hig.sePublikasjoner
Endre søk
RefereraExporteraLink to record
Permanent link

Direct link
Referera
Referensformat
  • apa
  • harvard-cite-them-right
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Annet format
Fler format
Språk
  • sv-SE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • de-DE
  • Annet språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf
Optimering av kupmätare: Automatisk igenkänning av egenskaper i brädors ändträ med bildbehandling
Högskolan i Gävle, Akademin för teknik och miljö, Avdelningen för elektronik, matematik och naturvetenskap.
2016 (svensk)Independent thesis Basic level (degree of Bachelor), 10 poäng / 15 hpOppgave
Hållbar utveckling
Hållbar utveckling enligt högskolans kriterier är inte relevant för uppsatsen/examensarbetet
Abstract [en]

Within the timber industry the processing of sawn wood boards must be done in the right way to ensure that the product fulfills the requirements. Correct processing is crucial for wooden structures consisting of these will live up to their expectations. How the mounting of the board in wooden structures is performed to obtain satisfactory results is depending on how it is physically cupped. Due to this a curvature measuring device is used in the timber industry to detect how a sawn board is physically cupped. After detection, a proper processing can be performed to give a satisfactory product. The Swedish company Nolyx AB currently uses a curvature measuring device consisting of a smart camera with the task of taking a digital picture of the board end grain to determine its cupping. The smart camera currently has deficiencies that this work will investigate. The deficiencies are that the smart camera’s processing of images with certain properties do not give satisfactory results. The algorithms lack the robustness needed to cope with the variations of the item that might arise in the process. The desire of this study is that the smart cameras correctness in terms of variations in the object will increase, leading to financial gains for the company Nolyx AB and increased utilization of raw material for their customers. The result of this work is an algorithm that incrementally extracts and identifies the growth rings in the end grain of the board. The correctness of the image processing in this study is 82%, which is 22% higher compared to the smart camera.

Abstract [sv]

Inom träindustrin måste bearbetning av sågade träbrädor ske på rätt sätt för att produkten skall uppfylla kraven. En korrekt bearbetning är avgörande för att träkonstruktioner bestående av dessa ska leva upp till sina förväntningar. Hur monteringen av brädan vid byggnation av träkonstruktioner utförs för att erhålla tillfredställande resultat beror på hur den fysiskt är kupad. På grund av detta används kupmätare inom träindustrin för att detektera brädans fysiska kupning. Efter detektering kan en korrekt bearbetning utföras vilket ger en tillfredsställande produkt. Företaget Nolyx AB använder idag en kupmätare som består av en smartkamera vars uppgift är att ta en digital bild av brädans ändträ för att avgöra dess kupning. Kupmätaren har idag brister som detta arbete skall angripa. Nämligen att smartkamerans behandling av bilder med vissa egenskaper inte ger tillfredsställande resultat. Algoritmerna saknar den robusthet som krävs för att klara de variationer på objektet som kan uppkomma i processen. Önskan med denna studie är att smartkamerans felfrihet vad gäller variationer i objektet ska öka, vilket leder till ekonomiska vinster för företaget Nolyx AB och ökat utnyttjande av råvaran för sina kunder. Resultatet av det här arbetet är en algoritm som stegvis extraherar och identifierar årsringarnas struktur. Felfriheten för bildbehandlingen i denna studie är 82 % vilket är 22 % högre jämfört med smartkameran.

sted, utgiver, år, opplag, sider
2016. , s. 51
Emneord [en]
Curvature measuring device, histogram, edge detection, segmentation, morphological filter, recognition.
Emneord [sv]
Kupmätare, histogram, kantdetektering, segmentering, morfologiska filter, igenkänning.
HSV kategori
Identifikatorer
URN: urn:nbn:se:hig:diva-21804OAI: oai:DiVA.org:hig-21804DiVA, id: diva2:940536
Eksternt samarbeid
Nolyx AB
Fag / kurs
Electronics
Utdanningsprogram
Högskoleingenjör
Veileder
Examiner
Tilgjengelig fra: 2016-06-28 Laget: 2016-06-21 Sist oppdatert: 2016-06-28bibliografisk kontrollert

Open Access i DiVA

Optimering av kupmätare(1024 kB)111 nedlastinger
Filinformasjon
Fil FULLTEXT01.pdfFilstørrelse 1024 kBChecksum SHA-512
630eb6de16e8d7074f377ab0a205e2376c5e3bc2c06b721c3dd0b59b45f5b9d211ab9cd8da4aa163206ed7e20a31b23f4e4716c9c9190720f3f5352164056a4c
Type fulltextMimetype application/pdf

Søk i DiVA

Av forfatter/redaktør
Olsson, Andreas
Av organisasjonen

Søk utenfor DiVA

GoogleGoogle Scholar
Totalt: 111 nedlastinger
Antall nedlastinger er summen av alle nedlastinger av alle fulltekster. Det kan for eksempel være tidligere versjoner som er ikke lenger tilgjengelige

urn-nbn

Altmetric

urn-nbn
Totalt: 118 treff
RefereraExporteraLink to record
Permanent link

Direct link
Referera
Referensformat
  • apa
  • harvard-cite-them-right
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Annet format
Fler format
Språk
  • sv-SE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • de-DE
  • Annet språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf