Locus  

Desenvolvimento e avaliação de um sistema de visão artificial para classificação de madeira serrada de eucalipto

Show simple item record

dc.contributor Queiroz, Daniel Marçal de
dc.contributor Santos, Nerilson Terra
dc.contributor Della Lúcia, Ricardo Marius
dc.contributor.advisor Pinto, Francisco de Assis de Carvalho
dc.creator Khoury Junior, Joseph Kalil
dc.date.accessioned 2017-02-22T16:16:57Z
dc.date.available 2017-02-22T16:16:57Z
dc.date.issued 2004-03-29
dc.identifier.citation KHOURY JUNIOR, Joseph Kalil. Desenvolvimento e avaliação de um sistema de visão artificial para classificação de madeira serrada de eucalipto. 2004. 101 f. Tese (Doutorado em Engenharia Agrícola) - Universidade Federal de Viçosa, Viçosa. 2004. pt-BR
dc.identifier.uri http://www.locus.ufv.br/handle/123456789/9610
dc.description.abstract Na seleção de madeira serrada para fabricação de móveis e utilização em projeto de interiores, a aparência é o requisito de maior importância. Classificando e selecionando-se as peças, pode-se conseguir um produto com a aparência desejada. Dessa forma, a indústria de madeira serrada tem dispensado especial atenção às etapas de classificação e seleção de madeira serrada. A etapa de classificação visual é considerada uma atividade estressante, em razão da exigência de concentração para identificar e mensurar defeitos nas peças de madeira e classificá-las por tempo prolongado. Os sistemas de classificação, que utilizam imagens digitais no processo de automatização são conhecidos como sistemas de visão artificial. No presente trabalho, o objetivou-se desenvolver um algoritmo com base em processamento de imagens digitais para classificação de madeira serrada de eucalipto, para aplicação em um sistema de visão artificial. Para o desenvolvimento e testes dos algoritmos, foram coletadas imagens digitais coloridas de peças de madeira serrada de eucalipto, secas ao ar e previamente aplainadas. As amostras foram escolhidas de forma que estariam presentes, além de madeiras limpas, os defeitos visuais que afetavam a qualidade da peça de madeira serrada. Características obtidas de imagens de defeitos da madeira foram utilizadas para desenvolver e testar dois tipos de classificadores: um classificador estatístico e outro com base em redes neurais. Um algoritmo foi implementado, para classificação de madeira serrada com base na norma ABNT - NBR 14806 (Madeira serrada de eucalipto Requisitos), que estabelece os requisitos exigidos para madeira serrada de eucalipto, proveniente de florestas plantadas. As características utilizadas como descritores dos defeitos e madeira limpa foram percentis de blocos da imagem das bandas do vermelho, verde e azul. Foram testados dois tamanhos de blocos da imagem 64x64 pixels e 32x32 pixels. Os resultados das exatidões globais, encontrados nestes dois tamanhos de blocos para os classificadores estatísticos, foram de 81% e 76%, enquanto para as redes neurais foram de 83% e 77%, respectivamente. O classificador estatístico apresentou melhor identificação em algumas classes especificas de defeitos. O algoritmo para classificação das faces das peças de madeira serrada foi implementado, utilizando-se o classificador estatístico e blocos de 32x32 pixels para identificar os tipos de defeito e madeira limpa. A exatidão global foi de 65%, na classificação de cada face larga da peça independentemente. Entretanto, a exatidão foi de 90% na classificação da madeira serrada, em que ambas as faces foram avaliadas simultaneamente. A ocorrência de erros proveniente da classificação não foi devida à identificação de madeira limpa, mas, principalmente, à confusão entre alguns tipos de defeitos. pt-BR
dc.description.abstract In selecting the sawn lumber for production of furniture manufacture and utilization in interiors design, a very important requirement is the appearance. The grading and selection of the boards are fundamental stages for getting a product with the desired appearance. So, the sawn lumber industry has giving a special attention to these stages. The visual classification stage is considered as a stressful activity, because its requires special concentration in identifying and measuring the defects in the boards, as well as to classify them for an extended time. The grading systems using digital images in the automation process are known as machine vision systems. This study aimed at the development of an algorithm based on the digital image processing for grading the eucalyptus sawn lumber to be applied on a machine vision system. Some colored digital images of the air-dried and flattened eucalyptus boards were collected in order to develop and test the algorithms. The board samples were chosen in such a way that would show clear wood as well as the visual defects affecting the quality of the board. The characteristics obtained from the lumber defect were used to developing and testing two classifier types: a statistical one and the artificial neural network. Finally, an algorithm was implemented for the board classification based on the Brazilian norm ABNT - NBR 14806 (Eucalyptus sawn Wood Requirements) that establishes the requirements for eucalyptus sawn lumber from the planted forests. The characteristics used as descriptors of the defects and clear wood were the percentiles of the red, green and blue bands of the image blocks. Two block sizes of the image (64x64 and 32x32) pixels were tested. The overall accuracy found in these two block sizes for the statistical classifiers were 81% and 76%, whereas the neural networks reached 83% and 77%, respectively. And the statistical classifier showed a better identification for some specific defect classes. The algorithm for grading the face of the sawn lumber boards was implemented, by using the statistical classifier and the boards (32x32 to pixels) to identify both the defect types and clear wood. The overall accuracy was 65%, when classifying independently each wide face of the board. However, an accuracy of 90% was attained, when classifying the sawn lumber in which both faces were simultaneously evaluated. The occurrence of the errors upon classification were not due to the identification of clear wood, but rather to the embarrassment among some kinds of defects. en
dc.description.sponsorship Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico pt-BR
dc.language.iso por pt-BR
dc.publisher Universidade Federal de Viçosa pt-BR
dc.rights Acesso Aberto pt-BR
dc.subject Processamento de imagens - Técnicas digitais pt-BR
dc.subject Madeira serrada - Classificação pt-BR
dc.subject Visão por computador pt-BR
dc.subject Sistemas de reconhecimento de padrões pt-BR
dc.subject Redes neurais (computação) pt-BR
dc.subject Análise multivariada pt-BR
dc.subject Eucalipto pt-BR
dc.title Desenvolvimento e avaliação de um sistema de visão artificial para classificação de madeira serrada de eucalipto pt-BR
dc.title Developing and evaluating an machine vision system for grading of the eucalyptus sawn lumber en
dc.type Tese pt-BR
dc.subject.cnpq Ciências Agrárias pt-BR
dc.creator.lattes http://lattes.cnpq.br/2662866850095829 pt-BR
dc.degree.grantor Universidade Federal de Viçosa pt-BR
dc.degree.department Departamento de Engenharia Agrícola pt-BR
dc.degree.program Doutor em Engenharia Agrícola pt-BR
dc.degree.local Viçosa - MG pt-BR
dc.degree.date 2004-03-29
dc.degree.level Doutorado pt-BR


Files in this item

This item appears in the following Collection(s)

  • Engenharia Agrícola [783]
    Teses e dissertações defendidas no Programa de Pós-Graduação em Engenharia Agrícola

Show simple item record

Search DSpace


Browse

My Account