[发明专利]木材的节子探查方法及装置和程序有效
申请号: | 200680017200.1 | 申请日: | 2006-04-28 |
公开(公告)号: | CN101180536A | 公开(公告)日: | 2008-05-14 |
发明(设计)人: | 平冈纪之 | 申请(专利权)人: | 株式会社名南制作所 |
主分类号: | G01N33/46 | 分类号: | G01N33/46;G01N21/892;G01B11/08;G06T1/00 |
代理公司: | 中国专利代理(香港)有限公司 | 代理人: | 张雪梅;王忠忠 |
地址: | 日本*** | 国省代码: | 日本;JP |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 木材 节子 探查 方法 装置 程序 | ||
技术领域
本发明涉及由木材的原木等锯出的薄板或板材等木质材料中所具有的节子的探查方法及装置和程序。例如,在制造层压板时用刃具切削原木,连续地得到厚度为数毫米的薄板,使该薄板成为所希望的大小且使其干燥之后,使用粘接剂将多块薄板粘合成一体。在这些制造工序中,有必要根据由于薄板具有的节子、节子缺漏而成为孔的部位、裂缝、霉菌或节疤造成的变色等缺点的位置、数量、面积等的程度,来拣选(例如5~7阶段的拣选)制成层压板时构成表层的板(美观上、缺陷少的板)和构成层压板内层的板(即使缺陷多但不成问题)。
背景技术
目前,对制作层压板时构成表层的板和构成层压板的内层的板进行拣选时,往往是工作人员用肉眼对传送带运送来的薄板进行判定。
另外,目前,作为自动检测木材的缺陷的方法,有用一维电视摄像机来检测集成材料用木材表面的节子、裂缝、腐烂等缺陷的方法(参照特许文献1)。这种缺陷检测是将检测出的表面的浓淡度等判断为应除去比较判断数据以上的缺陷的检测。
特许文献1:特开平8-145914号公报。
上述现有检测方法存在下面的问题。
在用肉眼的判定中,存在因不同的人判定造成的参差不齐的问题(不准确)、传送带的速度不能快(生产性差)等问题。
另外,使用一维电视摄像机判定缺陷的方法,因仅根据浓淡度来进行判定,所以存在不能够准确地检测出节子的形状、不良等的问题。
发明内容
本发明的目的是提供一种能准确地检测出节子的形状、不良的节子等的探查方法。
图1是薄板拣选装置的说明图。图1中,1是图像处理装置、2是拣选器控制装置、3是操作盘、4是带式运送机、5是透过光用LED照明、6是反射光用LED照明、7是等级分配装置、8是线传感器摄像机(摄像单元)、9是薄板(木材)。
本发明为了解决上述的问题,构成如下:
(1):用摄像单元8对木材进行摄像,用图像处理单元1从所述拍摄的木材的图像计算图像的圆形度,将该计算出的圆形度大的图像作为节子检出。因此,能够准确地检测出木材的节子。
(2):用摄像单元8对木材进行摄像,用图像处理单元1从所述拍摄的木材的图像计算图像的圆形度,将该圆形度大的图像作为节子候选,从所述拍摄的木材的图像裁剪出至少包含所述节子候选部分的图像,由该裁剪出的图像,改变灰度级的阈值等级,求出圆形度和尺寸稳定度达到最大的阈值等级,从而确定节子形状。因此能够可靠地确定木材的节子形状。
(3):在上述(2)记载的木材的节子探查方法或装置中,用所述图像处理单元1改变所述拍摄的木材的图像灰度级的阈值等级,求出各个图像的圆形度,将基于该求出的圆形度的系数与各个阈值等级的图像相乘,将该乘算得出的每个所述阈值等级的图像进行积分作为所述节子候选。因此能够可靠地检测出木材的节子候选。
(4):在上述2或3记载的木材的节子探查方法或装置中,用所述图像处理单元1对所述拍摄的木材的图像,将大于节子的颜色不匀进行平滑,对该平滑后的图像计算圆形度,将圆形度大的图像作为节子候选。因此,能够可靠而迅速地检测出木材的节子候选。
(5):用摄像单元8对木材进行摄像,用图像处理单元1从该拍摄的木材的图像计算图像的圆形度,并将该圆形度大的图像作为节子候选,从所述拍摄的木材的图像,裁剪出至少包含所述节子候选部分的图像,将从该裁剪出的部分的各像素的颜色空间按规定的阈值裁剪出的部分设为变黑部,将该变黑部的像素数相对于所述节子候选的像素数比例大的图像确定为死节。因此,能够可靠地检测出带皮的木材的死节。
根据本发明,有以下效果。
(1):因为是用摄像单元对木材进行摄像,用图像处理单元从所述拍摄的木材的图像计算图像的圆形度,将该计算出的圆形度大的图像作为节子检出。因此,能够准确地检测出木材的节子。
(2):因为是用摄像单元对木材进行摄像,用图像处理单元从所述拍摄的木材的图像计算图像的圆形度,将该圆形度大的图像作为节子候选,从所述拍摄的木材的图像裁剪出至少包含所述节子候选部分的图像,由该裁剪出的图像,改变灰度级的阈值等级,求出圆形度和尺寸稳定度达到最大的阈值等级,从而确定节子形状。因此能够可靠地确定木材的节子形状。
(3):因为是用所述图像处理单元改变所述拍摄的木材的图像灰度级的阈值等级,求出各个图像的圆形度,将基于该求出的圆形度的系数与各个阈值等级的图像相乘,将该乘算得出的每个所述阈值等级的图像进行积分作为所述节子候选。因此能够可靠地检测出木材的节子候选。
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