論文の概要: Automated Knot Detection and Pairing for Wood Analysis in the Timber Industry

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.05845v1
• Date: Fri, 09 May 2025 07:36:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-12 20:40:10.187136
• Title: Automated Knot Detection and Pairing for Wood Analysis in the Timber Industry
• Title（参考訳）: 製材業における木材分析のための自動結び目検出とペアリング
• Authors: Guohao Lin, Shidong Pan, Rasul Khanbayov, Changxi Yang, Ani Khaloian-Sarnaghi, Andriy Kovryga,
• Abstract要約: 本稿では,機械学習技術に基づく結び目検出とペアリングのための軽量で完全に自動化されたパイプラインを提案する。 三重項ニューラルネットワークは、特徴を潜在空間にマッピングするために使用され、クラスタリングアルゴリズムが対応する結び目を特定してペアリングすることを可能にする。 提案手法の有効性を検証し, 木材科学と産業の発展におけるAIの可能性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Knots in wood are critical to both aesthetics and structural integrity, making their detection and pairing essential in timber processing. However, traditional manual annotation was labor-intensive and inefficient, necessitating automation. This paper proposes a lightweight and fully automated pipeline for knot detection and pairing based on machine learning techniques. In the detection stage, high-resolution surface images of wooden boards were collected using industrial-grade cameras, and a large-scale dataset was manually annotated and preprocessed. After the transfer learning, the YOLOv8l achieves an mAP@0.5 of 0.887. In the pairing stage, detected knots were analyzed and paired based on multidimensional feature extraction. A triplet neural network was used to map the features into a latent space, enabling clustering algorithms to identify and pair corresponding knots. The triplet network with learnable weights achieved a pairing accuracy of 0.85. Further analysis revealed that he distances from the knot's start and end points to the bottom of the wooden board, and the longitudinal coordinates play crucial roles in achieving high pairing accuracy. Our experiments validate the effectiveness of the proposed solution, demonstrating the potential of AI in advancing wood science and industry.
• Abstract（参考訳）: 木材の結び目は審美性と構造的整合性の両方に重要であり、木材加工においてその検出とペアリングが不可欠である。 しかし、従来のマニュアルアノテーションは労働集約的で非効率であり、自動化を必要としていた。 本稿では,機械学習技術に基づく結び目検出とペアリングのための軽量で完全に自動化されたパイプラインを提案する。 検出段階では,木板の高分解能表面画像を産業用グレードカメラで収集し,大規模データセットを手動でアノテートし,前処理した。 移動学習の後、YOLOv8lは0.887のmAP@0.5を達成する。 ペアリング段階では,多次元特徴抽出に基づいて検出された結び目を解析し,ペアリングした。 三重項ニューラルネットワークは、特徴を潜在空間にマッピングするために使用され、クラスタリングアルゴリズムが対応する結び目を特定してペアリングすることを可能にする。 学習可能な重みを持つ三重項ネットワークは、ペアリング精度が 0.85 に達した。 さらに分析したところ、彼は結び目の始点と終点から木の板の底までの距離を計測し、縦座標は高いペアリング精度を達成する上で重要な役割を担っていることがわかった。 提案手法の有効性を検証し, 木材科学と産業の発展におけるAIの可能性を示す。

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