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J-GLOBAL ID：201602204181279941   整理番号：16A0020631

木材の節の検出のためのマシンビジョンに基づく方法

A machine vision based approach for timber knots detection

著者 (3件)： HITTAWE Mohamad Mazen (Univ. Bourgogne, Le Creusot, FRA) ,  SIDIBE Desire (Univ. Bourgogne, Le Creusot, FRA) ,  MERIAUDEAU Fabrice (Univ. Bourgogne, Le Creusot, FRA)
資料名： Proceedings of SPIE  (Proceedings of SPIE)
巻： 9534  ページ： 95340L.1-95340L.8  発行年： 2015年 
JST資料番号： D0943A  ISSN： 0277-786X  CODEN： PSISDG  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 木材の単一性の検出には正確な木材評価が重要である。密度,曲げ弾性率(MOE)及び曲げ破壊係数(MOR)等の物理特性を計算した。具体的には,節を検出し,横向き及び非横向きの節を分類した。節をカラー画像解析で検出した。横向きの節がある木材と無い木材の密度に基づいてknot depth ratio(KDR)を計算した。KDR画像を使用してMOE及びMORを計算した。検出した節の数,位置,MOE及びMORの精度を252枚の画像で検証した。この手法は,KDR,MOE及びMORを計算するための純粋にマシンビジョンに基づく初めての方法である。

シソーラス用語： *木材 ,  節【木材】 ,  コンピュータビジョン ,  自動検査システム ,  密度 ,  弾性係数 ,  破壊係数 ,  画像分析 ,  X線 ,  推定
準シソーラス用語： マシンビジョン ,  曲げ弾性率 ,  木材密度

分類 (2件)： 木材の性質・構造  (FF05020Z) ,  統計的品質管理  (KB04030W)

タイトルに関連する用語 (3件)： 木材 ,  節 ,  マシンビジョン