論文の概要: MoistNet: Machine Vision-based Deep Learning Models for Wood Chip Moisture Content Measurement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.04920v1
• Date: Sat, 7 Sep 2024 22:03:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-10 20:10:34.430772
• Title: MoistNet: Machine Vision-based Deep Learning Models for Wood Chip Moisture Content Measurement
• Title（参考訳）: MoistNet:木材チップの水分量測定のためのマシンビジョンに基づくディープラーニングモデル
• Authors: Abdur Rahman, Jason Street, James Wooten, Mohammad Marufuzzaman, Veera G. Gude, Randy Buchanan, Haifeng Wang,
• Abstract要約: 本研究では,木材チップのRGB画像から,深層学習とマシンビジョンを用いて水分含有量のクラスを予測する。 2つの高性能ニューラルネットワーク、MoistNetLiteとMoistNetMaxが開発されている。 その結果,MoistNetLiteは計算オーバーヘッドを最小限に抑えて87%の精度を達成し,MoistNetMaxは木材チップ水分量クラス予測において91%の精度で例外的精度を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.65689410574879
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Quick and reliable measurement of wood chip moisture content is an everlasting problem for numerous forest-reliant industries such as biofuel, pulp and paper, and bio-refineries. Moisture content is a critical attribute of wood chips due to its direct relationship with the final product quality. Conventional techniques for determining moisture content, such as oven-drying, possess some drawbacks in terms of their time-consuming nature, potential sample damage, and lack of real-time feasibility. Furthermore, alternative techniques, including NIR spectroscopy, electrical capacitance, X-rays, and microwaves, have demonstrated potential; nevertheless, they are still constrained by issues related to portability, precision, and the expense of the required equipment. Hence, there is a need for a moisture content determination method that is instant, portable, non-destructive, inexpensive, and precise. This study explores the use of deep learning and machine vision to predict moisture content classes from RGB images of wood chips. A large-scale image dataset comprising 1,600 RGB images of wood chips has been collected and annotated with ground truth labels, utilizing the results of the oven-drying technique. Two high-performing neural networks, MoistNetLite and MoistNetMax, have been developed leveraging Neural Architecture Search (NAS) and hyperparameter optimization. The developed models are evaluated and compared with state-of-the-art deep learning models. Results demonstrate that MoistNetLite achieves 87% accuracy with minimal computational overhead, while MoistNetMax exhibits exceptional precision with a 91% accuracy in wood chip moisture content class prediction. With improved accuracy and faster prediction speed, our proposed MoistNet models hold great promise for the wood chip processing industry.
• Abstract（参考訳）: 木材チップの水分量の迅速かつ信頼性の高い測定は, バイオ燃料, パルプ, 紙, バイオリファクトリーなど多くの森林関連産業において, 持続的な問題である。 水分含有量は最終製品品質と直接関係があるため、木材チップの重要な属性である。 オーブン乾燥などの水分量を決定する従来の技術は、その時間的特性、潜在的サンプル損傷、リアルタイム実現可能性の欠如といった面でいくつかの欠点がある。 さらに、NIR分光、電気容量、X線、マイクロ波などの代替技術はポテンシャルを示しており、それでも移植性、精度、必要な機器の費用に制約されている。 したがって, 即時, 携帯性, 非破壊性, 安価, 高精度な含水量判定方法が必要である。 本研究では,木材チップのRGB画像から,深層学習とマシンビジョンを用いて水分含有量のクラスを予測する。 木材チップの1,600RGB画像からなる大規模画像データセットを収集し,オーブン乾燥技術を用いて,地上の真理ラベルに注釈付けを行った。 2つの高性能ニューラルネットワーク、MoistNetLiteとMoistNetMaxがニューラルアーキテクチャサーチ(NAS)とハイパーパラメータ最適化を活用して開発されている。 開発モデルは、最先端のディープラーニングモデルと評価され、比較される。 その結果,MoistNetLiteは計算オーバーヘッドを最小限に抑えて87%の精度を達成し,MoistNetMaxは木材チップ水分量クラス予測において91%の精度で例外的精度を示した。 精度の向上と予測速度の向上により,提案したMoistNetモデルは,木製チップ処理産業に大いに期待できる。

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