Plinke, B.B.Plinke2022-03-082022-03-081990https://publica.fraunhofer.de/handle/publica/318002Für die Erkennung der Qualität von Holzoberflächen können die bisher üblichen Detektionsverfahren, die auf festen Grauwertschwellen beruhen, nur bei bestimmten Problemen wie z.B. der Asterkennung bei Nadelholz eingesetzt werden. Besser geeignet sind adaptive Grauwertschwellen oder Gradientenfilter. Dies wird an Beispielen (Merkmalserkennung auf Profilbrettern, Asterkennung an Parkettlamellen aus Eichenholz, Erkennung von Rauhigkeit an Furnierplatten und Kanten von MDF und von verschiedenen Produktionsfehlern an unbeschichteten, geschliffenen Spanplatten) demonstriert. Mit statistischen Verfahren können auch mit Testlack versehene MDF-Platten objektiv bewertet werden. Für die Entwicklung eines Prototyps wird ein Bildverarbeitungssystem auf VMEbus-Basis ins Auge gefaßt.enBildverarbeitungdefault detectiondetection processDetektionsverfahrendigital filtrationdigitale FilterungFehlstellenerkennungFurnierGrauwertschwelleGrauwertstatistikgray value limitgray value statisticHolzimage processingParkettholzRauhigkeitroughnessveneerwood parquetery674conference paper