論文の概要: Multimodal surface defect detection from wooden logs for sawing optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.21367v1
• Date: Thu, 27 Mar 2025 10:58:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-28 12:52:34.508738
• Title: Multimodal surface defect detection from wooden logs for sawing optimization
• Title（参考訳）: 製材最適化のための木製丸太からのマルチモーダル表面欠陥検出
• Authors: Bořek Reich, Matej Kunda, Fedor Zolotarev, Tuomas Eerola, Pavel Zemčík, Tomi Kauppi,
• Abstract要約: 木製丸太の表面の結び目を検出するための,新しい,高品質で,要求の少ない手法を提案する。 RGB用の個別ストリームとポイントクラウドデータからなるデータ融合パイプラインを使用して、後期融合モジュールと組み合わせることで、より高い結び目検出精度を実現することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.03769826216655746
• License:
• Abstract: We propose a novel, good-quality, and less demanding method for detecting knots on the surface of wooden logs using multimodal data fusion. Knots are a primary factor affecting the quality of sawn timber, making their detection fundamental to any timber grading or cutting optimization system. While X-ray computed tomography provides accurate knot locations and internal structures, it is often too slow or expensive for practical use. An attractive alternative is to use fast and cost-effective log surface measurements, such as laser scanners or RGB cameras, to detect surface knots and estimate the internal structure of wood. However, due to the small size of knots and noise caused by factors, such as bark and other natural variations, detection accuracy often remains low when only one measurement modality is used. In this paper, we demonstrate that by using a data fusion pipeline consisting of separate streams for RGB and point cloud data, combined by a late fusion module, higher knot detection accuracy can be achieved compared to using either modality alone. We further propose a simple yet efficient sawing angle optimization method that utilizes surface knot detections and cross-correlation to minimize the amount of unwanted arris knots, demonstrating its benefits over randomized sawing angles.
• Abstract（参考訳）: 木製丸太の表面の結び目を検出するために,マルチモーダルデータ融合を用いた新しい,高品質で,要求の少ない手法を提案する。 ノットは製材品質に影響を及ぼす主要な要因であり、木質グレーディングや切断最適化システムの基本となる。 X線CTは正確な結び目の位置と内部構造を提供するが、実用には遅すぎるか高価であることが多い。 レーザースキャナーやRGBカメラなどの高速で費用対効果の高いログサーフェスを使用して、表面ノットを検出し、木材の内部構造を推定する。 しかし、樹皮などの要因による結び目やノイズの小さいため、1つの測定モダリティのみを用いる場合、検出精度は低い。 本稿では,RGBデータと点クラウドデータのための別々のストリームからなるデータ融合パイプラインを,後期融合モジュールと組み合わせることで,いずれのモダリティ単独の使用よりも高い結び目検出精度を達成できることを実証する。 さらに、表面ノット検出と相互相関を利用して、不要なアリスノットの量を最小限に抑え、ランダム化されたノッチ角よりもその利点を実証する、シンプルで効率的なソーティング角最適化法を提案する。

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