Методика цифровой обработки поверхности доски

Тип работы:
Реферат
Предмет:
Психологические науки


Узнать стоимость

Детальная информация о работе

Выдержка из работы

МЕТОДИКА ЦИФРОВОЙ ОБРАБОТКИ ПОВЕРХНОСТИ ДОСКИ SURFACEDIGITALTREATMENTMETHODOFWOODBOARDS
Толокнов И. А., Алексеев А. Е. (С (А)ФУ им. Ломоносова, г. Архангельск, РФ) Toloknov I.A., Alexeev A.E. (The Northern (Arctic) Federal University)
Рассмотрена методика цифрового анализа поверхности необрезных пиломатериалов перед обрезкой. В процессе анализа восстанавливается трехмерная форма и целостное изображение поверхности доски.
The method of surface edging lumber digital analysis before cutting. In analyzing the three-dimensional shape and holistic image of the surface boards is restored.
Ключевые слова: дефектоскопия пиломатериалов, алгоритмизация деревопе-реработки, техническое зрение, трехмерное сканирование, оптическое сканирование.
Keywords: defectoscopy of timber, algorithmization woodworking, technical vision, three-dimensional scanning, optical scanning.
Точный качественный анализ необрезных пиломатериалов позволяет минимизировать потери на механической обработке. Программная оценка формы и изображения поверхности доски позволяет с высокой точностью определить наличие и расположение на ней дефектов и выбрать наиболее выгодный вариант обрезки.
В предлагаемой методике анализ производится путем цифровой обработки изображения, получаемого с камеры, расположенной непосредственно над пиломатериалом, проходящим по конвейеру. В сторону участка доски, захватываемого камерой, направлен сфокусированный в линию лазерный луч, образующий подсвеченный контур пиломатериала на изображении. Помимо лазерного излучателя на поверхность пиломатериала направлены управляемые источники света для создания необходимого уровня и распределения освещенности. Также используются датчики продольного перемещения и наличия доски.
Цифровая обработка поверхности доски производится в следующей последовательности. На изображении полученном с камеры выделяется контур, подсвеченный лазером. Затем по координатам выделенных точек, определяется положение контура в пространстве с учетом оптических параметров камеры и ее расположения относительно конвейера и лазера. В пространстве точка контура на изображении находится на пересечении луча выпущенного в ее направлении из центра камеры и плоскости создаваемой лазером. Таким образом рассчитывается пространственный контурдля каждого полученного с камеры кадра. После прохождения всей доски через область сканирования полученный таким образом контуры объединяются в трехмерную модель поверхности доски. Для оптимизации процесса анализа формы поверхности трехмерная модель составленная из точек контуров преобразуется в карту высот — двухмерную матрицу, каждая из ячеек которой содержит в себе информацию о высоте поверхности в точке соответствующей столбцу и строке ячейки. К образованной матрице могут быть применены такие же методы анализа как и к изображению. Так, например, во многих случаях пороговый
фильтр с пороговым значением соответствующем толщине доски, применённый к карте высот, позволяет выделить пласть и обзол на поверхности пиломатериала.
Так как цвет и яркость дефектных участков древесины в большинстве случаев отличаются от здоровых, изображение поверхности пиломатериала, полученное с камеры, также может быть использовано для их обнаружения. Сперва все снимки доски должны быть объединены в одно целостное изображение. Размеры элементов доски на изображении зависят от расстояния до центра камеры и должны быть скорректированы перед объединением. Так как высота необходимой для анализа поверхности (пласти) близка к постоянной на протяжении всей доски, перспективные искажения могут быть учтены применением линейного фильтра с заранее рассчитанной функцией. При объединении кадров могут образовываться швы на стыках, что может быть скорректировано линейной интерполяцией перекрывающихся областей.
После объединения снимков производится обнаружение и анализ дефектов. При равномерном освещении для поиска темных дефектов может быть использован пороговый фильтр. Бинарное изображение полученное после фильтрации сегментируется путем применения морфологических операций основанных на объединении в сегменты соседних пикселей. Для каждого сегмента определяются такие параметры как площадь, положение, периметр, ориентация, отношение ширины к длине и пр. Эти параметры используются для классификации дефектов. Так же с этой целью могут быть получены гистограммы яркости сегментов в различных цветовых диапазонах.
В результате анализа формы и изображения поверхности необрезного материала определяются его качественные параметры, позволяющие выбрать вариант механической обработки максимально соответствующий заданному критерию оптимизации.
Список использованных источников
1. Szeliski, R, ComputerVision: AlgorithmsandApplications. Springer 2010 p. 578−616.
2. Техническое зрение роботов/ под ред. Ю. Г. Акушенкова, М.: Машиностроение 1990, с. 162−164.

ПоказатьСвернуть
Заполнить форму текущей работой