Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2004 |
| Autor(a) principal: |
Khoury Junior, Joseph Kalil |
| Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Tese
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Federal de Viçosa
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: |
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| Link de acesso: |
http://www.locus.ufv.br/handle/123456789/9610
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Resumo: |
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. |
