Detecção da Qualidade de Madeira (NeuroWood)

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Pesquisadores

André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho, Carlos de Oliveira Affonso, Andre Luis Debiaso Rossi e Fábio Henrique Vieira

A ideia principal do projeto é aprimorar a classificação da qualidade da madeira através de análises de suas imagens.

Usualmente, as indústrias contam com profissionais responsáveis por identificar, visualmente, se determinado pedaço de madeira pode ser vendido in natura ou se precisa passar por um retrabalho. O problema é que, muitas vezes, algumas subjetividades, como a fadiga ou o grau de concentração, podem atrapalhar o julgamento desse profissional e interferir negativamente no processo de produção da indústria.

O mecanismo da NeuroWood, que consiste em um programa (software) e em um conjunto de equipamentos (hardware), permite que a análise da madeira seja feita de forma objetiva e, assim, evite falhas no processo. Um pedaço de madeira é analisado por câmeras e raios laser, as imagens obtidas são enviadas ao computador e o programa determina se a madeira é do tipo A (maior qualidade), B ou C (menor qualidade).

Publicações

  1. Carlos Affonso, Renato Jose Sassi and Ricardo Marques Barreiros. Biological image classification using rough-fuzzy artificial neural network. Expert Systems With Applications 42(24):9482-9488, 2015.
    DOI

Última modificação em Segunda, 09 Janeiro 2017 20:17