Classificação de tábuas de madeira usando processamento de imagens digitais e aprendizado de máquina

• Ano de defesa: 2014
• Autor(a) principal: Almeida, Osvaldo Cesar Pinheiro de [UNESP]
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Estadual Paulista (Unesp)
• Palavras-chave em Português: Madeira serrada; Pinus elliottii; Pinus taeda; Madeira - Qualidade; Processamento de imagens; Inteligencia artificial; Wood
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/11449/115579

O setor madeireiro no Brasil representa um forte componente da economia nacional, participando significativamente no Produto Interno Bruto (PIB) brasileiro. O segmento de madeira processada mecanicamente faz parte desse setor e tem a madeira de Pinus como principal espécie florestal plantada destinada ao seu processo produtivo. A madeira serrada desse gênero é usada em larga escala pela indústria madeireira e, devido à presença de defeitos, pode ser classificada em diferentes escalas de qualidade. A Associação Brasileira de Normas Técnicas (ABNT) define um padrão para a classificação visual de tábuas de madeira serrada de coníferas. Contudo, a graduação manual em um processo produtivo pode se tornar exaustivo, elevando a falha de classificação. Por essa razão, a automatização do processo de classificação de tábuas de madeira têm um papel importante na evolução tecnológica dos processos produtivos de serrarias. O objetivo desse trabalho foi o desenvolvimento de um sistema de classificação de tábuas de madeira de coníferas usando técnicas de processamento de imagens e aprendizado de máquinas. A partir de imagens de tábuas de madeira de Pinus foram realizados pré-processamentos, de maneira que as imagens fossem subdivididas em imagens menores. Em seguida foram extraídas as principais informações da imagem por meio de técnicas de análise de cor, usando o percentil das bandas de cor, e de textura, usando wavelet de Gabor. Essas informações foram usadas para criar modelos de classificação dos defeitos da tábua a partir do aprendizado de máquinas SVM – Support Vector Machine e redes neurais, onde cada imagem foi classificada como sendo madeira limpa (com ausência de defeitos) ou com nó ...