowable values in each quality rank, and correspond to the selection conditions of the quality rank. For example, when the hole / extraction (longitudinal diameter) is described, it is set as a detection condition to detect a hole / extraction having a size of 5 mm or more in the longitudinal direction as a defect. In this case, holes / cutouts having a size smaller than 5 mm in the longitudinal direction will not be detected as defects even if they are present on the single plate.
  • the rank is A, and at least 1 hole / extraction having a size larger than 30 mm in the longitudinal direction is assigned.
  • One is detected, but if it is 50 mm or less, it is rated as B rank, and if at least one hole / extraction with a longitudinal size larger than 50 mm is detected, but both are 80 mm or less, it is rated as C rank. Is set as a selection condition. If even one hole / extrude having a size exceeding 80 mm in the longitudinal direction is detected, it is excluded from the quality ranks A to C.
  • the value of "Min” indicates the defect detection condition as described above, but at the same time, it can be said that it indicates the minimum value for sorting into A rank. Therefore, in the following, the value of "Min” will be described as one of the selection conditions of the quality rank.
  • the sorting condition setting unit 11 can arbitrarily set the quality rank sorting conditions (items of "Min”, "A", "B”, and "C") for each of a plurality of types of defects.
  • the condition setting screen is generated and supplied to the display control unit 17, and the condition setting screen is displayed on the display device 300.
  • the selection conditions for each of a plurality of types of defects are set based on the values input to the condition setting screen through the user operation on the operation device 200.
  • the information of the set selection condition is stored in the selection condition storage unit 101.
  • the selection condition setting unit 11 can also set as a detection condition which defect is detected and which defect is not detected among the plurality of types of defects through the user operation on the operation device 200.
  • the single plate image acquisition unit 12 acquires a plurality of single plate image data from the image storage unit 100.
  • the single plate image data stored in the image storage unit 100 is image data obtained by photographing the surfaces of a plurality of single plates in which defects exist.
  • the image storage unit 100 stores image data obtained by photographing the planes of a plurality of single plates actually produced in the plate material production one by one with a camera.
  • the image storage unit 100 may store a plurality of single plate image data in a manner that can be identified for each production area and / or for each tree species of the raw wood that is the producer of the single plate. For example, when a plurality of single plates are produced from a log related to a specific production area and tree species, the plurality of single plate image data obtained by photographing the single plates is stored in one folder. On another day, when multiple single boards were produced from logs related to the same production area and tree species as above, the multiple single board image data obtained by photographing those single boards was added to the same folder as above. And save it.
  • photographed image data of a plurality of single plates produced from logs may be collectively stored in one folder.
  • the photographed image data of a plurality of single plates produced from logs may be collectively stored in one folder.
  • the identification may be performed by adding predetermined identification information to each single plate image data.
  • the single plate image acquisition unit 12 May specify at least one of the production area and the tree species of the raw wood from which the single plate is produced, and selectively acquire a plurality of single plate image data related to the specified contents from the image storage unit 100.
  • the type and degree of defects that occur in single boards produced from logs may tend to differ depending on the origin and species of the logs. Therefore, at least one of the production area and the tree species of the raw tree is designated, and the single plate image data corresponding to the specified contents is acquired and the analysis described later is performed. In this way, it is possible to perform a quality rank selection simulation by image analysis according to the production area and / or tree species of the raw wood that will actually produce the single board, and it is possible to bring the simulation result closer to the actual selection result. It becomes.
  • the defect detection unit 13 detects a plurality of types of defects from each single plate image data by performing image analysis on each of the plurality of single plate image data acquired by the single plate image acquisition unit 12. At this time, the defect detection unit 13 detects only defects that satisfy the detection conditions set by the selection condition setting unit 11. The defect detection unit 13 also detects the size of the defect for the type of defect in which the size of the defect is set as the selection condition. For example, with respect to the defects of the holes and cutouts illustrated in FIG. 2, defects having a size of 5 mm or more in the longitudinal direction and a size of 5 mm or more in the plate width direction are detected, and the size in the longitudinal direction and the size in the plate width direction are detected. Are also detected respectively.
  • the quality rank sorting unit 14 is a single plate image according to the sorting conditions set by the sorting condition setting unit 11 based on the detection states (size, number, etc.) of a plurality of types of defects detected by the defect detection unit 13. For each of the plurality of single plate image data acquired by the acquisition unit 12, the quality rank (hereinafter referred to as the quality rank for each defect) is determined for each of a plurality of types of defects, the quality rank for each defect is comprehensively determined, and a plurality of single plates are used. Each single plate corresponding to the plate image data is sorted into a plurality of quality ranks (hereinafter referred to as overall quality ranks).
  • the quality rank selection unit 14 stores the information of the quality rank for each defect determined for each of a plurality of types of defects and the information of the overall quality rank for which the quality rank for each defect is comprehensively determined in the selection result storage unit 102.
  • determining the quality rank for each defect according to the selection conditions set by the selection condition setting unit 11 is as described with reference to FIG.
  • determining the overall quality rank using the quality rank by defect selecting the single plate corresponding to the single plate image data into a plurality of quality ranks
  • the weight value for each defect may be adjusted by the user by operating the operation device 200.
  • the weight value of each defect may be variably set according to how close the size and number of defects detected by the defect detection unit 13 are to the permissible value of the quality rank set as the selection condition. ..
  • the weight value decreases as the number of detected defects close to the permissible value of the quality rank increases, and the weight value increases as the number of detected defects close to the permissible value decreases. It is possible to variably set the weight value of each defect by setting a different weight value.
  • the comprehensive determination method of the quality rank shown here is an example, and is not limited to this.
  • the first aggregation unit 15 corresponds to the aggregation unit of the claims, and a plurality of qualities selected by the quality rank selection unit 14 with respect to the plurality of single plate image data acquired by the plate image acquisition unit 12. Aggregate the quantity or quantity ratio of single plates corresponding to the rank (overall quality rank). For example, in the first tabulation unit 15, among the single plate image data acquired by the plate image acquisition unit 12, the single plate corresponding to how many single plate image data is selected as A rank in the overall quality rank, and what The single plate corresponding to the single plate image data is selected to rank B, the single plate corresponding to how many single plate image data is selected to rank C, and the single plate corresponding to how many single plate image data is selected. Aggregate whether they were selected out of the rank. Alternatively, the first tabulation unit 15 tabulates the quantity ratio of the single plates selected out of the A rank, the B rank, the C rank, and the rank.
  • the second aggregation unit 16 is based on the quality rank (quality rank for each defect) determined for each of a plurality of types of defects by the quality rank selection unit 14 for the plurality of single plate image data acquired by the plate image acquisition unit 12. , The quantity or quantity ratio of single plates corresponding to a plurality of quality ranks for each defect is totaled for each of a plurality of types of defects. That is, the second aggregation unit 16 aggregates the quantity or quantity ratio of the single plate in which the defect of the quality rank according to the defect is detected for each of the plurality of types of defects.
  • the second tabulation unit 16 describes the quantity of single plates whose quality rank by defect is selected as A rank and the quality rank by defect for defects of holes and nodes (longitudinal diameter). The quantity of single plates sorted into B rank and the quantity of single plates sorted into C rank by defect quality rank are totaled. Further, in the second tabulation unit 16, the number of single plates whose quality rank by defect was selected as A rank and the quality rank by defect were selected as B rank for defects of holes / cutouts (plate width diameter). The quantity of single plates and the quantity of single plates whose quality rank by defect is selected as C rank are totaled. The second tabulation unit 16 may further tabulate the quantity ratio of the single plates selected for each rank of A to C. The same is true for other types of defects.
  • the display control unit 17 displays the result aggregated by the first aggregation unit 15 and the result aggregated by the second aggregation unit 16 on the screen of the display device 300 according to the display instruction given by the user operation to the operation device 200. To display. At this time, the display control unit 17 selectively displays the result aggregated by the first aggregation unit 15 and the result aggregated by the second aggregation unit 16 on the screen.
  • FIG. 3 is a diagram showing a display example of the results aggregated by the first aggregation unit 15 (hereinafter, referred to as the first aggregation result).
  • FIG. 4 is a diagram showing a display example of the result aggregated by the second aggregation unit 16 (hereinafter, referred to as the second aggregation result).
  • the screen examples shown in FIGS. 3 and 4 include a rank-based graph button 31, a defect-based graph button 32, and a rank designation button 33 to 36. When the rank-based graph button 31 is pressed, the first aggregation result aggregated by the first aggregation unit 15 is displayed in the graph display column 37.
  • the second aggregation result aggregated by the second aggregation unit 16 with respect to the specified quality rank is displayed in the graph display column. It is displayed on 37.
  • the quantity of each single plate sorted into a plurality of overall quality ranks (including those outside the rank) by the quality rank selection unit 14 for the plurality of single plate image data is displayed in the form of a bar graph. ..
  • the user arbitrarily sets the sorting conditions for each defect by the sorting condition setting unit 11, and as a result, the quantity of single plates sorted into a plurality of comprehensive quality ranks. Can be confirmed whether is the desired quantity ratio. If the quantity ratio is not desirable, the sorting conditions set for each defect are changed, the quality ranks are sorted and tabulated again, and the first tabulation result is displayed again in the graph display column 37. As a result, it is possible to confirm whether or not the quantity ratio of the single plates sorted into a plurality of overall quality ranks has been improved as a result of changing the setting of the sorting conditions.
  • the quantity of each single plate selected into a plurality of overall quality ranks is displayed in the form of a bar graph, but the present invention is not limited to this.
  • the quantity ratio of single plates selected into a plurality of overall quality ranks may be displayed in the form of a ⁇ chart.
  • the quantity or quantity ratio of the single plates selected into a plurality of overall quality ranks may be displayed in a numerical format instead of a graph format. The fact that it may be displayed in a numerical format is the same for the second tabulation result shown in FIG.
  • the quantity of single plates whose quality rank for each defect is selected as C rank by the quality rank selection unit 14 for a plurality of single plate image data is displayed in the form of a bar graph for each type of defect.
  • the names of a plurality of types of defects are displayed side by side in the vertical direction (vertical direction of the screen), and on the right side of each name, the number of single plates in which the quality rank for each defect is selected as C rank is displayed. It is displayed in the form of a bar graph. The bar graph is displayed only for the types of defects set by the sorting condition setting unit 11 to detect defects.
  • the number of single plates whose overall quality rank is selected as C rank is larger than the others, so it is considered to reduce this quantity.
  • the selection condition for any type of defect can be relaxed. It is possible to grasp whether the number of selections to C rank can be reduced.
  • Loosening the defect sorting conditions in order to reduce the number of C-rank sorting means increasing the permissible value set as the B-rank sorting condition.
  • a rank or B rank is specified by the rank designation buttons 33 and 34, a bar graph showing the quantity of single plates whose quality rank by defect is selected as A rank or B rank by defect type is displayed in the graph display column 37. Is displayed in.
  • the rank designation buttons 33 and 34 are used to specify A rank or B rank to display a graph for each defect, grasp the types of defects that are selected as A rank or B rank, and the types are small. The selection conditions for defects in the above may be adjusted.
  • the user can adjust the selection conditions for which type of defect and how. It is possible to grasp whether the quantity of single plates sorted into a plurality of overall quality ranks can be brought close to the desired ratio. Then, the user can adjust the selection conditions for a plurality of types of defects while considering what type of defect is emphasized and how important it is. At that time, for defects of which the conditions cannot be relaxed, the selection conditions are set strictly (so that the quality rank for each defect is selected as A rank or B rank as much as possible), and then the selection conditions for other types of defects are adjusted. By doing so, it is possible to easily bring the quantity ratio of the single plates selected into a plurality of overall quality ranks closer to the desired ratio.
  • the display device 300 may be divided into two screens, and the rank-based graph and the defect-based graph may be displayed at the same time.
  • the graph for each defect instead of selectively displaying the graphs of a plurality of quality ranks, the graphs of a plurality of quality ranks may be displayed at the same time.
  • the screen may be divided and graphs of a plurality of quality ranks may be displayed at the same time, or graphs of a plurality of quality ranks may be displayed in parallel for each of a plurality of types of defects.
  • the cutting system After setting the selection conditions for the quality rank for each defect by the simulation using the above multiple single plate image data, the cutting system is actually operated according to the set selection conditions, and the multiple singles produced from the raw wood. Sort each board into multiple quality ranks. Then, based on the selection result, the produced plurality of single plates are distributed to a plurality of deposition sites and deposited.
  • the data stored in the sorting condition storage unit 101 is copied to the removable storage medium, and the data is transferred from the removable storage medium to the cutting system. It is possible to use a method of storing the data.
  • the setting procedure is arbitrary, but for example, the selection conditions may be set by the following procedure.
  • the selection conditions may be set by the following procedure.
  • the quality priority stage the selection conditions and.
  • priority is given to improving the quality of individual single plates produced rather than bringing the quantity of single plates selected into multiple overall quality ranks closer to the desired quantity ratio.
  • the selected selection conditions may be set.
  • a simulation is performed according to the selection conditions set in this way, and the aggregation result (first aggregation result) of the quality rank selection is confirmed.
  • the single plate image data is used as the basis for the single plate image data.
  • the image of the board may be displayed on the display device 300 together with the defect detection result. For example, as shown in FIG. 5, a single plate image 50 is displayed on the display device 300, and predetermined identification images 51 to 54 (for example, a rectangular frame image surrounding the defect) showing the defect detected by the defect detection unit 13 are displayed. , A plurality of types of identification images having different display modes depending on the type of defect, such as an edge image or a filled image extracted along the shape of the defect) are superimposed on the single plate image 50 and displayed.
  • the user can confirm whether or not the type of defect to be detected is detected as intended by looking at the image displayed as shown in FIG. Then, if it is determined that the defect is not detected properly, the selection conditions are adjusted and the simulation is performed again. In this quality priority stage, it is not necessary to perform the simulation using all of the single plate image data used in the simulation of the subsequent production volume ratio adjustment stage, and the simulation is performed using only a part of the single plate image data. You may do so.
  • the quantity of single plates sorted into multiple overall quality ranks is sorted for the purpose of approaching the desired quantity ratio. Adjust the conditions.
  • the selection conditions set at the time of the simulation of the quality priority stage are maintained as much as possible, and the other defects are related. It is desirable to bring the quantity of single plates to be sorted closer to a desired quantity ratio by changing the sorting conditions.
  • defects are detected and the single plates are sorted into each quality rank using a plurality of single plate image data stored in the image storage unit 100, and the selection is performed.
  • the result of totaling using the result is displayed on the screen.
  • the selection conditions are adjusted while considering what kind of defect is emphasized and how important, and then a plurality of single plate images are displayed.
  • defects can be detected again and the single plate can be sorted into each quality rank, and the aggregated result of each quality rank can be displayed on the screen to confirm the result of adjusting the sorting conditions.
  • a plurality of single plates actually produced are sequentially sorted into a plurality of quality ranks, and the operator adjusts the sorting conditions for each defect by observing the sorting results and then adjusts.
  • the selection conditions can be adjusted only by processing the single plate image data in the above on a computer. As a result, it is possible to adjust the sorting conditions in a short time in order to appropriately sort the plurality of produced single plates into a plurality of quality ranks.
  • the target single plate may be in an undried state cut by a veneer race and cut to a specified size, or may be in a dried state of a specified size. Good. This also applies to the second embodiment described below.
  • FIG. 6 is a block diagram showing a functional configuration example of the single plate sorting control device 20 according to the second embodiment. Note that, in FIG. 6, those having the same reference numerals as those shown in FIG. 1 have the same functions, and therefore, duplicate description will be omitted here.
  • the single plate sorting control device 20 according to the second embodiment further includes a mode setting unit 21 and a second single plate image acquisition unit 22 as functional configurations. Further, the single plate sorting control device 20 according to the second embodiment includes a quality rank sorting unit 14'instead of the quality rank sorting unit 14 shown in FIG. Further, the single plate sorting control device 20 according to the second embodiment is connected to the camera 400 and the cutting system 500.
  • the cutting system 500 is a system for cutting a log to produce a veneer, a veneer race for cutting the log, a conveyor for transporting the veneer produced by cutting by the veneer race, and a single plate transported by the conveyor. It has a depository for depositing veneers. The depository has a plurality of spaces for separating and depositing single plates selected into a plurality of quality ranks. The cutting system 500 distributes a plurality of single plates sequentially conveyed on the conveyor one by one to any space of the depository according to the quality rank selected by the single plate sorting control device 20. The cutting system 500 also includes a sorting mechanism for that purpose.
  • the camera 400 is installed in the vicinity of the cutting system 500 and photographs the surface of the single plate produced by the cutting system 500.
  • the camera 400 is installed at a position above a conveyor (upstream side of the sorting mechanism) that conveys a single plate produced by cutting in a veneer race to a depository, and is installed in a direction for photographing the direction of the conveyor.
  • the single plates that are transported one by one on the top are photographed in sequence.
  • the second single plate image acquisition unit 22 is a surface (surface of the single plate) in which a defect exists in the single plate actually produced by the cutting system 500 (the single plate conveyed on the conveyor as described above).
  • the single plate image data obtained by photographing the image with the camera 400 is sequentially acquired.
  • the mode setting unit 21 sets either the simulation mode or the production mode as the operation mode of the single plate sorting control device 20 through the user operation on the operation device 200.
  • the defect detection unit 13, the quality rank selection unit 14', the first aggregation unit 15 and the second total unit 15 are used by the single plate image acquisition unit 12 using a plurality of single plate image data acquired from the image storage unit 100.
  • the simulation mode is an operation mode for executing the process described in the first embodiment.
  • the simulation mode when the simulation mode is set by the mode setting unit 21, it is set by the selection condition setting unit 11 using a plurality of single plate image data acquired from the image storage unit 100 by the single plate image acquisition unit 12.
  • the processing of the defect detection unit 13, the quality rank selection unit 14', the first aggregation unit 15 and the second aggregation unit 16 is executed according to the selection conditions (selection conditions being adjusted stored in the selection condition storage unit 101). ..
  • the display control unit 17 selects the total result by the first total unit 15 and the total result by the second total unit 16 in the display device 300. Display the target or at the same time.
  • the defect detection unit 13, the quality rank selection unit 14', and the first aggregation unit are used by the second single plate image acquisition unit 22 sequentially acquiring single plate image data from the camera 400 one by one.
  • the quality rank selection unit 14 stores the selected defect-specific quality rank and total quality rank information in the selection result storage unit 102, and notifies the cutting system 500 of the total quality rank information.
  • the cutting system 500 appropriately operates the sorting mechanism to appropriately move a plurality of single plates sequentially conveyed on the conveyor into the space of the depository corresponding to the notified overall quality rank. Sort.
  • the selection condition set by the selection condition setting unit 11 is used by using the single plate image data sequentially acquired from the camera 400 by the second single plate image acquisition unit 22.
  • Defect detection unit 13, quality rank selection unit 14', and first tabulation unit 15 according to (selection conditions stored in the selection condition storage unit 101, which are adjusted and finally determined when the simulation mode is set).
  • the processing of the second aggregation unit 16 is executed. Then, when the display of the total result is instructed by the user operation on the operation device 200, the display control unit 17 selects the total result by the first total unit 15 and the total result by the second total unit 16 in the display device 300. Display the target or at the same time.
  • the defect detection unit 13 and the quality rank selection unit 14 execute each process each time the second single plate image acquisition unit 22 acquires single plate image data one by one.
  • the first aggregation unit 15 and the second aggregation unit 16 can add the selection result and re-aggregate each time the quality rank is selected for one single plate image data. Is.
  • the selection results may be added and re-aggregated.
  • the content of the displayed graph is displayed each time the quality rank is selected for one or a predetermined single plate image data. Will be updated.
  • the second single plate image acquisition unit 22 acquires the single plate image data
  • only the processing of the defect detection unit 13 and the quality rank selection unit 14' is sequentially executed, and the first aggregation unit is executed.
  • the 15 and the second aggregation unit 16 use the selection result information stored in the selection result storage unit 102 at the timing of the instruction only when the display of the aggregation result is instructed by the user operation on the operation device 200. May be used for aggregation. In this case, the contents of the displayed graph are not updated and do not change until the user operates the operating device 200 to give an instruction to redisplay.
  • one single plate sorting control device 20 can be used properly in the simulation mode and the production mode. As described above, it is possible to adjust the sorting conditions for each defect so that the number of single plates sorted into a plurality of overall quality ranks approaches a desired quantity ratio during operation in the simulation mode. However, since the single plate image data read from the image storage unit 100 is not the image data obtained by photographing the single plate actually produced, the single plate is sorted into a plurality of quality ranks so as to completely match the simulation result. It's difficult to do.
  • the operation device 200 can be operated as needed to adjust the selection conditions.
  • the processing in the production mode may be temporarily stopped, the simulation mode may be set, and the selection conditions may be readjusted.
  • the result of analyzing and tabulating the single plate image data read from the image storage unit 100 in the simulation mode and the aggregated result in the production mode The single plate image data acquired from the camera 400 may be analyzed and aggregated, and the results may be displayed side by side at the same time. In this way, the discrepancy between the selection result by the simulation and the actual selection result can be presented to the user in an easy-to-understand manner.
  • the image storage unit 100 may store the single plate image data acquired by the second single plate image acquisition unit 22. In this way, the single plate image data acquired during the processing of the production mode can be utilized when the simulation mode is subsequently set and the simulation of quality rank selection is performed.
  • the single plate image data read from the image storage unit 100 when simulating the quality priority stage, not the single plate image data read from the image storage unit 100, but several single plate image data (actually) taken by the camera 400. The produced single plate photographed image) may be used.
  • the present invention is not limited thereto.
  • it may be configured to include only the first tabulation unit 15.
  • only the rank-based graph shown in FIG. 3 is displayed. Even if only the graph by rank is displayed, the selection condition of the quality rank should be adjusted so that the quantity ratio of the single plates sorted into multiple quality ranks approaches the desired ratio while considering the importance of each defect. Is possible.
  • the graph for each defect as shown in FIG. 4 is used together, it becomes easier to grasp which type of defect the selection condition should be adjusted, and the selection condition can be adjusted more efficiently. preferable.
  • the quality ranks to be selected are three, A to C, has been described, but the number is not limited to this.
  • the quality ranks assigned to the front plate are A1 and A2
  • the quality ranks assigned to the back plate are B1 and B2
  • the quality ranks assigned to the core plate are C1 and C2. You may. Alternatively, it may be sorted into 4 or 5 quality ranks such as A to D or A to E.
  • first and second embodiments are merely examples of embodiment of the present invention, and the technical scope of the present invention should not be interpreted in a limited manner by these. It is something that does not become. That is, the present invention can be implemented in various forms without departing from its gist or its main features.
  • Sorting condition setting unit 12 Single plate image acquisition unit 13 Defect detection unit 14, 14'Quality rank sorting unit 15 First totaling unit (totaling unit) 16 Second tabulation unit 17 Display control unit 21 Mode setting unit 22 Second single plate image acquisition unit

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Wood Science & Technology (AREA)
  • Forests & Forestry (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Manufacturing & Machinery (AREA)
  • Veneer Processing And Manufacture Of Plywood (AREA)
  • General Factory Administration (AREA)
  • Investigating Materials By The Use Of Optical Means Adapted For Particular Applications (AREA)

Abstract

単板を複数の品質ランクに選別するために複数種類の欠陥毎に選別条件を設定する選別条件設定部１１と、画像記憶部１００から取得した複数の単板画像データのそれぞれについて、複数種類の欠陥を検出する欠陥検出部１３と、設定した選別条件および欠陥の検出状態に応じて複数の単板をそれぞれ複数の品質ランクに選別する品質ランク選別部１４と、選別された複数の品質ランクの単板の数量または数量比を集計する第１の集計部１５と、その集計結果を画面上に表示させる表示制御部１７とを備え、画像記憶部１００に記憶されている単板画像データを用いたシミュレーションによって、複数の品質ランクに選別される単板の数量比を確認できるようにする。

Description

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
　本発明は、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に関し、特に、原木から生産される単板を欠陥の状態に応じて複数の品質ランクに選別する技術に関するものである。
　一般に、合板や単板積層材の板材を製造するための単板は、自然物である原木をベニヤレースで切削することにより生産される。例えば合板は、原木から生産された複数の単板を重ね合わせ、接着剤により接着することにより製造される。原木から生産される単板には、各種各様の欠陥が含まれている。その欠陥の種類や大きさ、数などによって、個々の単板が複数の品質ランクの何れかに選別される。そして、単板はその品質ランクに応じて、合板において表板として使用されるもの、裏板として使用されるもの、表板と裏板との間に隠れる心板として使用されるものの何れかに割り当てられる。
　なお、単板が有する複数種類の欠陥（角カケ、カビ変色、割れ、鋸跡、節、黒色性、虫穴、ピンホール、ヤニツボ、腐れ、刃こぼれ痕、あて、メワレ、メマワレ、層間剥離、逆目、皮、ツル跡、色変化、刃詰り、刃口ゴミなど）を検出し、それらの総合的な欠陥の程度に応じて単板のグレードを判定して選別堆積するシステムが知られている（例えば、特許文献１参照）。この特許文献１には、合板の表板に使用できるグレード、裏板に使用できるグレード、芯板に使用できるグレード、寸法不足や補修が必要なグレードの何れであるかを判定することが開示されている。また、各種類の欠陥に対応した複数の判定項目ごとに判定パラメータ（欠陥として検出するための閾値）を調整可能であることも開示されている。
特開２０１４－２０５３０６号公報
　上記特許文献１に記載のシステムにおいて、欠陥として検出するための判定パラメータに厳しい条件の値を設定すると、表板に使用できる高品質のグレードに選別される単板の数は減り、その分、裏板に使用される中品質のグレードまたは芯板に使用される低品質のグレードに選別される単板の数が増える。逆に、判定パラメータに緩い条件の値を設定すると、表板に使用できる高品質のグレードに選別される単板の数は増え、その分、裏板に使用される中品質のグレードまたは芯板に使用される低品質のグレードに選別される単板の数が減る。すなわち、単板が有する欠陥の種類、大きさ、数などが同じであっても、設定する判定パラメータの値によって、その単板が選別されるグレードが変わる。
　何れかのグレードに選別された単板は、表板、裏板、心板の何れかに割り当てられるが、効率よく合板を製造するためには、それぞれのグレードの単板が最適な量となるように選別する必要がある。しかも、合板の用途（例えば、合板を使用して製造する最終製品）に応じて、グレードの選別に関してどの種類の欠陥をどの程度重要視するかを考慮して、各判定項目の判定パラメータを適切に設定する必要がある。すなわち、どの種類のどの程度の欠陥をどのグレードに選別するかという品質管理に関する調整と、総合評価として各グレードに選別される単板の数量の比率管理に関する調整とのバランスを考慮した上で、各判定項目の判定パラメータを適切に設定する必要がある。
　しかしながら、上記特許文献１に記載のシステムを用いた場合、判定パラメータを初期設定して、実際に生産される複数の単板を複数のグレードに選別し、オペレータがその選別結果を見て判定パラメータの設定が適切かどうかを確認し、適切でなければ判定パラメータを調整するという作業を、選別結果が適切になるまで繰り返し行う必要がある。そのため、生産される複数の単板を各グレードに適切に選別できるようにするための判定パラメータの調整に多くの時間がかかるという問題があった。
　本発明は、このような問題を解決するために成されたものであり、生産される複数の単板を複数の品質ランクに適切に選別するための選別条件の調整を短時間で行うことができるようにすることを目的とする。
　上記した課題を解決するために、本発明では、複数の単板について欠陥が存在する面をそれぞれ撮影して得られる複数の単板画像データが記憶された画像記憶部から複数の単板画像データを取得して、当該複数の単板画像データのそれぞれについて複数種類の欠陥を検出する。そして、その欠陥の検出状態に基づいて、複数種類の欠陥毎に設定した選別条件に従って、複数の単板画像データについてそれぞれ複数種類の欠陥毎に欠陥別品質ランクを判定し、当該欠陥別品質ランクを総合判定して、複数の単板画像データに対応する単板をそれぞれ複数の品質ランクに選別する。さらに、複数の単板画像データについて選別された複数の品質ランクに該当する単板の数量または数量比を集計し、その集計結果を画面上に表示させるようにしている。
　上記のように構成した本発明によれば、画像記憶部に記憶されている複数の単板画像データを用いて欠陥の検出および単板の各品質ランクへの選別が行われ、その選別結果を利用して集計された各品質ランクの単板の数量または数量比が画面上に表示される。そして、画面表示により確認した単板の数量比が適切でないと判断した場合は、どの種類の欠陥をどの程度重要視するかを考慮しながら選別条件を調整した上で、複数の単板画像データを用いて再び欠陥の検出および単板の各品質ランクへの選別を行い、各品質ランクの単板の数量または数量比を画面上に表示させて、選別条件の調整の結果を確認することができる。
　このように、本発明によれば、実際に生産される複数の単板を複数の品質ランクに順次選別し、オペレータがその選別結果を見て欠陥毎の選別条件を調整した後、調整した選別条件の下で実際に生産される複数の単板の各品質ランクへの選別が適切に行われているかどうかを確認するという作業を行う必要がなく、画像記憶部に記憶されている複数の単板画像データに対するコンピュータ上の処理のみによって選別条件の調整を行うことができる。これにより、生産される複数の単板を複数の品質ランクに適切に選別するための選別条件の調整を短時間で行うことができる。
第１の実施形態による単板選別制御装置の機能構成例を示すブロック図である。 選別条件設定部による欠陥毎の選別条件の設定例（一部）を示す図である。 第１の集計部により集計された結果の表示例を示す図である。 第２の集計部により集計された結果の表示例を示す図である。 単板の画像を欠陥の検出結果と共に表示する例を示す図である。 第２の実施形態による単板選別制御装置の機能構成例を示すブロック図である。
（第１の実施形態）
　以下、本発明の第１の実施形態を図面に基づいて説明する。図１は、第１の実施形態による単板選別制御装置の機能構成例を示すブロック図である。第１の実施形態による単板選別制御装置１０は、単板製造工場または管理オフィス等に設置されるパーソナルコンピュータ等の端末、あるいは、インターネット等の通信ネットワークを介して端末からアクセス可能なサーバとして実装されるものである。
　図１に示すように、第１の実施形態による単板選別制御装置１０は、機能構成として、選別条件設定部１１、単板画像取得部１２、欠陥検出部１３、品質ランク選別部１４、第１の集計部１５、第２の集計部１６および表示制御部１７を備えている。また、単板選別制御装置１０は、記憶媒体として、選別条件記憶部１０１および選別結果記憶部１０２を備えている。なお、ここでは単板選別制御装置１０が選別条件記憶部１０１および選別結果記憶部１０２を備える構成について示しているが、選別条件記憶部１０１および選別結果記憶部１０２を単板選別制御装置１０の外部記憶装置として備える構成としてもよい。
　上記各機能ブロック１１～１７は、ハードウェア、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）、ソフトウェアの何れによっても構成することが可能である。例えばソフトウェアによって構成する場合、上記各機能ブロック１１～１７は、実際にはコンピュータのＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭなどを備えて構成され、ＲＡＭやＲＯＭ、ハードディスクまたは半導体メモリ等の記録媒体に記憶された単板選別制御用プログラムが動作することによって実現される。
　また、単板選別制御装置１０には、画像記憶部１００、操作装置２００および表示装置３００が接続されている。画像記憶部１００は、複数の単板について欠陥が存在する面をそれぞれ撮影して得られる複数の単板画像データ（詳細は後述する）を記憶する外部記憶装置である。操作装置２００は、例えばキーボード、マウス、タッチパネル等により構成される。表示装置３００は、例えば液晶ディスプレイまたは有機ＥＬディスプレイ等により構成される。本実施形態の単板選別制御装置１０は、画像記憶部１００に記憶されている複数の単板画像データを解析し、当該複数の単板画像データに対応する複数の単板を複数の品質ランクに選別することに関するシミュレーションを行うものである。
　選別条件設定部１１は、図示しない切削システムにおいて原木から生産される単板が有している欠陥の検出状態に応じて単板を複数の品質ランクに選別する際の選別条件を複数種類の欠陥毎に設定する。例えば、選別条件設定部１１は、複数種類の欠陥毎に、それぞれの品質ランクにおいて許容可能な値の条件を、操作装置２００に対するユーザ操作に応じて設定する。複数種類の欠陥は、例えば、穴・抜節、ピンホール、節、欠け、割れ、横割れ（ノコ目）、板端の割れ、ヤニ・入皮、脆弱部、刃傷、虫穴、カビ、色ムラなどである。これらの欠点について条件として設定可能な値は、例えば、矩形形状をした単板の長手方向のサイズ、板幅方向のサイズ、個数、面積などである。なお、ここに示した欠陥の種類は一例であり、これに限定されるものではない。
　図２は、選別条件設定部１１による欠陥毎の選別条件の設定例（一部）を示す図である。ここでは、単板を複数種類の欠陥毎にＡ，Ｂ，Ｃ３つの品質ランクに選別する場合の例を示している。Ａランクが最も品質が高く、Ｃランクが最も品質が低い。後述するように、複数種類の欠陥毎に選別された品質ランクの結果を総合判定して単板をＡ～Ｃの何れかの品質ランクに選別するが、例えば、Ａランクに選別された単板は合板の表板に割り当てられ、Ｂランクに選別された単板は裏板に割り当てられ、Ｃランクに選別された単板は心板に割り当てられる。
　図２において、“Ｍｉｎ”と表記されている部分の値は、欠陥として検出する最小値を示すものであり、欠陥の検出条件に相当する。“Ａ”，“Ｂ”，“Ｃ”と表記されている部分の値は、それぞれの品質ランクにおいて許容可能な最大値を示すものであり、品質ランクの選別条件に相当する。例えば、穴・抜節（長手径）について説明すると、長手方向のサイズが５ｍｍ以上の穴・抜節を欠陥として検出することが検出条件として設定されている。この場合、長手方向のサイズが５ｍｍより小さいサイズの穴・抜節については、単板上に仮に存在していても欠陥として検出しないことになる。
　また、図２の例では、１枚の単板から長手方向のサイズが３０ｍｍ以下の穴・抜節しか検出されない場合はＡランクとし、長手方向のサイズが３０ｍｍより大きい穴・抜節が少なくとも１つは検出されているが何れも５０ｍｍ以下の場合はＢランクとし、長手方向のサイズが５０ｍｍより大きい穴・抜節が少なくとも１つは検出されているが何れも８０ｍｍ以下の場合はＣランクとすることが選別条件として設定されている。なお、長手方向のサイズが８０ｍｍを超える穴・抜節が１つでも検出された場合は、Ａ～Ｃの品質ランク外とされる。
　なお、“Ｍｉｎ”の値は、上述のように欠陥の検出条件を示すものであるが、それと同時に、Ａランクに選別するための最小値を示しているとも言える。よって、以下では、この“Ｍｉｎ”の値も品質ランクの選別条件の１つとして説明する。
　選別条件設定部１１は、図２に例示したように、複数種類の欠陥毎に品質ランクの選別条件（“Ｍｉｎ”，“Ａ”，“Ｂ”，“Ｃ”の項目）を任意に設定可能な条件設定画面を生成して表示制御部１７に供給し、当該条件設定画面を表示装置３００に表示させる。そして、操作装置２００に対するユーザ操作を通じて当該条件設定画面に対して入力される値に基づいて、複数種類の欠陥毎の選別条件を設定する。そして、設定された選別条件の情報を選別条件記憶部１０１に記憶させる。なお、選別条件設定部１１は、操作装置２００に対するユーザ操作を通じて、複数種類の欠陥のうち、どの欠陥を検出してどの欠陥を検出しないかを検出条件として設定することも可能である。
　単板画像取得部１２は、画像記憶部１００から複数の単板画像データを取得する。上述したように、画像記憶部１００に記憶されている単板画像データは、複数の単板について欠陥が存在する面をそれぞれ撮影して得られる画像データである。具体的には、板材製造において実際に生産された複数の単板の平面をカメラで１枚ずつ撮影することによって得られる画像データを画像記憶部１００に記憶させている。
　なお、画像記憶部１００は、単板の生産元となる原木の産地毎および／または樹種毎に識別可能な態様で複数の単板画像データを記憶してもよい。例えば、ある特定の産地および樹種に係る原木から複数の単板を生産したときに、それらの単板を撮影することによって得られた複数の単板画像データを１つのフォルダ内に保存する。別の日に、上記と同じ産地および樹種に係る原木から複数の単板を生産したときに、それらの単板を撮影することによって得られた複数の単板画像データを上記と同じフォルダに追加して保存するようにしてもよい。
　同様に、ある特定の産地に係る原木（樹種は同じでも異なっていてもよい）から生産された複数の単板の撮影画像データを１つのフォルダ内にまとめて保存するようにしてもよいし、ある特定の樹種に係る原木（産地は同じでも異なっていてもよい）から生産された複数の単板の撮影画像データを１つのフォルダ内にまとめて保存するようにしてもよい。また、ここではフォルダに分けて単板画像データを識別する例について説明したが、所定の識別情報を各単板画像データに付与することによって識別するようにしてもよい。
　このように、単板の生産元となる原木の産地毎および／または樹種毎に識別可能な態様で複数の単板画像データが画像記憶部１００に記憶されている場合、単板画像取得部１２は、単板の生産元となる原木の産地および樹種の少なくとも一方を指定して、当該指定内容に関する複数の単板画像データを画像記憶部１００から選択的に取得するようにしてもよい。原木から生産される単板に生じる欠陥の種類や程度は、原木の産地や樹種によって異なる傾向となる場合がある。そこで、原木の産地および樹種の少なくとも一方を指定し、その指定内容に対応する単板画像データを取得して後述する分析を行うようにする。このようにすると、これから実際に単板を生産する原木の産地および／または樹種に合わせて画像分析による品質ランクの選別シミュレーションを行うことができ、シミュレーションの結果を実際の選別結果に近づけることが可能となる。
　欠陥検出部１３は、単板画像取得部１２により取得された複数の単板画像データをそれぞれ画像解析することにより、複数種類の欠陥を各単板画像データから検出する。このとき、欠陥検出部１３は、選別条件設定部１１により設定された検出条件を満たす欠陥のみを検出する。また、欠陥検出部１３は、欠陥のサイズが選別条件として設定される種類の欠陥については、欠陥のサイズも検出する。例えば、図２に例示した穴・抜節の欠陥については、長手方向のサイズが５ｍｍ以上、かつ、板幅方向のサイズが５ｍｍ以上の欠陥を検出し、長手方向のサイズおよび板幅方向のサイズもそれぞれ検出する。
　品質ランク選別部１４は、欠陥検出部１３により検出された複数種類の欠陥の検出状態（欠陥のサイズや個数など）に基づいて、選別条件設定部１１により設定された選別条件に従って、単板画像取得部１２により取得された複数の単板画像データについてそれぞれ複数種類の欠陥毎に品質ランク（以下、欠陥別品質ランクという）を判定し、当該欠陥別品質ランクを総合判定して、複数の単板画像データに対応する単板をそれぞれ複数の品質ランク（以下、総合品質ランクという）に選別する。品質ランク選別部１４は、複数種類の欠陥毎に判定した欠陥別品質ランクの情報と、欠陥別品質ランクを総合判定した総合品質ランクの情報とを選別結果記憶部１０２に記憶させる。
　複数の単板画像データのそれぞれについて、選別条件設定部１１により設定された選別条件に従って欠陥別品質ランクを判定することについては、図２を用いて説明した通りである。一方、欠陥別品質ランクを用いて総合品質ランクを判定すること（単板画像データに対応する単板を複数の品質ランクに選別すること）に関しては、例えば、欠陥別品質ランクを重み付け平均するための所定関数に従って、単板の総合品質ランクを判定するといった方法を用いることが可能である。なお、この場合における各欠陥に対する重み値を、ユーザが操作装置２００を操作して調整できるようにしてもよい。
　または、欠陥検出部１３により検出された欠陥のサイズや個数が、選別条件として設定された品質ランクの許容値とどの程度近いかに応じて、各欠陥の重み値を可変設定するようにしてもよい。例えば、ある品質ランクに選別された欠陥について、その品質ランクの許容値に近い欠陥の検出数が多いほど重み値が小さくなり、許容値に近い欠陥の検出数が少ないほど重み値が大きくなるような重み値を設定するといった方法で、各欠陥の重み値を可変設定することが可能である。なお、ここに示した品質ランクの総合判定方法は一例であり、これに限定されるものではない。
　第１の集計部１５は、特許請求の範囲の集計部に相当するものであり、板画像取得部１２により取得された複数の単板画像データについて品質ランク選別部１４により選別された複数の品質ランク（総合品質ランク）に該当する単板の数量または数量比を集計する。例えば、第１の集計部１５は、板画像取得部１２により取得された単板画像データのうち、何個の単板画像データに対応する単板が総合品質ランクでＡランクに選別され、何個の単板画像データに対応する単板がＢランクに選別され、何個の単板画像データに対応する単板がＣランクに選別され、何個の単板画像データに対応する単板がランク外に選別されたかを集計する。または、第１の集計部１５は、Ａランク、Ｂランク、Ｃランク、ランク外に選別された単板の数量比を集計する。
　第２の集計部１６は、板画像取得部１２により取得された複数の単板画像データについて品質ランク選別部１４により複数種類の欠陥毎に判定された品質ランク（欠陥別品質ランク）に基づいて、複数種類の欠陥毎に、複数の欠陥別品質ランクに該当する単板の数量または数量比を集計する。すなわち、第２の集計部１６は、複数の欠陥別品質ランク毎に、当該欠陥別品質ランクの欠陥が検出された単板の数量または数量比を複数種類の欠陥毎に集計する。
　図２の例に沿って説明すると、第２の集計部１６は、穴・抜節（長手径）の欠陥について、欠陥別品質ランクがＡランクに選別された単板の数量、欠陥別品質ランクがＢランクに選別された単板の数量、欠陥別品質ランクがＣランクに選別された単板の数量をそれぞれ集計する。また、第２の集計部１６は、穴・抜節（板幅径）の欠陥について、欠陥別品質ランクがＡランクに選別された単板の数量、欠陥別品質ランクがＢランクに選別された単板の数量、欠陥別品質ランクがＣランクに選別された単板の数量をそれぞれ集計する。第２の集計部１６はさらに、Ａ～Ｃの各ランクに選別された単板の数量比を集計してもよい。その他の種類の欠陥についても同様である。
　表示制御部１７は、操作装置２００に対するユーザ操作により行われた表示指示に従って、第１の集計部１５により集計された結果および第２の集計部１６により集計された結果を表示装置３００の画面上に表示させる。このとき表示制御部１７は、第１の集計部１５により集計された結果と第２の集計部１６により集計された結果とを選択的に画面上に表示させる。
　図３は、第１の集計部１５により集計された結果（以下、第１の集計結果という）の表示例を示す図である。図４は、第２の集計部１６により集計された結果（以下、第２の集計結果という）の表示例を示す図である。図３および図４に示す画面例は、ランク別グラフボタン３１、欠陥別グラフボタン３２、ランク指定ボタン３３～３６を備えている。ランク別グラフボタン３１を押下すると、第１の集計部１５により集計された第１の集計結果がグラフ表示欄３７に表示される。欠陥別グラフボタン３２を押下してランク指定ボタン３３～３６により何れかの品質ランクを指定すると、指定された品質ランクに関して第２の集計部１６により集計された第２の集計結果がグラフ表示欄３７に表示される。
　図３に示す例では、複数の単板画像データについて品質ランク選別部１４により複数の総合品質ランク（ランク外を含む）に選別された単板のそれぞれの数量が棒グラフの形態で表示されている。ユーザは、このグラフをグラフ表示欄３７に表示させることにより、選別条件設定部１１により欠陥毎に選別条件を任意に設定したことの結果として、複数の総合品質ランクに選別された単板の数量が望ましい数量比となっているかどうかを確認することができる。望ましい数量比となっていない場合は、欠陥毎に設定する選別条件を変更して再び品質ランクの選別および集計を行い、第１の集計結果をグラフ表示欄３７に再び表示させる。これにより、選別条件の設定を変更したことの結果として、複数の総合品質ランクに選別された単板の数量比が改善されたかどうかを確認することができる。
　なお、ここでは、複数の総合品質ランクに選別された単板のそれぞれの数量を棒グラフの形態で表示する例を示しているが、これに限定されない。例えば、複数の総合品質ランクに選別された単板の数量比をπチャートの形態で表示するようにしてもよい。また、複数の総合品質ランクに選別された単板の数量または数量比をグラフ形式ではなく数値形式で表示するようにしてもよい。数値形式で表示してもよいことは、図４に示す第２の集計結果についても同様である。
　図４に示す例では、複数の単板画像データについて品質ランク選別部１４により欠陥別品質ランクがＣランクに選別された単板の数量が欠陥の種類別に棒グラフの形態で表示されている。図４の画面例では、複数種類の欠陥の名称が縦軸方向（画面の上下方向）に並べて表示され、各名称の右側に、欠陥別品質ランクがＣランクに選別された単板の数量が棒グラフの形態で表示されている。棒グラフが表示されるのは、選別条件設定部１１により欠陥を検出するものとして設定された種類の欠陥のみである。
　図３に示した例では、総合品質ランクがＣランクに選別された単板の数が他に比べて多いので、この数量を減らすことを考える。この場合、図４のように、欠陥別品質ランクがＣランクに選別された単板の数量が欠陥の種類別に示されたグラフを表示させることにより、どの種類の欠陥の選別条件を緩くすればＣランクへの選別数を減らせるのかを把握することができる。Ｃランクの選別数を減らすために欠陥の選別条件を緩くするとは、Ｂランクの選別条件として設定する許容値を大きくすることである。このように選別条件を変更すれば、欠陥別品質ランクがＢランクに選別される単板の数が増えて、欠陥別品質ランクがＣランクに選別される単板の数が減る。
　なお、ランク指定ボタン３３，３４によりＡランクまたはＢランクを指定すれば、欠陥別品質ランクがＡランクまたはＢランクに選別された単板の数量を欠陥の種類別に表した棒グラフがグラフ表示欄３７に表示される。総合品質ランクがＣランクに選別される単板の数を減らすために、欠陥別品質ランクがＡランクまたはＢランクに選別される単板の数を増やすという考え方もある。この場合は、ランク指定ボタン３３，３４によりＡランクまたはＢランクを指定して欠陥別グラフを表示させ、ＡランクまたはＢランクに選別されている数が少ない欠陥の種類を把握して、その種類の欠陥の選別条件を調整するようにしてもよい。
　このように、図３に示すランク別グラフと、図４に示す欠陥別グラフとを適宜選択して画面表示させることにより、ユーザは、どの種類の欠陥に関する選別条件をどのように調整すれば、複数の総合品質ランクに選別される単板の数量を望ましい比率に近づけることができるのかを把握することができる。そして、ユーザは、どの種類の欠陥をどの程度重要視するかを考慮しながら、複数種類の欠陥に関する選別条件を調整することができる。その際、条件を緩くできない種類の欠陥については選別条件を厳しく（欠陥別品質ランクができるだけＡランクまたはＢランクに選別されるように）設定した上で、他の種類の欠陥に関する選別条件を調整することにより、複数の総合品質ランクに選別される単板の数量比を望ましい比率に近づけるようにすることも簡単に行うことができる。
　なお、ここでは、図３および図４のように、ランク別グラフ（第１の集計結果）と欠陥別グラフ（第２の集計結果）とを選択的に表示させる例について説明したが、表示方法はこれに限定されない。例えば、表示装置３００を２画面に分割し、ランク別グラフと欠陥別グラフとを同時に表示させるようにしてもよい。また、欠陥別グラフについても、複数の品質ランクのグラフを選択的に表示させることに代えて、複数の品質ランクのグラフを同時に表示させるようにしてもよい。この場合、画面分割して複数の品質ランクのグラフを同時に表示させるようにしてもよいし、複数種類の欠陥別に複数の品質ランクのグラフを並列表示させるようにしてもよい。
　以上のような複数の単板画像データを用いたシミュレーションによって欠陥毎の品質ランクの選別条件を設定し終わったら、その設定した選別条件に従って実際に切削システムを稼働させ、原木から生産した複数の単板をそれぞれ複数の品質ランクに選別する。そして、その選別結果に基づいて、生産された複数の単板を複数の堆積場に振り分けて堆積していく。単板選別制御装置１０において設定した選別条件を切削システムに設定する方法は、選別条件記憶部１０１に記憶されているデータをリムーバブル記憶媒体にコピーし、当該リムーバブル記憶媒体から切削システムにデータを転送して記憶させる方法を用いることが可能である。
　ここで、選別条件設定部１１による選別条件の設定手順の一例を説明する。設定手順は任意であるが、例えば以下のような手順で選別条件を設定するようにしてよい。まず、生産される単板の用途（合板を使用して製造する最終製品など）とそれに応じて生産するべき単板の品質とを考慮して、検出するべき欠陥の種類と、欠陥別品質ランクの選別条件とを設定する。この段階（以下、品質優先段階という）では、複数の総合品質ランクに選別される単板の数量を所望の数量比に近づけることよりも、生産される個々の単板の品質を上げることを優先させた選別条件を設定してよい。そして、このようにして設定した選別条件に従ってシミュレーションを行い、品質ランク選別の集計結果（第１の集計結果）を確認する。
　このように単板の品質を優先して選別条件を設定する際に、検出するべき欠陥が欠陥検出部１３によりきちんと検出できているかを確認できるようにするために、単板画像データに基づく単板の画像を欠陥の検出結果と共に表示装置３００に表示させるようにしてもよい。例えば、図５に示すように、単板の画像５０を表示装置３００に表示させるとともに、欠陥検出部１３により検出された欠陥を示す所定の識別画像５１～５４（例えば、欠陥を囲む矩形枠画像、欠陥の形状に沿って抽出したエッジ画像または塗りつぶし画像など、欠陥の種類に応じて表示態様を異ならせた複数種類の識別画像）を単板の画像５０に重畳させて表示させるようにする。
　ユーザは、図５のように表示された画像を見ることにより、検出するべき種類の欠陥が意図通りに検出されているかどうかを確認することができる。そして、欠陥が適切に検出されていないと判断した場合は、選別条件を調整し、再度シミュレーションを行う。なお、この品質優先段階において、この後の生産量比率調整段階のシミュレーションにおいて用いる単板画像データの全てを用いてシミュレーションを行う必要はなく、一部の単板画像データのみを用いてシミュレーションを行うようにしてもよい。
　以上の品質優先段階のシミュレーションにより、一定の品質をもって欠陥を抽出できていると判断された場合、複数の総合品質ランクに選別される単板の数量を所望の数量比に近づけることを目的として選別条件の調整を行う。この生産量比率調整段階のシミュレーションにおいては、検出する複数種類の欠陥のうち、優先度の高い種類の欠陥については、品質優先段階のシミュレーション時に設定した選別条件をできるだけ維持し、それ以外の欠陥に関する選別条件を変更することにより、選別される単板の数量を所望の数量比に近づけるようにすることが望ましい。
　以上詳しく説明したように、第１の実施形態では、画像記憶部１００に記憶されている複数の単板画像データを用いて欠陥の検出および単板の各品質ランクへの選別を行い、その選別結果を利用して集計した結果を画面上に表示するようにしている。これにより、画面表示により確認した単板の数量比が適切でないと判断した場合は、どの種類の欠陥をどの程度重要視するかを考慮しながら選別条件を調整した上で、複数の単板画像データを用いて再び欠陥の検出および単板の各品質ランクへの選別を行い、各品質ランクの集計結果を画面上に表示させて、選別条件の調整の結果を確認することができる。
　このように、本実施形態によれば、実際に生産される複数の単板を複数の品質ランクに順次選別し、オペレータがその選別結果を見て欠陥毎の選別条件を調整した後、調整した選別条件の下で実際に生産される複数の単板の各品質ランクへの選別が適切に行われているかどうかを確認するという作業を行う必要がなく、画像記憶部１００に記憶されている複数の単板画像データに対するコンピュータ上の処理のみによって選別条件の調整を行うことができる。これにより、生産される複数の単板を複数の品質ランクに適切に選別するための選別条件の調整を短時間で行うことができる。
　以上説明した第１の実施形態において、対象となる単板は、ベニアレースにより切削され、規定のサイズに切断された未乾燥状態であってもよく、または規定のサイズの乾燥状態であってもよい。これは、次に述べる第２の実施形態においても同様である。
（第２の実施形態）
　次に、本発明の第２の実施形態を図面に基づいて説明する。図６は、第２の実施形態による単板選別制御装置２０の機能構成例を示すブロック図である。なお、この図６において、図１に示した符号と同一の符号を付したものは同一の機能を有するものであるので、ここでは重複する説明を省略する。
　図６に示すように、第２の実施形態による単板選別制御装置２０は、機能構成として、モード設定部２１および第２の単板画像取得部２２を更に備えている。また、第２の実施形態による単板選別制御装置２０は、図１に示した品質ランク選別部１４に代えて品質ランク選別部１４’を備えている。また、第２の実施形態による単板選別制御装置２０は、カメラ４００および切削システム５００に接続されている。
　切削システム５００は、原木を切削して単板を生産するシステムであり、原木の切削を行うベニアレースと、ベニアレースによる切削によって生産された単板を搬送するコンベアと、コンベアによって搬送された単板を堆積する堆積場とを備える。堆積場は、複数の品質ランクに選別された単板をそれぞれ分別して堆積するための複数のスペースを有している。切削システム５００は、コンベア上を順次搬送されてくる複数の単板を１枚ずつ、単板選別制御装置２０によって選別された品質ランクに応じて、堆積場の何れかのスペースに振り分ける。切削システム５００はそのための振り分け機構も備えている。
　カメラ４００は、切削システム５００の近傍に設置され、切削システム５００によって生産された単板の表面を撮影する。例えば、カメラ４００は、ベニアレースでの切削により生産された単板を堆積場まで搬送するコンベア（振り分け機構よりも上流側）の上方の位置に、コンベアの方向を撮影する向きに設置され、コンベア上を１枚ずつ搬送されてくる単板を順次撮影する。
　第２の単板画像取得部２２は、切削システム５００によって実際に生産された単板（上述のように、コンベア上を搬送されてくる単板）について欠陥が存在する面（単板の表面）をカメラ４００によって撮影して得られる単板画像データを逐次取得する。
　モード設定部２１は、操作装置２００に対するユーザ操作を通じて、単板選別制御装置２０の動作モードとして、シミュレーションモードまたは本番モードの何れかを設定する。シミュレーションモードとは、単板画像取得部１２が画像記憶部１００から取得した複数の単板画像データを用いて欠陥検出部１３、品質ランク選別部１４’、第１の集計部１５および第２の集計部１６の処理を実行する動作モードである。シミュレーションモードは、第１の実施形態で説明した処理を実行する動作モードである。
　すなわち、モード設定部２１によりシミュレーションモードが設定された場合は、単板画像取得部１２により画像記憶部１００から取得された複数の単板画像データを用いて、選別条件設定部１１により設定された選別条件（選別条件記憶部１０１に記憶された調整中の選別条件）に従って、欠陥検出部１３、品質ランク選別部１４’、第１の集計部１５および第２の集計部１６の処理を実行する。そして、操作装置２００に対するユーザ操作により集計結果の表示が指示された場合、表示制御部１７は、第１の集計部１５による集計結果および第２の集計部１６による集計結果を表示装置３００に選択的または同時に表示させる。
　一方、本番モードとは、第２の単板画像取得部２２がカメラ４００から１枚ずつ順次取得した単板画像データを用いて欠陥検出部１３、品質ランク選別部１４’、第１の集計部１５および第２の集計部１６の処理を実行する動作モードである。
　本番モードにおいて、品質ランク選別部１４’は、選別した欠陥別品質ランクおよび総合品質ランクの情報を選別結果記憶部１０２に記憶させるとともに、総合品質ランクの情報を切削システム５００に通知する。切削システム５００はこの通知を受けて、振り分け機構を適宜動作させることにより、コンベア上を順次搬送されてくる複数の単板を１枚ずつ、通知された総合品質ランクに対応する堆積場のスペースに振り分ける。
　モード設定部２１により本番モードが設定された場合は、第２の単板画像取得部２２によりカメラ４００から逐次取得される単板画像データを用いて、選別条件設定部１１により設定された選別条件（選別条件記憶部１０１に記憶された選別条件で、シミュレーションモードの設定時に調整されて最終的に確定した選別条件）に従って、欠陥検出部１３、品質ランク選別部１４’、第１の集計部１５および第２の集計部１６の処理を実行する。そして、操作装置２００に対するユーザ操作により集計結果の表示が指示された場合、表示制御部１７は、第１の集計部１５による集計結果および第２の集計部１６による集計結果を表示装置３００に選択的または同時に表示させる。
　ここで、欠陥検出部１３および品質ランク選別部１４’は、第２の単板画像取得部２２が１枚ずつ単板画像データを取得する都度、それぞれの処理を実行する。第１の集計部１５および第２の集計部１６は、１枚の単板画像データに対して品質ランクの選別が行われる都度、その選別結果を追加して集計し直すようにすることが可能である。あるいは、２以上の所定枚の単板画像データに対して品質ランクの選別が行われる都度、それらの選別結果を追加して集計し直すようにしてもよい。これらの場合、ユーザの指示に応じて集計結果を表示装置３００に表示させている間、１枚または所定枚の単板画像データに対する品質ランクの選別が行われる都度、表示されるグラフの内容が更新される。
　別の例として、第２の単板画像取得部２２が単板画像データを取得するたびに欠陥検出部１３および品質ランク選別部１４’の処理のみを逐次実行するようにし、第１の集計部１５および第２の集計部１６は、操作装置２００に対するユーザ操作により集計結果の表示が指示されたときにのみ、その指示のタイミングで選別結果記憶部１０２に記憶されている選別結果の情報を用いて集計を行うようにしてもよい。この場合は、ユーザが操作装置２００を操作して再表示の指示を行うまでは、表示されるグラフの内容は更新されず、変わらない。
　以上説明した第２の実施形態によれば、１つの単板選別制御装置２０をシミュレーションモードと本番モードとで使い分けることができる。上述したように、シミュレーションモードによる動作時に、複数の総合品質ランクに選別される単板の枚数が所望の数量比に近づくように欠陥毎の選別条件を調整することが可能である。しかしながら、画像記憶部１００から読み出される単板画像データは、実際に生産される単板を撮影した画像データではないため、シミュレーションの結果と完全に一致するように単板を複数の品質ランクに選別することは難しい。
　そこで、シミュレーションモードで選別条件を調整した後、その選別条件に従って本番モードで複数の品質ランクに選別された結果を集計してグラフ表示することにより、ユーザは、シミュレーションによる選別結果と実際の選別結果との齟齬を確認することができる。そして、本番モードによる処理の実行中に、必要に応じて操作装置２００を操作して選別条件を調整することが可能である。もちろん、本番モードによる処理をいったん停止し、シミュレーションモードを設定して選別条件を再調整するようにしてもよい。
　なお、本番モードによる処理の実行中に、品質ランクの選別の集計結果を表示する際に、シミュレーションモード時に画像記憶部１００から読み出した単板画像データを分析して集計した結果と、本番モード時にカメラ４００から取得した単板画像データを分析して集計した結果とを同時に並べて表示させるようにしてもよい。このようにすれば、シミュレーションによる選別結果と実際の選別結果との齟齬をユーザに対してより分かりやすく提示することができる。
　上記第２の実施形態において、第２の単板画像取得部２２により取得された単板画像データを画像記憶部１００に記憶させるようにしてもよい。このようにすれば、本番モードの処理中に取得された単板画像データを、その後にシミュレーションモードを設定して品質ランク選別のシミュレーションを行う際に活用することができる。
　また、上記第２の実施形態において、品質優先段階のシミュレーションを行う際に、画像記憶部１００から読み出した単板画像データではなく、カメラ４００により撮影された数枚の単板画像データ（実際に生産された単板の撮影画像）を用いるようにしてもよい。
　上記第１および第２の実施形態では、第１の集計部１５および第２の集計部１６を備える構成について説明したが、本発明はこれに限定されない。例えば、第１の集計部１５のみを備える構成としてもよい。この場合、図３に示したランク別グラフのみが表示されることになる。ランク別グラフのみを表示することとしても、欠陥毎の重要度を考慮しながら、複数の品質ランクに選別される単板の数量比が望ましい比率に近づくように品質ランクの選別条件を調整することが可能である。ただし、図４に示すような欠陥別グラフを併用した方が、どの種類の欠陥に関する選別条件を調整すればよいかを把握しやくなり、選別条件の調整をより効率よく行うことができる点で好ましい。
　また、上記第１および第２の実施形態では、選別する品質ランクがＡ～Ｃの３つである例について説明したが、この数に限定されるものではない。例えば、表板に割り当てられる品質ランクとしてＡ１，Ａ２、裏板に割り当てられる品質ランクとしてＢ１，Ｂ２、心板に割り当てられる品質ランクとしてＣ１，Ｃ２といったように、６つの品質ランクに選別するようにしてもよい。あるいは、Ａ～ＤまたはＡ～Ｅといったように４つまたは５つの品質ランクに選別するようにしてもよい。
　その他、上記第１および第２の実施形態は、何れも本発明を実施するにあたっての具体化の一例を示したものに過ぎず、これらによって本発明の技術的範囲が限定的に解釈されてはならないものである。すなわち、本発明はその要旨、またはその主要な特徴から逸脱することなく、様々な形で実施することができる。
　１０，２０　単板選別制御装置
　１１　選別条件設定部
　１２　単板画像取得部
　１３　欠陥検出部
　１４，１４’　品質ランク選別部
　１５　第１の集計部（集計部）
　１６　第２の集計部
　１７　表示制御部
　２１　モード設定部
　２２　第２の単板画像取得部

Claims (6)

  1. 　欠陥の検出状態に応じて単板を複数の品質ランクに選別する際の選別条件を複数種類の欠陥毎に設定する選別条件設定部と、
    　複数の単板について欠陥が存在する面をそれぞれ撮影して得られる複数の単板画像データが記憶された画像記憶部から上記複数の単板画像データを取得する単板画像取得部と、
    　上記単板画像取得部により取得された複数の単板画像データをそれぞれ画像解析することにより、上記複数種類の欠陥を検出する欠陥検出部と、
    　上記欠陥検出部により検出された上記複数種類の欠陥の検出状態に基づいて、上記選別条件設定部により設定された選別条件に従って、上記単板画像取得部により取得された上記複数の単板画像データについてそれぞれ上記複数種類の欠陥毎に欠陥別品質ランクを判定し、当該欠陥別品質ランクを総合判定して、上記複数の単板画像データに対応する単板をそれぞれ上記複数の品質ランクに選別する品質ランク選別部と、
    　上記単板画像取得部により取得された上記複数の単板画像データについて上記品質ランク選別部により選別された上記複数の品質ランクに該当する単板の数量または数量比を集計する集計部と、
    　上記集計部により集計された結果を画面上に表示させる表示制御部と、
    を備えたことを特徴とする単板選別制御装置。
  2. 　上記単板画像取得部により取得された上記複数の単板画像データについて上記品質ランク選別部により上記複数種類の欠陥毎に判定された上記欠陥別品質ランクに基づいて、上記複数種類の欠陥毎に、複数の欠陥別品質ランクに該当する単板の数量または数量比を集計する第２の集計部を更に備え、
    　上記表示制御部は、上記集計部により集計された結果と選択的または同時に、上記第２の集計部により集計された結果を画面上に表示させる
    ことを特徴とする請求項１に記載の単板選別制御装置。
  3. 　上記単板画像取得部は、単板の生産元となる原木の産地および樹種の少なくとも一方を指定して、当該指定の内容に関する上記複数の単板画像データを上記画像記憶部から選択的に取得する
    ことを特徴とする請求項１または２に記載の単板選別制御装置。
  4. 　実際に生産された単板について欠陥が存在する面を撮影して得られる単板画像データを逐次取得する第２の単板画像取得部と、
    　シミュレーションモードまたは本番モードの何れかを設定するモード設定部とを更に備え、
    　上記モード設定部により上記シミュレーションモードが設定された場合は、上記単板画像取得部により上記画像記憶部から取得された複数の単板画像データを用いて、上記選別条件設定部により設定された選別条件に従って、上記欠陥検出部、上記品質ランク選別部および上記集計部の処理を実行し、上記表示制御部が上記集計部による集計結果を画面上に表示させ、
    　上記モード設定部により上記本番モードが設定された場合は、上記第２の単板画像取得部により逐次取得される単板画像データを用いて、上記選別条件設定部により設定された選別条件に従って、上記欠陥検出部、上記品質ランク選別部および上記集計部の処理を実行し、上記集計部による集計が逐次行われる都度、上記表示制御部が上記集計部による集計結果を画面上に更新して表示させる
    ことを特徴とする請求項１～３の何れか１項に記載の単板選別制御装置。
  5. 　コンピュータの選別条件設定部が、欠陥の検出状態に応じて単板を複数の品質ランクに選別する際の選別条件を複数種類の欠陥毎に設定するステップと、
    　上記コンピュータの単板画像取得部が、複数の単板について欠陥が存在する面をそれぞれ撮影して得られる複数の単板画像データが記憶された画像記憶部から上記複数の単板画像データを取得するステップと、
    　上記コンピュータの欠陥検出部が、上記単板画像取得部により取得された複数の単板画像データをそれぞれ画像解析することにより、上記複数種類の欠陥を検出するステップと、
    　上記コンピュータの品質ランク選別部が、上記欠陥検出部により検出された上記複数種類の欠陥の検出状態に基づいて、上記選別条件設定部により設定された選別条件に従って、上記単板画像取得部により取得された上記複数の単板画像データについてそれぞれ上記複数種類の欠陥毎に欠陥別品質ランクを判定し、当該欠陥別品質ランクを総合判定して、上記複数の単板画像データに対応する単板をそれぞれ上記複数の品質ランクに選別するステップと、
    　上記コンピュータの集計部が、上記単板画像取得部により取得された上記複数の単板画像データについて上記品質ランク選別部により選別された上記複数の品質ランクに該当する単板の数量または数量比を集計するステップと、
    　上記コンピュータの表示制御部が、上記集計部により集計された結果を画面上に表示させるステップと、
    を有することを特徴とする単板選別制御方法。
  6. 　欠陥の検出状態に応じて単板を複数の品質ランクに選別する際の選別条件を複数種類の欠陥毎に設定する選別条件設定手段、
    　複数の単板について欠陥が存在する面をそれぞれ撮影して得られる複数の単板画像データが記憶された画像記憶部から上記複数の単板画像データを取得する単板画像取得手段、
    　上記単板画像取得手段により取得された複数の単板画像データをそれぞれ画像解析することにより、上記複数種類の欠陥を検出する欠陥検出手段、
    　上記欠陥検出手段により検出された上記複数種類の欠陥の検出状態に基づいて、上記選別条件設定手段により設定された選別条件に従って、上記単板画像取得手段により取得された上記複数の単板画像データについてそれぞれ上記複数種類の欠陥毎に欠陥別品質ランクを判定し、当該欠陥別品質ランクを総合判定して、上記複数の単板画像データに対応する単板をそれぞれ上記複数の品質ランクに選別する品質ランク選別手段、
    　上記単板画像取得手段により取得された上記複数の単板画像データについて上記品質ランク選別手段により選別された上記複数の品質ランクに該当する単板の数量または数量比を集計する集計手段、および
    　上記集計手段により集計された結果を画面上に表示させる表示制御手段
    としてコンピュータを機能させるための単板選別制御用プログラム。
     
PCT/JP2020/039406 2019-10-31 2020-10-20 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 WO2021085243A1 (ja)

Priority Applications (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CA3138255A CA3138255C (en) 2019-10-31 2020-10-20 Veneer sorting control device, veneer sorting control method, and program for veneer sorting control
US17/607,624 US12067706B2 (en) 2019-10-31 2020-10-20 Veneer sorting control device, veneer sorting control method, and program for veneer sorting control
EP20881713.0A EP4052875A4 (en) 2019-10-31 2020-10-20 VENEER SORTING CONTROL DEVICE, VENEER SORTING CONTROL METHOD, AND VENEER SORTING CONTROL PROGRAM

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2019198330A JP6887175B2 (ja) 2019-10-31 2019-10-31 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
JP2019-198330 2019-10-31

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2021085243A1 true WO2021085243A1 (ja) 2021-05-06

Family

ID=75714030

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/JP2020/039406 WO2021085243A1 (ja) 2019-10-31 2020-10-20 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

Country Status (5)

Country Link
US (1) US12067706B2 (ja)
EP (1) EP4052875A4 (ja)
JP (1) JP6887175B2 (ja)
CA (1) CA3138255C (ja)
WO (1) WO2021085243A1 (ja)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117291921B (zh) * 2023-11-27 2024-03-12 哪吒港航智慧科技(上海)有限公司 集装箱偶发残损样本挖掘及学习方法、装置、设备、介质

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2006322774A (ja) * 2005-05-18 2006-11-30 Meinan Mach Works Inc 木材の節探査方法及び装置及びプログラム
JP2014205306A (ja) 2013-04-12 2014-10-30 橋本電機工業株式会社 単板の選別堆積装置及び単板選別方法
JP2017087461A (ja) * 2015-11-04 2017-05-25 株式会社名南製作所 原木の切削制御装置、原木の切削制御方法および原木の切削システム

Family Cites Families (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE10011207C2 (de) * 2000-03-08 2002-11-07 Kuper Heinrich Gmbh Co Kg Verfahren und Vorrichtung zum Querverleimen von Furnierstreifen
DE60116450T2 (de) * 2000-09-22 2006-07-06 Meinan Machinery Works, Inc., Ohbushi Entwässerungsapparat für Furnier
US7356175B2 (en) * 2003-09-25 2008-04-08 Columbia Forest Products, Inc. Identifying defects in decorative wood panels
CA2599888C (en) * 2005-03-31 2010-06-15 Bioxel Pharma Inc. Preparation of taxanes from 9-dihydro-13-acetylbaccatin iii
US7438096B2 (en) * 2006-03-09 2008-10-21 Corvallis Tool Company Veneer composer
US8157622B2 (en) * 2006-05-19 2012-04-17 Ali Industries, Inc Composite support structure for use in sanding and sanders formed therefrom
CN101669023A (zh) * 2007-04-20 2010-03-10 株式会社名南制作所 木材的检测方法及装置及程序
WO2010072139A1 (zh) * 2008-12-24 2010-07-01 中国林业科学研究院木材工业研究所 超厚竹木复合板材和超厚实木复合板材及其制造方法
US8244618B1 (en) * 2009-01-08 2012-08-14 Amherst Holdings, LLC Loan information analysis system and method
US10825164B1 (en) * 2017-12-06 2020-11-03 Boise Cascade Company Imaging system for analysis of wood products
LT3508315T (lt) 2018-01-03 2021-05-25 Upm Plywood Oy Faneros plokštės gamybos būdas ir sistema

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2006322774A (ja) * 2005-05-18 2006-11-30 Meinan Mach Works Inc 木材の節探査方法及び装置及びプログラム
JP2014205306A (ja) 2013-04-12 2014-10-30 橋本電機工業株式会社 単板の選別堆積装置及び単板選別方法
JP2017087461A (ja) * 2015-11-04 2017-05-25 株式会社名南製作所 原木の切削制御装置、原木の切削制御方法および原木の切削システム

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
See also references of EP4052875A4

Also Published As

Publication number Publication date
JP6887175B2 (ja) 2021-06-16
EP4052875A4 (en) 2023-11-29
US12067706B2 (en) 2024-08-20
US20220215527A1 (en) 2022-07-07
EP4052875A1 (en) 2022-09-07
CA3138255A1 (en) 2021-05-06
JP2021070238A (ja) 2021-05-06
CA3138255C (en) 2023-10-10

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP5373989B1 (ja) 単板の選別堆積装置及び単板選別方法
AU2006249164B2 (en) Wood knot detecting method, device, and program
JP2014215233A (ja) 単板の選別堆積装置及び単板選別方法
WO2021085243A1 (ja) 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
US10825164B1 (en) Imaging system for analysis of wood products
US7356175B2 (en) Identifying defects in decorative wood panels
Gazo et al. Validation of automated hardwood lumber grading system
Butler et al. Bending strength and stiffness of loblolly pine lumber from intensively managed stands located on the Georgia Lower Coastal Plain
CN108362703A (zh) 一种基于人工智能的单板检测方法和检测设备
CA2583975C (en) Method for optimizing lumber
JP6017390B2 (ja) 単板の選別堆積装置及び単板選別方法
Neyses et al. Continuous densification of wood with a belt press: how knot features impact the densification outcome
Olofsson et al. Multivariate product adapted grading of Scots Pine sawn timber for an industrial customer, part 2: Robustness to disturbances
RU2796326C1 (ru) Устройство управления сортировкой шпона, способ управления сортировкой шпона и считываемый компьютером носитель данных
Dahlen et al. Mill variation in bending strength and stiffness of in-grade southern pine No. 2 2× 4 lumber
Hamner et al. The effects of lumber length on part yields in gang-rip-first rough mills
Mitchell Rough mill improvement guide for managers and supervisors
EP2631644B1 (en) Providing a strength related factor of wood material
JP7512550B2 (ja) 木質積層材の検査装置及び分別装置
CN111709616B (zh) 板材推荐原因识别方法、系统及介质
CN101470840A (zh) 基于Web技术的生产原始记录模板的过程控制设置方法
CA2515823A1 (fr) Methode et systeme de classification de bois
Thomas et al. ROMI 4.0: Rough Mill Simulator: 4.0 Users Manual
CN101055604A (zh) 图档分拆系统及方法
Davis Methods to increase the efficient utilization of hardwood lumber to produce high value products

Legal Events

Date Code Title Description
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 20881713

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

ENP Entry into the national phase

Ref document number: 3138255

Country of ref document: CA

NENP Non-entry into the national phase

Ref country code: DE

ENP Entry into the national phase

Ref document number: 2020881713

Country of ref document: EP

Effective date: 20220531