論文の概要: A Study on Trees's Knots Prediction from their Bark Outer-Shape

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.03173v1
• Date: Mon, 5 Oct 2020 19:13:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-10 21:24:10.592935
• Title: A Study on Trees's Knots Prediction from their Bark Outer-Shape
• Title（参考訳）: 樹皮外形からの樹木の結び目予測に関する研究
• Authors: Mejri Mohamed, Antoine Richard, Cedric Pradalier
• Abstract要約: 産業においては、木片の価値は内部構造に強く依存しており、特に木の内部の結び目分布に強く依存している。 木の中の結び目がどこにあるかを知ることで、廃棄物を減らし、木-ログの副産物の品質を向上させることで、木産業全体の効率を向上させることができる。 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に基づく3種類の手法について検討する。これらのアーキテクチャは実木と合成木の両方で試験される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: In the industry, the value of wood-logs strongly depends on their internal structure and more specifically on the knots' distribution inside the trees. As of today, CT-scanners are the prevalent tool to acquire accurate images of the trees internal structure. However, CT-scanners are expensive, and slow, making their use impractical for most industrial applications. Knowing where the knots are within a tree could improve the efficiency of the overall tree industry by reducing waste and improving the quality of wood-logs by-products. In this paper we evaluate different deep-learning based architectures to predict the internal knots distribution of a tree from its outer-shape, something that has never been done before. Three types of techniques based on Convolutional Neural Networks (CNN) will be studied. The architectures are tested on both real and synthetic CT-scanned trees. With these experiments, we demonstrate that CNNs can be used to predict internal knots distribution based on the external surface of the trees. The goal being to show that these inexpensive and fast methods could be used to replace the CT-scanners. Additionally, we look into the performance of several off-the-shelf object-detectors to detect knots inside CT-scanned images. This method is used to autonomously label part of our real CT-scanned trees alleviating the need to manually segment the whole of the images.
• Abstract（参考訳）: 産業において、木材ログの価値は内部構造に強く依存しており、特に木内部の結び目分布に強く依存している。 現在、CTスキャナーは木の内部構造の正確な画像を取得するための一般的なツールである。 しかし、CTスキャナーは高価で遅いため、ほとんどの産業用途では実用的ではない。 木の中の結び目がどこにあるかを知ることで、廃棄物を減らし、木ログ副産物の品質を向上させることで、木産業全体の効率を向上させることができる。 本稿では,木の内部結び目分布を外形から予測するために,異なるディープラーニングに基づくアーキテクチャを評価する。 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に基づく3種類の手法について検討する。 アーキテクチャは、実木と合成木の両方でテストされる。 これらの実験により,木外面に基づく内部結び目分布をcnnを用いて予測できることを実証した。 目標は、これらの安価で高速な方法がCTスキャナーを置き換えることができることを示すことである。 さらに,CTスキャン画像中の結び目を検出するために,市販の物体検出装置の性能についても検討した。 この方法では、実のCTスキャン木の一部を自動でラベル付けすることで、画像全体を手動で分割する必要がなくなる。

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