При производстве фанерного листа, ДСП или МДФ
плит, ламинированных натуральным шпоном стоит задача по разбраковке поступающего
шпона. Древесный шпон может иметь дефекты в виде отверстий, либо в виде сучков,
смоляных карманов, пигментных пятен. Размер дефектов, частота с которой они
встречаются, определяет сорт шпона и качество дальнейшей продукции на его
основе. Для автоматической разбраковки шпона по сортам было предложено использовать датчик распознавания изображений. В качестве конкретной модели была выбрана интеллектуальная видеокамера ICS009-B0111, способная распознавать объекты по их контуру и размерам. Вместе с датчиком видеоизображений был использован широкоугольный объектив с фокусным расстоянием 12мм, позволяющий контролировать одновременно всю ширину листа шпона - 2 метра. Датчик был закреплен над конвейером, по которому двигался лист шпона на высоте около 1, 5 метра. Было предусмотрено два режима работы датчика. В первом режиме
датчик видеоизображений осуществлял разбраковку
шпона распознавая сквозные отверстия. На один метр шпона количество и
размер отверстий не должно превышать установленных стандартами значений. В
этом режиме датчик видеоизображений располагался сверху конвейера по которому
двигался шпон, а снизу был расположен осветитель. В режиме распознавания
отверстий не требовалась большая мощьность осветителя и использовались
две обыкновенные лампы дневного света необходимой длины (в сумме 2 метра).
В поле зрения датчика видеоизображений отверстия в шпоне получались контрастными
светлыми пятнами. После анализа размеров пятен и подсчета их количества, датчик
выдавал на один из своих четырех выходов сигнал, о соответствии участка шпона в
поле зрения тому или иному сорту. Высокая скорость обработки изображений
датчиком ICS009-B0111 позволяет вести разбраковку шпона в реальном режиме, не
останавливая конвейер.Разбраковка по наличию и количеству сучков производилась по похожей схеме, только осветители (две галогеновые лампы) в этом случае располагались сверху и сучки были видны в поле зрения датчика видеоизображений в виде темных пятен.