JP5520005B2 - 木材欠陥検出装置およびその方法 - Google Patents

Description

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

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

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

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

さらに、特許文献３には、モノクロ二次元ＣＣＤカメラにより木材の表面を撮像した画像データを、木材の表面上での１０ｃｍ×１０ｃｍ程度の領域に相当する測定ブロックに分割し、各測定ブロックの濃淡度の平均値について局部的な例外となる部分の存在する木材を不良材として除外することが記載されている。

特開平８−１４５９１４号公報 特開２００７−１４７４４２号公報 特開平８−３５９４０号公報

ところで、特許文献１に記載の技術では、固定された基準濃淡度を用いて欠陥候補を抽出しているから、周囲との濃淡度の大きい欠陥部分が存在している場合でなければ、不良品を選別することができない。すなわち、木材のように色むらや木目のように欠陥と周囲との濃淡度の差が少ないが目視検査では違和感を生じるような欠陥は、特許文献１に記載の技術では検出されにくいという問題を有している。

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

さらに、特許文献３に記載の技術では、測定ブロック毎に求めた濃淡度の平均値を用いて不良品か否かを判断しているが、欠陥の存在する測定ブロックは検出することができるが、欠陥の存在位置やサイズなど、欠陥の詳細な情報を検出することができないという問題がある。

本発明は上記事由に鑑みて為されたものであり、その目的は、周囲との濃淡度が小さい木材を検査対象としながらもカラー画像を用いることなく欠陥の詳細な情報を得ることを可能にした木材欠陥検出装置およびその方法を提供することにある。

請求項１の発明は、検査対象である木材の表面を撮像手段により撮像した画像の輝度を二値化することにより二値画像を生成する二値化手段と、二値化手段により生成された二値画像から欠陥候補領域を抽出する欠陥候補抽出手段と、欠陥候補領域を含む所定領域を分割して微小エレメントを生成する分割手段と、微小エレメントごとに設定されるしきい値を用いて微小エレメントごとに輝度を二値化することにより二値画像を生成する再二値化手段と、再二値化手段により生成された二値画像から欠陥候補領域を再抽出する欠陥候補再抽出手段と、欠陥候補再抽出手段により再抽出した欠陥候補領域の輝度と周囲の輝度との輝度差を用いて欠陥候補領域について欠陥を判定する欠陥判定手段とを備え、前記欠陥候補再抽出手段は、微小エレメントから再抽出した欠陥候補領域の輝度の中央値と最低輝度との平均値と、欠陥候補量領域の周辺の輝度の平均値と欠陥候補領域の輝度の中央値との平均値とを平均した値をしきい値に用いて微小エレメントの二値画像を生成し、当該二値画像に関して膨張・収縮処理を行うことを特徴とする。

請求項２の発明では、請求項１の発明において、微小エレメントにおける輝度の平均値と標準偏差とを用いて再二値化手段で用いるしきい値を設定するしきい値設定手段を備えることを特徴とする。

請求項３の発明では、請求項１又は２の発明において、分割手段は、欠陥候補抽出手段により抽出された欠陥候補領域のサイズに応じて微小エレメントのサイズを調整することを特徴とする。

請求項４の発明では、請求項１〜３のいずれかの発明において、分割手段は、欠陥候補抽出手段により抽出された欠陥候補領域を含む検査対象である木材の表面の一部領域についてのみ微小エレメントを設定することを特徴とする。

請求項５の発明では、請求項１〜３のいずれかの発明において、分割手段は、検査対象である木材の表面の全面に亘って微小エレメントを設定することを特徴とする。

請求項６の発明では、請求項１〜５のいずれかの発明において、欠陥候補再抽出手段は、微小エレメントで再抽出した欠陥候補領域の個数が所定数より多いか、微小エレメントで再抽出した欠陥候補領域の総面積が所定値より大きい場合には、再二値化手段で用いるしきい値を再設定することを特徴とする。

請求項７の発明では、請求項６の発明において、欠陥候補再抽出手段は、微小エレメントで再抽出した欠陥候補領域の個数が所定数より多く、かつ微小エレメントで再抽出した欠陥候補領域の総面積が所定値未満である場合と、微小エレメントで再抽出した欠陥候補領域の個数が所定数未満、かつ微小エレメントで再抽出した欠陥候補領域の総面積が所定値より大きい場合とには、しきい値設定手段が設定したしきい値と現状のしきい値との平均値をしきい値として再設定することを特徴とする。

請求項８の発明では、請求項６又は７の発明において、欠陥候補再抽出手段は、少なくとも微小エレメントで再抽出した欠陥候補領域の個数が所定数より多く、かつ微小エレメントで再抽出した欠陥候補領域の総面積が所定値より大きい場合には、再二値化手段で用いるしきい値を所定値刻みで再設定することを特徴とする。

請求項９の発明は、検査対象である木材の表面を撮像手段により撮像した画像の輝度を二値化することにより二値画像を生成し、生成された二値画像から欠陥候補領域を抽出した後、欠陥候補領域を含む所定領域を分割して微小エレメントを生成し、次に、微小エレメントごとに設定されるしきい値を用いて微小エレメントごとに輝度を二値化することにより二値画像を生成し、生成された二値画像から欠陥候補領域を再抽出するとともに、再抽出した欠陥候補領域の輝度と周囲の輝度との輝度差を用いて欠陥候補領域について欠陥を判定し、欠陥候補領域を再抽出する際には、微小エレメントから再抽出した欠陥候補領域の輝度の中央値と最低輝度との平均値と、欠陥候補量領域の周辺の輝度の平均値と欠陥候補領域の輝度の中央値との平均値とを平均した値をしきい値に用いて微小エレメントの二値画像を生成し、当該二値画像に関して膨張・収縮処理を行うことを特徴とする。

請求項１、９の発明の構成によれば、画像の二値化により欠陥候補領域を抽出するにあたって、二値画像を生成する領域を微小エレメントの範囲に絞り込むことによって、欠陥候補領域の周辺に存在する木目や暗部の影響を軽減することができ、欠陥候補領域を抽出するのに適したしきい値を設定することで、正確な欠陥検出が可能になる。
しかも、二値化のためのしきい値の設定を定式化し、かつ欠陥候補領域と周囲との分離性が高くなるようにしきい値を設定することができる。しかも、膨張・収縮処理により欠陥候補領域から不要なノイズを除去しているから、欠陥候補領域に対する判定結果の安定性が高くなり、欠陥検出の判定結果のばらつきを抑制することができる。

請求項２の発明の構成によれば、微小エレメントに適用するしきい値を、微小エレメントの輝度の平均値と標準偏差とを用いて設定するので、定式化した手法でしきい値を設定することができ、欠陥検出においてばらつきの少ない判定結果が得られる。

請求項３の発明の構成によれば、欠陥候補領域のサイズに応じて微小エレメントのサイズを調整しているから、欠陥候補領域を微小エレメントの範囲内に収めることが可能になり、欠陥候補領域を木目の一部などと誤判定する可能性を低減することができる。

請求項４の発明の構成によれば、欠陥候補領域が検出されたときにのみ微小エレメントが生成されるから、微小エレメントに対して行う処理の処理負荷が軽減され、結果的に全体的な処理時間を短縮することが可能になる。

請求項５の発明の構成によれば、二値化によって欠陥候補領域が抽出されていない場合でも、微小エレメントを用いて欠陥候補領域を再抽出することができるので、欠陥検出の精度が高くなる。

請求項６の発明の構成によれば、欠陥候補領域が実際の欠陥か否かを他の情報を用いて判別し、しきい値を再設定することによって、欠陥ではない領域を除去することができるので、欠陥検出の精度を高めることができる。

請求項７の発明の構成によれば、しきい値の再設定を行う場合に、一定値刻みでしきい値を変化させる場合に比較して少ない処理回数で、しきい値の再設定が可能になる。

請求項８の発明の構成によれば、欠陥候補領域を抽出するためのしきい値に徐々に近づけることによって、適正なしきい値を設定できる可能性を高めることができる。

実施形態を示すブロック図である。 同上の動作説明図である。 （ａ）は同上の側面図、（ｂ）は同上の斜視図である。 （ａ）は同上に用いる木材を示す概略平面図、（ｂ）は同上に用いる木材を示す平面図である。 （ａ）は同上におけるエレメントと微小エレメントとを示す平面図、（ｂ）は微小エレメントの拡大平面図、（ｃ）は微小エレメントを二値化した二値画像を示す図である。 （ａ）はエレメントの輝度分布を示す図、（ｂ）は微小エレメントの輝度分布を示す図である。 輝度の平均値と係数との関係を示す図である。 （ａ）は同上において欠陥候補領域の画像を示す図、（ｂ）は（ａ）図における切断線上の輝度分布を示す図である。 （ａ）は同上において欠陥候補領域の画像を示す図、（ｂ）は（ａ）図における切断線上の輝度分布を示す図である。 同上において微小エレメントに対するしきい値を再設定する手順を示す動作説明図である。 同上において微小エレメントに対するしきい値を再設定する他の手順を示す動作説明図である。

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

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

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

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

さらに、木材３の表面をラインセンサカメラ１により撮像する際の照明として、発光ダイオードを用いた照明装置２をコンベア２１の上方に配置してある。照明装置２は、木材３の長手方向の全長に亘って均一な照度で照明を行うことができるように、多数個の発光ダイオードを直線上に配列するとともに、光取出面に拡散板を配置した構成を有する。また、照明装置２は、ラインセンサカメラ１に対して木材３が搬送される向きの下流側に配置される。照明装置２からの光は木材３の表面に対して所定角度θ（たとえば、６０度）をなす方向から照射され、木材３に対して斜方照明を行う。したがって、ラインセンサカメラ１には木材３の表面からの拡散反射光が入射する。

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

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

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

画像処理装置４には、画像メモリ５に格納されている木材３の表面の全体に関する濃淡画像の輝度（明度が大きいほど値が大きくなるように濃淡値として輝度を採用している）に適宜のしきい値を適用して二値画像を生成する二値化手段１１と、二値画像により欠陥候補となる欠陥候補領域を抽出する欠陥候補抽出手段１２とを備えた前処理部が設けられる。前処理部では、濃淡画像の領域を複数の小領域（以下、「エレメント」という）に分割しており、欠陥候補領域はエレメントごとに抽出される。

さらに、画像処理装置４は、前処理部で欠陥候補領域が抽出されたエレメントを抽出する欠陥エレメント抽出手段１３と、欠陥候補領域が抽出されたエレメントをさらに小さい微小領域（以下、「微小エレメント」という）に分割する分割手段１４と、微小エレメントの範囲の輝度により各微小エレメントごとに二値化のためのしきい値を設定するしきい値設定手段１５とを備えたパラメータ設定部を備える。

パラメータ設定部において設定された微小エレメントごとのしきい値は、再二値化手段１６において微小エレメントの範囲の輝度に適用され、微小エレメントに対応する二値画像が生成される。この二値画像では、微小エレメントごとに設定したしきい値を用いて二値化されているから、欠陥候補再抽出手段１７において、欠陥候補領域の範囲を精度よく抽出することができる。欠陥候補領域抽出手段１７により範囲が確定した欠陥候補領域については、欠陥判定手段１８において欠陥か否かが判定される。すなわち、画像処理装置４は、再二値化手段１６、欠陥候補再抽出手段１７、欠陥判定手段１８を含む欠陥選別処理部を備える。

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

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

ここにおいて、上述のように、木材３の表面は複数個のエレメントに分割されており、エレメントごとに欠陥候補領域が抽出されることになる。エレメントの範囲は、木材３の表面を均等に分割した範囲とすることができるが、ピース３２の範囲をエレメントと規定すれば欠陥候補領域をピース３２の単位で検出できるからエレメントの範囲として合理的である。

前処理部においてエレメントごとの欠陥候補領域を抽出した後、パラメータ設定部における欠陥エレメント抽出手段１３において、欠陥候補領域が存在するエレメントを抽出する（Ｓ４）。さらに、分割手段１４では、欠陥候補領域が存在するエレメントをさらに小さい微小エレメントに分割する（Ｓ５）。

微小エレメントは、たとえば、欠陥候補領域が存在するエレメントについて、欠陥候補領域の重心位置を中心として当該エレメントに設定することができる。エレメントがピース３２である場合には、ピース３２の幅（たとえば、７０ｍｍ）を一辺とする正方形の領域を微小エレメントに用いることができる。

微小エレメントは、欠陥候補領域のみに設定するのではなく、木材３の表面に存在するすべてのエレメントをそれぞれ微小エレメントに分割してもよい。

また、入皮やカナスジに対するしきい値は輝度が比較的高いから、これらの欠陥を検出するためのしきい値は比較的高く設定されている（たとえば、２５６段階で６０以上）。したがって、周囲との輝度差が比較的少なく前処理部では、欠陥候補領域として十分に抽出されない可能性があるが、微小エレメントに分割することにより周囲の影響が低減されるから、検出の可能性を高めることができる。すなわち、前処理部において比較的高い輝度に対して検出された欠陥候補領域を含むエレメントのみについて微小エレメントに分割し、以後の処理を行うようにしてもよい。

微小エレメントを規定した後には、欠陥選別処理部のしきい値設定手段１５において、微小エレメントの画素を二値化するためのしきい値を設定する。すなわち、しきい値設定手段１５では、まず微小エレメントごとに輝度の平均値と標準偏差とを求め（Ｓ６）、輝度の平均値および標準偏差を用いてしきい値を設定する（Ｓ７）。しきい値の設定には、たとえば、次式を用いる。なお、標準偏差に乗じる係数を２．０としている理由については後述する。
しきい値＝平均値−２．０×標準偏差
ステップＳ４からステップＳ７までの処理は、欠陥候補領域が存在するすべてのエレメントについて行う（Ｓ８）。欠陥候補領域が存在するすべてのエレメントに対して設定した微小エレメントにしきい値を設定した後、欠陥選別処理部の再二値化手段１６では、当該しきい値を用いて二値化を行う（Ｓ９）。

再二値化手段１６で二値化を行った二値画像は、欠陥候補再抽出手段１７に与えられ、再二値化手段１６により得られた二値画像から連結成分が抽出された後、連結成分の画素数に着目して欠陥候補領域と他の部位とに分離される（Ｓ１０）。すなわち、各微小エレメントにおいて、欠陥候補領域が再度抽出される。

具体例を図５に示す。木材３の濃淡画像が図５（ａ）のように得られており、右下隅に欠陥候補領域が検出された場合を想定する。この場合、エレメントＥ１（ピース３２に対応している）を分割して得られる微小エレメントＥ２は、たとえば図５（ｂ）のように正方形の範囲で設定されることになる。図示する微小エレメントＥ２の中には、木目のほかに筋状の暗部があり（図５（ｂ）の上部に横方向の暗部がある）、この部位は欠陥の可能性を有しているから欠陥候補領域になる。

ここに、欠陥候補領域の平均輝度が「６５」であるとすれば、しきい値を「７２」などと設定することにより、欠陥候補領域を分離することが可能になる。すなわち、しきい値を上述した方法で設定すると、図５（ｃ）のように木目の領域はほぼ除去され、欠陥候補領域（図５（ｃ）において黒画素が集まっている領域）を抽出することができる。

上述の例では、欠陥候補領域が抽出されたエレメントＥ１を微小エレメントＥ２に分割しているが、欠陥候補領域の周囲にのみ微小エレメントを設定したり、木材３の表面の全面に亘って微小エレメントを設定したりすることも可能である。また、欠陥候補領域のサイズに応じて微小エレメントＥ２のサイズも調整することが望ましい。

欠陥候補再抽出手段１７により抽出された欠陥候補領域は、欠陥候補抽出手段１２で欠陥候補領域を抽出する際よりも周囲の影響が少なくなっているから、欠陥候補領域の抽出精度が高くなっている。分割手段１４により生成されたすべての微小エレメントについて欠陥候補領域の再抽出を行った後（Ｓ１１）、再抽出された欠陥候補領域については（Ｓ１２）、欠陥判定手段１８において欠陥候補領域と周囲との輝度の平均値を求めるとともに（Ｓ１３）、両平均値の輝度差を算出し（Ｓ１４）、算出した輝度差に基づいて欠陥候補領域が欠陥か否かを判定する（Ｓ１５）。ステップＳ１２〜Ｓ１５の処理は、すべての欠陥候補領域について行われる（Ｓ１６）。

上述のように、欠陥候補領域が検出されたエレメントを微小エレメントに分割し、微小エレメントにおいて欠陥候補領域が欠陥か否かを判定しているから、欠陥候補領域の周辺における輝度のばらつきの影響を低減することができ、相対的に欠陥候補領域に関する情報量が増加して欠陥候補領域に関する判定精度を高めることができる。

たとえば、ピース３２を単位としてエレメントを設定している場合には、エレメント内において部分的に暗い領域が存在する場合や、エレメント内に木目が多く存在することによってエレメント内の輝度分布に偏りが生じ、ステップＳ１における二値化の際のしきい値の設定に影響することがある。以下では、輝度分布に大きい偏りが生じる領域を「過検出領域」という。過検出領域において低輝度側に偏っているときに、欠陥である領域の輝度が高く周辺との輝度差が小さい場合には、欠陥と周囲とを分離するためのしきい値を適正に設定することが困難になり、二値化しても欠陥を検出することができない可能性が生じる。

すなわち、図６（ａ）に示すように、エレメントの全体の輝度分布（曲線Ａ）に対し、過検出領域の輝度分布（曲線Ｂ）が低輝度側に偏移しているときには、欠陥の輝度分布（曲線Ｃ）に対する輝度差（曲線Ａと曲線Ｃとのピーク位置の輝度差）が小さくなるから、欠陥を分離するしきい値の設定が困難になる。この傾向は、欠陥の輝度が高くなるほど顕著になる。

さらに、しきい値を設定するに際してエレメント内の輝度の平均値だけではなく標準偏差を考慮してしきい値を設定している場合（たとえば、標準偏差の２〜３倍を平均値から減算した値をしきい値とする場合）には、エレメントの全体の輝度ではばらつきが大きく標準偏差が大きいから、欠陥を分離するためのしきい値の設定が困難になる。

本実施形態では、欠陥候補領域を中心として設定した微小エレメントの範囲に限定して局所的に欠陥の有無を判定しているから、微小エレメント内における過検出領域の影響が低減される。つまり、図６（ｂ）のように、微小エレメントの全体の輝度分布（曲線Ａ）は過検出領域（低輝度側の過検出領域）の影響が減少して欠陥の輝度分布（曲線Ｃ）との差が広がり、しかも、輝度分布のばらつきも低減されることになる。

ここに、エレメント内に過検出領域が多くを占める場合であっても、欠陥候補領域を中心として微小エレメントを設定していることにより、結果的には過検出領域の輝度分布（曲線Ｂ）の影響の少ない領域に微小エレメントを設定することができ、しきい値を適正に設定することが可能になる。

ところで、本実施形態では、微小エレメントに対する二値化のためのしきい値を、微小エレメントの輝度の平均値と輝度の標準偏差とを用いて、次式の関係で設定している。
しきい値＝平均値−２．０×標準偏差
標準偏差に乗じている２．０という係数は、複数の検査用の木材３の実測値に基づいて統計的に決定した値であって、以下の考え方に基づいて決定している。なお、木材３としてはブナ材を用いた。

すなわち、しきい値を適用して二値化を行った場合の欠陥候補領域あるいは木目の領域が２０ｍｍ^２以上になる場合について、係数＝｛（輝度の平均値）−（しきい値）｝／標準偏差とし、輝度の平均値と係数との関係を求めたところ、図７の結果が得られた。図示例では正方形が木目であり、菱形が欠陥を表している。この結果から係数が２．０であるときに、木目と欠陥とをほぼ分離できることがわかる。実際には、係数を２．０としたときには８０％以上の確率で木目と欠陥とを分離することができた。なお、係数は適宜に設定することが可能であり、木材３の種類などにより適宜に設定すればよい。

図２に示したステップＳ１の２値化に際して、エレメントの輝度の平均値の２分の１の値を用いるとすれば、エレメントの輝度の平均値が「８８」であるときには、しきい値を「４４」に設定することになる。ここで、エレメントの中に、暗い領域や木目のような暗部が多く生じている場合には、このしきい値では暗部が欠陥候補領域として抽出されることになる。

このような場合に、エレメントを微小エレメントに分割すると、各微小エレメントごとにしきい値が設定され、暗部を欠陥候補領域から除外することが可能になる。たとえば、エレメントを４個の微小エレメントに分割し、それぞれ輝度の平均値および標準偏差が、（８７，２３）（８５，２２）（７３，１９）（６７，１６）であったとすれば、各微小エレメントのしきい値は、「１８」「１９」「１６」「１９」になるから、暗部に含まれる画素の輝度が「２０」以上であれば除去されることになる。すなわち、暗部を分離できる可能性が高くなり、欠陥と暗部との分離が可能になる。

ところで、図８（ａ）に示すように、微小エレメントにおいて、欠陥候補領域と周囲とを明確に分離できる輝度分布を有しているときには、再二値化手段１６において、欠陥候補領域の輝度の中央値と周辺の輝度の平均値とを平均した値をしきい値に用いて微小エレメントの二値化を行い、欠陥候補再抽出手段１７において、欠陥候補領域の再検出を行った後に、膨張・収縮処理を行う構成を採用してもよい。すなわち、図２に示すステップＳ１０において膨張・収縮処理を付加することになる。

たとえば、図８（ａ）のように欠陥候補領域を横断する切断線ＳＬを設定したときに、切断線ＳＬ上での輝度分布が図８（ｂ）のようになっているものとする。この場合、しきい値設定手段１５では、欠陥候補領域の輝度の中央値Ｂ１と周辺の輝度の平均値Ｂ２とを平均した値をしきい値Ｂ３として設定し、再二値化手段１６においてしきい値Ｂ３を用いて二値化を行った後、欠陥候補再抽出手段１７で欠陥候補領域の膨張・収縮処理を行うのである。膨張・収縮処理を行うことによってノイズが除去され、欠陥候補領域の形状を正確に抽出することが可能になる。

一方、図９（ａ）のように、微小エレメントにおいて、欠陥候補領域と周囲との輝度差が小さく欠陥候補領域と周囲とを明確に分離できない輝度分布であるときには、しきい値設定手段１５では、欠陥候補領域の輝度の中央値と周辺の輝度の平均値とを平均した値を第１評価値とし、欠陥候補領域の輝度の中央値と最低値とを平均した値を第２評価値として、二値化のためのしきい値として、第１評価値と第２評価値とを平均した値を算出するのが望ましい。再二値化手段１６は、このしきい値を用いて二値化を行い、その後、図８に示した例と同様に、欠陥候補再抽出手段１７において、欠陥候補領域の再検出を行った後に、膨張・収縮処理を行う構成を採用する。すなわち、この場合も、図２に示すステップＳ１０において膨張・収縮処理を付加する。

たとえば、図９（ａ）のように欠陥候補領域を横断する切断線ＳＬを設定したときに、切断線ＳＬ上での輝度分布が図９（ｂ）のようになっているものとする。この場合、しきい値設定手段１５では、欠陥候補領域の輝度の中央値と周辺の輝度の平均値とを平均した値を第１評価値Ｂ４とし、欠陥候補領域の輝度の中央値と最低値とを平均した値を第２評価値Ｂ５とする。二値化のためのしきい値Ｂ６は、Ｂ６＝（Ｂ４＋Ｂ５）／２と表すことができる。再二値化手段１６では、しきい値Ｂ６で二値化を行い、その後、欠陥候補再抽出手段１７で欠陥候補領域の膨張・収縮処理を行うことにより、ノイズを除去して欠陥候補領域の形状を正確に抽出することが可能になる。

上述したように、分割手段１４により微小エレメントに分割し、しきい値設定手段１５において微小エレメントごとにしきい値を適宜に設定することによって、再二値化手段１６では微小エレメントごとに二値化を行うから、しきい値が適正に設定されているときには、木材３の表面に局所的に生じた暗部（暗い領域や木目）の影響を除去することができるが、しきい値が不適当であるときには、欠陥候補領域として暗部が抽出されることになり、欠陥の判定を適正に行うことが難しくなる。

このような場合には、しきい値を再設定したり、欠陥判定手段１８での判定処理を中止したりすることが望ましい。以下では、微小エレメントに対して設定したしきい値を評価する技術について説明する。

図１０は、図２のステップＳ１２とステップＳ１３との間にステップＳ２１を挿入した処理であって、欠陥候補領域の個数および総面積に着目することにより、しきい値の評価を行っている。すなわち、欠陥候補領域を有する微小エレメントについて、まず欠陥候補領域の個数が所定数以下かつ欠陥候補領域の合計面積（合計画素数）が所定値以下である場合には（Ｓ２１：ｎｏ）、二値化のしきい値が適正に設定されているものとして、欠陥であるか否かを判定するようにステップＳ１３に進む。

一方、ステップＳ２１において、欠陥候補領域の個数が所定数より多いか、欠陥候補領域の合計面積が所定値より大きい場合には（Ｓ２１：ｙｅｓ）、しきい値の再設定を行う（Ｓ２２）。しきい値は、次の手順で再設定することができる。ステップＳ７で設定されるしきい値は、微小エレメントに関する輝度の平均値および標準偏差を用いて、平均値−係数×標準偏差として求め、上述のように係数を２．０としている。

本実施形態では、しきい値の再設定の際に係数を増加させる技術を採用している。ここでは、しきい値を最大で５回まで再設定することを可能にしており（Ｓ２３）、１回目には係数を２．５とし、２回目以降は係数を０．１ずつ減少させるものとする。この手順によりしきい値を変更した場合には、ステップＳ９に戻って再二値化手段１６による微小エレメントの二値化からの処理を繰り返す。また、しきい値の設定が５回を超える場合は（Ｓ２３：ｙｅｓ）、欠陥が検出されないものとして処理を終了する。

図１０の手順に示す手順では、多くの場合に適正なしきい値が得られるように、係数の最大値を２．５にしているが、しきい値の再設定にあたっては、場合によっては、係数を２．０〜２．５の範囲でのみ変更しても、適正なしきい値が得られない場合もある。

そこで、図１１に示すように、ステップＳ１２とステップＳ１３との間に挿入したステップＳ３１において、まず、欠陥候補領域を有する微小エレメントにおける欠陥候補領域の個数が所定数以下かつ欠陥候補領域の合計面積（合計画素数）が所定値以下であり、しかも後述する最終設定フラグがオンである場合には（Ｓ３１：ｎｏ）、二値化のしきい値が適正に設定されているものとして、欠陥であるか否かを判定するようにステップＳ１３に進む。

一方、欠陥候補領域を有する微小エレメントにおける欠陥候補領域の個数が所定数を超えるか、または欠陥候補領域の合計面積が所定値を超えている場合であって、しかも後述する最終設定フラグがオフである場合には（Ｓ３１：ｙｅｓ）、さらに、微小エレメントにおける欠陥候補領域の個数が所定数を超え、かつ欠陥候補領域の合計面積が所定値を超える場合と、微小エレメントにおける欠陥候補領域の個数が所定数を超える状態と欠陥候補領域の合計面積が所定値を超える状態との一方のみが成立する場合とに分類される（Ｓ３２）。

両方の条件が満たされる場合は（Ｓ３２：ｎｏ）、図１１のステップＳ２２と同様に係数を２．５から始めて０．１刻みで減少させることにより係数を変更して新たなしきい値を再設定し（Ｓ３３）、一方のみの条件が満たされる場合は（Ｓ３２：ｙｅｓ）、初期のしきい値と現状のしきい値との平均値を新たなしきい値として再設定する（Ｓ３４）。ステップＳ３４のように平均化によるしきい値を再設定したときには、最終設定フラグをオンにする（Ｓ３５）。すなわち、このしきい値は最終的な値になる。ステップＳ３３またはステップＳ３４により再設定されたしきい値は、図２のステップＳ９における二値化処理において用いられる。

ところで、図２のステップＳ１２では、微小エレメントから再抽出した欠陥候補領域についてのみ欠陥判定手段１８において欠陥か否かを判定しているが、図１１に示す手順のように、微小エレメントから再抽出したものではない欠陥候補領域（つまり、図２のステップＳ２で抽出されステップＳ１０では検出されない欠陥候補領域）についても再評価を行って欠陥候補領域を抽出するためのしきい値の設定に用いてもよい（Ｓ１２：ｎｏ）。ただし、以下に説明する手順は省略が可能である。

具体的には、微小エレメントにおいて再抽出されたものではない欠陥候補領域の個数が所定数未満か、または欠陥候補領域の合計面積が所定値未満である場合には（Ｓ３６：ｙｅｓ）、微小エレメントの輝度の平均値と標準偏差とからしきい値を求める際に用いる係数（標準偏差に乗じる係数）を１．５から始めて０．１刻みで増加させることにより新たなしきい値を再設定する（Ｓ３７）。すなわち、ステップＳ３７を１回だけ実行する場合には、しきい値＝平均値−１．５×標準偏差とし、２回目以降は、係数である１．５を０．１刻みで増加させるのである。

このようにして再設定されたしきい値を適用したときに、微小エレメントにおいて再抽出されたものではない欠陥候補領域の個数が所定数未満、かつ欠陥候補領域の合計面積が所定値未満である場合には（Ｓ３８：ｎｏ）、ステップＳ３７に戻り、係数を０．１だけ増加させてしきい値を再設定する。

一方、微小エレメントにおいて再抽出されたものではない欠陥候補領域の個数が所定数未満、かつ欠陥候補領域の合計面積が所定値を超えている場合、または、微小エレメントにおいて再抽出されたものではない欠陥候補領域の個数が所定数を超え、かつ欠陥候補領域の合計面積が所定値未満である場合は（Ｓ３８：ｙｅｓ）、最終設定フラグをオンにして図２に示したステップＳ９に戻る。

図１１に示す手順でしきい値を再設定することにより、しきい値が適正化され、欠陥の検出精度を高めることができる。

１ ラインセンサカメラ（撮像手段）
２ 照明装置
３ 木材
４ 画像処理装置
５ 画像メモリ
１１ 二値化手段
１２ 欠陥候補抽出手段
１３ 分割エレメント抽出手段
１４ 分割手段
１５ しきい値設定手段
１６ 再二値化手段
１７ 欠陥候補再抽出手段
１８ 欠陥判定手段
Ｅ１ エレメント
Ｅ２ 微小エレメント

Claims (9)

1. 検査対象である木材の表面を撮像手段により撮像した画像の輝度を二値化することにより二値画像を生成する二値化手段と、二値化手段により生成された二値画像から欠陥候補領域を抽出する欠陥候補抽出手段と、欠陥候補領域を含む所定領域を分割して微小エレメントを生成する分割手段と、微小エレメントごとに設定されるしきい値を用いて微小エレメントごとに輝度を二値化することにより二値画像を生成する再二値化手段と、再二値化手段により生成された二値画像から欠陥候補領域を再抽出する欠陥候補再抽出手段と、欠陥候補再抽出手段により再抽出した欠陥候補領域の輝度と周囲の輝度との輝度差を用いて欠陥候補領域について欠陥を判定する欠陥判定手段とを備え、前記欠陥候補再抽出手段は、微小エレメントから再抽出した欠陥候補領域の輝度の中央値と最低輝度との平均値と、欠陥候補量領域の周辺の輝度の平均値と欠陥候補領域の輝度の中央値との平均値とを平均した値をしきい値に用いて微小エレメントの二値画像を生成し、当該二値画像に関して膨張・収縮処理を行うことを特徴とする木材欠陥検出装置。
2. 微小エレメントにおける輝度の平均値と標準偏差とを用いて前記再二値化手段で用いるしきい値を設定するしきい値設定手段を備えることを特徴とする請求項１記載の木材欠陥検出装置。
3. 前記分割手段は、前記欠陥候補抽出手段により抽出された欠陥候補領域のサイズに応じて微小エレメントのサイズを調整することを特徴とする請求項１又は２記載の木材欠陥検出装置。
4. 前記分割手段は、前記欠陥候補抽出手段により抽出された欠陥候補領域を含む検査対象である木材の表面の一部領域についてのみ微小エレメントを設定することを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載の木材欠陥検出装置。
5. 前記分割手段は、検査対象である木材の表面の全面に亘って微小エレメントを設定することを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載の木材欠陥検出装置。
6. 前記欠陥候補再抽出手段は、微小エレメントで再抽出した欠陥候補領域の個数が所定数より多いか、微小エレメントで再抽出した欠陥候補領域の総面積が所定値より大きい場合には、前記再二値化手段で用いるしきい値を再設定することを特徴とする請求項１〜５のいずれか１項に記載の木材欠陥検出装置。
7. 前記欠陥候補再抽出手段は、微小エレメントで再抽出した欠陥候補領域の個数が所定数より多く、かつ微小エレメントで再抽出した欠陥候補領域の総面積が所定値未満である場合と、微小エレメントで再抽出した欠陥候補領域の個数が所定数未満、かつ微小エレメントで再抽出した欠陥候補領域の総面積が所定値より大きい場合とには、前記しきい値設定手段が設定したしきい値と現状のしきい値との平均値をしきい値として再設定することを特徴とする請求項６記載の木材欠陥検出装置。
8. 前記欠陥候補再抽出手段は、少なくとも微小エレメントで再抽出した欠陥候補領域の個数が所定数より多く、かつ微小エレメントで再抽出した欠陥候補領域の総面積が所定値より大きい場合には、前記再二値化手段で用いるしきい値を所定値刻みで再設定することを特徴とする請求項６又は７記載の木材欠陥検出装置。
9. 検査対象である木材の表面を撮像手段により撮像した画像の輝度を二値化することにより二値画像を生成し、生成された二値画像から欠陥候補領域を抽出した後、欠陥候補領域を含む所定領域を分割して微小エレメントを生成し、次に、微小エレメントごとに設定されるしきい値を用いて微小エレメントごとに輝度を二値化することにより二値画像を生成し、生成された二値画像から欠陥候補領域を再抽出するとともに、再抽出した欠陥候補領域の輝度と周囲の輝度との輝度差を用いて欠陥候補領域について欠陥を判定し、欠陥候補領域を再抽出する際には、微小エレメントから再抽出した欠陥候補領域の輝度の中央値と最低輝度との平均値と、欠陥候補量領域の周辺の輝度の平均値と欠陥候補領域の輝度の中央値との平均値とを平均した値をしきい値に用いて微小エレメントの二値画像を生成し、当該二値画像に関して膨張・収縮処理を行うことを特徴とする木材欠陥検出方法。