Способ обнаружения сердцевины чурака и устройство для его осуществления

Авторы патента:


Способ обнаружения сердцевины чурака и устройство для его осуществления
Способ обнаружения сердцевины чурака и устройство для его осуществления
Способ обнаружения сердцевины чурака и устройство для его осуществления
Способ обнаружения сердцевины чурака и устройство для его осуществления
Способ обнаружения сердцевины чурака и устройство для его осуществления
Способ обнаружения сердцевины чурака и устройство для его осуществления
Способ обнаружения сердцевины чурака и устройство для его осуществления
Способ обнаружения сердцевины чурака и устройство для его осуществления
Способ обнаружения сердцевины чурака и устройство для его осуществления
Способ обнаружения сердцевины чурака и устройство для его осуществления
Способ обнаружения сердцевины чурака и устройство для его осуществления

 


Владельцы патента RU 2473969:

МЕЙНАН МАШИНЕРИ УОРКС, ИНК. (JP)

Изобретение относится к лущению шпона на лущильном станке и может быть использовано для обнаружения сердцевины чурака. Снимают фотокамерами оба торцевых разреза чурака. Располагают начальные точки поиска в областях упомянутых торцевых разрезов чурака на изображениях, полученных с фотокамер. Располагают каждую поисковую рамку с заданными размерами в областях обоих торцевых разрезов на изображениях, полученных с фотокамер. Обнаруживают направления нормалей к годичным слоям, отображенным в поисковых рамках. Затем перемещают поисковые рамки вдоль нормалей в направлении от начальных точек поиска к сердцевине и отслеживают каждую траекторию перемещения поисковых рамок. Обнаруживают сердцевину на обоих торцевых разрезах чурака на основе данных о точках пересечения траекторий перемещения. Устройство для обнаружения сердцевины чурака содержит фотокамеры с возможностью фотосъемки обоих торцевых разрезов чурака, блок установки начальной точки поиска, блок отслеживания траектории перемещения, блок определения сердцевины чурака. Блок установки начальной точки поиска выполнен с возможностью расположения начальных точек поиска. Блок отслеживания траектории перемещения выполнен с возможностью отслеживания каждой траектории перемещения поисковых рамок с заданными размерами. Блок определения сердцевины чурака выполнен с возможностью определения сердцевины чурака на основе данных о точках пересечения траекторий перемещения, вычисленных в блоке отслеживания траектории перемещения. Повышается качество и прочность листов шпона из чурака. 2 н. и 4 з.п. ф-лы, 11 ил.

 

Изобретение относится к лущению шпона на лущильном станке, в частности к обнаружению сердцевины чурака посредством устройства для ее обнаружения с тем, чтобы точно вонзить шпиндели лущильного станка в сердцевину чурака, в целях повышения качества и прочности листов лущеного шпона из различных пород древесины.

Как правило, в начальном процессе производства многослойного древесного материала (так называемой фанеры) изготовляют листы шпона из чурака. Листы шпона изготовляют путем лущения вращающегося чурака при помощи лущильного ножа. Устройством для лущения является лущильный станок.

На фиг.9(а) показывается основная конструкция лущильного станка. Как видно из фиг.9(а), на передней стороне лущильного станка располагаются шпиндели с кулачками 101. Они зажимают оба торца чурака 200 так, чтобы упомянутый чурак свободно вращался в определенном положении. Как указывается стрелкой А на фиг.9(а), суппорт с лущильным ножом 102 непрерывно перемещается лишь на заданное расстояние при одном повороте шпинделей 101 по направлению к центру вращения чурака 200. Управление скоростью перемещения упомянутого суппорта (расстоянием его перемещения при одном повороте шпинделей 101) производится посредством сигналов, переданных с датчиков скорости вращения, установленных на шпинделях.

Лущильный нож 103 с возможностью лущения чурака 200 располагается на верхней стороне суппорта 102. Деталь с номером 104 на фиг.9(а) и 9(б) представляет собой вращательные диски с зубьями, расположенными по окружностям упомянутых дисков, с возможностью вращения по направлению к стрелке В на фиг.9(а).

Упомянутые диски 104 располагаются через определенные промежутки в направлении, ортогональном (под прямым углом в горизонтальной плоскости) относительно направления перемещения суппорта 102 (направлению, указанному стрелкой А на фиг.9(а)). Прижимные линейки 105 каждая располагаются между вращательными дисками 104 и частично обжимают срезаемый шпон над режущей кромкой лущильного ножа 103.

На лущильном станке, состоящем из вышеупомянутых деталей, шпиндели с кулачками 101 поддерживают оба торца чурака 200, и зубья дисков 104 с возможностью вращения в направлении стрелки В, указанной на фиг.9(а), прижимаются к периферической поверхности чурака 200, что приводит ко вращению чурака по направлению к стрелке С. Таким образом, вращают чурак 200 и перемещают суппорт 102 с лущильным ножом 103 с заданной скоростью к центру вращения чурака (по направлению к стрелке А), что позволяет лущить чурак 200 и получить ленту шпона с заданной толщиной 210.

Напомним, что чурак является природным материалом, поэтому его форма не является цилиндрически правильной. Как правило, в целях повышения полезного выхода непрерывной ленты шпона 210 из чурака 200, шпиндели 101 поддерживают чурак 200 так, чтобы по возможности центр тяжести торцевого разреза чурака 200 стал осью его вращения. Однако если устанавливают центр тяжести торцевого разреза чурака 200 на ось его вращения, то в случае хвойных деревьев, в частности криптомерии, лиственницы сибирской (Larix sibirica), лиственницы даурской (Larix dahurica Turcz) и т.п., которые в последние годы чаще применяются в деревообрабатывающей отрасли, возникают такие проблемы, как упомянуто ниже.

На фиг.10 показывается один пример торцевого разреза чурака 200 и годичных слоев. Как показано более тонкими наклонными линиями на фиг.10, у хвойных деревьев имеется ювенильная древесина (или недоразвитая) 203, которая образуется около участка между сердцевиной - центром годичных слоев и пятнадцатым годичным слоем. Она обладает физико-механическими свойствами, которые отличаются от свойств древесины, сформировавшейся позднее в более наружном участке в радиальном направлении (далее именуется - наружная периферийная древесина).

Так, ювенильная древесина отличается большим коэффициентом усушки из-за колебаний влагосодержания и меньшей прочностью от наружной периферийной древесины.

Лущение чураков из хвойных пород древесины, обладающих вышеупомянутыми свойствами, путем их вращения вокруг центра тяжести торцевого разреза 202 приводит к тому, что шпон из древесины, образованной лишь в участке, близком к наружной стороне чурака 200, не включает в себя ювенильную древесину. Однако при этом лущеный шпон из древесины, образованной в участке, близком к центру тяжести 202, включает в себя как ювенильную древесину, так и наружную периферийную древесину (далее именуется - шпон со смешанной структурой).

Допустим, что в таких условиях изготовляют ЛВЛ-брус (брус на основе клееного шпона с параллельным расположением волокон). Если листы шпона со смешанной структурой располагаются в самых наружных слоях клееного ЛВЛ-бруса и момент, изгибающий внутрь или наружу самые наружные слои, прилагается к упомянутому брусу, то он разрушается даже небольшой силой.

Использование же листов шпона со смешанной структурой во внутренних слоях ЛВЛ-бруса не вызывает таких проблем, как упомянуто выше. Но тем не менее способ, в котором вращают чурак 200 вокруг его центра тяжести 202, неизбежно приводит к изготовлению листов шпона со смешанной структурой в сравнительно большом количестве. По этой причине, несмотря на возможность определения наличия или отсутствия листов шпона со смешанной структурой, вынуждают использовать их в самых наружных слоях ЛВЛ-бруса, что влечет за собой вышеупомянутые проблемы.

Если же чураком 200 является одна из лиственных пород древесины, таких как березовые и т.п., то при способе, в котором вращают чурак 200 вокруг его центра тяжести 202, возникают нижеследующие проблемы.

Как показано на фиг.10, у всех пород древесины имеются сердцевинные лучи 211, расположенные в радиальном направлении от сердцевины 201 к периферийной части ствола, в виде узких полос. В частности, сердцевинные лучи в древесине лиственных пород прочные. Если вращают чурак 200 из лиственных пород древесины вокруг центра тяжести 202 и изготовляют лущеный шпон 210, то большинство сердцевинных лучей 211 в лущеном шпоне 210 наклоняется относительно поверхности упомянутого шпона 210 под действием силы при лущении, как показано на фиг.11(а).

Так, при изготовлении ЛВЛ-бруса путем склейки листов шпона 210 прессуют листы шпона 210 парными горячими плитами. При этом, если обе стороны листа шпона 210 подвергаются действию давления со стороны, указанной стрелками на фиг.11(а), то это вызывает следующие проблемы. То есть сердцевинные лучи 211, наклоненные уже при лущении чурака на лущильном станке, еще больше наклоняются под действием давления со стороны, указанной стрелками на фиг.11(а). В результате листы шпона 210 подвергаются чрезмерной пластической деформации в направлении толщины.

По этой причине изготовленный ЛВЛ-брус считается забракованным из-за недостатка толщины, необходимой для окончательного продукта.

Для решения вышеупомянутых производственных задач, связанных с хвойными и лиственными породами древесины, предложен способ лущения чурака, изложенный в патентной литературе [1], раскрытой в бюллетене Японского патентного ведомства № 1987-45803. В данном случае чурак 200 вращается вокруг сердцевины 201 как вокруг оси вращения. В результате лущения чурака 200 из хвойных пород древесины по упомянутому способу получаются почти полностью разделенные на два вида лущеные шпоны 210: только из ювенильной древесины и только из периферийной древесины.

Следовательно, при изготовлении ЛВЛ-бруса листы шпона лишь из ювенильной древесины используются во внутренних слоях ЛВЛ-бруса, а листы шпона лишь из периферийной древесины - в его самых наружных слоях, что может обеспечить его достаточную прочность на изгибающий момент, упомянутый выше.

Между тем при способе, упомянутом выше, сердцевинные лучи 211 в листе лущеного шпона 210 из чураков лиственных пород 200, как показано на фиг.11(б), располагаются под прямым углом относительно поверхности листа шпона 210. Благодаря этому, несмотря на то что лист шпона 210 подвергается действию давления со сторон, указанных на фиг.11(б) стрелками, его сердцевинные лучи, которые являются прочными, выполняют функцию своего рода колонны. В результате лист шпона 210 почти не может быть подвергнут сильной пластической деформации в направлении его толщины. Это позволяет уменьшить долю забракованных ЛВЛ-брусов с недостаточной толщиной, вызванной пластической деформацией.

Недостатком известного способа лущения чурака, изложенного в патентной литературе [1], является то, что сами операторы определяют положение сердцевины чурака 200 как центр его вращения, наблюдая невооруженным глазом торцевой разрез чурака, каждый раз при установке чурака 200 в лущильный станок. Вследствие этого требуется много операторских работ, таких как уточнение положения сердцевины путем ее осмотра невооруженным глазом, зажим чурака шпинделями после их согласования с сердцевиной и др., что приводит к большому снижению производительности.

Задача, поставленная в заявляемом изобретении, заключается в решении проблем, перечисленных выше, и повышении качества и прочности листов шпона из чурака. Техническим результатом предлагаемого изобретения является автоматическое определение сердцевины чурака с целью облегчения работ по установке шпинделей лущильного станка на сердцевину и повышения производительности по лущению.

Для того чтобы решить задачу, поставленную в заявляемом изобретении, определяют направления нормалей к годичным слоям чурака 200 с помощью поисковых рамок с заданными размерами 42, установленных на изображениях обоих торцевых разрезов чурака 200, полученных с фотокамер, затем перемещают поисковые рамки 42 вдоль упомянутых нормалей в направлении от начальных точек поиска 41, расположенных по наружным контурам торцевых разрезов чурака, к сердцевине. После этого отслеживают каждую траекторию перемещения поисковых рамок 42 и обнаруживают сердцевину, находящуюся на обоих торцевых разрезах чурака 200, на основе данных о точках пересечения траекторий их перемещения.

Технический результат предлагаемого изобретения в составе технических средств, перечисленных выше, достигается автоматическим определением сердцевины за счет аналитической обработки данных об изображениях обоих торцевых разрезов чурака, полученных с фотокамер. Благодаря этому сами операторы не участвуют в работе по определению сердцевины чурака путем ее осмотра невооруженным глазом каждый раз при установке его в лущильный станок, что может обеспечить повышение производственной эффективности при втыкании шпинделей лущильного станка в сердцевину чурака.

Для ознакомления с наилучшей формой осуществления изобретения ниже приводится описание одного примера осуществления изобретения со ссылками на чертежи, на которых изображено:

фиг.1 - конструкция устройства для обнаружения сердцевины чурака в примере осуществления;

фиг.2 - блок-схема функционального состава компьютера, используемого для устройства для обнаружения сердцевины чурака в примере осуществления;

фиг.3(а) и 3(б) - расположения начальных точек поиска, установленных на обоих торцевых разрезах посредством блока установки начальной точки, в примере осуществления;

фиг.4(а) и 4(б) - рабочие процессы по торцевым разрезам (а) и (б), выполняемые в блоке отслеживания траектории перемещения, в примере осуществления;

фиг.5 - конструкция поисковой рамки в примере осуществления;

фиг.6(а) и 6(б) - схематические диаграммы в упрощенном виде зависимости направлений прямых линий, составляющих поисковую рамку, от направлений годичных слоев;

фиг.7(а) и 7(б) - схематические диаграммы в упрощенном виде зависимости направлений прямых линий, составляющих поисковую рамку, от направлений годичных слоев с конкретными примерами статистического расчета;

фиг.8 - блок-схема рабочих процессов устройства для обнаружения сердцевины в примере осуществления;

фиг.9(а) - основная конструкция лущильного станка;

фиг.9(б) - вид сверху дисков с зубьями и прижимной линейки;

фиг.10 - сердцевина, ювенильная древесина (недоразвитая древесина) и др. на торцевом разрезе чурака;

фиг.11(а) и 11(б) - положения сердцевинных лучей в листе лущеного шпона на разрезе.

Теперь поясним один пример осуществления изобретения на основе чертежей. На фиг.1 показывается пример основной конструкции устройства 300 для обнаружения сердцевины чурака. На фиг.2 показывается пример функционального состава компьютера, используемого для устройства 300 для обнаружения сердцевины чурака.

Как показано на фиг.1, устройство 300 для обнаружения сердцевины чурака состоит из фотокамер 1А и 1В, осветительных устройств 2А и 2В, интерфейсной платы 3 и компьютера 4. Фотокамеры 1А и 1В с возможностью фотосъемки торцевых разрезов чурака 200 представляют собой формирователи изображений, расположенные вблизи от обоих торцов чурака 200. Фотокамеры 1А и 1В подключаются через интерфейсную плату 3 к компьютеру 4, и данные об изображениях, полученных с фотокамер 1А и 1В, поступают в графическую память в компьютере 4.

Осветительные устройства 2А и 2В, расположенные вблизи от обоих торцов чурака 200, весьма ярко освещают торцевые разрезы чурака 200 при их фотосъемке с помощью фотокамер 1А и 1В. В качестве осветительных устройств 2А и 2В можно использовать и светоизлучающие устройства, такие как электронная вспышка и т.п. При этом более близкие расстояния между осветительными устройствами 2А и 2В и торцевыми разрезами чурака 200 обеспечивают хорошую эффективность при фотосъемке. В принципе устанавливают упомянутые расстояния так, чтобы обеспечить достаточное освещение обоих торцевых разрезов чурака 200.

В области изображений, получаемых с фотокамер 1А и 1В, попадают не только торцевые разрезы чурака 200, но и окружающий фон. Однако фотосъемка торцевых разрезов чурка 200 фотокамерами 1А и 1В при помощи осветительных устройств 2А и 2В, расположенных на упомянутых расстояниях, с возможностью весьма яркого освещения позволяет сделать окружающий фон относительно темным, в результате чего только изображения торцевых разрезов чурака 200 становятся яркими и четкими.

Для того чтобы компоновать устройство 300 для обнаружения сердцевины чурака, использовать осветительные устройства 2А и 2В не обязательно, но их использование позволяет облегчить графическую обработку изображений торцевых разрезов чурака, которая производится в компьютере 4, как упомянуто ниже.

Как показано на фиг.2, компьютер 4 снабжен графическим процессором 10, графической памятью 20 и ПЗУ 30 (постоянным запоминающим устройством). Данные об изображениях, полученных с фотокамер 1А и 1В, поступают через интерфейсную плату 3 в компьютер 4, где они сохраняются в графической памяти 20. В графическом процессоре 10 производится нижеупомянутая обработка данных об изображениях, сохраненных в графической памяти 20, по команде из программы для обнаружения сердцевины, сохраненной в ПЗУ 30.

Между тем программа для обнаружения сердцевины может быть сохранена не только в ПЗУ 30 (ROM), но и в таких носителях информации, как ОЗУ (RAM), компакт-диск только для чтения памяти (CD-ROM), накопитель на жестких магнитных дисках (HDD), оптический диск, DVD-диск, полупроводниковая память и др.

В функциональный состав графического процессора 10 входят в основном блок 11 обнаружения наружного контура торцевого разреза чурака, блок 12 установки начальной точки поиска, блок 13 отслеживания траектории перемещения и блок 14 определения сердцевины. В блоке 11 обнаружения наружного контура торцевого разреза чурака обнаруживают наружные контуры обоих торцевых разрезов чурака на основе изображений, полученных с фотокамер 1А и 1В и сохраненных в графической памяти 20. Для обнаружения наружных контуров обоих торцевых разрезов чурака возможно применить и известный способ. Например, по такому способу, как упомянуто ниже, возможно обнаружить наружные контуры обоих торцевых разрезов чурака.

В блоке 11 обнаружения наружного контура торцевого разреза чурака прежде всего вырезают области торцевых разрезов чурака (обе области торцов чурака) из изображений, полученных с фотокамер 1А и 1В. При этом вырезание областей торцевых разрезов чурака производится для того, чтобы отделить их от других областей. Как упомянуто выше, поскольку осветительные устройства 2А и 2В весьма ярко освещают торцевые разрезы чурака 200, то только изображения торцевых разрезов, полученные с фотокамер 1А и 1В, становятся более светлыми, а изображения окружающего фона - относительно темными.

Большая разница в светлоте между торцевым разрезом и окружающим фоном на изображении облегчает их различение, в результате чего можно легко извлечь только область торцевого разреза из изображения. Кроме того, чурак 200 имеет присущую ему окраску. Если принимают во внимание и этот фактор и включают его в критерий определения для различения торцевого разреза от окружающего фона, то это позволяет более точно вырезать область торцевого разреза из изображения.

После этого процесса в блоке 11 обнаружения наружного контура торцевого разреза чурака обнаруживают наружные контуры обоих торцевых разрезов, вырезанных вышеупомянутым методом, и данные о пиксельных координатах упомянутых обоих наружных контуров сохраняют во внутренней памяти компьютера 4.

Посредством блока 12 установки начальной точки поиска располагают точки (далее именуется - начальная точка 41 поиска), от которых начинается поиск сердцевины чурака с помощью поисковой рамки 42 (фиг.3), по наружному контуру торцевого разреза чурака. При этом возможно расположить начальные точки поиска минимум в 3 местах, а максимум в местах, число которых равно общему числу пикселей, расположенных по наружному контуру торцевого разреза чурака.

Число начальных точек 41 поиска означает общее число выполняемых поисков сердцевины с помощью поисковой рамки 42. Чем больше это число, тем больше повышается точность обнаружения сердцевины. Но нагрузка на графический процессор 10 при обработке изображений увеличивается. С учетом этого предпочтительно установить оптимально необходимое число начальных точек 41 поиска, а не много или не мало.

Как показано на фиг.3(а) или 3(б), в этом примере осуществления изобретения располагают "шестнадцать" начальных точек 41 поиска. При этом возможно расположить "шестнадцать" начальных точек 41 поиска, упомянутых выше, в любых местах по наружному контуру торцевого разреза чурака.

В этом примере осуществления изобретения проводят "шестнадцать" прямых линий радиально и равноугольно от центра тяжести G, определенного на основе расчета пиксельных координат, в области торцевого разреза чурака. При этом точками, в которых упомянутые "шестнадцать" прямых линий пересекаются с наружным контуром торцевого разреза чурака, являются "шестнадцать" начальных точек 41 поиска. Или точки, которыми равномерно разделяют общую длину наружного контура торцевого разреза на "шестнадцатью" частей, можно считать "шестнадцатью" начальными точками 41 поиска.

Между тем положение, указанное номером 45 на фиг.3(а) и 3(б), является сердцевиной, подлежащей определению при помощи графической обработки.

Посредством блока 13 отслеживания траектории перемещения располагают поисковые рамки 42, подробно описанные ниже, с заданными размерами на изображениях областей обоих торцевых разрезов чурака, полученных с фотокамер 1А и 1В, и обнаруживают направления нормалей к годичным слоям 44, отображенным в пределах рабочего пространства поисковых рамок 42. Затем перемещают поисковые рамки 42 вдоль нормалей, определенных выше, на заданные расстояния и там опять обнаруживают направления нормалей.

Таким образом, повторяют вышеупомянутые рабочие процессы. Постепенно перемещают поисковые рамки 42 вдоль нормалей в направлении от начальных точек 41 поиска к общей сердцевине 45 и тем самым определяют каждую траекторию перемещения поисковых рамок 42 в направлении от начальных точек 41 поиска к общей сердцевине 45.

В блоке 13 отслеживания траектории перемещения перед началом рабочих процессов, упомянутых выше, изображения в цветовой модели КЗС (RGB), сохраненные в графической памяти 20, автоматически преобразуются в черно-белые.

На фиг.4(а) и 4(б), представляющих изображения на обоих экранах мониторов, показываются рабочие процессы в блоке 13 отслеживания траектории перемещения. На фиг.4(а) и 4(б) номер 42 представляет собой поисковые рамки, номер 43 - траектории перемещения поисковой рамки 42, номер 44 - годичные слои чурака 200, показанные в виде изображения.

Как показано на фиг.4(а) и 4(б), годичные слои 44 формируются в виде колец с темными тонами, диаметры которых постепенно увеличиваются в наружную сторону от сердцевины 45. На изображении области торцевого разреза чурака 200 кольцевыми полосами, которые образуются из пиксельных рядов с почти одинаковыми пиксельными значениями, являются годичные слои 44.

Так, допустим, что направление касательной к годичному слою 44 считают направлением годичного слоя. При этом нормаль к упомянутой касательной направляется почти в сторону сердцевины 45. Если обращают внимание на один пиксель (элемент изображения) по годичному слою 44, то значения пикселей, расположенных в пространстве около упомянутого одного пикселя в направлении годичного слоя, каждое почти равны значению упомянутого одного пикселя.

А значения пикселей, расположенных по направлению к нормали, каждое почти совсем не соответствуют значению упомянутого одного пикселя.

Для того чтобы более точно определить направления нормалей к годичным слоям 44 на основе свойств, присущих пиксельным значениям, используют поисковую рамку 42 с заданными размерами, имеющую конструкцию, как показано на фиг.5.

Как показано на фиг.5, поисковая рамка 42 состоит из прямых линий с заданной длиной R(i), каждая расположена параллельно друг другу. При этом расстояние между упомянутыми прямыми линиями короче, чем ширина одного годичного слоя. Говоря более подробно, поисковая рамка 42 состоит из прямой линии L, которая длиннее, чем ширина одного годичного слоя, и в значительной мере короче, чем радиус чурака 200, и многих линий R (i), пересекающихся под прямым углом с упомянутой прямой линией L.

Промежуток между прямыми линиями R(i) устанавливают, например, на расстояние, равное размеру одного или нескольких пикселей в изображении.

А также устанавливают, например, длину прямой линии R(i) так, чтобы она была почти равна длине прямой линии L.

Посредством блока 13 отслеживания траектории перемещения располагают поисковую рамку 42, показанную на фиг.5, на изображении области торцевого разреза чурака 200.

На практике располагают поисковую рамку 42 так, что центральная точка C (то есть центр поисковой рамки 42) по прямой линии L совпадает с положением какого-либо одного пикселя на изображении области торцевого разреза чурака 200.

Сначала устанавливают поисковую рамку 42 так, что центральная точка С по прямой линии L совпадает с начальной точкой 41 поиска.

В блоке 13 отслеживания траектории перемещения после установки поисковой рамки 42 на заданное положение определяют дисперсию пиксельных значений (меры разброса) по каждой прямой линии R(i), которая характеризует степень разброса пиксельных значений по каждой прямой линии R(i), составляющей поисковую рамку 42.

Например, в качестве меры разброса пиксельных значений определяют дисперсию пиксельных значений σ(i) по каждой прямой линии R(i).

Кроме того, в блоке 13 отслеживания траектории перемещения вычисляют сумму дисперсий пиксельных значений Σσ(i), получаемую в результате сложения дисперсий пиксельных значений σ(i), определенных по каждой прямой линии R(i).

В блоке 13 отслеживания траектории перемещения вычисляют суммы дисперсий пиксельных значений Σσ(i) в таком порядке, упомянутом ниже.

То есть прежде всего располагают поисковую рамку 42 так, чтобы ее центральная точка С была установлена на положение какого-либо одного пикселя, находящегося на изображении торцевого разреза чурака 200, и ее прямая линия L была направлена на центр G тяжести.

Затем, как показано на фиг.5, осуществляют поворот стороны поисковой рамки 42, направленной на центр тяжести G (на нижней стороне на фиг.5), вокруг центральной точки С на предполагаемой базовой линии Х-Х, совпадающей с прямой линией L, на заданный угол в пределах θ градусов, показанных направо и налево на нижней стороне фиг.5. При этом вычисляют суммы дисперсий пиксельных значений Σσ(i) каждый раз при повороте поисковой рамки 42 на заданный угол в пределах θ градусов.

Например, если значение θ, показанное на фиг.5, составляет 45 градусов, то в блоке 13 отслеживания траектории перемещения вычисляют сумму дисперсий пиксельных значений Σσ(i) каждый раз при повороте поисковой рамки 42 вокруг центральной точки С на угол 1 (одного) градуса. В результате вычисляют всего (91) сумму дисперсий пиксельных значений Σσ(i) в левой и правой сторонах относительно предполагаемой базовой линии Х-Х.

Фиг.6(а) и 6(б) представляют собой схематические диаграммы в упрощенном виде зависимости направлений прямых линий R(i), составляющих поисковую рамку 42, от направлений годичных слоев.

На фиг.6(а) показывается ситуация, когда направления прямых линий R(i) почти совпадают с направлениями годичных слоев при повороте поисковой рамки 42. А на фиг.6(б) показывается ситуация, когда направления прямых линий R(i) в значительной мере отклоняются от направлений годичных слоев при повороте поисковой рамки 42.

Между тем, как показано на фиг.6(а) и 6(б), годичными слоями 44 являются более темные части в изображениях. Темные и светлые тона в участке между двумя годичными слоями 44 образуются так, как упомянуто ниже.

То есть цветовые тона постепенно становятся более светлыми в направлении от предыдущего годичного слоя 44 к последующему годичному слою 44, однако они резко темнеют непосредственно перед последующим годичным слоем 44.

Иначе говоря, место, где цветовые тона резко становятся темными, выглядит годичным слоем 44.

Сумма дисперсий пиксельных значений Σσ(i), вычисленная в блоке 13 отслеживания траектории перемещения, становится минимальной при установке поисковой рамки 42 под таким углом, при котором направления прямых линий R(i) максимально параллельны направлениям годичных слоев.

Как показано на фиг.6(а), чем ближе к параллельности направления прямых линий R(i) и годичных слоев 44 друг другу, тем более одинаковыми становятся пиксельные значения по каждой прямой линии R(i). При этом степень разброса пиксельных значений (дисперсии σ(i)) уменьшается.

А как показано на фиг.6(б), чем больше направления прямых линий R(i) на поисковой рамке 42 отклоняются от направлений годичных слоев 44, тем больше сумма дисперсий пиксельных значений Σσ(i) возрастает, потому что пиксельные значения по одной прямой линии R(i) включают в себя всё, начиная с темных тонов, характеризующих годичные слои, до светлых тонов, характеризующих части за исключением годичных слоев, что приводит к увеличению степени разброса пиксельных значений (дисперсии σ(i)).

Исходя из этого, в блоке 13 отслеживания траектории перемещения обнаруживают направление нормали (направление прямой линии L) к прямым линиям R(i) как направление нормали к годичным слоям 44, когда значение среди сумм дисперсий пиксельных значений Σσ(i), вычисленных каждый раз при повороте поисковой рамки 42 на заданный угол в пределах θ, становится минимальным.

Теперь поясним способ вычисления суммы дисперсий пиксельных значений, приведя конкретный пример.

Например, как показано на фиг.7(а), направление каждой прямой линии R(i) почти совпадает с направлением каждого годичного слоя. Допустим, что нанесены обозначения на пять прямых линий R(i) (от четвертой линии до восьмой (включительно) сверху вниз), горизонтально расположенных на поисковой рамке 42. Обозначения показывают точки пересечения пяти условных вертикальных линий 46, проведенных на равном расстоянии друг от друга в направлении слева направо, с каждой прямой линией R(i).

При этом, согласно шкале светлоты, пиксельное значение на самой светлой части (белой на чертеже) среди точек пересечения с обозначениями ○, упомянутых выше, допустим, составляет 100. А пиксельное значение на самой темной части (черной на чертеже) среди них составляет 0. В результате пиксельные значения на точках с обозначениями , нанесенными на каждую прямую линию R(i), получаются так, как показано на правой стороне фиг.7(а).

А как показано на фиг.7(б), направление каждой прямой линии R(i) отклоняется от направления каждого годичного слоя. Допустим, что нанесены обозначения ○ на пять прямых линий R(i) (от четвертой по восьмой (включительно) сверху вниз), горизонтально расположенных на поисковой рамке 42. Обозначения показывают точки пересечения пяти вертикальных условных линий 46, проведенных на равном расстоянии друг от друга в направлении слева направо, с каждой прямой линией R(i).

При этом пиксельные значения на точках с обозначениями ○, нанесенными на каждую прямую линию R(i), получаются так, как показано на правой стороне фиг.7(б).

Как показано на фиг.7(а), если направление каждой прямой линии почти совпадает с направлением каждого годичного слоя, то пиксельное значение на каждой точке пересечения с обозначением по каждой прямой линии R(i) и среднее пиксельное значение становятся одинаковыми.

При этом отклонение пиксельного значения по каждой прямой линии составляет 0.

Следовательно, дисперсия определяется по следующему уравнению:

(0+0+0+0+0)/5=0

В результате сумма дисперсий пиксельных значений Σσ(i) составляет 0.

А если направление каждой прямой линии отклоняется от направления каждого годичного слоя, как показано на фиг.7(б), то дисперсия пиксельных значений Σσ(i), например, по четвертой сверху прямой линии R(i) вычисляется по уравнениям, указанным ниже.

При этом среднее пиксельное значение определяется по следующему уравнению:

(10+30+50+70+90)/5=50

Каждое отклонение пиксельных значений на упомянутых точках с обозначениями по очереди с левой стороны направо: (10-50)=-40, (30-50)=-20, (50-50)=0, (70-50)=20, (90-50)=40.

Следовательно, дисперсия пиксельных значений σ(i) находится по следующему уравнению:

[(-40)2+(-20)2+(0)2+(20)2+(40)2]/5=800

Дисперсия пиксельных значений по пятой сверху прямой линии R(i) вычисляется по уравнениям, указанным ниже.

При этом среднее пиксельное значение определяется по следующему уравнению:

(30+50+70+90+0)/5=48

Каждое отклонение пиксельных значений на упомянутых точках с обозначениями по очереди с левой стороны направо: (30-48)=-18, (50-48)=2, (70-48)=22, (90-48)=42, (0-48)=-48.

Следовательно, дисперсия пиксельных значений σ(i) находится по следующему уравнению:

[(-18)2+(2)2+(22)2+(42)2+(-48)2]/5=976

Дисперсия пиксельных значений по шестой сверху прямой линии R(i) вычисляется по уравнениям, указанным ниже.

При этом среднее пиксельное значение определяется по следующему уравнению:

(50+70+90+0+10)/5=44

Каждое отклонение пиксельных значений на упомянутых точках с обозначениями по очереди с левой стороны направо:

(50-44)= 6, (70-44)=26, (90-44)=46, (0-44)=-44, (10-44)=-34

Следовательно, дисперсия пиксельных значений σ(i) находится по следующему уравнению:

[(6)2+(26)2+(46)2+(-44)2+(-34)2]/5=1184

Дисперсия пиксельных значений по седьмой сверху прямой линии R(i) вычисляется по уравнениям, указанным ниже.

При этом среднее пиксельное значение определяется по следующему уравнению:

(70+90+0+10+30)/5=40

Каждое отклонение пиксельных значений на упомянутых точках с обозначениями по очереди с левой стороны направо: (70-40)= 30, (90-40)=50, (0-40)= -40, (10-40)=-30, (30-40)=-10.

Следовательно, дисперсия пиксельных значений σ(i) находится по следующему уравнению:

[(30)2+(50)2+(-40)2+(-30)2+(-10)2]/5=1200

Дисперсия пиксельных значений по восьмой сверху прямой линии R(i) вычисляется по уравнениям, указанным ниже.

При этом среднее пиксельное значение определяется по следующему уравнению:

(90+0+10+30+50)/5=36

Каждое отклонение пиксельных значений на упомянутых точках с обозначениями по очереди с левой стороны направо: (90-36)=54, (0-36)=-36, (10-36)=-26, (30-36)=-6, (50-36)=14.

Следовательно, дисперсия пиксельных значений σ(i) находится по следующему уравнению:

[(54)2+(-36)2+(-26)2+(-6)2+(14)2]/5=1024

В результате сумма дисперсий пиксельных значений Σσ(i) составляет 5184:

800+976+1184+1200+1024=5184

Как упомянуто выше, если направления прямых линий отклоняются от направлений годичных слоев, то сумма дисперсий пиксельных значений Σσ(i) увеличивается.

А если направления прямых линий почти совпадают с направлениями годичных слоев, то она становится почти минимальной.

В блоке 13 отслеживания траектории перемещения, в первую очередь, обнаруживают направление нормали к годичным слоям 44 с помощью поисковой рамки 42 в месте, где центральная точка С по прямой линии L на поисковой рамке 42 установлена на начальную точку 41 поиска. Затем перемещают центральную точку С по прямой линии L на поисковой рамке 42 только на участок с заданным числом пикселей вдоль обнаруженной нормали по направлению к центру тяжести G с тем, чтобы вновь установить положение поисковой рамки 42. В месте, куда поисковая рамка 42 переместилась, как упомянуто выше, опять обнаруживают направление нормали к годичным слоям 44 в порядке, упомянутом выше.

За счет повторения рабочих шагов, упомянутых выше, определяют траектории перемещения поисковой рамки 42 в направлении от начальных точек 41 поиска к сердцевине 45 (конкретно говоря, это много кривых, связывающих много пунктов друг с другом, где установлена центральная точка С по прямой линии L).

Выполнение этих операций, начиная с "шестнадцати" начальных точек поиска 41, позволяет определить шестнадцать траекторий перемещения поисковой рамки 42, как показано на фиг.4(а) и 4(б).

Общее расстояние перемещения поисковой рамки 42 от одной начальной точки 41 поиска к сердцевине составляет величину, по меньшей мере, большую радиуса чурака 200. Само собой разумеется, что сердцевина 45 не всегда совпадает с центром тяжести G на торцевом разрезе чурака 200. Случается, что в зависимости от положения начальной точки 41 поиска расстояние между начальной точкой 41 поиска и сердцевиной 45 составляет величину, большую радиуса чурака 200. С учетом этого предпочтительно установить общее расстояние перемещения поисковой рамки 42 примерно в 1,5 раз больше, чем радиус чурака 200.

В блоке 14 определения сердцевины определяют положение сердцевины 45 на основе данных о точках пересечения траекторий перемещения, вычисленных в блоке 13 отслеживания траектории перемещения. Как упомянуто выше, посредством блока 13 отслеживания траектории перемещения перемещают поисковую рамку 42 вдоль нормалей к годичным слоям 44. При этом траектории 43 перемещения становятся кривыми линиями, проходящими почти через сердцевину 45, из-за различных форм годичных слоев, как показано на фиг.4(а) и 4(б).

Если траектории 43 перемещения, вычисленные в блоке 13 отслеживания траектории перемещения, пересекаются только в одной точке, то в блоке 14 определения сердцевины определяют упомянутую одну точку как сердцевину 45.

А если траектории 43 перемещения, вычисленные в блоке 13 отслеживания траектории перемещения, пересекаются во многочисленных точках (то есть траектории пересекаются не в одной точке), то вычисляют центр тяжести на основе упомянутых многих точек пересечения траекторий и определяют вычисленный центр тяжести как сердцевину 45.

Теперь поясним последовательность действий устройства для обнаружения сердцевины 300, используемого для осуществления предлагаемого изобретения. Фиг.8 представляет собой блок-схему примера рабочих процессов устройства для обнаружения сердцевины 300.

Согласно блок-схеме на фиг.8 фотокамеры 1А и 1В снимают оба торцевых разреза чурака 200 (рабочий этап S1). Данные об изображениях, полученных с упомянутых фотокамер, поступают через интерфейсную плату 3 в компьютер 4. Затем эти данные обрабатываются с помощью графического процессора 10 в компьютере 4.

В блоке 11 обнаружения наружного контура торцевого разреза, входящем в состав графического процессора 10, обнаруживают наружные контуры обоих торцевых разрезов (а) и (б) чурака, представленные на изображениях, полученных с фотокамер 1А и 1В (рабочий этап S2). И посредством блока 12 установки начальной точки поиска располагают по "шестнадцать" начальных точек 41 поиска на каждом наружном контуре торцевого разреза чурака, обнаруженном в блоке 11 обнаружения наружного контура торцевого разреза (рабочий этап S3).

Вслед за тем посредством блока 13 отслеживания траектории перемещения располагают поисковую рамку 42 на начальной точке поиска с номером k (k=1, 2, ……16; первый номер k=1) среди "шестнадцати" начальных точек 41 поиска, расположенных по наружному контуру торцевого разреза с помощью блока 12 установки начальной точки поиска (рабочий этап S4). При этом упомянутая работа производится одновременно на изображениях обоих наружных контуров торцевых разрезов.

В блоке 13 отслеживания траектории перемещения после установки поисковых рамок 42 на начальные точки 41 поиска с номером k на изображениях обоих торцевых разрезов чурака 200, полученных с фотокамер 1А и 1В, обнаруживают направления нормалей к годичным слоям 44, отображенным на поисковых рамках 42 (рабочий этап S5). Затем перемещают поисковые рамки 42 только на участок с заданным числом пикселей вдоль обнаруженных нормалей (рабочий этап S6).

При этом в блоке 13 отслеживания траектории сохраняют координаты центральных точек С по каждой прямой линии L на поисковых рамках 42, перемещенных таким образом, как упомянуто выше, в качестве данных о траектории 43 перемещения в памяти компьютера (рабочий этап S7).

После этого в блоке 13 отслеживания траектории перемещения определяют, перешла ли центральная точка С на поисковой рамке 42, которая перемещалась в последовательном порядке от начальной точки 41 поиска с номером k, через сердцевину 45 (рабочий этап S8). Конкретно говоря, при этом определяют, превысило ли общее расстояние перемещения поисковой рамки 42 от начальной точки 41 поиска с номером k заданную длину (например, это в 1,5 раза длиннее, чем радиус чурака 200).

Между тем оператор заранее вводит данные о максимально возможном радиусе чурака 200 в компьютер 4, если диаметры чураков почти одинаковы.

А в случае, если диаметры чураков каждый существенно отличаются друг от друга, оператор вводит данные о радиусе чурака 200 на основе данных, полученных с датчиков для измерения диаметра чурака, установленных на центровочно-загрузочное устройство, в компьютер 4 каждый раз при загрузке чурака 200 в лущильный станок.

Если в блоке 13 отслеживания траектории перемещения определено, что центральная точка С на поисковой рамке 42 еще не перешла через сердцевину 45, то работа возвращается к рабочему этапу S5. А если определено, что центральная точка С на поисковой рамке 42 уже перешла через сердцевину 45, то в блоке 13 отслеживания траектории перемещения еще раз определяют, можно ли закончить отслеживание траекторий 43 перемещения (рабочий этап S9). То есть определяют, завершено ли отслеживание всех траекторий 43 перемещения в направлении от "шестнадцати" начальных точек поиска 41 к сердцевине 45.

Если определено, что остается какая-либо начальная точка 41 поиска, от которой не завершено отслеживание траектории перемещения, то посредством компьютера 4 поисковая рамка 42 автоматически устанавливается на начальную точку 41 поиска с номером k+1 (рабочий этап S10) и работа возвращается к рабочему этапу S4.

А если определено, что полностью завершено отслеживание всех траекторий 43 перемещения в направлении от "шестнадцати" начальных точек 41 поиска к сердцевине 45, то в блоке 14 определения сердцевины определяют сердцевину 45 на основе данных о точках пересечения траекторий перемещения (рабочий этап S11). Таким образом, все рабочие процессы в блок-схеме на фиг.8 завершаются.

Как подробно описано выше, в этом примере осуществления предлагаемого изобретения определяют направления нормалей к годичным слоям с помощью поисковых рамок 42 с заданными размерами, установленных на изображениях, полученных в результате фотосъемки обоих торцевых разрезов чурака 200. И перемещают поисковые рамки 42 вдоль упомянутых нормалей в направлении от начальных точек 41 поиска, расположенных по наружным контурам обоих торцевых разрезов чурака 200, к сердцевине 45. Затем отслеживают траектории 43 перемещения и обнаруживают сердцевину 45 на основе данных о точках пересечения траекторий перемещения.

То есть в этом примере осуществления предлагаемого изобретения, имеющем такие рабочие этапы, как упомянуто выше, сердцевина 45 автоматически обнаруживается за счет аналитической обработки в графическом процессоре 10 изображений торцевых разрезов чурака 200, полученных с фотокамер.

Благодаря этому сами операторы не участвуют в работе по определению сердцевины чурака 200 путем осмотра ее положения невооруженным глазом каждый раз при установке его в лущильный станок, что позволяет обеспечить повышение производственной эффективности при втыкании шпинделей лущильного станка в сердцевину чурака.

Ниже приведены дополнительные примеры осуществления предлагаемого изобретения.

Пример 1

В вышеупомянутом примере в блоке 13 отслеживания траектории перемещения определяют дисперсию пиксельных значений σ(i) (меры разброса) по каждой прямой линии R(i), которая характеризует меру разброса пиксельных значений по каждой прямой линии R(i), составляющей поисковую рамку 42. Но в качестве упомянутой дисперсии пиксельных значений можно определить разность максимального и минимального среди пиксельных значений по каждой прямой линии R(i).

Пример 2

В вышеупомянутом примере в блоке 13 отслеживания траектории перемещения вычисляют сумму дисперсий пиксельных значений Σσ(i), получаемую в результате сложения дисперсий пиксельных значений σ(i), определенных по каждой прямой линии R(i). Но в этом примере вместо упомянутой суммы дисперсий пиксельных значений Σσ(i) вычисляют среднее значение Σσ(i)/i (примечание: i=общее число точек измерения).

Пример 3

Способ обнаружения направлений нормалей к годичным слоям 44 в блоке отслеживания 13 траектории перемещения не ограничивается только вышеупомянутым примером.

В блоке 13 отслеживания траектории перемещения, например, возможно обнаружить направления нормалей к годичным слоям 44 и нижеследующим способом.

То есть в блоке 13 отслеживания траектории перемещения определяют суммы пиксельных значений Σ(i), вычисленные по каждой прямой линии R(i), составляющей поисковую рамку 42. Или вместо упомянутых сумм пиксельных значений Σ(i) вычисляют средние значения Σ(i)/j (j - число пикселей по одной прямой линии R(i)).

Кроме того, в блоке 13 отслеживания траектории перемещения вычисляют дисперсию, характеризующую степень разброса распределения сумм пиксельных значений Σ(i), определенных каждая по каждой прямой линии R(i).

Например, в качестве меры разброса определяют дисперсию сумм пиксельных значений σΣ(i), вычисленных по каждой прямой линии R(i).

Или в качестве меры разброса определяют разность максимальной и минимальной среди сумм пиксельных значений Σ(i).

В блоке 13 отслеживания траектории перемещения вычисляют дисперсии сумм пиксельных значений σΣ(i), упомянутых выше, каждый раз при повороте поисковой рамки 42 вокруг центральной точки С по прямой линии L на заданный угол в пределах θ градусов.

Когда поисковая рамка 42 установлена под таким углом, при котором направления прямых линий R(i) и направления годичных слоев максимально параллельны друг другу, то дисперсия сумм пиксельных значений σΣ(i) составляет максимальное значение.

Как показано на фиг.6(а), чем ближе к параллельности направления прямых линий R(i) и годичных слоев 44 друг другу, тем меньше суммы пиксельных значений Σ(i) по прямым линиям R(i), совпадающим с годичными слоями 44. Тогда как суммы пиксельных значений Σ(i) по прямым линиям R(i), не совпадающим с годичными слоями 44, увеличиваются. При этом упомянутая дисперсия сумм пиксельных значений увеличивается.

А чем больше отклонение направлений прямых линий R(i) на поисковой рамке 42 от направлений годичных слоев, тем меньше дисперсия сумм пиксельных значений Σσ(i).

Как показано на фиг.6(б), если направления прямых линий отклоняются от направлений годичных слоев, то пиксельные значения по любой из прямых линий R(i) включают в себя всё, начиная с темных тонов, характеризующих годичные слои, до светлых тонов, характеризующих части за исключением годичных слоев.

Это сокращает разность сумм пиксельных значений Σ(i), определенных по каждой прямой линии R(i), что приводит к снижению степени разброса пиксельных значений.

Исходя из этого, в блоке 13 отслеживания траектории перемещения обнаруживают направление нормали к прямым линиям R(i) как направление нормали к годичным слоям 44, когда дисперсия сумм пиксельных значений Σσ(i), вычисленных каждый раз при повороте поисковой рамки 42 на заданный угол в пределах θ градусов, становится максимальной.

Пример 4

В вышеупомянутом примере в блоке 13 отслеживания траектории перемещения 13 обнаруживают направление нормали к прямым линиям R(i) как направление нормали к годичным слоям 44, когда дисперсия сумм пиксельных значений Σσ(i), вычисленных каждый раз при повороте поисковой рамки 42 на заданный угол в пределах θ градусов, становится максимальной.

Но обнаружить направление нормали к годичным слоям возможно и по способу, указанному ниже.

Определяют как сумму дисперсий пиксельных значений Σσ(i), так и дисперсию сумм пиксельных значений σΣ(i) и выполняют расчет по уравнению J(θ)=σΣ(i)/Σσ(i) для получения значения критерия J(θ). Как направление нормали к годичным слоям 44 определяют направление нормали к прямым линиям R(i), когда значение критерия J(θ) является максимальным.

Пример 5

В вышеупомянутом примере определяют направления нормалей к годичным слоям 44 путем вычисления сумм пиксельных значений или их дисперсии по прямым линиям R(i), составляющим поисковую рамку 42, но предлагаемое изобретение не ограничивается этим примером.

Так, обращают внимание на частичную форму годичного слоя 44 через поисковую рамку 42 с заданными размерами (или через простую рамку с возможностью определения пределов поиска) и вычисляют касательную к упомянутому годичному слою, затем определяют нормаль к упомянутой касательной. Таким образом, определяют направление нормали к годичному слою 44.

Пример 6

В вышеупомянутом примере отслеживают все траектории 43 перемещения, образованные в направлении от "шестнадцати" начальных точек 41 поиска к сердцевине 45, и обнаруживают сердцевину 45 на основе данных о точках пересечения "шестнадцати" траекторий 43 перемещения, но предлагаемое изобретение не ограничивается упомянутым примером.

Например, располагают только три начальные точки 41 поиска с номерами k=1~3 и отслеживают три траектории 43 перемещения, затем определяют, пересекаются ли, по меньшей мере, три траектории 43 перемещения в одной точке. Если они пересекаются в одной точке, то определяют упомянутую одну точку пересечения как сердцевину 45 и в принципе больше не отслеживают траектории 43 перемещения. Это позволяет снизить нагрузку по обработке данных на графический процессор 10 при отслеживании траекторий 43 перемещения.

Пример 7

В вышеупомянутом примере используют поисковую рамку 42 с многочисленными прямыми линиями R(i), расположенными параллельно друг другу, но предлагаемое изобретение не ограничивается упомянутым примером.

Например, используют поисковую рамку 42, состоящую только из одной прямой линии R. Если устанавливают поисковую рамку 42 под таким углом θ, при котором направление упомянутой одной прямой линии R максимально параллельно направлению годичного слоя, то пиксельные значения по упомянутой одной прямой линии R становятся почти одинаковыми, а также дисперсия пиксельных значений σ - небольшой. Это не зависит от того, в каком участке, состоящем из темных и светлых тонов, между годичными слоями 44 располагается упомянутая одна прямая линия R.

При этом чем больше отклонение направления упомянутой одной прямой линии R от направления годичного слоя, тем больше дисперсия пиксельных значений σ по упомянутой одной прямой линии R.

Следовательно, в блоке 13 отслеживания траектории перемещения обнаруживают направление нормали к упомянутой одной прямой линии R как направление нормали к годичному слою 44, когда дисперсия σ, вычисленная при повороте поисковой рамки 42 на заданный угол в пределах θ градусов, становится минимальной.

Пример 8

В вышеупомянутом примере располагают начальные точки 41 поиска по наружному контуру торцевого разреза чурака, обнаруженному в блоке 11 обнаружения наружного контура торцевого разреза чурака, но в принципе не обязательно располагать их по наружному контуру торцевого разреза чурака.

Например, располагают начальные точки 41 поиска по окружности с заданным радиусом (меньше, чем радиус чурака 200), центр которой совпадает с центром тяжести G в области торцевого разреза.

Годичные слои 44 образуются в виде колец с темными тонами, диаметры которых постепенно увеличиваются в наружную сторону от сердцевины 45. Поэтому начинать отслеживание траектории 43 перемещения от наружного контура разреза чурака необязательно. То есть если даже начать отслеживание траектории 43 перемещения от промежуточного пункта между наружным контуром торцевого разреза чурака и сердцевиной 45, то возможно обнаружить сердцевину 45 путем перемещения поисковой рамки 42 вдоль нормали к годичным слоям 44.

Это позволяет привести к снижению нагрузки по обработке данных на графический процессор 10 при отслеживании траектории 43 перемещения.

Пример 9

В вышеупомянутом примере устанавливают осветительные устройства 2А и 2В в местах, где расстояния от упомянутых осветительных устройств до торцевых разрезов чурака 200 позволяют обеспечить их достаточное освещение.

Но предлагаемое изобретение не ограничивается упомянутым примером. Например, с помощью осветительных устройств с возможностью сильно направленного излучения достаточно ярко освещают только области торцевых разрезов чурака. Однако трудно осветить только области торцевых разрезов чурака в связи с тем, что формы торцевых разрезов различные. Вследствие этого освещают только заданные диапазоны вокруг предполагаемых центров тяжести обоих торцевых разрезов чурака 200.

При этом в блоке 11 обнаружения наружного контура торцевого разреза обнаруживают наружные контуры областей, куда попадают световые лучи от осветительных устройств, а не наружные контуры торцевых разрезов чурака.

Конкретно описанные варианты осуществления изобретения и примеры не следует использовать для ограничения объема изобретения, который определен приведенными ниже пунктами формулы изобретения и их эквивалентами.

Ссылочные обозначения

1А и 1В Фотокамеры (формирователи изображения)

2А и 2В Осветительные устройства

4 Компьютер

11 Блок обнаружения наружного контура торцевого разреза чурака

12 Блок установки начальной точки поиска

13 Блок отслеживания траектории перемещения

14 Блок определения сердцевины

1. Способ обнаружения сердцевины чурака, отличающийся тем, что, с целью повышения качества и прочности листов шпона из чурака, он включает следующие стадии: снимают фотокамерами оба торцевых разреза чурака (стадия 1); располагают начальные точки поиска в областях упомянутых торцевых разрезов чурака на изображениях, полученных с фотокамер на стадии 1 (стадия 2); располагают каждую поисковую рамку с заданными размерами в областях обоих торцевых разрезов на изображениях, полученных с фотокамер на стадии 1, и обнаруживают направления нормалей к годичным слоям, отображенным в упомянутых поисковых рамках, затем перемещают упомянутые поисковые рамки вдоль упомянутых нормалей в направлении от начальных точек поиска к сердцевине и отслеживают каждую траекторию перемещения упомянутых поисковых рамок (стадия 3); и обнаруживают упомянутую сердцевину на обоих торцевых разрезах чурака на основе данных о точках пересечения траекторий перемещения, определенных в упомянутой стадии 3 (стадия 4).

2. Устройство для обнаружения сердцевины чурака, отличающееся тем, что, с целью повышения качества и прочности листов шпона из чурака, оно содержит: а) фотокамеры с возможностью фотосъемки обоих торцевых разрезов чурака; б) блок установки начальной точки поиска, выполненный с возможностью расположения начальных точек поиска, выполненный в областях упомянутых обоих торцевых разрезов чурака на изображениях, полученных с упомянутых фотокамер; в) блок отслеживания траектории перемещения, выполненный с возможностью отслеживания каждой траектории перемещения поисковых рамок с заданными размерами, расположенных в областях обоих торцевых разрезов чурака на изображениях, полученных с упомянутых фотокамер, путем перемещения поисковых рамок вдоль нормалей, обнаруженных через поисковые рамки, к годичным слоям в направлении от начальных точек поиска к сердцевине чурака; и г) блок определения сердцевины чурака, выполненный с возможностью определения сердцевины чурака на основе данных о точках пересечения траекторий перемещения, вычисленных в упомянутом блоке отслеживания траектории перемещения.

3. Устройство по п.2, отличающееся тем, что содержит: а) две поисковые рамки, состоящие каждая из одной или многих прямых линий с заданной длиной, расположенных параллельно друг другу; б) при этом блок отслеживания траектории перемещения выполнен с возможностью: 1) вычислить дисперсии пиксельных значений, каждая из которых характеризует степень их разброса по каждой прямой линии, составляющей упомянутые поисковые рамки; и 2) обнаружить направления нормалей к упомянутым прямым линиям как нормали к годичным слоям при минимальных дисперсиях пиксельных значений, вычисленных при повороте упомянутых поисковых рамок на заданный угол с шагом определенных градусов.

4. Устройство по п.2, отличающееся тем, что содержит: а) две поисковые рамки, состоящие каждая из многих прямых линий с заданной длиной, расположенных параллельно на равномерном расстоянии друг от друга, которое короче, чем ширина одного годичного слоя; б) при этом блок отслеживания траектории перемещения, выполнен с возможностью: 1) вычислить дисперсии пиксельных значений, каждая из которых характеризует степень их разброса по каждой прямой линии, составляющей упомянутые поисковые рамки; 2) вычислить суммы дисперсий пиксельных значений, определенных каждая по каждой прямой линии, или средние значения упомянутых дисперсий; и 3) обнаружить направления нормалей к упомянутым прямым линиям как направления нормалей к годичным слоям при минимальных суммах дисперсий пиксельных значений, вычисленных при повороте поисковых рамок на заданный угол с шагом определенных градусов, или при их минимальных средних значениях.

5. Устройство по п.2, отличающееся тем, что содержит: а) две поисковые рамки, состоящие каждая из многих прямых линий с заданной длиной, расположенных параллельно на равномерном расстоянии друг от друга, которое короче, чем ширина одного годичного слоя; б) при этом блок отслеживания траектории выполнен с возможностью: 1) вычислить суммы пиксельных значений, определенные каждая по каждой прямой линии, составляющей упомянутые поисковые рамки, или их средние значения; 2) вычислить дисперсии, каждая из которых характеризует степень разброса распределения сумм пиксельных значений, определенных по каждой прямой линии, или их средних значений; и 3) обнаружить направления нормалей к упомянутым прямым линиям как направления нормалей к годичным слоям при максимальных дисперсиях упомянутых сумм или средних значений, вычисленных при повороте поисковых рамок на заданный угол с шагом определенных градусов.

6. Устройство по любому из пп.2-5, отличающееся тем, что упомянутый блок определения сердцевины чурака выполнен с возможностью: а) определить одну точку пересечения траекторий перемещения как сердцевину чурака, если многочисленные траектории перемещения, вычисленные в блоке отслеживания траектории перемещения, пересекаются в одной точке; б) определить центр тяжести, вычисленный на основе данных о многочисленных точках пересечения траекторий, как сердцевину чурака, если число точек пересечения траекторий перемещения, вычисленных в блоке отслеживания траектории, является множественным.



 

Похожие патенты:

Изобретение относится к области устройств, используемых людьми для управления машинами, и, в частности, к пассивным устройствам связи. .

Изобретение относится к медицине, а именно к устройствам и способам измерения скорости заживления биологической ткани. .

Изобретение относится к обработке изображений. .

Изобретение относится к технике организации видеонаблюдения, а именно к системам и способам автоматического выделения и отслеживания лица человека для биометрической идентификации личности.

Изобретение относится к определению местоположения части документа, захваченной в изображении. .

Изобретение относится к устройствам и способам автоматического программирования. .

Изобретение относится к области стереологического анализа. .

Изобретение относится к лущильной установке. .

Изобретение относится к устройствам, предназначенным для подготовки фанерного сырья для производства лущеного шпона и технологической щепы. .

Изобретение относится к лущению чурака путем его вращения, в частности к минимизации диаметра карандаша чурака в целях повышения уровня полезного выхода лущеного шпона.

Изобретение относится к системам измерения геометрического центра кряжевого блока в трех измерениях. .

Изобретение относится к способу и оборудованию для определения размеров и обрезания краев натурального шпона после сушки. .

Изобретение относится к деревообрабатывающей промышленности, в частности к производству строганого шпона. .

Изобретение относится к деревообрабатывающей промышленности и, в частности, к роторным ножницам для рубки древесного шпона в процессе лущения при производстве фанеры.
Изобретение относится к деревообрабатывающей промышленности, в частности к производству лущеного шпона и технологической щепы. .

Изобретение относится к деревообрабатывающей промышленности по производству лущеного шпона, в частности к узлам центрирования чураков и подачи их в лущильный станок.

Изобретение относится к деревообрабатывающей промышленности и касается способа изготовления строганого шпона. .

Изобретение относится к машиностроению и, в частности, к монтажу силовых электрических приводов для передачи вращения рабочему органу и может найти широкое применение в деревообрабатывающей промышленности
Наверх