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JP7555372B2 - Wood grain pattern building material design support system and wood grain pattern building material design support program - Google Patents
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JP7555372B2 - Wood grain pattern building material design support system and wood grain pattern building material design support program - Google Patents

Wood grain pattern building material design support system and wood grain pattern building material design support program Download PDF

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Description

本開示は、木目柄を有する型材を用いた木目柄建材のデザインを支援するための木目柄建材デザイン支援システム、及び木目柄建材デザイン支援用プログラムに関する。 This disclosure relates to a wood grain pattern building material design support system and a wood grain pattern building material design support program for supporting the design of wood grain pattern building materials using molding materials with wood grain patterns.

近年、都会に住む人々の間でも、より自然に近い環境を求める傾向が強くなっており(ナチュラル回帰志向)、これに伴い、住居用の建材においても、鉄骨、コンクリート、モルタル等のような人工感の強い建材よりも、木材や木目柄型材を配置した自然感のある建材が好まれるようになっている。木目柄型材は、アルミニウムなどの金属の基板に対し、木目柄のシートを貼り付ける形で形成される。そのような木目柄の型材を用いた建造物においても、木目が均一に揃ったデザインよりも、木目の形状や色合いが場所によって異なり、これにより木目の自然で豊かな変化が感じられるデザインが好まれるようになっている。このため、建材メーカーでは、そのような木目の自然で豊かな変化を有する木目柄建材を適切な価格で提供することが求められている。 In recent years, even among people living in cities, there has been a growing tendency to seek an environment closer to nature (a trend toward returning to nature). Accordingly, in residential building materials, natural building materials with wood or wood-grain patterned moldings are preferred over building materials with a strong artificial feel such as steel frames, concrete, mortar, etc. Wood-grain patterned moldings are formed by attaching a wood-grain patterned sheet to a metal substrate such as aluminum. Even in buildings using such wood-grain patterned moldings, designs in which the shape and color of the wood grain varies from place to place, allowing for a sense of natural and rich variations in the wood grain, are preferred over designs with uniform wood grain. For this reason, building material manufacturers are being asked to provide wood-grain patterned building materials with such natural and rich variations in the wood grain at reasonable prices.

建材の製造においては、異なる種類の木目の型材を複数枚配列して大型の建材を構成することが多いが(例えば、複数枚の型材を縦方向に配列して柵を構成するなど)、異なる種類の木目柄建材を複数枚用いて建材を構成しようとする場合、異なる種類の木目の木目柄建材を適切に配列することが難しく、場合によっては不自然な印象を与える配列がなされ、自然感が低く、見栄えが悪い建造物が出来上がってしまう虞がある。 In the manufacture of building materials, multiple pieces of wood-grain patterned material of different types are often arranged to construct large building materials (for example, multiple pieces of wood-grain patterned material are arranged vertically to construct a fence), but when attempting to construct building materials using multiple pieces of wood-grain patterned material of different types, it is difficult to properly arrange the wood-grain patterned material of different types of wood, and in some cases the arrangement may give an unnatural impression, resulting in a structure that looks unnatural and unattractive.

特開平10-151721号公報Japanese Patent Application Publication No. 10-151721

本開示は、木目柄型材を組み合わせた木目柄建材を製造する場合において、自然で豊かな木目の変化を与える木目柄建材をデザインすることを容易にする木目柄建材デザイン支援システム、及び木目柄建材デザイン支援用プログラムを提供するものである。 This disclosure provides a wood grain pattern building material design support system and a wood grain pattern building material design support program that facilitates the design of wood grain pattern building materials that have natural and rich variations in wood grain when manufacturing wood grain pattern building materials that combine wood grain pattern shaped materials.

上記の課題を解決するため、本開示に係る木目柄建材デザイン支援システムは、複数種類の木目柄を有する木目柄型材の配列に関する配列データと、その配列に対する評価である評価データとを対応させた配列/評価データを記憶する配列/評価データ記憶部と、前記配列/評価データに従い生成される前記木目柄型材の配列に関する学習済みデータを記憶する学習済みデータ記憶部と、前記木目柄型材の木目を判定する木目判定部と、前記木目判定部の判定結果と、前記学習済みデータとに従い、前記木目柄型材の配列を指示する型材配列決定部とを備える。 To solve the above problems, the wood grain pattern building material design support system according to the present disclosure includes an arrangement/evaluation data storage unit that stores arrangement/evaluation data that corresponds arrangement data regarding the arrangement of wood grain pattern mold materials having multiple types of wood grain patterns with evaluation data that is an evaluation of the arrangement, a learned data storage unit that stores learned data regarding the arrangement of the wood grain pattern mold materials generated according to the arrangement/evaluation data, a wood grain judgment unit that judges the grain of the wood grain pattern mold materials, and a mold material arrangement determination unit that indicates the arrangement of the wood grain pattern mold materials according to the judgment result of the wood grain judgment unit and the learned data.

本開示の一態様によれば、木目柄型材を組み合わせた木目柄建材を製造する場合において、然で豊かな木目の変化を与える木目柄建材をデザインすることを容易にする木目柄建材デザイン支援システム、及び木目柄建材デザイン支援用プログラムを提供することが可能になる。 According to one aspect of the present disclosure, it is possible to provide a wood grain pattern building material design support system and a wood grain pattern building material design support program that facilitate the design of wood grain pattern building materials that have natural and rich variations in wood grain when manufacturing wood grain pattern building materials that combine wood grain pattern shaped materials.

第1の実施の形態に係る木目柄建材デザイン支援システム1の構成例を示す模式図である。1 is a schematic diagram showing a configuration example of a wood grain pattern building material design support system 1 according to a first embodiment. FIG. 加工工場コンピュータ20が載置された加工工場における木目柄型材の製造方法の一例について説明する概略図である。FIG. 2 is a schematic diagram for explaining an example of a method for manufacturing a wood grain pattern section in a processing factory in which a processing factory computer 20 is installed. 型材配列決定部128における木目柄型材の配列の決定の手法について説明する概略図である。13 is a schematic diagram for explaining a method of determining the arrangement of wood grain pattern mold materials in the mold material arrangement determining unit 128. FIG. 木目判定部127及び型材配列決定部128の動作を説明するブロック図である。13 is a block diagram illustrating the operation of a wood grain determination unit 127 and a mold material arrangement determination unit 128. FIG. 学習部125における学習済みモデルの生成の手順の一例を説明するフローチャートである。13 is a flowchart illustrating an example of a procedure for generating a trained model in the learning unit 125. 型材配列決定部128における木目柄型材の配列を決定する手順の一例を説明するフローチャートである。11 is a flowchart illustrating an example of a procedure for determining the arrangement of wood grain pattern mold materials in the mold material arrangement determining unit 128. 木目柄型材の木目判定部127による判定の手法について説明する概略図である。10 is a schematic diagram for explaining a method of judgment by a wood grain judgment unit 127 for wood grain pattern material. FIG. 木目柄型材の木目判定部127による判定の手法について説明する概略図である。10 is a schematic diagram for explaining a method of judgment by a wood grain judgment unit 127 for wood grain pattern material. FIG. 第2の実施の形態に係る木目柄建材デザイン支援システム1の動作を説明する概略図である。13 is a schematic diagram illustrating the operation of the wood grain pattern building material design support system 1 according to the second embodiment. FIG. 第2の実施の形態に係る木目柄建材デザイン支援システム1の動作を説明する概略図である。13 is a schematic diagram illustrating the operation of the wood grain pattern building material design support system 1 according to the second embodiment. FIG.

以下、添付図面を参照して本実施形態について説明する。添付図面では、機能的に同じ要素は同じ番号で表示される場合もある。なお、添付図面は本開示の原理に則った実施形態と実装例を示しているが、これらは本開示の理解のためのものであり、決して本開示を限定的に解釈するために用いられるものではない。本明細書の記述は典型的な例示に過ぎず、本開示の特許請求の範囲又は適用例を如何なる意味においても限定するものではない。 The present embodiment will be described below with reference to the attached drawings. In the attached drawings, functionally identical elements may be indicated by the same numbers. Note that the attached drawings show embodiments and implementation examples according to the principles of the present disclosure, but these are for understanding the present disclosure and are in no way used to interpret the present disclosure in a restrictive manner. The descriptions in this specification are merely typical examples and do not limit the scope or application examples of the present disclosure in any sense.

本実施形態では、当業者が本開示を実施するのに十分詳細にその説明がなされているが、他の実装・形態も可能で、本開示の技術的思想の範囲と精神を逸脱することなく構成・構造の変更や多様な要素の置き換えが可能であることを理解する必要がある。従って、以降の記述をこれに限定して解釈してはならない。 In this embodiment, the disclosure is described in sufficient detail for a person skilled in the art to implement the disclosure, but it should be understood that other implementations and forms are possible, and that changes to the configuration and structure and substitutions of various elements are possible without departing from the scope and spirit of the technical ideas of the disclosure. Therefore, the following description should not be interpreted as being limited to this.

[第1の実施の形態]
図1は、第1の実施の形態に係る木目柄建材デザイン支援システム1の構成例を示す模式図である。この木目柄建材デザイン支援システム1は、木目柄建材のデザインを担当するデザイン部門に設置されるデザイン部門コンピュータ10と、木目柄建材を構成する木目柄型材及び木目柄建材を製造する加工工場に設置される加工工場コンピュータ20とをネットワークNで接続して構成される。このシステムは、木目柄建材のデザインを評価した結果を学習して生成される学習済みモデルを生成・記憶すると共に、その学習済みモデル及び木目柄型材の木目の判定結果に従って、その木目柄型材の配置に関し決定することが可能に構成されている。デザイン部門コンピュータ10は、型材の配列を決定するためのコンピュータプログラムを含んでいる。なお、デザイン部門と加工工場は同一の企業内の組織であってもよいが、両者がそれぞれ別の企業に属するものであってもよい。
[First embodiment]
FIG. 1 is a schematic diagram showing a configuration example of a wood grain pattern building material design support system 1 according to a first embodiment. This wood grain pattern building material design support system 1 is configured by connecting a design department computer 10 installed in a design department in charge of designing wood grain pattern building materials, and a processing factory computer 20 installed in a processing factory that manufactures wood grain pattern building materials and wood grain pattern building materials, via a network N. This system is configured to generate and store a trained model generated by learning the results of evaluating the design of the wood grain pattern building materials, and to determine the arrangement of the wood grain pattern mold materials according to the trained model and the judgment result of the grain of the wood grain pattern mold materials. The design department computer 10 includes a computer program for determining the arrangement of the mold materials. The design department and the processing factory may be organizations within the same company, or they may belong to different companies.

加工工場コンピュータ20が載置された加工工場では、図2に例示的に図示するように、例えばアルミ材などの基板201に対し、木目柄に印刷された大型でロール状のカッティングシート202を、基板201の大きさに合わせてカットした後に貼り付ける形式で
、多数の木目柄型材が製造される。加工工場コンピュータ20は、製造された木目柄型材をカメラ30等により撮像して画像データを取得し、その画像データをネットワークNを介してデザイン部門コンピュータ10に送信する。デザイン部門コンピュータ10は、送付された画像データに含まれる木目を判定して、その木目柄型材の木目柄建材中での配列を、学習済みモデル及び木目の判定結果に基づいて決定する。決定の結果は、デザイン部門コンピュータ10から、加工工場コンピュータ20に送信される。
In the processing factory where the processing factory computer 20 is installed, as shown in FIG. 2, a large roll-shaped cutting sheet 202 printed with a wood grain pattern is cut to the size of a substrate 201 made of aluminum or the like, and then pasted on the substrate 201 to manufacture a large number of wood grain pattern mold materials. The processing factory computer 20 captures an image of the manufactured wood grain pattern mold material using a camera 30 or the like to obtain image data, and transmits the image data to the design department computer 10 via the network N. The design department computer 10 judges the wood grain contained in the transmitted image data, and determines the arrangement of the wood grain pattern mold material in the wood grain pattern building material based on the trained model and the judgment result of the wood grain. The result of the determination is transmitted from the design department computer 10 to the processing factory computer 20.

デザイン部門コンピュータ10は、一例として、CPU(Central Processing Unit)
101、GPU(Graphics Processing Unit)102、ROM103、RAM104、ハードディスクドライブ(HDD)105、表示制御部106、入出力制御部107、通信制御部108を有し、これに加え、ディスプレイ109、キーボード110、マウス111等を備えて構成される。CPU101は、木目柄建材デザイン支援システム及びプログラムの動作の全体を司る中央制御装置である。GPU102は、一例として、後述する教師データの生成、及び画像データの画像処理を実行するための制御装置である。
The design department computer 10 is, for example, a CPU (Central Processing Unit)
The system includes a CPU 101, a GPU (Graphics Processing Unit) 102, a ROM 103, a RAM 104, a hard disk drive (HDD) 105, a display control unit 106, an input/output control unit 107, and a communication control unit 108, and further includes a display 109, a keyboard 110, a mouse 111, etc. The CPU 101 is a central control device that controls the overall operation of the wood grain pattern building material design support system and the program. The GPU 102 is, as an example, a control device for generating training data, which will be described later, and for executing image processing of image data.

ROM103は、学習済みデータ生成用プログラム、木目判定プログラム、配置決定プログラムを実行するのに必要な各種データを格納する記憶装置である。RAM104は、同プログラムの演算結果等を一時的に記憶する記憶装置である。ROM103に記憶されるプログラムには、分類器の学習処理を実行するための学習プログラムも含まれる。またハードディスクドライブ105には、機械学習処理によって構築された学習済みモデルも記憶される。なお、各種プログラムは、デザイン部門コンピュータ10により読取可能とされる可搬型の記憶媒体(例えばCD-ROM)112に格納されていてもよい。 The ROM 103 is a storage device that stores various data required to execute the learned data generation program, the wood grain determination program, and the placement determination program. The RAM 104 is a storage device that temporarily stores the calculation results of the programs. The programs stored in the ROM 103 include a learning program for executing the learning process of the classifier. The hard disk drive 105 also stores a learned model constructed by the machine learning process. The various programs may be stored in a portable storage medium (e.g., a CD-ROM) 112 that is readable by the design department computer 10.

表示制御部106は、前述のプログラムの実行画面等をディスプレイ109に表示させる場合の表示制御を担当する制御部である。入出力制御部107は、各種入力デバイス(キーボード110、マウス111、ペンデバイス等)からのデータや命令の入力、及びCPU101又はGPU102から出力される各種データの出力を制御する制御部である。また、通信制御部108は、外部のコンピュータとの間でのデータ通信を司る制御部である。 The display control unit 106 is a control unit that is responsible for display control when the execution screen of the above-mentioned program is displayed on the display 109. The input/output control unit 107 is a control unit that controls the input of data and commands from various input devices (keyboard 110, mouse 111, pen device, etc.) and the output of various data output from the CPU 101 or GPU 102. The communication control unit 108 is a control unit that manages data communication with an external computer.

デザイン部門コンピュータ10は、各種ソフトウェアにより実現されるソフトウェア構成として、配列/評価データ記憶部121、評価データ入力部122、補間データ生成部123、学習済みモデル記憶部124、学習部125、画像受信/画像処理部126、木目判定部127、及び型材配列決定部128を備えている。 The design department computer 10 has a software configuration realized by various software, including an arrangement/evaluation data storage unit 121, an evaluation data input unit 122, an interpolation data generation unit 123, a trained model storage unit 124, a learning unit 125, an image reception/image processing unit 126, a wood grain judgment unit 127, and a mold material arrangement determination unit 128.

配列/評価データ記憶部121は、複数種類の木目柄型材の配列に関する配列データと、その配列のデザインの良否(例えば、数値による10段階評価など)をデザイナやユーザに評価させた結果としての評価データとを対応付けた配列/評価データを記憶する記憶部である。配列/評価データは、例えばRAM104やHDD105に記憶され得る。後述するように、この配列/評価データを教師データとして学習済みモデルが生成される。評価データは、ある木目柄型材の配列を見たデザイナにより、キーボード110やマウス111を用いて評価データ入力部122から入力され得る。なお、図示の例では、評価データ入力部122は、デザイン部門コンピュータ10内に設けられているが、これに代えて、評価データは外部の別のコンピュータから入力するようにすることもできる。なお、評価データは、複数の項目を例えば10段階評価で入力されるような形で入力されてもよいし、文章として入力されてもよい。文章で評価データが入力される場合、学習部125は、その文章を解析するための解析用プログラムが含まれていても良い。 The arrangement/evaluation data storage unit 121 is a storage unit that stores arrangement/evaluation data that corresponds arrangement data regarding the arrangement of multiple types of wood grain pattern mold materials and evaluation data resulting from having a designer or user evaluate the quality of the design of the arrangement (for example, a 10-point evaluation using numerical values). The arrangement/evaluation data can be stored, for example, in the RAM 104 or the HDD 105. As described later, a trained model is generated using this arrangement/evaluation data as teaching data. The evaluation data can be input from the evaluation data input unit 122 by a designer who has seen an arrangement of a certain wood grain pattern mold material using the keyboard 110 or the mouse 111. In the illustrated example, the evaluation data input unit 122 is provided in the design department computer 10, but instead, the evaluation data can be input from another external computer. The evaluation data can be input in the form of multiple items being input, for example, on a 10-point evaluation scale, or as a sentence. When the evaluation data is input in the form of a sentence, the learning unit 125 may include an analysis program for analyzing the sentence.

補間データ生成部123は、複数通りの木目柄型材の配列データに基づいて、仮想の複数通りの木目柄型材の配列に関するデータを、補間データとして生成する。生成された補
間データに係る配列のデザインは、実際に木目柄型材を配列して生成された配列データと同様に配列データ(疑似配列データ)として取り扱われる。すなわち、補間データに係る仮想の木目柄型材の配列に関するデータは、デザイナによりデザインの良否の評価の対象とされる。得られた評価データと対応する補間データとのデータ対は、配列/評価データ記憶部121に記憶される。この補間データ生成部123により生成される補間データにより、実際に木目柄型材の配列を生成する回数を減らすことができ、デザイナの負担を軽減することができる。なお、配列/評価データが十分な量(組合せ数)だけ生成されている場合には、補間データ生成部123における補間データの生成は停止することも可能である。
The interpolation data generating unit 123 generates data on the arrangement of a plurality of virtual wood grain pattern mold materials as interpolation data based on the arrangement data of a plurality of wood grain pattern mold materials. The design of the arrangement related to the generated interpolation data is treated as arrangement data (pseudo arrangement data) in the same manner as the arrangement data generated by actually arranging the wood grain pattern mold materials. In other words, the data on the arrangement of the virtual wood grain pattern mold materials related to the interpolation data is subject to evaluation of the design by the designer. The obtained data pair of the evaluation data and the corresponding interpolation data is stored in the arrangement/evaluation data storage unit 121. The interpolation data generated by the interpolation data generating unit 123 can reduce the number of times that the arrangement of the wood grain pattern mold materials is actually generated, and the burden on the designer can be reduced. Note that, when a sufficient amount (number of combinations) of arrangement/evaluation data has been generated, it is also possible to stop the generation of the interpolation data in the interpolation data generating unit 123.

学習済みモデル記憶部124は、前述の配列/評価データに従い、学習部125において木目柄型材の適正な配置を学習した結果として生成された学習済みモデルを記憶する部分である。生成された学習済みモデルは、例えばRAM104やHDD105に記憶される。学習部125は、木目柄型材の配列データの特徴を抽出し、その配列データに付与された評価データを当該抽出された特徴と比較することにより、学習済みデータを生成する。 The trained model storage unit 124 is a part that stores a trained model generated as a result of the learning unit 125 learning the appropriate arrangement of the wood grain pattern mold material according to the above-mentioned arrangement/evaluation data. The generated trained model is stored, for example, in the RAM 104 or the HDD 105. The learning unit 125 generates trained data by extracting features of the arrangement data of the wood grain pattern mold material and comparing the evaluation data assigned to the arrangement data with the extracted features.

画像受信/画像処理部126は、加工工場コンピュータ20から木目柄型材の画像を受信して、木目判定部127における木目判定のための所定の画像処理(2値化処理、エッジ検出、ノイズ除去、その他)を実行する。木目判定部127は、画像受信/画像処理部126での画像処理後の木目柄の形状、色彩、濃淡などに関する判定を実行し、当該木目柄型材の木目が、複数のカテゴリのいずれに属するものかを判定する。木目柄の判定の方法としては、例えば「直線的」か「曲線的」かを判定し、直線的な木目(カテゴリ1)と曲線的な木目(カテゴリ2)との2つのカテゴリに分類することが考えられる。木目の形状に加え、例えば木目の色彩(明度、色相、彩度)を判定することで、より多くのカテゴリへの分類を行うことも可能である。なお、木目判定部127は、画像処理の結果に基づいて、所定のアルゴリズムに従って木目を自動的に判定することを基本とするが、オペレータによる目視の結果を入力し、その目視の結果も併せた形で木目を判定するものとすることもできる。画像処理では認識できなかった木目をオペレータの目視で補完的に判定することで、より木目の判定を精緻に実行することが可能になる。 The image receiving/image processing unit 126 receives an image of the wood grain pattern lumber from the processing plant computer 20 and performs predetermined image processing (binarization, edge detection, noise removal, etc.) for wood grain judgment in the wood grain judgment unit 127. The wood grain judgment unit 127 performs judgment on the shape, color, shade, etc. of the wood grain pattern after image processing in the image receiving/image processing unit 126, and judges which of a plurality of categories the wood grain of the wood grain pattern lumber belongs to. As a method of judging the wood grain pattern, for example, it is possible to judge whether it is "linear" or "curvilinear" and classify it into two categories, linear wood grain (category 1) and curvilinear wood grain (category 2). In addition to the shape of the wood grain, it is also possible to classify it into more categories by judging the color (brightness, hue, saturation) of the wood grain, for example. Note that the wood grain judgment unit 127 basically judges the wood grain automatically according to a predetermined algorithm based on the results of image processing, but it is also possible to input the results of visual inspection by an operator and judge the wood grain in a form that also includes the results of visual inspection. By having the operator visually supplement and judge wood grain that cannot be recognized by image processing, it becomes possible to perform more precise judgment of wood grain.

型材配列決定部128は、木目判定部127での各木目柄型材の木目の判定結果と、学習済みモデルに従い、所定の配列パターンのうちのいずれに当該木目柄型材を配列するかを決定し、その決定結果を出力する。最も単純な一例として、木目判定部127が、判定対象の木目が直線的な木目(カテゴリ1)と、曲線的な木目(カテゴリ2)のいずれかに属するかを判定し分類する場合、型材配列決定部128は、図3に示すように、木目柄型材の配列パターンとして、パターンAの木目柄型材と、パターンBの木目柄型材とが交互に繰り返される配列パターンを想定する。型材配列決定部128は、判定対象とされた木目柄型材をパターンAとパターンBのいずれに配置するかを決定するものとすることができる(図4参照)。例えば、直線的な木目(カテゴリ1)の木目柄型材をパターンAの位置に配列するよう指示し、曲線的な木目(カテゴリ2)の木目柄型材をパターンBの位置に配列するよう指示することができる。このような配列指示をすることにより、例えば同種の木目の木目柄型材が隣接して配置されることが回避され、その結果、木目柄建材の全体としての木目柄を、木目の自然で豊かな変化を有するものとすることができる。 The mold material arrangement determination unit 128 determines in which of the predetermined arrangement patterns the wood grain pattern mold material will be arranged according to the grain judgment result of each wood grain pattern mold material by the wood grain judgment unit 127 and the learned model, and outputs the decision result. As the simplest example, when the wood grain judgment unit 127 judges and classifies whether the grain of the judgment target belongs to either linear grain (category 1) or curved grain (category 2), the mold material arrangement determination unit 128 assumes an arrangement pattern in which wood grain pattern mold material of pattern A and wood grain pattern mold material of pattern B are alternately repeated as the arrangement pattern of the wood grain pattern mold material, as shown in FIG. 3. The mold material arrangement determination unit 128 can determine in which pattern A or pattern B the wood grain pattern mold material to be judged will be arranged (see FIG. 4). For example, it can instruct to arrange the wood grain pattern mold material of linear grain (category 1) in the position of pattern A, and to arrange the wood grain pattern mold material of curved grain (category 2) in the position of pattern B. By specifying the arrangement in this way, for example, it is possible to avoid placing wood grain patterned components of the same type of wood next to each other, and as a result, the overall wood grain pattern of the wood grain pattern building material can have a natural and rich variation in the wood grain.

なお、図3に示した例では、木目判定部127が、2通りのカテゴリのいずれに属するかを判定し、型材配列決定部128が、パターンA、Bの2種類が交互に繰り返す配列パターンを想定する場合を説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、配列パターンは、全ての箇所においてパターンAとBが交互に現れるようにすることは不要であり、一部においては同一のパターンが連続するものであってもよい。また、配列パ
ターンは2種類には限られず、3種類又はそれ以上であってもよい。
In the example shown in Fig. 3, the wood grain determination unit 127 determines which of two categories the material belongs to, and the mold material arrangement determination unit 128 assumes an arrangement pattern in which two types of patterns A and B are alternately repeated, but the present invention is not limited to this. For example, the arrangement pattern does not need to have patterns A and B alternate in all locations, and the same pattern may be repeated in some locations. Furthermore, the arrangement pattern is not limited to two types, and may be three or more types.

図5のフローチャートを参照して、学習部125における学習済みモデルの生成の手順の一例を説明する。まず、デザイン部門のデザイナは、複数種類の木目柄型材を、現物により、又はコンピュータ画面上のシミュレーションにより配列し、それを撮像又は画像生成することにより、配列データを生成する(ステップS11)。そして、生成された配列データをデザイナに評価させ、評価データを例えば評価データ入力部122から入力させる(ステップS12)。入力された評価データは配列データと対応付けられて配列/評価データ記憶部121に記憶される(ステップS13)。 An example of the procedure for generating a trained model in the learning unit 125 will be described with reference to the flowchart in FIG. 5. First, a designer in the design department arranges multiple types of wood grain pattern moldings, either in real life or by simulation on a computer screen, and generates arrangement data by photographing or generating an image of the arrangement (step S11). The designer then evaluates the generated arrangement data and inputs the evaluation data, for example, from the evaluation data input unit 122 (step S12). The input evaluation data is associated with the arrangement data and stored in the arrangement/evaluation data storage unit 121 (step S13).

続いて、必要に応じて補間データが生成され(ステップS14)、その補間データに対応する配列データに対しても評価データが入力される。そして、学習部125は、このようにして生成された配列データ(又は補間データ)及び評価データに基づき、学習済みモデルを生成する(ステップS15)。 Next, interpolation data is generated as necessary (step S14), and evaluation data is also input to the array data corresponding to the interpolation data. The learning unit 125 then generates a trained model based on the array data (or interpolation data) and evaluation data generated in this way (step S15).

次に、図6のフローチャートを参照して、型材配列決定部128における木目柄型材の配列を決定する手順の一例を説明する。加工工場で木目柄型材が製造されると、加工工場のエンジニア等は、カメラ30を用いて木目柄型材を撮像し、ファイル番号の付与、画像圧縮処理などを行った後その画像データをデザイン部門コンピュータ10に送付する(ステップS21)。送付された画像データは、画像受信/画像処理部126において、伸長処理の後、所定の画像処理を施されて木目判定部127に転送される。なお、木目柄型材の撮影、ファイル番号の付与、画像圧縮処理の一連の工程は自動化されていてもよく、一部の工程のみが自動化されていてもよい。 Next, an example of the procedure for determining the arrangement of wood grain pattern mold materials in the mold material arrangement determination unit 128 will be described with reference to the flowchart in FIG. 6. When wood grain pattern mold materials are manufactured in a processing factory, engineers at the processing factory take an image of the wood grain pattern mold material using a camera 30, assign a file number, compress the image, and send the image data to the design department computer 10 (step S21). The sent image data is expanded in the image reception/image processing unit 126, and then subjected to predetermined image processing before being transferred to the wood grain judgment unit 127. Note that the series of steps of photographing the wood grain pattern mold material, assigning a file number, and compressing the image may be automated, or only some of the steps may be automated.

木目判定部127は、画像認識処理を行った後木目の判定を実行し、当該木目がどのカテゴリに属するかを判定する(ステップS22)。型材配列決定部128は、判定された木目に従い、その木目柄型材が、どのパターン(例えばA又はB)に配置されるべきかを決定し、その決定の結果を加工工場コンピュータ20に返信する(ステップS23)。加工工場コンピュータは、返信された型材配列データを、型材の画像データと関連付けて保存する。これにより、加工工場において、複数種類の木目を有する木目柄型材を適正に配列することが可能になる。 After performing image recognition processing, the wood grain determination unit 127 performs a wood grain determination and determines which category the wood grain belongs to (step S22). The mold material arrangement determination unit 128 determines in which pattern (e.g., A or B) the wood grain pattern mold material should be arranged according to the determined wood grain, and returns the result of the determination to the processing plant computer 20 (step S23). The processing plant computer stores the returned mold material arrangement data in association with the image data of the mold material. This makes it possible to properly arrange wood grain pattern mold materials having multiple types of wood grain in the processing plant.

図7を参照して、木目柄型材の木目判定部127による判定の手法について説明する。木目判定部127は、カッティングシートの長手方向、すなわちロール状のカッティングシートが引き出される方向において、所定の距離Dsだけ離れた複数の判定領域Rdを設定し、その判定領域Rdにおける木目の性状を判定する。カッティングシートは周期的に繰り返す柄パターンを有しており、複数の判定領域Rdは、一の繰り返し単位において複数個所、例えば2か所又は3か所において設定されるのが好適である。ただし、繰り返し単位の長さ周期と切り出すシートの長さとの関係によって、判定領域Rdの位置、数は変更可能である。例えば、繰り返し単位に対して切り出し長さが長い場合は、一つの繰り返し単位における判定領域Rdの数は減少し、シート状において隣り合う判定領域Rdの間隔は大きくなる。逆に繰り返し単位に対して切り出し長さが短い場合は、一つの繰り返し単位における判定領域Rdの数は増加し、シート状において隣り合う判定領域Rdの間隔は短くなる。なお、判定領域Rdの位置、大きさは、木目判定部127において初期設定等に従って自動的に決定することもできるが、オペレータからのキーボード110やマウス111により指示により適宜変更することも可能である。図7に示される例は、カッティングシートを切り出す前のAI判定箇所を定める例であるが、変形例として、カッティングシートを切り出した後、型材に貼り付けた後あるいは貼り付ける前にAI判定してもよい。その際は、シートの特徴的な1点を選択して判定することが可能である。 The method of judgment by the wood grain judgment unit 127 of the wood grain pattern material will be described with reference to FIG. 7. The wood grain judgment unit 127 sets multiple judgment areas Rd separated by a predetermined distance Ds in the longitudinal direction of the cutting sheet, i.e., in the direction in which the rolled cutting sheet is pulled out, and judges the properties of the wood grain in the judgment areas Rd. The cutting sheet has a periodically repeating pattern pattern, and it is preferable that the multiple judgment areas Rd are set in multiple places, for example, two or three places, in one repeat unit. However, the position and number of the judgment areas Rd can be changed depending on the relationship between the length period of the repeat unit and the length of the sheet to be cut out. For example, if the cut-out length is long compared to the repeat unit, the number of judgment areas Rd in one repeat unit decreases, and the interval between adjacent judgment areas Rd in the sheet shape increases. Conversely, if the cut-out length is short compared to the repeat unit, the number of judgment areas Rd in one repeat unit increases, and the interval between adjacent judgment areas Rd in the sheet shape decreases. The position and size of the judgment area Rd can be automatically determined by the wood grain judgment unit 127 according to initial settings, or can be changed as appropriate by an operator's instructions via the keyboard 110 or mouse 111. The example shown in FIG. 7 is an example of determining the AI judgment location before cutting out the cutting sheet, but as a modified example, the AI judgment may be performed after the cutting sheet is cut out and after or before it is attached to the mold material. In that case, it is possible to select one characteristic point on the sheet and make the judgment.

図2のように、木目柄に印刷された大型のカッティングシート202を、基板201の大きさに合わせた大きさにカットした後に貼り付ける形式で木目柄型材を製造する場合、カッティングシート202は、その長手方向(ロール方向)において、所定の繰り返し周期T(例えば1000~1500mm程度)で同じ木目が繰り返される木目柄を有している。このため、木目柄型材の木目の判定においても、一の繰り返し周期の中で複数の判定領域Rdを設け、その判定領域内において木目の形状等を判定することで、当該木目柄型材の木目を的確に判定することが可能になる。 When manufacturing wood grain pattern molds by cutting a large cutting sheet 202 printed with a wood grain pattern to a size that matches the size of the substrate 201 and then pasting it on, as shown in Figure 2, the cutting sheet 202 has a wood grain pattern in which the same wood grain is repeated in a predetermined repeating period T (e.g., about 1000 to 1500 mm) in its longitudinal direction (roll direction). Therefore, when judging the wood grain of wood grain pattern molds, multiple judgment regions Rd are provided within one repeating period, and the shape of the wood grain is judged within the judgment regions, making it possible to accurately judge the wood grain of the wood grain pattern mold.

なお、上述の説明では、所定の長さに切り出し後の木目柄型材において、木目判定部127がその木目を判定する例を説明したが、これに限定されるものではなく、例えば図8のように、基板201の長さに切り出す前のロール状のカッティングシート202を、所定の間隔でカメラ30で撮像し、その撮像データにおいて、同様の間隔に判定領域Rdを設定して木目判定を実行することも可能である。 In the above explanation, the wood grain judgment unit 127 judges the wood grain of the wood grain pattern material after it has been cut to a specified length. However, this is not limited to this example. For example, as shown in FIG. 8, it is also possible to image the rolled cutting sheet 202 before it is cut to the length of the board 201 with the camera 30 at specified intervals, and set the judgment area Rd at the same intervals in the image data to perform wood grain judgment.

以上説明したように、第1の実施の形態に係る木目柄建材デザイン支援システムによれば、木目柄型材の配列データとその評価データを含む配列/評価データに従って、木目柄型材の適切な配列に関する学習済みモデルが生成され、その学習済みモデル、及び提示された木目柄型材の画像に従って、その木目柄型材の木目が判定され、その配列が指示される。従って、この第1の実施の形態のシステムによれば、複数種類の木目柄の木目柄型材を含む木目柄建材を、自然な濃淡や木目の豊かの変化が感じられるものとすることができ、木目柄建材の美観を高めることができる。 As described above, according to the wood grain pattern building material design support system of the first embodiment, a trained model for an appropriate arrangement of wood grain pattern mold materials is generated according to arrangement/evaluation data including arrangement data of the wood grain pattern mold materials and their evaluation data, and the grain of the wood grain pattern mold materials is determined and its arrangement is indicated according to the trained model and the presented image of the wood grain pattern mold materials. Therefore, according to the system of the first embodiment, wood grain pattern building materials including wood grain pattern mold materials with multiple types of wood grain patterns can be made to have a natural variation in shade and richness of wood grain, thereby enhancing the aesthetic appearance of the wood grain pattern building materials.

[第2の実施の形態]
次に、第2の実施の形態に係る木目柄建材デザイン支援システムを、図9及び図10を参照して説明する。この第2の実施の形態の木目柄建材デザイン支援システムは、全体構成としては第1の実施の形態と同一であり、基本的な動作(図5~図8)も同一であるので、重複する説明は省略する。この第2の実施の形態では、木目判定部127における判定の手法、及び型材配列決定部128における決定の手法が、第1の実施の形態と異なっている。図9は、この第2の実施の形態のシステムにおける判定及び配置の決定を図示した概略図であり、図10は、木目判定部127及び型材配列決定部128の動作を説明する概略図である。
[Second embodiment]
Next, a wood grain pattern building material design support system according to a second embodiment will be described with reference to Figures 9 and 10. The wood grain pattern building material design support system according to the second embodiment has the same overall configuration as the first embodiment, and the basic operations (Figures 5 to 8) are also the same, so duplicated explanations will be omitted. In this second embodiment, the method of judgment in the wood grain judgment unit 127 and the method of determination in the mold material arrangement determination unit 128 are different from those in the first embodiment. Figure 9 is a schematic diagram illustrating the judgment and arrangement determination in the system of this second embodiment, and Figure 10 is a schematic diagram explaining the operations of the wood grain judgment unit 127 and the mold material arrangement determination unit 128.

この第2の実施の形態では、木目判定部127が、木目柄型材の木目が、「柾目」、「節小」、「節大」、「板目」の4種類に分離し、提示された木目柄型材の木目がいずれに該当するかを判定する。そして、型材配列決定部128は、パターンA~Dの繰り返しパターンを生成し、パターンA、B、C、Dにそれぞれ「柾目」、「節小」、「節大」、「板目」の木目柄型材を配列するよう、木目柄型材の配置を型材配列決定部128から指示する(図10参照)。 In this second embodiment, the wood grain determination unit 127 separates the grain of the wood grain pattern mold material into four types: "straight grain," "small knots," "large knots," and "cross grain," and determines which type the presented wood grain pattern mold material belongs to. The mold material arrangement determination unit 128 then generates repeating patterns of patterns A to D, and instructs the arrangement of the wood grain pattern mold material so that "straight grain," "small knots," "large knots," and "cross grain" wood grain pattern mold materials are arranged in patterns A, B, C, and D, respectively (see FIG. 10).

このように、第2の実施の形態のシステムは、木目判定部127が、木目柄型材の具体的な木目の種類を判定し、これを自然で豊かな木目の変化が得られるよう型材配列決定部128により指示する。配列/評価データ記憶部121のデータに基づいて生成された学習済みモデルにより、複数種類の木目の木目柄型材をどのように配列することが最も自然で豊かな木目の変化が得られるかの情報が得られ、型材配列決定部では、この学習済みモデルと、木目柄型材の木目の判定結果に従って、判定対象の木目柄型材の配列を決定することができる。 In this way, in the system of the second embodiment, the wood grain determination unit 127 determines the specific type of wood grain of the wood grain pattern mold material, and the mold material arrangement determination unit 128 instructs this so that a natural and rich variation in wood grain can be obtained. The trained model generated based on the data in the arrangement/evaluation data storage unit 121 provides information on how to arrange wood grain pattern mold materials of multiple types of wood grain to obtain the most natural and rich variation in wood grain, and the mold material arrangement determination unit can determine the arrangement of the wood grain pattern mold material to be judged according to this trained model and the judgment result of the wood grain of the wood grain pattern mold material.

なお、上述の例では、木目柄型材の木目を、「柾目」、「節小」、「節大」、「板目」の4種類のいずれであるか判定すると説明したが、これに限定されるものではないことはいうまでもない。例えば、柾目については、所謂「天地柾」であるか否かを更に判定する
ことが可能である。更に、板目については、所謂「木表」であるか「木裏」であるかも更に判定することが可能である。その他、木目の色合い、木目の間隔、木目の強弱、樹種なども判定の対象とすることも可能である。また、木目柄型材の上下の反転による配置も併せて指示することが可能である。
In the above example, the grain of the wood grain pattern lumber is judged to be one of four types, namely, "straight grain,""smallknot,""largeknot," and "cross grain," but it goes without saying that the present invention is not limited to this. For example, for straight grain, it is possible to further judge whether it is a so-called "straight grain from top to bottom." Furthermore, for cross grain, it is possible to further judge whether it is a so-called "wood surface" or "wood back." In addition, it is also possible to judge the color tone of the wood grain, the spacing of the wood grain, the strength of the wood grain, the tree species, and the like. It is also possible to instruct the arrangement of the wood grain pattern lumber by inverting it upside down.

[その他]
本発明は上記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることも可能である。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。
[others]
The present invention is not limited to the above-mentioned embodiment, and various modifications are included. For example, the above-mentioned embodiment has been described in detail to easily explain the present invention, and is not necessarily limited to those having all the configurations described. In addition, it is possible to replace a part of the configuration of one embodiment with the configuration of another embodiment, and it is also possible to add the configuration of another embodiment to the configuration of one embodiment. In addition, it is possible to add, delete, or replace a part of the configuration of each embodiment with another configuration.

10…デザイン部門コンピュータ、 20…加工工場コンピュータ、 N…ネットワーク、 30…カメラ、 105…ハードディスクドライブ(HDD)、 106…表示制御部、 107…入出力制御部、 108…通信制御部、 109…ディスプレイ、 110…キーボード、 111…マウス、 112…記憶媒体、 121…配列/評価データ記憶部、 122…評価データ入力部、 123…補間データ生成部、 124…学習済みモデル記憶部、 125…学習部、 126…画像処理部、 127…木目判定部、 128…型材配列決定部、 201…基板、 202…カッティングシート、 Rd…判定領域。 10...design department computer, 20...processing factory computer, N...network, 30...camera, 105...hard disk drive (HDD), 106...display control unit, 107...input/output control unit, 108...communications control unit, 109...display, 110...keyboard, 111...mouse, 112...storage medium, 121...arrangement/evaluation data storage unit, 122...evaluation data input unit, 123...interpolation data generation unit, 124...trained model storage unit, 125...learning unit, 126...image processing unit, 127...wood grain judgment unit, 128...mold material arrangement determination unit, 201...substrate, 202...cutting sheet, Rd...judgment area.

Claims (7)

複数種類の木目柄を有する木目柄型材の配列に関する配列データと、その配列に対する評価である評価データとを対応させた配列/評価データを記憶する配列/評価データ記憶部と、
前記配列/評価データに従い生成される前記木目柄型材の配列に関する学習済みデータを記憶する学習済みデータ記憶部と、
前記木目柄型材の木目を判定する木目判定部と、
前記木目判定部の判定結果と、前記学習済みデータとに従い、前記木目柄型材の配列を指示する型材配列決定部と
を備える、木目柄建材デザイン支援システム。
an arrangement/evaluation data storage unit for storing arrangement/evaluation data in which arrangement data relating to an arrangement of wood grain pattern mold members having a plurality of types of wood grain patterns corresponds to evaluation data which is an evaluation of the arrangement;
A trained data storage unit that stores trained data regarding the arrangement of the wood grain pattern shape material generated according to the arrangement/evaluation data;
A grain determination unit for determining the grain of the wood grain pattern material;
and a mold arrangement determination unit that instructs the arrangement of the wood grain pattern mold materials according to the judgment result of the wood grain judgment unit and the learned data.
前記木目判定部は、前記木目柄型材が複数のカテゴリのいずれに属するかを判定し、
前記型材配列決定部は、同一のカテゴリの前記木目柄型材が隣接して配置されないよう、前記木目柄型材の配列を指示する、請求項1に記載の木目柄建材デザイン支援システム。
The wood grain determination unit determines to which of a plurality of categories the wood grain pattern material belongs,
2. The wood grain pattern building material design support system according to claim 1, wherein the mold material arrangement determination unit instructs an arrangement of the wood grain pattern mold materials so that the wood grain pattern mold materials of the same category are not arranged adjacent to each other.
前記木目判定部は、前記木目柄型材の特定の位置における木目の特徴を判定し、前記木目柄型材の木目を判定する、請求項1又は2に記載の木目柄建材デザイン支援システム。 The wood grain pattern building material design support system according to claim 1 or 2, wherein the wood grain determination unit determines the characteristics of the wood grain at a specific position of the wood grain pattern mold material and determines the wood grain of the wood grain pattern mold material. 前記木目判定部は、前記木目柄型材が複数のカテゴリのいずれに属するかを判定し、
前記型材配列決定部は、前記複数のカテゴリの前記木目柄型材が交互に配列される配列パターンを生成すると共に、前記木目柄型材を前記配列パターンの中のいずれに配列させるかを指示する、請求項1に記載の木目柄建材デザイン支援システム。
The wood grain determination unit determines to which of a plurality of categories the wood grain pattern material belongs,
2. The wood grain pattern building material design support system according to claim 1, wherein the molding arrangement determination unit generates an arrangement pattern in which the wood grain pattern molding materials of the plurality of categories are arranged alternately, and indicates in which of the arrangement patterns the wood grain pattern molding materials are to be arranged.
前記木目柄型材を含む木目柄建材の加工工場で撮像された前記木目柄型材の画像を受信すると共に、前記型材配列決定部で決定された前記指示に関するデータを送信する通信制御部を更に備える、請求項1に記載の木目柄建材デザイン支援システム。 The wood grain pattern building material design support system according to claim 1, further comprising a communication control unit that receives an image of the wood grain pattern mold material captured at a processing factory for wood grain pattern building materials including the wood grain pattern mold material, and transmits data regarding the instructions determined by the mold material arrangement determination unit. 前記評価データを入力する評価データ入力部を更に備える、請求項1に記載の木目柄建材デザイン支援システム。 The wood grain pattern building material design support system according to claim 1, further comprising an evaluation data input unit for inputting the evaluation data. 複数種類の木目柄を有する木目柄型材の配列に関する配列データと、その配列に対する評価である評価データとを対応させた配列/評価データを記憶するステップと、
前記配列/評価データに従い生成される前記木目柄型材の配列に関する学習済みデータを記憶するステップと、
前記木目柄型材の木目を判定するステップと、
前記木目の判定結果と、前記学習済みデータとに従い、前記木目柄型材の配列を指示するステップと
をコンピュータに実行させるよう構成された、木目柄建材デザイン支援用プログラム。
storing arrangement/evaluation data in which arrangement data relating to an arrangement of wood grain pattern mold members having a plurality of types of wood grain patterns corresponds to evaluation data which is an evaluation of the arrangement;
A step of storing learned data regarding the arrangement of the wood grain pattern shape material generated according to the arrangement/evaluation data;
determining the grain of the wood grain pattern material;
and a step of instructing an arrangement of the wood grain pattern material in accordance with the wood grain determination result and the learned data.
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