民生品

木材表面検査

木材最終カット時の品質検査

ローラーコンベアで検査されている木材の板

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ディープラーニング採用の工業用画像解析向けグラフィカルプログラミング環境

現代の製材所や製材工場は、コンピュータ制御で1日あたり何百万もの丸太を処理して木材を製材しています。最初の切断とトリミングの後、木材は窯または空気乾燥され、最終的な寸法が決まり、カットされます。木材はその品質が正確に評価されます。最終カットの欠陥(欠け、割れ、傷など)の数と位置によって、木材のグレードが決まり、最終的な価格が決まります。

天然素材である木材は、人工材料よりも多様であるため、木材表面の検査は容易ではありません。すべての可能な欠陥や木のパターンをプログラムすることは不可能であるため、従来のマシンビジョンは、木材の外観検査としての使用は限られます。

コグネックスのディープラーニングは、木材の切断面から予測される欠陥の画像を登録します。次に、分類ツールで、広い範囲でパターン、テクスチャ、色のバリエーションを許容し、さまざまな種類の欠陥を識別して区別します。

木材品質の問題は、切断面の不良や切り出し部分の品質不良など、そのほとんどがサプライチェーンの上流の問題です。コグネックスのディープラーニングは、敏感なため、鋸刃に問題が発生する可能性を示すカットのわずかな変動も検出します。鋸の品質低下により木材の品質が低下することのないよう、目に見える問題が生じる前に調整や刃の交換を促します。

 

欠陥のある木材板を特定しているビジョンシステム

 

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