Abstract
Automated visual grading system of lumber needs correct input image. In order to create a correct image of domestic red pine lumber 3.6 m long feeding on a conveyer, part images were captured using area sensor and template matching algorithm was applied to merge part images. Two kinds of template matching algorithms and six kinds of template sizes were adopted in this operation. Feature extracted method appeared to have more excellent image merging performance than fixed template method. Error length was attributed to a decline of similarity related by difference of partial brightness on a part image, specific pattern and template size. The mismatch part was repetitively generated at the long grain. The best size of template for image merging was $100{\times}100$ pixels. In a further study, assignment of exact template size, preprocessing of image merging for reduction of brightness difference will be needed to improve image merging.
제재목 육안등급판정 자동화시스템은 정확한 입력 화상이 요구된다. 이송 중인 재장 3.6 m의 국내산 소나무의 제재목 화상을 생성시키기 위해서 영역카메라를 이용하여 부분 화상을 획득하였고 2종류의 템플릿 위치지정법과 6가지의 템플릿 크기 조건을 적용하여 병합하였다. 특징영역 추출법이 템플릿 고정법에 비해 병합 성능이 우수하였다. 길이오차의 발생 요인은 명도차이, 특정 패턴, 템플릿 크기 등에 의한 유사도 하락에 있었다. 부정합은 길이가 길고 반복적인 목리에서 주로 발생하였다. 템플릿 크기는 6가지 템플릿 종류 중에 크기가 가장 작은 $100{\times}100$ 화소가 가장 병합 성능이 우수하였다. 병합 성능을 향상시키기 위해서는 정밀한 템플릿의 크기 선정과 명도 차이를 감소시킬 수 있는 화상병합 전처리에 대한 연구가 요구된다.
