Степень точности сортировки пиломатериалов с помощью фотографического метода зависит от множества факторов: освещенности, влажности воздуха, скорости подачи пиломатериала. Влияние части факторов можно уменьшить аппаратными методами. Наибольшую сложность представляют подбор и реализация приемлемого в условиях реального производства алгоритма обработки изображения. Не менее важной задачей является правильный подбор элементов этого алгоритма (методов сегментации). В данном исследовании проведен анализ возможности применения математических и программных алгоритмов сегментации в задаче распознавания дефектов и пороков древесины. Приведена последовательность шагов по обработке изображения. Выявлены недостатки системы, взятой за основу, и внесены корректировки в нее. Выделены главные задачи сегментации: отделение чистой древесины от пороков, отделение пороков друг от друга, фильтрация шумов, выделение замкнутых границ дефектов. Проведен поиск универсального метода ее реализации. Для решения поставленной задачи в ходе исследований кратко описаны: возможность использования одной из RGB-составляющих цветного изображения, применение первой и второй производной, методы сегментации полутонового и цветного изображения, бинаризация, текстурный анализ, использование фильтров. Приведены достоинства и недостатки методов, пути решения некоторых проблем, связанных с их реализацией. Проведено испытание методов сегментации на быстродействие. Представлены результаты исследований, в том числе причины, по которым некоторые методы не применимы в условиях реального производства. Сделан вывод о том, что универсального метода для выделения всех пороков и дефектов на фоне чистой древесины среди рассмотренных выше не существует.
The degree of precision sorting plants by the photographic method depends on many factors: lighting, humidity, feed rate lumber. The impact of the factors you can not reverse the program activities. The greatest difficulty is the selection and implementation of the most appropriate in terms of real output image processing circuit. No less important is the proper selection of the elements of this scheme (segmentation methods). This study was conducted to analyze the possibility of applying mathematical and software defects in segmentation algorithms recognition task and timber defects. Shows the sequence of steps for image processing. Disadvantages of the system, taken as a basis, and adjustments made to it. Identify the main problem of segmentation: separating the clean wood of vices, evils separation from each other, noise filtering, isolation defects closed borders. Is looking for a universal method of its implementation. To solve this problem in the course of research have been briefly described: the possibility of using one of the color image RGB-components, use first and second derivatives, and methods of segmentation halftone color image binarization, texture analysis, and the use of filters. Presents the advantages and disadvantages of methods, ways to solve some of the problems associated with their implementation. A test of the performance of the segmentation methods. The results of studies, including the reasons for which some of the methods are not applicable in real production. It was concluded that a universal method for the isolation of all vices and defects on the background clean timber does not exist among the above.