論文の概要: Development and Testing of a Wood Panels Bark Removal Equipment Based on Deep Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.11913v1
• Date: Tue, 15 Oct 2024 07:07:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-17 13:42:24.853765
• Title: Development and Testing of a Wood Panels Bark Removal Equipment Based on Deep Learning
• Title（参考訳）: 深層学習に基づく木製パネルバーク除去装置の開発と試験
• Authors: Rijun Wang, Guanghao Zhang, Hongyang Chen, Xinye Yu, Yesheng Chen, Fulong Liang, Xiangwei Mou, Bo Wang,
• Abstract要約: 本研究は,深層学習に基づく樹皮除去装置の開発と試験である。 本研究で使用されるBiSeNetV1モデルのトレーニングのために,木材パネルのセマンティックセマンティックセマンティクスデータセットを構築した。 樹皮除去効果試験の結果は,樹皮除去の質と効率の両面で有意な改善を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.020341615898067
• License:
• Abstract: Attempting to apply deep learning methods to wood panels bark removal equipment to enhance the quality and efficiency of bark removal is a significant and challenging endeavor. This study develops and tests a deep learning-based wood panels bark removal equipment. In accordance with the practical requirements of sawmills, a wood panels bark removal equipment equipped with a vision inspection system is designed. Based on a substantial collection of wood panel images obtained using the visual inspection system, the first general wood panels semantic segmentation dataset is constructed for training the BiSeNetV1 model employed in this study. Furthermore, the calculation methods and processes for the essential key data required in the bark removal process are presented in detail. Comparative experiments of the BiSeNetV1 model and tests of bark removal effectiveness are conducted in both laboratory and sawmill environments. The results of the comparative experiments indicate that the application of the BiSeNetV1 segmentation model is rational and feasible. The results of the bark removal effectiveness tests demonstrate a significant improvement in both the quality and efficiency of bark removal. The developed equipment fully meets the sawmill's requirements for precision and efficiency in bark removal processing.
• Abstract（参考訳）: 樹皮除去装置に深層学習を適用して樹皮除去の質と効率を高める試みは、重要かつ挑戦的な試みである。 本研究は,深層学習に基づく樹皮除去装置の開発と試験である。 製材所の実用要件に応じて、視覚検査システムを備えた木製パネル付樹皮除去装置を設計する。 視覚検査システムを用いて得られた木材パネル画像のかなりのコレクションに基づいて,本研究で使用されるBiSeNetV1モデルをトレーニングするために,第1次木パネル意味セグメンテーションデータセットを構築した。 さらに、樹皮除去工程で必要となる必須鍵データの計算方法と処理方法について詳述する。 BiSeNetV1モデルの比較実験と樹皮除去効果試験は, 実験室と製材所の両方で実施した。 比較実験の結果、BiSeNetV1セグメンテーションモデルの応用は合理的で実現可能であることが示された。 樹皮除去効果試験の結果は,樹皮除去の質と効率の両面で有意な改善を示した。 開発された装置は、樹皮除去処理の精度と効率性に対する製材所の要求を完全に満たしている。

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