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Classificação de tábuas de madeira usando processamento de imagens digitais e aprendizado de máquina / Classification of wooden boards using digital image processing and machine learning

Almeida, Osvaldo Cesar Pinheiro de [UNESP] 02 December 2014 (has links) (PDF)
Made available in DSpace on 2015-03-03T11:52:21Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2014-12-02Bitstream added on 2015-03-03T12:07:27Z : No. of bitstreams: 1 000813821.pdf: 2890163 bytes, checksum: d7753452252d8dec8820b3813fd3c697 (MD5) / 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 ... / The Brazilian timber sector is a strong national economy component, participating significantly in the Brazilian Gross Domestic Product (GDP). The mechanically processed wood segment is part of this sector and has Pinus wood as the main tree species intended for their production process. The Pinus timber is extensively used by the industry and can be classified in different quality scales, depending on the presence of defects. The Brazilian Association of Technical Standards (ABNT) defines a standard for the visual grading of sawn wood of softwood. However, manual degree in a productive process can become exhausting, bringing the fault classification. For this reason, automation of the classification process of wooden boards plays an important role in the technological development in sawmill production process. The aim of this study was to develop a classification system of boards of softwood using techniques of image processing and machine learning. The boards images of wood planks preprocessing were performed so that the images were subdivided into smaller images. Then we extracted the main image information through color analysis techniques, using the percentiles of bands of color, and texture, using Gabor wavelet. This information was used to create a classification model of the board defects from the machine learning SVM - Support Vector Machine and neural networks, where each image was classified as clean wood (no defects) and with knot. The consolidation of defects identified on board served as the basis for creating models of quality grade board through the learning SVM, neural networks and the C5.0 algorithm. The machine learning SVM and neural network applied to 32x32 images showed an ...
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Simulação da produção de madeira serrada

Heinrich, Daniele January 2010 (has links)
O aumento da competição e a aceleração dos avanços tecnológicos têm contribuído para o desenvolvimento de novos conceitos e estratégias de produção, direcionando as empresas à busca contínua de novas oportunidades de negócios e melhorias dos processos produtivos. A indústria de madeira serrada no Brasil, na sua grande maioria, apresenta estrutura produtiva precária, com baixa produtividade, e sua sobrevivência depende da busca por melhorias de eficiência técnica e econômica dos processos de transformação. Nesta busca de melhorias de processos, a simulação de sistemas pode ser utilizada como ferramenta de apoio à decisão no planejamento da produção de serrarias, contribuindo para a competitividade das empresas. Esta dissertação objetiva desenvolver um modelo de simulação da produção de madeira serrada para auxiliar no planejamento da produção de uma serraria. O trabalho verificou a real potencialidade do uso da simulação no processo produtivo da serraria, se mostrando uma alternativa para o planejamento da produção da mesma. Com o uso da ferramenta estudada, o sistema produtivo foi modelado e validado utilizando o pacote de simulação Arena. Dentre os resultados desta dissertação, podem ser destacados: o modelo de pesquisa, a identificação das variáveis do sistema, o desenvolvimento e a validação do modelo. / The growing competition and the acceleration of technological advances have been contributing for the development of new production concepts and strategies, guiding companies into the search for continuous new business opportunities and productive processes improvements. Most of sawn wood industry in Brazil presents poor productive structure with low productivity, and its survival depends on the search for improvements on technical and economic efficiency of transformation processes. On this search, system simulation can be used as a supporting tool when deciding about the saw production planning, which contributes in favor of company competition. This paper work aims the development of a sawn wood production simulation model in order to help in the planning of a sawmill production. This work verifies the real potentiality when using the simulation during the sawmill productive process, which demonstrates it can be an alternative for the planning of the sawmill production. After using the above studied tool, the productive system was modeled and validated based on Arena simulation package. Among all the results of this study, some deserve to be highlighted: the research model, the identification of the system variables, and the model development and validation.
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Simulação do manejo visando a valoração econômica da madeira de Pinus taeda L. com propriedades mecânicas melhoradas em áxima produção biológica do sítio

Coelho, Vitor Cezar Miessa January 2016 (has links)
Orientador : Dr. PhD Nelson Y. Nakajima / Coorientadores : Dr. PhD Roberto T. Hosokawa, Prof. Dr. José G. Prata e Prof. Dr. Nelson C. Rosot / Tese (doutorado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Agrárias, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Florestal. Defesa: Curitiba, 04/03/2016 / Inclui referências : f. 24-27;53-55;88-92;174-177;229-235 / Área de concentração : Manejo Florestal / Resumo: O presente estudo parte das reflexões feitas pelo pesquisador Roberto Tuyoshi Hosokawa no III Simpósio Brasileiro de Pesquisa Florestal, em 1999, quando propôs que a pesquisa florestal se voltasse para a questão da produção de madeira de de Pinus taeda L. cm qualidade. Assim, cada setor produtivo florestal teria suas demandas atendidas: celulose e papel, chapas e painéis, carvão vegetal, móveis e construção civil. Esta pesquisa faz então, uma simulação da produção de madeira de Pinus taeda L. para uso como madeira serrada, com características voltadas à qualidade, para atender atributos de qualidade superior, sob regime de manejo que utiliza a máxima capacidade produtiva do sítio. Para a simulação foram considerados dados de povoamentos sob densidade completa: Tratamento 1: 30 anos, 4 desbastes; Tratamento 2: 32 anos, 3 desbastes e, Tratamento 3: 36 anos e 2 desbastes. A partir de outro conjunto de dados de povoamentos sob densidade completa no mesmo sítio, foi ajustada a Equação de Reineke. Segundo os dados originais e as estimativas, foram propostos regimes de manejo, introduzindo mais um desbaste entre as intervenções, de forma a produzir anéis de crescimento homogêneos e uniformes. Os tratamentos passaram a: Tratamento 1: 30 anos, 8 desbastes; Tratamento 2: 32 anos, 6 desbastes e, Tratamento 3: 36 anos e 4 desbastes. Apropriados os custos e receitas, segundo o VPLA, o Tratamento 1 com ciclo de 30 anos e 8 desbastes foi identificado como o melhor investimento. A análise de sensibilidade demonstrou que o limite de viabilidade do manejo através do VPL=0, ocorreu à uma TMA de 8,85%. Foram propostos 6 Cenários de viabilidade de investimento a partir da valorização das toras pela poda. O Cenário 6 com valorização de 100% sobre os preços atuais apresentou o melhor resultado, com VPL de R$18.098,99 e TIR de 13% à uma TMA de 7%. Para identificar a melhoria da qualidade da madeira foi realizada a simulação da rigidez e da resistência para ensaios de Compressão Paralela às Fibras e Flexão Estática. Com os resultados foram ajustadas equações a partir de regressão linear e criada a possibilidade de pré-determinar o comportamento estrutural das peças a partir dos dados de número de anéis e massa específica. Os resultados demonstraram para que o aumento no número de análise e sua distribuição mais homogênea, proporciona incremento nas propriedades mecânicas da madeira. O estudo identificou o Tratamento 1 como de manejo intensivo, viável economicamente, com melhor distribuição dos anéis anuais, passível de proporcionar redução de custos nos processos de industrialização. Pelo conjunto de informações e simulações podem ser determinados os regimes de manejo que atendam a produção de madeira de Pinus taeda com qualidade superior. O presente estudo, propõe a inovação tecnológica no manejo florestal, oferecendo à indústria, matéria-prima que atenda à sua demanda. As características desejadas do produto acabado definem o regime de manejo que será adotado. Palavras-chave: Dimensionamento do crescimento. Propriedades mecânicas da madeira. Qualidade da madeira. / Abstract: This study is based on research made by Roberto Tuyoshi Hosokawa in the III Brazilian Symposium on Forestry Research in 1999. The topic of the research was regarding the production of wood from the PinusTaeda L. cm quality. Thus, each forest production sector would need to meet these demands: pulp and paper, plates and panels, charcoal, furniture and civil construction. This research was made with a simulation of PinusTaeda L. Wood production for use as lumber, with features focused on quality to meet higher quality attributes under management regime that utlilize the maximum productive capacity of the site. For the experiments, this data was considered: Treatment 1: 30 years old, 4thinnings; Treatment 2: 32 years old, 3 thinnings and Treatment 3: 36 years old and 2 thinnings. From another set of data experiments under full density in same site was adjusted to the Reineke Equation. According to the original data and estimates, management systems proposed a further thinning of the interventions to produce rings of homogeneous and uniform growth. Treatments were now: Treatment 1: 30 years old, 8thinnings; Treatment 2: 32 years old, 6 thinnings and Treatment 3: 36 years old and 4 thinnings. Judging the costs and revenues, the best investment would be, according to ANPV, would be treatment with 1 cycle of 30 years and 8thinnings. The sensitivity analysis showed that the management of the limit of viability through the NPV = 0, occurred at a TMA of 8.85%. 6 investment feasibility Scenarios were proposed from the valorization of logs by pruning. The Scenario 6 with 100% valorization on current prices presented the best result, with a NPV of R $ 18,090.99 and an IRR of 13% to a TMA 7%. To help identify the improvement of wood quality, a simulation of stiffness and resistance was carried out in order to test the parallel compression fibres and Static bending. The results were adjusted equations from linear regression, and created the possibility of it pre-determine the specific mass. The results demonstrated that the increase in the mechanical properties of wood. The study identified the Treatment 1 as intensive management, economically viable, with a better distribution of the annual rings, capable of providing cost reductions. The amount of information and simulations can determine management regimes that meet wood production of PinusTaedawith superior quality. This study proposes the technological innovation in forest management, offering the industry raw material that meets the consumer's demands. The desired characteristics of the finished product define the process that will be adopted. Key Words: Dimensions of growth, mechanical properties of wood, wood quality.
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Desenvolvimento de uma base de dados de imagens digitais de madeira serrada de coníferas

Gomes, Roger Cristhian [UNESP] 16 August 2013 (has links) (PDF)
Made available in DSpace on 2014-06-11T19:24:43Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2013-08-16Bitstream added on 2014-06-13T19:31:35Z : No. of bitstreams: 1 000750667.pdf: 4158082 bytes, checksum: 9f07091efb78337992d70d883548dcd6 (MD5) / A utilização de Pinus proveniente de plantações na indústria madeireira brasileira é expressiva e tem sido crescente nos últimos anos. Particularmente para a madeira serrada desse gênero, utilizada em larga escala na confecção de móveis e estruturas, há a necessidade imperiosa de sua classificação quanto aos defeitos, agravada pelo uso cada vez maior de madeiras advindas de florestas jovens. Essa realidade exige a classificação da madeira serrada quanto à sua qualidade, o que pode ser feito por meio de visão humana (análise visual desempenhada por graduadores humanos) ou de máquina. Essa classificação segue, no Brasil, as normas estabelecidas pela Associação Brasileira de Normas Técnicas (ABNT), porém as mesmas não contemplam, por meio de arquivos digitais, todas as variações que possam surgir nesse campo particular. Promovendo uma pesquisa nos meios digitais constatou-se a falta de material que demonstre, por meio de imagens digitalizadas, os defeitos e variações de defeitos que possam ocorrer durante a classificação visual de peças de madeira serrada de Pinus no dia a dia das serrarias e indústrias que utilizam essa madeira serrada como matéria prima, bem como para os pesquisadores que buscam referências a tais ocorrências em suas pesquisas. Este trabalho teve como objetivo principal a elaboração de uma base de dados de imagens digitais de amostras de madeira serrada de Pinus, apresentando uma gama significativa de defeitos e possíveis variações de defeitos encontrados em madeiras serradas de árvores de reflorestamento. Para o desenvolvimento dessa base de dados de imagens de tábuas de Pinus foram utilizadas árvores do Horto Florestal da cidade de Manduri - SP, sendo desdobradas tábuas, que foram fotografadas em um ambiente preparado (estúdio), em... / The use of pine from plantations in the Brazilian timber industry is significant and has been growing in recent years. Particularly for Pinus lumber, used extensively on making furniture and wooden structures, there is the imperative necessity of its classification for defects, aggravated by the increasing use of wood coming from young forests. This fact requires the classification of lumber for quality, which can be done by human eye (visual analysis performed by human graders) or machine. This classification follows, in Brazil, standards established by Brazilian Association of Technical Standards (ABNT), however they do not include, by means of digital files, all changes that may arise in this particular field. Ulterior research in digital media points the lack of material that present, by means of scanned images, the defects and variations of defects that may occur during the visual grading of sawn wood of Pinus in in-field practice on sawmills and industries, as well as for researchers seeking references to such occurrences in their research. This work aimed the development of a database of digital images of boards of Pinus, showing a significant range of defects and possible variations of defects found in this lumber from reforestation. For the development of this database trees from Horto Florestal city Manduri-SP were sawn into boards, which were photographed in a prepared environment (studio) in various stages of its processing (after primary sawing, drying and planing), generating a set of 382 board pictures. The boards finally were classified for defects (NBR 11700) being additionally cataloged images isolated of its major defects. Besides the modeling and implementation of the database it was also developed an information system, equipped with research tools for direct access to images of boards or specific defects and their ...
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Image processing through machine learning for wood quality classification / Processamento de imagens através de aprendizado de máquinas para a classificação da qualidade da madeira

Vieira, Fábio Henrique Antunes [UNESP] 30 June 2016 (has links)
Submitted by FÁBIO HENRIQUE ANTUNES VIEIRA null (curso_structural@hotmail.com) on 2016-08-03T12:43:17Z No. of bitstreams: 1 Fábio Henrique Antunes Vieira TESE.pdf: 4977174 bytes, checksum: f3e115728925e457e12dd4a79c93812a (MD5) / Approved for entry into archive by Ana Paula Grisoto (grisotoana@reitoria.unesp.br) on 2016-08-04T19:15:49Z (GMT) No. of bitstreams: 1 vieira_fha_dr_guara.pdf: 4977174 bytes, checksum: f3e115728925e457e12dd4a79c93812a (MD5) / Made available in DSpace on 2016-08-04T19:15:49Z (GMT). No. of bitstreams: 1 vieira_fha_dr_guara.pdf: 4977174 bytes, checksum: f3e115728925e457e12dd4a79c93812a (MD5) Previous issue date: 2016-06-30 / A classificação da qualidade da madeira é indicada para indústria de processamento e produção desse material. Essas empresas têm investido em soluções para agregar valor à matéria-prima, com o intuito de melhorar resultados, observando os rumos do mercado. O objetivo deste trabalho foi comparar Redes Neurais Convolutivas, um método de aprendizado profundo, na classificação da qualidade de madeira, com outras técnicas tradicionais de Máquinas de aprendizado, como Máquina de Vetores de Suporte, Árvores de Decisão, Regra dos Vizinhos Mais Próximos e Redes Neurais, em conjunto com Descritores de Textura. Isso foi possível através da verificação do nível de acurácia das experiências com diferentes técnicas, como Aprendizado Profundo e Descritores de Textura no processamento de imagens destes objetos. Foi utilizada uma câmera convencional para capturar as 374 amostras de imagem adotadas no experimento, e a base de dados está disponível para consulta. O processamento das imagens passou por algumas fases, após terem sido obtidas, como pré-processamento, segmentação, análise de recursos e classificação. Os métodos de classificação se deram através de Aprendizado Profundo e por meio de técnicas de Aprendizado de Máquinas tradicionais como Máquina de Vetores de Suporte, Árvores de Decisão, Regra dos Vizinhos Mais Próximos e Redes Neurais juntamente com os Descritores de Textura. Os resultados empíricos para o conjunto de dados das imagens da madeira serrada mostraram que o método com Descritores de Textura, independentemente da estratégia empregada, foi muito competitivo quando comparado com as Redes Neurais Convolutivas para todos os experimentos realizados, e até mesmo superou-as para esta aplicação. / The quality classification of wood is prescribed throughout the wood chain industry, particularly those from the processing and manufacturing fields. Those organizations have invested energy and time trying to increase value of basic items, with the purpose of accomplishing better results, in agreement to the market. The objective of this work was to compare Convolutional Neural Network, a deep learning method, for wood quality classification to other traditional Machine Learning techniques, namely Support Vector Machine (SVM), Decision Trees (DT), K-Nearest Neighbors (KNN), and Neural Networks (NN) associated with Texture Descriptors. Some of the possible options were to assess the predictive performance through the experiments with different techniques, Deep Learning and Texture Descriptors, for processing images of this material type. A camera was used to capture the 374 image samples adopted on the experiment, and their database is available for consultation. The images had some stages of processing after they have been acquired, as pre-processing, segmentation, feature analysis, and classification. The classification methods occurred through Deep Learning, more specifically Convolutional Neural Networks - CNN, and using Texture Descriptors with Support Vector Machine, Decision Trees, K-nearest Neighbors and Neural Network. Empirical results for the image dataset showed that the approach using texture descriptor method, regardless of the strategy employed, is very competitive when compared with CNN for all performed experiments, and even overcome it for this application.
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Desenvolvimento de uma base de dados de imagens digitais de madeira serrada de coníferas /

Gomes, Roger Cristhian, 1975. January 2013 (has links)
Orientador: Adriano Wagner Ballarin / Banca: Hernando Alfons Lara Palma / Banca: Ricardo Rall / Resumo: A utilização de Pinus proveniente de plantações na indústria madeireira brasileira é expressiva e tem sido crescente nos últimos anos. Particularmente para a madeira serrada desse gênero, utilizada em larga escala na confecção de móveis e estruturas, há a necessidade imperiosa de sua classificação quanto aos defeitos, agravada pelo uso cada vez maior de madeiras advindas de florestas jovens. Essa realidade exige a classificação da madeira serrada quanto à sua qualidade, o que pode ser feito por meio de visão humana (análise visual desempenhada por graduadores humanos) ou de máquina. Essa classificação segue, no Brasil, as normas estabelecidas pela Associação Brasileira de Normas Técnicas (ABNT), porém as mesmas não contemplam, por meio de arquivos digitais, todas as variações que possam surgir nesse campo particular. Promovendo uma pesquisa nos meios digitais constatou-se a falta de material que demonstre, por meio de imagens digitalizadas, os defeitos e variações de defeitos que possam ocorrer durante a classificação visual de peças de madeira serrada de Pinus no dia a dia das serrarias e indústrias que utilizam essa madeira serrada como matéria prima, bem como para os pesquisadores que buscam referências a tais ocorrências em suas pesquisas. Este trabalho teve como objetivo principal a elaboração de uma base de dados de imagens digitais de amostras de madeira serrada de Pinus, apresentando uma gama significativa de defeitos e possíveis variações de defeitos encontrados em madeiras serradas de árvores de reflorestamento. Para o desenvolvimento dessa base de dados de imagens de tábuas de Pinus foram utilizadas árvores do Horto Florestal da cidade de Manduri - SP, sendo desdobradas tábuas, que foram fotografadas em um ambiente preparado (estúdio), em ... / Abstract: The use of pine from plantations in the Brazilian timber industry is significant and has been growing in recent years. Particularly for Pinus lumber, used extensively on making furniture and wooden structures, there is the imperative necessity of its classification for defects, aggravated by the increasing use of wood coming from young forests. This fact requires the classification of lumber for quality, which can be done by human eye (visual analysis performed by human graders) or machine. This classification follows, in Brazil, standards established by Brazilian Association of Technical Standards (ABNT), however they do not include, by means of digital files, all changes that may arise in this particular field. Ulterior research in digital media points the lack of material that present, by means of scanned images, the defects and variations of defects that may occur during the visual grading of sawn wood of Pinus in in-field practice on sawmills and industries, as well as for researchers seeking references to such occurrences in their research. This work aimed the development of a database of digital images of boards of Pinus, showing a significant range of defects and possible variations of defects found in this lumber from reforestation. For the development of this database trees from Horto Florestal city Manduri-SP were sawn into boards, which were photographed in a prepared environment (studio) in various stages of its processing (after primary sawing, drying and planing), generating a set of 382 board pictures. The boards finally were classified for defects (NBR 11700) being additionally cataloged images isolated of its major defects. Besides the modeling and implementation of the database it was also developed an information system, equipped with research tools for direct access to images of boards or specific defects and their ... / Mestre
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Classificação de tábuas de madeira usando processamento de imagens digitais e aprendizado de máquina /

Almeida, Osvaldo Cesar Pinheiro de, 1981. January 2014 (has links)
Orientador: Adriano Wagner Ballarin / Banca: José Martins de Oliveira Junior / Banca: Antonio Cesar Germano Martins / Banca: Ricardo Rall / Banca: João do Espírito Santo Batista Neto / Resumo: 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 ... / Abstract: The Brazilian timber sector is a strong national economy component, participating significantly in the Brazilian Gross Domestic Product (GDP). The mechanically processed wood segment is part of this sector and has Pinus wood as the main tree species intended for their production process. The Pinus timber is extensively used by the industry and can be classified in different quality scales, depending on the presence of defects. The Brazilian Association of Technical Standards (ABNT) defines a standard for the visual grading of sawn wood of softwood. However, manual degree in a productive process can become exhausting, bringing the fault classification. For this reason, automation of the classification process of wooden boards plays an important role in the technological development in sawmill production process. The aim of this study was to develop a classification system of boards of softwood using techniques of image processing and machine learning. The boards images of wood planks preprocessing were performed so that the images were subdivided into smaller images. Then we extracted the main image information through color analysis techniques, using the percentiles of bands of color, and texture, using Gabor wavelet. This information was used to create a classification model of the board defects from the machine learning SVM - Support Vector Machine and neural networks, where each image was classified as clean wood (no defects) and with knot. The consolidation of defects identified on board served as the basis for creating models of quality grade board through the learning SVM, neural networks and the C5.0 algorithm. The machine learning SVM and neural network applied to 32x32 images showed an ... / Doutor
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Simulação da produção de madeira serrada

Heinrich, Daniele January 2010 (has links)
O aumento da competição e a aceleração dos avanços tecnológicos têm contribuído para o desenvolvimento de novos conceitos e estratégias de produção, direcionando as empresas à busca contínua de novas oportunidades de negócios e melhorias dos processos produtivos. A indústria de madeira serrada no Brasil, na sua grande maioria, apresenta estrutura produtiva precária, com baixa produtividade, e sua sobrevivência depende da busca por melhorias de eficiência técnica e econômica dos processos de transformação. Nesta busca de melhorias de processos, a simulação de sistemas pode ser utilizada como ferramenta de apoio à decisão no planejamento da produção de serrarias, contribuindo para a competitividade das empresas. Esta dissertação objetiva desenvolver um modelo de simulação da produção de madeira serrada para auxiliar no planejamento da produção de uma serraria. O trabalho verificou a real potencialidade do uso da simulação no processo produtivo da serraria, se mostrando uma alternativa para o planejamento da produção da mesma. Com o uso da ferramenta estudada, o sistema produtivo foi modelado e validado utilizando o pacote de simulação Arena. Dentre os resultados desta dissertação, podem ser destacados: o modelo de pesquisa, a identificação das variáveis do sistema, o desenvolvimento e a validação do modelo. / The growing competition and the acceleration of technological advances have been contributing for the development of new production concepts and strategies, guiding companies into the search for continuous new business opportunities and productive processes improvements. Most of sawn wood industry in Brazil presents poor productive structure with low productivity, and its survival depends on the search for improvements on technical and economic efficiency of transformation processes. On this search, system simulation can be used as a supporting tool when deciding about the saw production planning, which contributes in favor of company competition. This paper work aims the development of a sawn wood production simulation model in order to help in the planning of a sawmill production. This work verifies the real potentiality when using the simulation during the sawmill productive process, which demonstrates it can be an alternative for the planning of the sawmill production. After using the above studied tool, the productive system was modeled and validated based on Arena simulation package. Among all the results of this study, some deserve to be highlighted: the research model, the identification of the system variables, and the model development and validation.
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Otimização da secagem da madeira de Eucalyptus grandis (Hill ex Maiden). / Optimizing the drying proccess of eucalyptus grandis [hill ex maiden] lumber.

Gilson Roberto Vasconcelos dos Santos 18 April 2002 (has links)
É crescente a utilização do gênero Eucalyptus nas indústrias de manufaturados de madeira, notadamente em produtos de maior valor agregado como móveis e assoalhos. Contudo, essa matéria-prima requer secagem lenta, o que implica um aumento no custo do processo, proporcional ao tempo de permanência da madeira no secador. A combinação da secagem natural com a secagem convencional tem sido indicada como alternativa para reduzir a duração do processo artificial; hipótese que foi avaliada, no presente trabalho, para madeira de Eucalyptus grandis com 40 mm de espessura. Em laboratório foram determinadas a curva característica de secagem para o material e o programa básico para a secagem convencional. Comprovou-se que a secagem convencional é lenta e que a transição da secagem ao ar para a artificial deve ser feita quando o teor de umidade da madeira estiver entre 35% e 40%. Em sequência foi realizada a secagem, em escala industrial, de uma carga com 60 m³ de madeira, combinando a secagem ao ar com posterior secagem convencional. Embora a madeira recém serrada apresentasse alta incidência de defeitos (95% da peças com rachaduras de topo e 93% com encurvamento), avaliando-se a qualidade da madeira ao longo do processo foi possível concluir que a secagem convencional causou aumento na intensidade dos empenamentos mas não afetou a incidência ou intensidade das rachaduras e do colapso. O tempo de permanência no secador foi reduzido em 78% (de 70 para 15 dias), comprovando a viabilidade da combinação dos métodos de secagem. / The use of Eucalyptus lumber by the wood manufacturing industry is growing, mainly to added value products as furniture and flooring. However, this row material requires a slow drying, which means an increase of production cost, proportional to residence time of lumber in the kiln. To combine air and kiln drying has been suggested as an alternative to reduce the kiln drying time, hypothesis evaluated in this research to optimize the drying of Eucalyptus grandis lumber 40 mm thick. The drying characteristic curve of the material and a basic kiln schedule were determined using laboratory equipment. It was proved that conventional kiln drying is very slow and the best point to interrupt air drying and to start kiln process is when the lumber moisture content is between 35% and 40%. In sequence it was dried a charge with 60 m³ of lumber, starting with air drying in a lumber yard followed by conventional drying using an industrial kiln. Although the green saw wood showed a high incidence of defects before the drying (95% of boards with end checks and 93% with warping), quality evaluation all along drying process permits to conclude that kiln drying caused an increase in the warping intensity but did not affect the incidence as well the intensity of checking and collapse. A 78% reduction in the residence time of lumber in the kiln was obtained (from 70 to 15 days), proving the advantage to combine air and kiln drying.
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Influência do desbaste e da adubação na qualidade da madeira serrada de Eucalyptus grandis Hill ex-Maiden. / Influence of thinning and fertilization on Eucalyptus grandis (Hill ex-Maiden) sawn wood quality.

Lima, Israel Luiz de 18 May 2005 (has links)
O presente trabalho teve como objetivo geral estudar a influência do manejo florestal no rendimento e na qualidade tecnológica da madeira serrada de uma população plantada de Eucalyptus grandis, de 21 anos de idade, manejada pelo sistema de desbastes seletivos com aplicação de fertilizantes na época do início dos desbastes. Os fatores utilizados foram três intensidades de desbastes seletivos (37, 50 e 75%), presença ou ausência de fertilizantes, três classes de diâmetro e três posições verticais ao longo da altura do fuste comercial.As influências dos fatores e de suas combinações nas tensões de crescimento das árvores foram avaliadas de forma indireta através das rachaduras de extremidade de tora, rachadura de extremidade de tábua úmidas e secas, encurvamento e arqueamento de tábua úmida e deslocamento da medula em relação à sua normal posição central. Foram avaliadas, também, porcentagem de casca e conicidade de toras, que são variáveis que interferem no rendimento em madeira serrada; massa específica da madeira à umidade de equilíbrio ao ar; módulo de elasticidade estrutural na flexão estática não destrutiva, determinado em tábuas secas de dimensões comerciais e um sistema de classificação de tábuas segundo diferentes classes de qualidade. O deslocamento da medula, conicidade, porcentagem de casca e o índice de rachaduras de topo de tora não sofreram nenhuma influência significativa dos fatores desbaste, adubação e classe de diâmetro. As rachaduras de extremidade de tábua serrada seca ou verde, encurvamento, arqueamento e o módulo de elasticidade estrutural sofreram influências dos fatores desbaste, adubação e classe de diâmetro em algumas situações específicas. O índice de rachadura de tábuas serrada verde ou seca diminui da medula para a casca enquanto que o encurvamento de peça serrada e o módulo de elasticidade estrutural aumentam da medula para a casca. O arqueamento das tábuas não apresenta nenhuma tendência de variação ao longo do raio da tora. A metodologia não destrutiva utilizada para avaliação do módulo de elasticidade estrutural à flexão estática demonstrou-se ser simples, prática e eficiente.Na classificação das tábuas serradas foi constatado que a posição relativa da tábua no raio interfere nas classes de qualidade da madeira. A freqüência de tábuas de 1ª classe aumenta da medula para a casca enquanto que as tábuas de refugo diminuem da medula para casca. A massa específica da madeira à umidade de equilíbrio ao ar sofreu influência do fator adubo e aumenta significativamente da medula para a casca. A intensidade de 75% de desbaste propiciou, de maneira geral, maior homogeneidade de qualidade da madeira ao longo do raio. Observa-se boas relações positivas entre rachadura de tábua seca e rachadura de tábua verde, mas a melhor relação foi observada entre o rendimento em madeira serrada seca e o rendimento em madeira serrada verde com destopo. / The study had the general objective of studying the influence of forest thinning on the some yield and technological quality indicators of sawn wood from a 21 year old grown Eucalyptus grandis stand managed by selective thinning with the use of fertilizers at 6 years old. The thinning intensities (37, 50 and 75%), presence or absence of fertilizers, two diameter classes, two vertical positions along the stem commercial height and three longitudinal position along the tree radius were taken as the study factors. The influences of the factors treatments and their combinations on tree growth stresses were evaluate indirectly through log end splitting, green and dry sawn lumber end splitting, green sawn lumber bow and spring and pith displacement from it normal central position. The percentage of bark and log taper which are variables that interfere on the sawn wood yield was also evaluated. Structural modulus of elasticity at static bending determined in commercial dimensions dry sawn lumber and a grading system of sawn pieces were determined. Thinning and fertilization had no significant effect on pith displacement, log tapering, bark percentage and log end splitting index. Green and dry sawn lumber, bow, spring and structural modulus of elasticity were influenced by thinning, fertilization and diameter class in some specific situations. Green or dry sawn lumber end splitting index decreases from pith to bark although green sawn lumber bow and the structural modulus of elasticity increase toward the periphery of the tree. Green lumber spring presents no variation tendency along the log radius. The methodology of non-destructive testing used for structural modulus of elasticity evaluation at static bending had demonstrated to be simple, practical and efficient. It was observed during sawn lumber grading operation that the relative position of a piece in the tree radius interferes on its class grade. The frequency of first class lumber increases from pith to bark while the refused pieces number decreases toward the outer part of the tree. In general the 75% thinning intensity slightly promoted a better homogeneity of sawn wood quality along the tree radius.

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