A platform for research: civil engineering, architecture and urbanism
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Automatic detection of defects on birch wood boards
Für verschiedene Anwendungsfälle, als Bodenbelag, für Möbel oder für Autoverkleidungen müssen Furnierbretter mit Birkenholz qualitativ klassifiziert werden. Diese Sortierarbeit ist gewöhnlich ein Bestandteil der Fertigung. Zur Erhöhung der Leistungsfähigkeit der Klassifizierung wird ein automatisches visuelles Inspektionssystem (AVI) eingesetzt. Typischerweise bewegen sich die Bretter mit einer Geschwindigkeit von 2 - 3m/s. Es wurden eine Reihe von gebräuchlichen Verfahren für die Bildanalyse, Mustererkennung und Informationsverarbeitung getestet. In das Inspektions-Verfahren integriert ist die sogenannte Segmentierung, bei der gute und defekte Hozbereiche in Bildern separiert werden. Die Tests wurden an 75 Bildern des Formats 512 x 512 mm (Grautonskala) durchgeführt. Neun Fehlertypen (zum Beispiel Knoten, Span, Wurmloch) werden unterschieden. Das System besteht aus vier Modulen: (1) globale adaptive Gut-Schlecht-Entscheidung, (2) Gut-Schlecht-Entscheidung auf einem Multilevel, (3) zeilenweise adaptive Gut-Schlecht-Entscheidung und (4) Bildung des vertikalen Profils. Für die Hardware des Bildverarbeitungssystems wird 'Performance Vision Pi030' verwendet. Die Bilder werden mit einer Linien-Scan-Kamera aufgenommen. Die Software verwendet Methoden der künstlichen Intelligenz, Fuzzy-Logik und neurales Netzwerk. Es wurde ein selbstorganisierendes neuronales Netzwerk auf der Basis der adaptiven Resonanztheorie angewandt. Die Testreihe zeigte, daß 93 % der Fehler sicher erkannt werden.
Automatic detection of defects on birch wood boards
Für verschiedene Anwendungsfälle, als Bodenbelag, für Möbel oder für Autoverkleidungen müssen Furnierbretter mit Birkenholz qualitativ klassifiziert werden. Diese Sortierarbeit ist gewöhnlich ein Bestandteil der Fertigung. Zur Erhöhung der Leistungsfähigkeit der Klassifizierung wird ein automatisches visuelles Inspektionssystem (AVI) eingesetzt. Typischerweise bewegen sich die Bretter mit einer Geschwindigkeit von 2 - 3m/s. Es wurden eine Reihe von gebräuchlichen Verfahren für die Bildanalyse, Mustererkennung und Informationsverarbeitung getestet. In das Inspektions-Verfahren integriert ist die sogenannte Segmentierung, bei der gute und defekte Hozbereiche in Bildern separiert werden. Die Tests wurden an 75 Bildern des Formats 512 x 512 mm (Grautonskala) durchgeführt. Neun Fehlertypen (zum Beispiel Knoten, Span, Wurmloch) werden unterschieden. Das System besteht aus vier Modulen: (1) globale adaptive Gut-Schlecht-Entscheidung, (2) Gut-Schlecht-Entscheidung auf einem Multilevel, (3) zeilenweise adaptive Gut-Schlecht-Entscheidung und (4) Bildung des vertikalen Profils. Für die Hardware des Bildverarbeitungssystems wird 'Performance Vision Pi030' verwendet. Die Bilder werden mit einer Linien-Scan-Kamera aufgenommen. Die Software verwendet Methoden der künstlichen Intelligenz, Fuzzy-Logik und neurales Netzwerk. Es wurde ein selbstorganisierendes neuronales Netzwerk auf der Basis der adaptiven Resonanztheorie angewandt. Die Testreihe zeigte, daß 93 % der Fehler sicher erkannt werden.
Automatic detection of defects on birch wood boards
Automatische Fehlerdetektierung in Birkenholzbrettern
Pham, D.T. (author) / Alcock, R.J. (author)
1996
8 Seiten, 6 Bilder, 1 Tabelle, 19 Quellen
Article (Journal)
English
Holz verarbeitende Industrie , Möbelindustrie , Holz , Werkstofffehler , Oberflächenfehler , Fehlererkennung , Automatik (System) , Mustererkennung , automatische Bildanalyse , Bildverarbeitung , digitale Bildverarbeitung , Rechnereinsatz , Qualitätsprüfung , rechnerunterstützte Qualitätskontrolle , visuelle Prüfung , künstliche Intelligenz , neuronales Netz , Adaptivregelung , adaptive Grenzsteuerung , Klassifizierung , Fuzzy-Logik , Segmentierung
Discolouration and deformations of birch parquet boards during conventional drying
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