(57)【要約】【課題】  単板の選別と堆積を効率よく高精度に実現する選抜し堆積する技術を開発する。【解決手段】  予め用意した基準データと撮影によって得られた測定データを比較して単板を選別する方法であって、測定データは、共通する光源から照射された反射光による情報と透過光よる情報とを総合して得られた撮像データに基づいて作成したカラー画像と濃淡画像を測定データとし、これらの測定データと予め用意した基準データとをＨＳＶモデルによって比較して単板のグレードを判定し、選別する方法。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
予め用意した基準データと撮影によって得られた測定データを比較して単板を選別する方法であって、
単板に光を照射し、反射光による撮像データと透過光による撮像データを入手し、両データに基づいて単板の画像を生成し、
これらの両画像を測定データとし、予め用意した基準データとをＨＳＶモデルによって比較して単板のグレードを判定し、単板を選別する方法。
【請求項２】
測定データが、反射光による撮像データがカラーデータであり、該反射光による撮像データによって生成されたカラー画像に基づく測定データと、該カラーデータから生成された濃淡画像に基づく測定データと、透過光による撮像データに基づく測定データであることを特徴とする請求項１記載の単板の選別方法。
【請求項３】
予め用意する基準データは、選別対象の単板の原木が属するグループに基づいて設定されたものであることを特徴とする請求項１又は２記載の単板の選別方法。
【請求項４】
搬送装置で単板を搬送し、搬送途中に選別判定処理をして、判定結果に基づいて単板を堆積する単板選別堆積装置であって、
単板の上方または下方の一方に配置した照明装置と、当該照明の反射光を受光するカラーラインセンサ型の第１撮像装置と、透過光を受光するラインセンサ型の第２撮像装置によって単板を撮像する撮像装置、
上記第１撮像装置によって得られたライン画像に基づいて、１枚の単板全体のカラー画像を生成し、また、該カラー画像から濃淡画像を生成し、上記第２撮像装置によって得られたライン画像に基づいて濃淡画像を生成する画像生成処理機構、
カラー画像に基づいて複数の判定項目毎に予め用意された判定パラメータと比較して、項目毎のグレードを判定するカラー画像判定処理と、濃淡画像に基づいて複数の判定項目毎に予め用意された判定パラメータと比較して、項目毎のグレードを判定する濃淡画像判定処理とからなる判定処理機構、
判定処理工程によって得られた項目毎の判定グレードと予め用意された総合判定パラメータとを比較して最終グレードを決定する総合判定処理機構、
総合グレードに基づいて選別して堆積する信号を出力するとともに、各項目判定結果と総合判定結果を表示する信号を出力する出力処理機構、
及び選別信号に基づいて、グレードに応じて堆積する堆積処理装置を備えたことを特徴とする単板選別堆積装置。
【請求項５】
画像生成処理機構が、第１撮像装置によって得られたライン画像に基づいて、単板全体のカラー画像を生成するとともに、該カラー画像に基づいて濃淡画像を生成、また、透過光による第２撮像装置によって得られたライン画像に基づいて生成した単板全体の画像に基づいて濃淡画像を生成することを特徴とする請求項４記載の単板選別堆積装置。
【請求項６】
判定処理機構には、複数の判定の双方で共通する判定項目について、複合判定処理する機構が備えられていることを特徴とする請求項４又は５記載の単板選別堆積装置。
【請求項７】
搬送装置で単板を搬送し、搬送途中に選別判定処理をして、判定結果に基づいて単板を堆積する単板選別堆積装置であって、
搬送装置は、前コンベアと後コンベアを備え、前コンベアと後コンベアの間に撮像処理装置が設けられ、前コンベアの部分には単板を検知する単板検知器が配設され、後コンベアの部分には単板を検知する単板検知器が配設され、前コンベアと後コンベアの搬送量に連動して単板の搬送同期信号を出力するエンコーダが配設されており、
撮像装置は、単板表面側に照明を当てる照明手段と、該単板の搬送路の上方であって、単板表面を撮影するカラーラインセンサ型の第１撮影手段が単板の全幅をカバーする様に搬送方向直交方向に複数配設されており、該単板の搬送路の下方であって、透過光を受光して撮影するラインセンサ型の第２撮影手段が単板の全幅をカバーする様に搬送方向直交方向に複数配設されており、
画像生成処理機構は、撮影手段で得られるライン画像を前記エンコーダの同期信号に基づいて同期撮込するとともにそれぞれシェーディング補正し、メモリに順次保管する撮像処理工程と、前記メモリに保管された画像の位置座標の合わせこみを行うキャリブレーション工程を経てそれぞれの画像を合成し１枚のカラー画像を生成するとともに、該カラー画像から濃淡画像を生成する画像生成処理工程を備えており、
判定処理機構は、複数の判定項目について、当該項目の具体的な要素に基づいてカラー画像から抽出された検査用データと、予め用意された当該項目の判定パラメータとを比較し照合して項目毎のグレードを判定処理して各項目のグレードを判定するカラー判定工程と、
複数の判定項目について、当該項目の具体的な要素に基づいて濃淡画像から抽出された検査用データと、予め用意された当該項目の判定パラメータとを比較し照合して項目毎のグレードを判定処理して各項目のグレードを判定する濃淡判定工程とを備えており、
総合判定処理機構は、カラー判定の各項目判定結果及び濃淡判定の各項目判定結果と予め用意された総合判定パラメータとを比較照合して総合グレードを判定する機構であり、
出力処理機構は、総合グレードに基づいて単板を選別して堆積する信号を堆積装置へ出力するとともに、各項目判定結果と総合判定結果を表示装置へ出力する機構であり、
単板堆積装置は、搬送装置の後コンベアから単板を引き継いで搬送する搬送装置と搬送装置に対向してグレード別に単板を堆積収納するスタッカーを備え、最終グレード信号に基づいて搬送装置から該当スタッカーの箇所にて単板を分離する機構を備えていることを特徴とする請求項４〜６のいずれかに記載の単板選別堆積装置。
【請求項８】
カラー判定工程は、カビによる着色項目判定、膨れ・皮項目判定を備えており、
濃淡判定工程は、単板の長さ項目判定、単板の幅項目判定、割れ項目判定、穴項目判定、角欠け項目判定を備えていることを特徴とする請求項７記載の単板選別堆積装置。
【請求項９】
濃淡判定工程は、第１撮像装置から得られた濃淡画像に基づく判定工程と第２撮像装置から得られた濃淡画像に基づく判定工程の２種類を備えていることを特徴とする請求項７又は８記載の単板選別堆積装置。
【請求項１０】
穴の判定については、更に、総合判定の前に、２つの濃淡判定工程の結果を照合して、複合判定する工程を設け、その後総合判定に送ることを特徴とする請求項９記載の単板選別堆積装置。
【請求項１１】
搬送装置の前コンベア部分に設けられた単板検知器は、単板の含水量検知器を備えており、
単板堆積装置は、小巾単板ストッカー、高含水率単板ストッカー、表用単板ストッカー、裏板用単板ストッカー、それ以外の単板ストッカーを備えていることを特徴とする請求項４〜１０のいずれかに記載の単板選別堆積装置。
【請求項１２】
各項目判定及び総合判定がＨＳＶモデルを使用して照合判定され、
予め用意される判定パラメータは単板の属するグループに基づいて設定されることを特徴とする請求項４〜１１のいずれかに記載の単板選別堆積装置。
【請求項１３】
単板の原木が日本産であることを特徴とする請求項４〜１２のいずれかに記載の単板選別堆積装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、積層して合板などを製造する原料である薄い木質系単板を選別し、区分毎に堆積する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
合板は０．３〜５ｍｍ程度の厚さの薄い木質単板を積層して製造される。あるいは、１．０〜５ｍｍ厚程度の単板を用いて繊維方向を揃えて積層してＬＶＬ板に形成される。
合板の原料は、ラワンなどの南洋広葉樹丸太材から、シベリアなどから輸入される北洋針葉樹丸太材、更には日本国内の杉丸太材などへ木材合板用の単板用原木が変化してきている。ラワンなどの南洋丸太材は、大径材であり１本の丸太から、初期段階は不整形や腐れなどが入った部分が得られ、中間段階では節等の欠点がほとんど無い良質材が得られ、細くなった中心部分が削り出された単板は、割れが入りやすいなどの大まかの区分ができ、初期と最後の部分を主に合板の芯材に使用し、表裏には中間の溶質材を使用するなどの使い分けができた。北洋針葉樹、更に国内の杉などの針葉樹を原木とした場合には、径が小さく、かつ、節やヤニが多く、合板の表裏材として使用できる部分を細かく選別する必要が生じてきた。
単板は、従来目視選別が行われていたが、近年、自動選別技術が提案されている。
【０００３】
特許文献１（特開平８−１４５９１４号公報）は、一次元テレビカメラを用いて、輝度に着目して二値化して判定するものである。これは、欠陥部と良品部の輝度差が十分獲得できず、安定して検出できないことがあるという問題を有しているほか、欠陥状態によって撮像画像中の見え方が異なるために、欠陥検出を確実に行えない場合がある。これは表面状態、含水率等の検査対象に依存する要因及び欠陥部の輝度レベルに依存する要因が考えられる。
特許文献２（特開２０１１−９５１０９号公報）には、モノクロのラインセンサカメラにより木材の表面を撮像した濃淡画像を二値化し、二値画像を用いて欠陥候補抽出手段により欠陥候補領域を抽出し、ピース毎に設定されるしきい値を用いて欠陥候補領域を再抽出し、一次欠陥判定を行い、一次欠陥判定から漏れた部分について連結して再欠陥判定を行うことにより、欠陥内の輝度変化が大きく二値化によって分断される可能性が高い場合でも、同一の欠陥とみなせる欠陥候補領域を連結することにより、欠陥を精度よく検出する発明が開示されている。
特許文献３（特開２００７−４０９１３号公報）には、表面の反射光と裏面からの透過光を1つのカメラで撮影し、得られた画像を反射光による画像と透過光による画像に分離して反射光画像に基づいて穴のあいていない節を検知し、分離した透過光部分の形状と寸法を検知する発明が開示されている。この木材の検査方法は「第１の照明手段からの反射光部分の画像と前記第２の照明手段からの透過光部分の画像を分離し、該分離した反射光部分の画像により穴のあいていない節の形状と寸法を測定するとともに、該分離した透過光部分の形状と寸法を測定する」ものであり、色の判定にＲＧＢを利用して反射光部分の画像と透過光部分の画像を分離して穴のあいていない節の形状と寸法を毎回測定するものであり、透過光の色を変更する等してＲＧＢの特性を利用して測定精度を向上しようとする。
特許文献４（特開２００７−１４７４４２号公報）には、撮影手段で木材のカラー撮影を行い、画像処理手段で前記撮影手段により撮影されたカラー画像の色分布を求め、該求めた色分布を対象樹種の正常な木材の色分布と比較し、該求めた色分布が前記正常な木材の色分布から所定値以上離れたものを異常色分布とし、該異常色分布が前記撮影手段により撮影された木材面上での領域で所定値より大きいものを木材の欠陥として検出する発明が開示されている。
特許文献５（特開２０１１−２０３２２３号公報）には、異なる角度の角度で照射する反射光を用いて撮影して得られた画像に基づいて、検査表面の凹凸による欠陥を精度よく検出する発明が開示されている。
【０００４】
その他にも提案されているが、速度や精度において一長一短がある。前記したとおり、日本産の針葉樹を合板原木とした場合、小径木であるため加工丸太の交換が頻繁に発生し、節やヤニ、抜け節などの欠陥の頻度が高いことに加え、産地による特色もあって、生産性向上と選別品質の維持が難しい状況にある。国産材は、杉、松、カラマツなどの樹種の相違の他、材木毎に基礎となる色調が異なるために、対象となる材ごとに基礎データを判定過程にて構築して、識別する技術が主流である。この木材毎のバラツキへの対応性が効率性と精度の向上の妨げとなっている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開平８−１４５９１４号公報
【特許文献２】特開２０１１−９５１０９号公報
【特許文献３】特開２００７−４０９１３号公報
【特許文献４】特開２００７−１４７４４２号公報
【特許文献５】特開２０１１−２０３２２３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本発明者等は合板技術の研究開発に長年たずさわっており、その経験と知識を基礎に検討を重ねた結果、木材は産地等のグループ毎に性質や色調にまとまりがあることに着目し、産地などの共通性を利用して処理することを検討した。本発明は、このような着眼の下に、単板の選別と堆積を効率よく高精度に実現する選抜し堆積する技術を開発することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明は、搬送される単板に対して共通の光源から照射された反射光と透過光を別々にカラーラインセンサ型撮像装置によって撮影し、両撮影データからカラー画像を生成し、該カラー画像と更に該カラー画像を濃淡処理した濃淡画像とを用いて、予め用意した判定パラメータによって、照合判定して選別する技術である。予め用意する判定パラメータを産地などの共通性に基づいて作成する。そして、人間の視覚イメージに近いＨＳＶモデルでデータを処理する。これらによって、視覚選別と同様の基準で短時間に判定して選別することを実現した。
【０００８】
本発明は、次の構成を要旨とするものである。
（１）予め用意した基準データと撮影によって得られた測定データを比較して単板を選別する方法であって、
単板に光を照射し、反射光による撮像データと透過光による撮像データを入手し、両データに基づいて単板の画像を生成し、
これらの両画像を測定データとし、予め用意した基準データとをＨＳＶモデルによって比較して単板のグレードを判定し、単板を選別する方法。
（２）測定データが、反射光による撮像データがカラーデータであり、該反射光による撮像データによって生成されたカラー画像に基づく測定データと、該カラーデータから生成された濃淡画像に基づく測定データと、透過光による撮像データに基づく測定データであることを特徴とする（１）記載の単板の選別方法。
（３）予め用意する基準データは、選別対象の単板の原木が属するグループに基づいて設定されたものであることを特徴とする（１）又は（２）記載の単板の選別方法。
（４）搬送装置で単板を搬送し、搬送途中に選別判定処理をして、判定結果に基づいて単板を堆積する単板選別堆積装置であって、
単板の上方または下方の一方に配置した照明装置と、当該照明の反射光を受光するカラーラインセンサ型の第１撮像装置と、透過光を受光するラインセンサ型の第２撮像装置によって単板を撮像する撮像装置、
上記第１撮像装置によって得られたライン画像に基づいて、１枚の単板全体のカラー画像を生成し、また、該カラー画像から濃淡画像を生成し、上記第２撮像装置によって得られたライン画像に基づいて濃淡画像を生成する画像生成処理機構、
カラー画像に基づいて複数の判定項目毎に予め用意された判定パラメータと比較して、項目毎のグレードを判定するカラー画像判定処理と、濃淡画像に基づいて複数の判定項目毎に予め用意された判定パラメータと比較して、項目毎のグレードを判定する濃淡画像判定処理とからなる判定処理機構、
判定処理工程によって得られた項目毎の判定グレードと予め用意された総合判定パラメータとを比較して最終グレードを決定する総合判定処理機構、
総合グレードに基づいて選別して堆積する信号を出力するとともに、各項目判定結果と総合判定結果を表示する信号を出力する出力処理機構、
及び選別信号に基づいて、グレードに応じて堆積する堆積処理装置を備えたことを特徴とする単板選別堆積装置。
（５）画像生成処理機構が、第１撮像装置によって得られたライン画像に基づいて、単板全体のカラー画像を生成するとともに、該カラー画像に基づいて濃淡画像を生成、また、透過光による第２撮像装置によって得られたライン画像に基づいて生成した単板全体の画像に基づいて濃淡画像を生成することを特徴とする（４）記載の単板選別堆積装置。
(６)判定処理機構には、複数の判定の双方で共通する判定項目について、複合判定処理する機構が備えられていることを特徴とする請求項４又は５記載の単板選別堆積装置。
(７)搬送装置で単板を搬送し、搬送途中に選別判定処理をして、判定結果に基づいて単板を堆積する単板選別堆積装置であって、
搬送装置は、前コンベアと後コンベアを備え、前コンベアと後コンベアの間に撮像処理装置が設けられ、前コンベアの部分には単板を検知する単板検知器が配設され、後コンベアの部分には単板を検知する単板検知器が配設され、前コンベアと後コンベアの搬送量に連動して単板の搬送同期信号を出力するエンコーダが配設されており、
撮像装置は、単板表面側に照明を当てる照明手段と、該単板の搬送路の上方であって、単板表面を撮影するカラーラインセンサ型の第１撮影手段が単板の全幅をカバーする様に搬送方向直交方向に複数配設されており、該単板の搬送路の下方であって、透過光を受光して撮影するラインセンサ型の第２撮影手段が単板の全幅をカバーする様に搬送方向直交方向に複数配設されており、
画像生成処理機構は、撮影手段で得られるライン画像を前記エンコーダの同期信号に基づいて同期撮込するとともに、それぞれシェーディング補正し、メモリに順次保管する撮像処理工程と、前記メモリに保管された画像の位置座標の合わせこみを行うキャリブレーション工程を経てそれぞれの画像を合成し1枚のカラー画像を生成するとともに、該カラー画像から濃淡画像を生成する画像生成処理工程を備えており、
判定処理機構は、複数の判定項目について、当該項目の具体的な要素に基づいてカラー画像から抽出された検査用データと、予め用意された当該項目の判定パラメータとを比較し照合して項目毎のグレードを判定処理して各項目のグレードを判定するカラー判定工程と、
複数の判定項目について、当該項目の具体的な要素に基づいて濃淡画像から抽出された検査用データと、予め用意された当該項目の判定パラメータとを比較し照合して項目毎のグレードを判定処理して各項目のグレードを判定する濃淡判定工程とを備えており、
総合判定処理機構は、カラー判定の各項目判定結果及び濃淡判定の各項目判定結果と予め用意された総合判定パラメータとを比較照合して総合グレードを判定する機構であり、
出力処理機構は、総合グレードに基づいて単板を選別して堆積する信号を堆積装置へ出力するとともに、各項目判定結果と総合判定結果を表示装置へ出力する機構であり、
単板堆積装置は、搬送装置の後コンベアから単板を引き継いで搬送する搬送装置と搬送装置に対向してグレード別に単板を堆積収納するスタッカーを備え、最終グレード信号に基づいて搬送装置から該当スタッカーの箇所にて単板を分離する機構を備えていることを特徴とする(４)〜(６)のいずれかに記載の単板選別堆積装置。
(８)カラー判定工程は、カビによる着色項目判定、膨れ・皮項目判定を備えており、
濃淡判定工程は、単板の長さ項目判定、単板の幅項目判定、割れ項目判定、穴項目判定、角欠け項目判定を備えていることを特徴とする(７)記載の単板選別堆積装置。
(９)濃淡判定工程は、第１撮像装置から得られた濃淡画像に基づく判定工程と第２撮像装置から得られた濃淡画像に基づく判定工程の２種類を備えていることを特徴とする(７)又は(８)記載の単板選別堆積装置。
(１０)穴の判定については、更に、総合判定の前に、２つの濃淡判定工程の結果を照合して、複合判定する工程を設け、その後総合判定に送ることを特徴とする(９)記載の単板選別堆積装置。
(１１)搬送装置の前コンベア部分に設けられた単板検知器は、単板の含水量検知器を備えており、
単板堆積装置は、小巾単板ストッカー、高含水率単板ストッカー、表用単板ストッカー、裏板用単板ストッカー、それ以外の単板ストッカーを備えていることを特徴とする(４)〜(１０)のいずれかに記載の単板選別堆積装置。
(１２)  各項目判定及び総合判定がＨＳＶモデルを使用して照合判定され、
予め用意される判定パラメータは単板の属するグループに基づいて設定されることを特徴とする(４)〜(１１)のいずれかに記載の単板選別堆積装置。
(１３)単板の原木が日本産であることを特徴とする(４)〜(１２)のいずれかに記載の単板選別堆積装置。
【発明の効果】
【０００９】
１．本発明の単板選別方法及び装置は、単板の選別を高速・高精度で効率的に行うことができる。ラインセンサ型撮像装置を使用するので、単板の搬送を連続することができ、間歇搬送による時間をロスすることない。
２．反射光と透過光を共通の光源で発生させ、別々の撮像装置で単板の情報を入手する撮像機構としたので、光源を１種類にコンパクトにすることができた。
３．樹種と産地等のまとまりのあるグループに着目した基準データを予め用意してあるので、抽出された欠点候補と比較するという単純な処理をコンピュータで行うことができ、処理スピードを効率化することができる。まとまりのある群に対応した基準であるので、質的変位が小さく、正確性も向上する。ユーザ仕様に応じた基準データを使用できるので、需要者の要望に添ったきめ細かな対応が可能である。処理対象原木は針葉樹、特に日本産の小径木針葉樹などで節などの選別要素が多い原木、また、産地間の変化が大きい原木を処理対象とするのに適している。
４． ＨＳＶモデルを利用してデータ比較を行うので、人間の視覚的な判定との適合性が良く、従来の目視と比較して違和感の少ない選別結果が得られる。
５．比較処理が簡単であるので、選別要素が多くなっても制御処理系の規模を大きくする必要が無く、コンパクトな設計が可能である。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本発明の単板選別堆積装置の例１を示す図。
【図２】本発明の撮影装置の説明図。
【図３】本発明の判定処理フローチャートを示す図。
【図４】本発明の詳細フローチャートの例を示す図。
【図５】本発明の画像処理用ＨＳＶ説明図。
【図６】ＨＳＶ表示を用いた青カビ変色部の抽出例を示す図。
【図７】ＲＧＢ表示による青カビ変色部の抽出参考例を示す図。
【図８】節、ヤニツボ判定フロー例を示す図。
【図９】穴の種別判定フローの例を示す図。
【図１０】本発明の単板選別堆積装置の例２を示す図。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
本発明は、節やカビ変色、穴、割れなどを保有している木質単板を選別して堆積する方法及び装置である。本発明は、共通の照明から搬送される単板に照射し、反射光と透過光を別々のカラーラインセンサ型の撮像装置よって、単板の情報を入手し、２種類の情報から単板全体のカラー画像を生成し、このカラー画像と更に濃淡処理をした濃淡画像とを用いて、予め用意した判定パラメータと照合判定して選別する技術である。予め用意する判定パラメータを産地などの共通性に基づいて作成する。なお、透過光用のラインセンサは白黒ラインセンサでも可能である。白黒ラインセンサの場合は単板のカラー画像ではなく、白黒データをもとに濃淡画像が生成されることとなる。以下、本明細書では、透過光に基づいて処理されるデータが白黒である場合は、カラー画像を介することなく濃淡画像を処理対象とすることができる。そして、人間の視覚イメージに近いＨＳＶモデルでデータを処理する。これらによって、単板の搬送を止めることなく連続して選別処理を行うことができ、視覚選別と同様の基準で短時間に判定して選別することを実現した。対象樹木は節や変色が多い針葉樹、小径木で産地間変異が大きい日本産針葉樹であり、きめ細かな品質を求める需要者などへ提供する単板素材の処理に有効である。
本発明は、乾燥後の単板を合板などの表、裏、中、芯、あるいは化粧用などの単板としての用途に適したグレードに選別して分離ストックする堆積装置でもある。また、不十分な乾燥や強度不足等の検知、選別する工程を付加することも重要である。
本発明の主な処理工程は、単板を搬送する搬送径路に画像処理装置を設置し、その搬送径路に続けて単板の堆積装置を配置した機構であって、画像処理装置にて得られた情報を次の判定処理を行う機構を備えている。主な判定処理フロー（図３参照）は、撮像処理工程、画像生成処理工程、判定処理工程、総合判定処理工程、出力処理工程を備えている。
本発明は、撮像手段から得られるカラー画像データは光の３原色ＲＧＢで処理するのではなく予め青カビ・穴データ・長さ・幅・割れ・節等のサンプルを人間の視覚イメージにより近いＨＳＶモデルで処理してデータ化したものを判定パラメータとして予め用意しておきこの判定パラメータに基づき単純に比較判定して処理するので画像分析のために毎回計算処理するのでなく判定に要する時間を最小限にすることが可能となるため、判定処理速度・選別処理精度が向上することになる。また、各工場で処理される単板の産地（国内・海外）や樹種（杉・檜・カラマツ等）は変化するが産地や樹種毎に予め用意した判定パラメータを切り替えるだけで選別が可能となり、もし新たな産地や樹種が発生しても事前に本機の撮像手段を通過させて判定パラメータを登録させおくだけでよく、操作性も格段に向上させることができる。
加工処理される原木は、通常、近縁の森林から伐採されて工場に持ち込まれるので、類似性が高い。ただし、想定外の産地の原木が搬入される可能性があるので、イレギュラー処理の必要性も生ずる。
【００１２】
本発明の例について、図を参照して説明する。
図１は、単板選別堆積装置の全体構成例を示す。
図１に記載された単板選別堆積装置１００は、搬送装置Ａの後段に堆積装置Ｄを配置し、搬送装置Ａの途中に撮像装置Ｂを設け、単板を判定するとともに搬送装置Ａ、撮像装置Ｂ、堆積装置Ｄを制御する判定・制御装置Ｃを備えている。
搬送装置Ａは、前コンベア２１と後コンベア２２によって単板１０の搬送径路が構築されている。両コンベアの間に撮像装置Ｂが配置される。前後のコンベア２１、２２には単板検知器４２、４４が配置されている。前側の単板検知器４２による信号は、カラーラインセンサ型の撮影手段から得られる画像を結合する同期信号として用いられ、後側の単板検知器４４による信号は、後段の堆積装置の駆動系との動作信号として用いられる。
【００１３】
撮像装置Ｂは、搬送される単板の一面側に照明手段３２を単板の搬送径路の上方に配置する。単板搬送経路の上方に反射光を利用して撮影する第１のカラーラインセンサ型の第１撮影手段３１を配置し、単板の搬送径路の下方に単板を透過する透過光を利用して撮影するカラーラインセンサ型の第２撮影手段３３を配置する。上下の撮影手段３１、３３は、単板の全幅をカバーために必要な台数を配置する。なお、第２撮影手段３３は特にカラーセンサ型ではなく、白黒ラインセンサでもよい。
単板の堆積装置Ｄは、搬送装置Ａの後コンベア２２に引き続いて単板１０を搬送する堆積コンベア５１が配置されており、堆積コンベア５１の下方に複数のスタッカー５６ａ、５６ｂ、５６ｃ・・・が設けられている。堆積コンベア５１から単板を分離して各スタッカーに収納する打ち落とし機５５ａ、５５ｂ、５５ｃ・・を設ける。本例では、堆積コンベア５１は単板を吸引保持するタイプであって、吸引力を発生させるためにバキュームチャンバー５２ａ、５２ｂ、５２ｃ・・を複数設ける。
判定・制御装置Ｃは、単板の搬送速度を検知するエンコーダ４３、４５搬入及び搬出された単板を検知する単板検知器４２、４４を配置し、撮像手段から得られた画像に基づいて単板の画像を生成する機構、グレードを判定する判定処理機構を備えている。
【００１４】
図２は、撮像装置Ｂの主要構成を示す。
撮像装置Ｂは、単板１０の表面側に照明を当てる照明装置３２を設け、この照明装置３２の照射光を反射光として撮影するカラーラインセンサ型の第１撮影装置３１が単板の全幅をカバーする様に搬送方向直交方向に複数配設されている。図示の例では、撮影手段３１ａ、３１ｂを横断的に配置する。
一方、照明装置３２から単板に照射されて透過して透過光として撮影するカラーライセンセンサ型の第２撮影手段３３が単板の全幅をカバーする様に搬送方向直交方向に複数配設されている。図示の例では、撮影手段３３ａ、３３ｂを横断的に配置している。
照明手段３２は、単板搬送路に対して、上方であって垂下方向に照射する。第１撮影装置３１は、単板１０に対して傾斜して反射光を受光する位置関係に配置され、第２撮影装置３３は、単板１０を透過する透過光が入力できるように単板１０を挟んで照明手段３２に対向する位置に配置される。照明手段の光源は、均一照射することが好ましいので、複数のＬＥＤを幅方向に設ける。
撮像手段３１、３３は、ラインセンサ型であり、単板の搬送方向と直角方向にライン状に画素数に分割して単板を微小幅毎に撮影する。単板の搬送を停止することなく、搬送しながら連続して撮影し、その情報は画像処理選別信号処理器４１に送られる。入力された情報は、画像生成処理機構にて、合成して、単板全体の映像情報を構築する。
【００１５】
画像生成処理機構は、カラーラインセンサ型の２つの撮像装置３１、３３によって得られた反射光によるライン画像と透過光によるライン画像に基づいて、単板全体のカラー画像を生成する。また、該カラー画像から濃淡画像を生成する。画像生成処理機構は、撮影手段で得られるライン画像をエンコーダ４３の同期信号に基づいて同期撮込するとともにそれぞれシェーディング補正しメモリに順次保管する撮像処理工程と、前記メモリに保管された画像の位置座標の合わせこみを行うキャリブレーション工程を経てそれぞれの画像を合成し１枚のカラー画像を生成し、このカラー画像から濃淡画像を生成する。この処理は、一般に行われている画像合成技術を用いて、コンピュータにて処理される。
合成された単板全体のカラー画像とこのカラー画像から生成した濃淡画像を用いて、次の判定処理を行う。
【００１６】
判定処理機構は、カラー画像に基づいて複数の判定項目毎に予め用意された判定パラメータと比較して、項目毎のグレードを判定するカラー画像判定処理と、濃淡画像に基づいて複数の判定項目毎に予め用意された判定パラメータと比較して、項目毎のグレードを判定する濃淡画像判定処理とから構成される。
カラー判定工程は、複数の判定項目について、当該項目の具体的な要素に基づいてカラー画像から抽出された検査用データと、予め用意された当該項目の判定パラメータとを比較し照合して項目毎のグレードを判定処理して各項目のグレードを判定する。
濃淡判定工程は、複数の判定項目について、当該項目の具体的な要素に基づいて濃淡画像から抽出された検査用データと、予め用意された当該項目の判定パラメータとを比較し照合して項目毎のグレードを判定処理して各項目のグレードを判定する。
これらの各項目判定を総合して総合グレードを判定する。カラー画像判定による項目と濃淡画像による項目に共通の項目がある場合は、総合判定の前に共通項目の調整判定を行う場合もある。
【００１７】
判定対象は、例えば、幅寸法、長さ寸法、直角度、辺材、角カケ、青カビ等のカビ変色、割れの長さ、対角異常、欠点の集中度、穴の集中度、鋸跡、淡色節、黒色性、虫穴、ピンホール、ヤニツボ、腐れ、刃こぼれ痕、あて、メワレ、メマワレ、層間剥離、逆目、皮、ツル跡、色変化、刃詰り、刃口ゴミなどを上げられる。
これらの各対象を、それぞれの特性に応じてカラー画像または濃淡画像あるいは両方の画像を用いて判定する。
例えば、カラー判定による項目には、カビによる着色項目判定、膨れ・皮項目判定、角欠け項目判定、穴項目判定、節項目判定等がある。
例えば、濃淡判定による項目には、単板の長さ項目判定、単板の幅項目判定、割れ項目判定、穴項目判定等がある。
例えば、穴の判定を双方カラーと濃淡の双方で判定した場合には、総合判定の前に、カラー判定工程の結果と濃淡判定工程の結果を照合して、節部に存在する小孔か否かを判定する調整工程を設けることができる。
【００１８】
判定は、該当する画素数を基礎に行われる。隣接する画素に同じ欠点等の要素が連続しているものと判断し、大きさや長さの判定を行う。例えば、隣接画素ではないが、狭い領域に小孔が集中しているような状態が観察された場合は、虫穴と判断する。
色分析は、ＨＳＶモデルが適している。目視の感覚に類似した状態で設定できるので、目視選別を行っていた専門技術者との整合性が良く、現場で本発明を採用した前後において品質管理に適している。
判定項目のパラメータは、加工対象の原木が属するグループに応じて設定される。樹種や樹齢によって基本的に色などの性状が異なることがある。また、産地によっても芯部の材色、芯材と辺材のバランス、あての有無など材質に特徴が異なる。このような対象原木の性格に基づいた標準となるパラメータを設定し、これに基づいて検査対象の単板を判定することによって、判定処理の負荷を小さくし、短時間で処理できるようになる。
例えば、検査対象の単板全体を評価して、基準値設定し、その基準に対して偏差を見るような（例えば、節は全体よりも濃い色の円弧の形状に現れる）判定方法では、１枚ごとに基準値を作成することになるので、時間と処理量が大きくなり、大きな制御装置が必要となり、時間もかかる。装置構成が大型化するとともに判定処理の時間に規制されて搬送速度が制限される。原木からロータリーレースなどを用いて、薄く削出した単板を、成形し、乾燥して、グレード別にストックする工程において、この検査工程がネックとなり生産効率が制限されかねない。
【００１９】
本発明は、樹種、樹齢、産地等のまとまりに着目して、このような制限要因を回避できる。
例えば東北地区の杉の方が九州地区の杉よりヤング係数が大きいなど、強度を示すヤング係数は産地間の違いが大きい。また、杉の芯材は東北地区のものは茶褐色、九州地区のものは黒色の傾向がある。更に、伐採後の期間が長くなると節が黒く変色して抜け落ちやすくなるなど伐採後の経過期間も考慮要因になる。
あるいは、木材の加工会社の方針によっても、グレードの選定が異なる。例えば、節穴個数の判定パラメータを表１に示すＡ社、Ｂ社のように設定する例がある。
【表１】
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【００２０】
単板の画像処理のイメージの一例を図５に示す。
図５（ａ）は撮像するラインのイメージ図である。単板の搬送方向の長さ単位をａとし、幅方向の長さ単位をｂとする「ａ＊ｂ」が１つの画素となる。幅方向には単板の全幅をカバーする必要があるので、単板の幅／ｂの個数以上に分割した数に設定される。ａのピッチは搬送速度によって決定される。
図５（ｂ）は、１枚の単板を縦横に画素を分布させたイメージ図である。ｙ１〜ｙｍ〜ｙｎと搬送方向にライン分割されて撮像されたライン単位を合成して、全体の単板情報が画素に分割されて構築される。
例えば、ａ＊ｂを０．５ｍｍ＊０．５ｍｍとすると、１００ｃｍ＊２００ｃｍのサイズの単板を処理する場合は、ａは２０００個以上、ｂは、４０００個以上となり、８００万個以上の画素によって、一枚の単板がカバーされる。ａ，ｂは、０．５ｍｍに限らず、カメラの画素数と対象となる単板の幅や搬送速度によって決定される。
各画素は、ＨＳＶモデルにしたがってデータ化される。各画素のＨＳＶは、常法にしたがい、Ｈは色相、Ｓは彩度、Ｖは明度を示す数値である。Ｈ、Ｓ、Ｖとも０〜２５５の２５６段階の数値で表現される。ＨＳＶモデル(HSV model)は色相(Hue)、彩度(Saturation・Chroma)、 明度(Value・Lightness・Brightness)の3つの成分からなる色空間である。
図５（ｂ）に示された単板１０は、例えば、節がｅ１,ｅ４，ｅ５，ｅ８に観察され、ｅ２，ｅ３,ｅ６ｅ７に濃色の着色部等の存在が認められる。この図は、単板を小さく、画素を大きく模式的に表示しているので、実際にはもっときめ細かに分割されている。
【００２１】
総合判定処理機構は、判定処理工程によって得られた項目毎の判定グレードと予め用意された総合判定パラメータとを比較して最終グレードを決定する。基本的な合板の表裏を例に取ると、表板に使用できるグレードの単板、裏板に使用できるグレードの単板、表裏以外の中層に使用できるグレードの単板、寸法不足や補修が必要なその他の単板のグレードに判定される。更に、用途やニーズに応じて、表板の美麗性のグレードを上げることも可能である。
表板は合板の表面としてそのまま使用される場合や塗装や化粧材が貼付される場合がある。表板は、均一性が求められる。節や穴、欠けがあると塗料や接着剤にムラになりやすいので、適さない。中層に用いられる単板は、基本的には強度的に満足すればよく、継ぎ接ぎ補修や節があっても許容される。裏板は、見栄えや均一性は表板ほど要求されないが、桟などの補強材に取り付けられることが多いので、節の硬い部分が多いと釘打が打ちにくかったり、節部が欠けたりするので、多すぎないようにする。
【００２２】
出力処理機構は、判定・制御装置Ｃを構成する画像処理選別処理機構４１で判定した総合グレードに基づいて選別して堆積する信号を堆積装置Ｄに出力するとともに、各項目判定結果と総合判定結果をデイプレイや記録として表示する信号を出力する。後コンベア２２から堆積装置の堆積コンベア５１への単板の受け継ぎを行うために、単板検知器４４を後コンベア２２上に設けるとともに、エンコーダ４５によって後コンベア２２の搬送速度を検知して、単板のグレード信号と受け継ぎ単板の同期を行い、堆積装置Ｄの打ち落とし機５５a、５５b、５５ｃの駆動を制御する。
更に、含水率の高い単板や強度不良などの単板をも識別した場合には、これらの単板も選別する信号として出力する。
【００２３】
図１に図示された堆積装置Ｄは、総合判定処理機構によって決定された選別信号に基づいて、グレードに応じて単板を堆積する。単板の堆積装置Ｄは、搬送装置の後コンベア２２から単板１０を引き継いで搬送する堆積コンベア５１と搬送装置に対向してグレード別に単板を堆積収納するスタッカー５６を備え、最終グレード信号に基づいて堆積コンベア５１から該当スタッカーの箇所にて単板を分離する機構を備えている。
吸引チャンバー５２の下面に配置した小孔を多数設けた堆積コンベア５１に単板を吸引しながら搬送し、堆積する位置に堆積させる単板が到達したときに、打ち落とし機５５を操作して落下させて堆積する。落下させるときに該当部位のチャンバーの吸引を止めると分離堆積が容易になる。図示の例では、３つのチャンバー（５２ａ、５２ｂ、５２ｃ）とスタッカー（５６ａ、５６ｂ、５６ｃ）、これらに対応する打ち落とし機５５ａ、５５ｂ、５５ｃが示されているが、これに限られるものではない。
スタッカーの種類は、最終的に選別される単板の種類に応じて決定される。例えば、表板用、裏板用、中板用、寸法不足単板用、高含水率単板用などの種類が挙げられる。
【００２４】
本発明の判定処理のフローを説明する。概略のフローを図３に示し、詳細フローを図４に示す。
図３には、撮像処理工程ＳI、画像生成処理工程ＳII、判定処理工程ＳIII、総合判定処
理工程ＳIV、出力処理ＳVの工程を備えた判定処理の主フローが記載されている。
【００２５】
図４に詳細工程が記載されている。
撮像処理工程ＳIは、第１撮像装置によって得られて反射光データを処理する（S11）と
第２撮像装置によって得られた透過光データを処理する(S12)。第１、第２撮像装置のカラーラインセンサ１、２から１ラインの画像を取り込む（S11、S12）、エンコーダによる同期信号を取り込む(S13)、ライン画像をシューティング補正する（S15,S14）、画像処理装置のメモリ上に順次保管（S17,S18）を行う。
【００２６】
画像生成処理工程ＳIIは、単板上面側のライン画像をキャリブレーション（画像相互の位置情報の合わせこみ）を行い（S21）、ライン画像を合成して１枚のカラー画像を生成（画像生成）(S22)し、カラー画像から濃淡画像を生成（S23）する。また、単板の裏面側に配置された第２の撮像手段から得られたライン画像も単板上の面側と同様にキャリブレーション(S24)を行い、ライン画像を合成して１枚のカラー画像を生成し、更に濃淡画像を生成(S26)する。
【００２７】
判定処理工程ＳIIIでは、カラー画像を用いた項目毎の判定と濃淡画像を用いた項目毎の判定がなさる。Ｓ22で生成されたカラー画像を用いたカラー画像処理工程(SIII-１)、Ｓ23で生成された濃淡画像を用いた濃淡画像処理工程(SIII-2)、Ｓ26で生成された濃淡画像を用いた濃淡画像処理工程(SIII-３)の３つの処理工程が設けられる。
ＳIII-１のカラー画像を用いた項目判定は、図４には、青カビ、腐れ・皮、穴の項目について例示されている。図の工程にしたがって説明すると、青カビ用の色抽出検査を行って青カビによる変色部を抽出する（Ｓ31）、抽出された青カビ変色部の画素数に基づいて面積を求め、別途準備されている青カビに関する基準パラメータ（ｐ11）と照合して青カビに関するグレードを判定する（S32）。
腐れ・皮についても青カビ判定と同様に、腐れ・皮用の色抽出検査行って腐れ・皮による着色部を抽出する（S33）。着色されている画素数に基づく面積を求め、別途準備されている腐れ・皮に関する基準パラメータ(p12)と照合して腐れ・皮に関するグレードを判定する（S34）。
これらの各項目の判定グレードは次工程の色抽出検査判定結果として格納される（S71）。
【００２８】
ＳIII-２の濃淡画像を用いた項目判定は、図４には、単板の長さ、単板の幅、割れ、節の個数、鋸跡、穴の項目について例示されている。
図の工程にしたがって説明する。
単板の端全体の領域を設定し、投影操作にてエッジを検出し、各座標の値を取得して、左端ラインと右端ラインの回帰直線を算出する。求めた回帰直線の各Ｙ座標に対するＸ座標の値を算出する。単板の端から等しい割合の２点間の距離を求める。回帰直線から算出された距離のうち、ｍ番目に短いところを幅寸法とする(Ｓ41)。別途準備されている長さに関する基準パラメータ（ｐ21）と照合して長さに関するグレードを判定する（S42）。
単板の幅に関しても長さ判定と同様に、単板の端全体の領域を設定し、投影操作にてエッジを検出し、各座標の値を取得して、前ラインと後ラインの回帰直線を算出する。求めた回帰直線の各Ｘ座標に対するＹ座標の値を算出する。単板の端から等しい割合の２点間の距離を求める。回帰直線から算出された距離のうち、ｍ番目に短いところを幅寸法とする（S 43）。別途準備されている幅に関する基準パラメータ（ｐ22）と照合して幅に関するグレードを判定する（S44）。
割れに関しては、左右の端部に開口を持って伸びている割れを意味し、ｙ座標を共通にして割れとして判別できる連続するｘ軸の画素数を割れの長さと検出する(S45)。別途準備されている割れに関する基準パラメータ（ｐ23）と照合して割れに関するグレードを判定する（S46）。
節の個数に関しては、単板の中間部の欠点を抽出し、射影幅をｘｙ比で算出し、面積がある程度あって、ｘｙ比が小さい物は節と判定する（S47）。別途準備されている節の個数に関する基準パラメータ（ｐ24）と照合して節の個数に関するグレードを判定する（S48）。
なお、別の判定項目になるが、抽出された欠点のｘｙ比率に基づいて各種の項目を判定することができる。例えば、節の内穴と認識されるものは節穴として判定される。穴と認識され、面積が小さい物はピンホールや虫穴と判定される。穴ではないが欠点のｘｙ比が大きい物（＝細長い形状）は、ヤニツボに該当するとして判定される。
鋸跡に関しては、同じ幅の細く長い跡が直線上に単板の中間部に欠点として存在している。ｘ方向あるいはｙ方向に連続している場合は、一定長さ連続しているものを鋸跡として検出し、斜めに存在する場合は射影幅ｘｙを面積（Ａ１）とし、欠点として検出された画素数を鋸跡の面積（Ａ２）とし、Ａ２／Ａ１が小さい物を鋸跡として検出する（S49）。別途準備されている鋸跡に関する基準パラメータ（ｐ25）と照合して鋸跡に関するグレードを判定する（S50）。
穴に関しては、二値化処理をして穴を抽出し、ｘｙによって面積が大きく、比率が小さい物は節穴として処理し、小さな孔はピンホールまたは虫穴として検出する(S51）。別途準備されている穴に関する基準パラメータ（ｐ26）と照合して穴に関するグレードを判定する（S52）。
これらの各項目の判定グレードは次工程の濃淡画像処理判定結果として格納（S73）される。
ただし、この図示の例では、穴判定については、ＳIII-３の濃淡判定の穴判定と調整される工程（S60）を送られる。
【００２９】
本例では、穴について表裏の濃淡判定で行ったグレードグレード判定に基づいて、調整を行う穴検査複合グレード判定(S60)を行っている。複合判定の結果は色抽出＆濃淡画像処理複合判定結果として格納(S73)される。
【００３０】
ＳIII−３の濃淡画像を用いた項目判定は、図４には、角欠け、穴の項目について例示されている。
角欠けについて、単板の辺部に見られる欠損であり、割れよりもｙ軸方向に大きく現れる。二値化処理をして欠損部を抽出し、ｘ座標を共通にして欠けとして判別できる連続するｙ軸の画素数を欠け長さと検出する(S61)。別途準備されている割れに関する基準パラメータ（ｐ31）と照合して割れに関するグレードを判定する（S62）。
穴に関しては、二値化処理をして穴を抽出し、ｘｙによって面積が大きく、比率が小さい物は節穴として処理し、小さな孔はピンホールまたは虫穴として検出する(S63）。別途準備されている穴に関する基準パラメータ（ｐ32）と照合して穴に関するグレードを判定する（S64）。透過光を利用しているので、受光量が異なる貫通孔と窪みのような非貫通孔を判別することができ、ＳIII−２工程から得られる穴判定と照合させることによって、穴の状態の判別精度を上げることができる。これは穴検査符号判定（s60）で処理される。
【００３１】
総合判定処理工程ＳIVは、これらの３つのカラー画像判定と濃淡画像による判定と共通項目判定の各項目判定を総合して総合グレードを判定する。
色抽出検査判定結果として格納（S71）、濃淡画像処理判定結果として格納（S73）として格納されている対象単板に関する各項目グレード判定と別途予め準備されている各項目クレードの比重などのパラメータに基づいて当該単板がどのグレードに属するか判定する。
例えば、表板に該当するグレードか、裏板に該当するグレードか、あるいは、中板用に該当するか、再処理あるいは廃棄か等に選別される。各グレードは用途やユーザーによって任意に設定することができる。
【００３２】
出力処理ＳVは、総合グレード判定に基づいて決定された当該単板のグレード信号を堆積装置Ｄに出力(S81)して、堆積装置を制御する。また、各項目判定結果と総合判定結果を表示する画像を生成（S80）し、ディスプレイや記録として表示する(S82)。
【００３３】
カラー画像を用いたＨＳＶ表示による項目判定用の処理について  ＨＳＶ表示を用いた青カビに着目したグレード判定の例を説明する。これは、前記ステップ３１で行うカラー画像から青カビ用の色抽出検査を行って青カビによる変色部を抽出する方法に応用できる。
単板の対象となる青カビによる変色部分を図６(a)に示す。特許図面では白黒表示になるので色はわかりにくいが○印の部分に青カビによる変色が存在する。
該当部分についてPhotoshopを用いて、青カビ変色部分の数カ所のＨＳＶ値をスポイトツールで確認する（図６(ｂ)参照）。確認した結果は、３ヶ所で、第１ポイント（Ｈ：４４°、Ｓ：５１％、Ｖ：５８％）、第２ポイント（Ｈ：４３°、Ｓ：５５％、Ｖ：６５％）、第３ポイント（Ｈ：５０°、Ｓ：５４％、Ｖ：５３％）であった。この測定結果を参考にして、青カビ変色抽出基準をＨ：４２°〜５２°、Ｓ：０．４５〜０．５５、Ｖ：０．５５〜０．７０に設定した。この基準を適用して該当単板を色抽出すると、図６(ｃ)に示すように白く検出される。この検出部分を算出して青カビ変色部の面積とする。
【００３４】
一方、ＲＧＢ表示方式によって、青カビ変色部分の抽出を試みたが、木目等との分離が不十分であって、精度の向上が困難であった。
例えば、演算式をＲ＊０．５＋Ｇ＊０．４＋Ｂ＊０．３９、＋しきい値１６０〜１２０、−しきい値５０〜１０２、誤差吸収９×９に設定した例を図７に示す。
この結果では、木目や節の周辺も検出された。その他演算式の設定を調整したが、青カビ変色部と他の部分が混在し、抽出精度の向上は困難であった。
【００３５】
欠点部に着目した節やヤニツボなどの判定の例を説明する。
節やヤニなどの濃い色に着色されている欠点をＨＳＶ表示を用いて抽出する。欠点のＸＹ比に着目して、節とヤニツボを区別する。節は枝跡なので円形に近く、ＸＹ比率は１に近くなる。一方、ヤニツボは木目に沿って油脂状に物質が横長に分布している。これに着目して図８に示すフローにしたがって選別することができる。ＸＹの比率は樹種や産地及びユーザの判断によって、設定することができる。
【００３６】
穴の種別判定の例
穴の検出を利用してピンホール、鋸跡、節穴の判定する例について説明する。
面積に着目して、基準値よりも小さな穴はピンホールや虫穴として区別し、基準値より大きい穴について更に射影幅ＸＹ比に着目し、基準値よりも大きいものを鋸跡と検出し、ＸＹ比が小さいものは節穴として検出する（図９参照）。
【００３７】
その他の判定項目についての説明は省略する。
【００３８】
本発明の単板選別堆積装置の別実施態様を図１０に示す。図１０は、単板選別堆積装置２００の全体構成例を示す。図１に示した選別・堆積装置１００と共通する機器については同符号を使用している。
単板選別堆積装置２００は、搬送装置Ａの後段に堆積装置Ｄを配置し、搬送装置Ａの途中に撮像装置Ｂを設け、単板を判定するとともに搬送装置Ａ、撮像装置Ｂ、堆積装置Ｄを制御する判定・制御装置Ｃを備えている。各装置の基本機能は図１の選別・堆積装置１００と共通する。
単板選別堆積装置２００の搬送装置Ａの前コンベア２１には、搬送される単板１０の水分量検知器６１、強度検知器６２を追加した。
判定・制御装置Ｃは、画像処理選別信号処理器４１の前に画像生成処理・画像判定機構４６、強度判定機構４７、含水率判定機構４８、手動判定機構４９を配置した。画像生成処理・画像判定機構４６は、撮像装置Ｂから得られたライン画像から単板のカラー画像と濃淡画像を生成し、各項目判定及び画像に基づく総合判定を行う。強度判定機構４７は、強度検知器６２から入力された測定結果に基づいて、目的の合板などに必要な強度を満たすか判定する。含水率判定機構４８は、水分量検知器６１から入力された測定結果に基づいて、目的の合板などに使用可能は乾燥状態（規定含水率以下）を満たすか判定する。手動判定機構４９は、作業員が判定する機構である。
【００３９】
これらの判定機構から出力された情報は、画像処理選別信号処理器４１に入力される。画像処理選別信号処理器４１は、各判定を調整して対象単板の選別情報を堆積装置Ｄに出力する。この調整は、例えば、強度不足や過水分量は製品用単板として不適切な場合はこれを優先して不良単板と判定し、選別情報を出力する。また、後コンベア２２には単板検知器４４、エンコーダ４５が配置され、信号が画像処理選別信号処理器４１に入力される。これらの信号は、後コンベア２２から堆積コンベア５１へ受け継がれる単板と選別信号の対象となる単板の同期をとる情報として使用される。
単板の堆積装置Ｄは、搬送装置Ａの後コンベア２２に引き続いて単板を搬送し、選別区分に応じて堆積する。堆積装置は、複数の単板スタッカー５６と単板スタッカーに対応する堆積コンベア５１に配置されている。搬送と堆積を制御する打ち落とし制御器５０が設けられ、画像処理選別信号処理器４１から受けた情報に基づいて制御される。
複数の堆積コンベア（５１ａ、５１ｂ、５１ｃ、５１ｄ）は、独立して駆動されるが連続的に配置されていて、単板を受け渡しながら搬送することができ、該当スタッカー（５６ａ、５６ｂ、５６ｃ、５６ｄ）の箇所で打ち落として、落下堆積する。
左端のスタッカー５６ａに着目すると、バキュームチャンバー５２ａで吸着力を発生させ、小孔を多数設けた堆積コンベア５１ａと内落とし機５５ａ、単板検知器５４ａ、コンベアの間歇駆動装置５３ａ、打ち落とし制御器５０ａを備えている。この機器構成はスタッカー５６ｂ、５６ｃ、５６ｄとも同様である。
【００４０】
後コンベア２２から受け継がれた単板は単板検知器５４ａで単板の後端が検知された段階で、スタッカー５６ａに堆積される単板に該当する場合は、画像処理選別信号処理器４１の出力と単板検知器５４ａの情報に基づいて、間歇駆動装置５３ａによって堆積コンベア５１ａの駆動を静止し、打ち落とし制御器５０ａ作動して、単板をコンベアから分離して堆積単板１３ａとする。また、単板を隣接する堆積コンベア５１ｂ、５１ｃ、５１ｄに引き継がれていき、該当箇所にて同様に制御される。
選別・堆積装置２００のスタッカー５６ａ、５６ｂ、５６ｃ、５６ｄに選別堆積される単板としては、寸法不足、強度不足する単板１３ａ、高含水率単板１３ｂ、裏板用単板１３ｃ、表板用単板１３ｄ等に区分されて堆積される。
選別・堆積装置２００では、手動優先や含水率、強度などの要素も含めて、単板のグレードを判定して、選別・堆積することができる。
選別・堆積装置２００にて特に説明していない部分は、選別・堆積装置１００と共通する構成の重複説明は省略する。
【符号の説明】
【００４１】
１００、２００：単板選別堆積装置
１０：単板
１１：堆積単板
１１ａ：不良用単板
１１ｂ：裏板用単板
１１ｃ：表板用単板
１３：堆積単板
１３ａ：寸法不足、強度不足する単板
１３ｂ：高含水率単板
１３ｃ：裏板用単板
１３ｄ：表板用単板
２１：前コンベア
２２：後コンベア
３１：第１撮影装置
３２：照明装置
３３：第２撮影装置
４２：単板検知器
４３：エンコーダ
４４：単板検知器
４５：エンコーダ
４６：画像生成処理・画像判定機構
４７：強度判定機構
４８：含水率判定機構
４９：手動判定機構
５０、５０ａ、５０ｂ、５０ｃ、５０ｄ：打ち落とし制御器
５１，５１ａ、５１ｂ、５１ｃ、５１ｄ：堆積コンベア
５２、５２ａ、５２ｂ、５２ｃ、５２ｄ：バキュームチャンバー
５５、５５ａ、５５ｂ、５５ｃ、５５ｄ：打ち落とし機
５６、５６ａ、５６ｂ、５６ｃ、５６ｄ：スタッカー
６１：水分量検知器
６２：強度検知器
ＳI：撮像処理工程
ＳII：画像生成処理工程
ＳIII：判定処理工程
ＳIV：総合判定処理工程
ＳV：出力処理
【図３】
2014215233.tif 000004
【図４】
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【図９】
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【図１】
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【図２】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図１０】
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