木材検査

アプリケーションのタイプ	検査
画像の特性	単色、低コントラスト
画像処理ツール	ルックアップテーブル、2値化、上級モフォロジー、粒子解析

木材検査の例では、ルックアップテーブル、自動2値化、バイナリ画像処理、上級モフォロジー、粒子解析を使用して、木板の表面の構造的欠陥を検査します。

ルックアップテーブル: 平方根―低いグレースケール値で画像内のピクセルの外観を向上します。木材表面の構造的欠陥は、画像内でややより暗い領域として表示されます。画像に平方根関数を適用するルックアップテーブルは、木材の表面と欠陥間の差異を高めます。

2値化: 自動2値化―エントロピー―欠陥である可能性がある画像内の領域を残りの木材の表面から分離します。自動2値化のテクニックは、バイナリ画像を作成するために適用されます。自動2値化は、画像処理の条件に依存しない利点があります。

上級モフォロジー: 小さいオブジェクトを削除―バイナリ画像から小さいノイズ粒子を削除します。1回の収縮操作によって削除された粒子は、ノイズ粒子とみなされます。

上級モフォロジー: 縁にあるオブジェクトを削除―画像の縁に接触している粒子を削除します。粒子が追加的な解析操作から削除されるように、画像の縁に接触している粒子の情報を完成します。

粒子解析―画像内の各粒子（欠陥）の特性を検出します。最大50の異なる構造的欠陥のプロパティを計算することができます。