Abstract
To use domestic softwood for structural lumber, appropriate grading system for quality, production and distribution condition of domestic lumber should be prepared. Kim et al. developed an automatic image processing system for grading domestic structural lumber (2009a and b). This study was carried out to investigate optimal image merging conditions for improving performance of image input system which is the key technique of image processing system, developed in the previous paper. To merge digital images of Korean larch lumber, choosing the green channel information of obtained image data showed the most accurate merging performance. As a pre-treatment process, applying Y-derivative Sharr's kernel filter could improve the image merging accuracy, but the effect of camera calibration was imperceptible. The optimal size of template image was verified as 30 pixel widths and 150 pixel heights. When applying the above mentioned conditions, the error length of images was 3.1 mm and the processing time was 9.7 seconds in average.
국산 침엽수재를 고부가가치의 구조부재로 활용하기 위해서는 국내 기준에 적합한 등급구분 체계가 갖춰져야 한다. 김 등(2009a, b)의 연구에서는 목재의 생산 및 유통규모가 작은 국내 현실에서 제재목 등급구분의 자동화 및 기계화를 목적으로 화상처리시스템을 개발하였다. 본 연구에서는 이전 연구에서 개발한 화상처리시스템의 핵심 기술 중 하나인 화상입력시스템의 성능을 향상시키기 위하여 최적 화상병합 조건을 구명하고자 하였다. 연구 결과 국산 낙엽송 $180{\time}120$ mm 부재의 화상을 병합하는 데 있어서 획득된 화상의 green채널 정보를 병합 에 이용하는 것이 가장 높은 병합정확성을 얻을 수 있었다. 입력된 화상의 전처리 과정으로 Y-derivative Sharr's kernel 필터를 적용함으로써 화상병합 성능을 향상시킬 수 있었으나, 카메라 보정에 의한 효과는 미미 하였다. 또한 화상병합을 위한 최적 템플릿 크기는 폭 30 pixel ${\time}$ 높이 150 pixel로 확인되었다. 이상의 조건을 적용하였을 때, 병합된 화상의 길이오차는 평균 3.1 mm, 연산시간은 평균 9.7초로 나타났다.
