Sistemas de visão e laser para análise da morfologia da madeira

Abstract

O objectivo principal do presente trabalho foi o de estudar e desenvolver técnicas ópticas e de visão para analisar vários parâmetros morfológicos da madeira. Os parâmetros analisados foram os parâmetros de crescimento, os defeitos em tábuas de madeira e a rugosidade das superfícies de madeira. Para analisar a rugosidade de superfícies foi usada uma luz parcialmente coerente. Esta luz incide na superfície rugosa e provoca um padrão de granitado laser. A imagem do padrão é captada por uma câmara CCD e digitalizada para o computador. A imagem é depois analisada por processamento de imagem para calcular o contraste e a largura média dos grãos de granitado. A análise destes dois parâmetros permite distinguir entre diferentes níveis de rugosidade. O padrão de granitado resultante pode ser descrito como sendo a adição de N padrões de granitado independentes entre si. É deduzida uma expressão para a adição de N padrões de granitado laser independentes entre si e com valores médios de intensidade também diferentes entre si. Os defeitos em tábuas de madeira foram analisados usando processamento de imagem e redes neuronais. Os parâmetros de entrada na rede neuronal são características obtidas a partir de matrizes de co-ocorrência ou valores do histograma de imagem. A rede neuronal é treinada com um conjunto de amostras que melhor descreve todo o conjunto de defeitos possíveis. Para testar a eficiência da rede neuronal, é utilizado um conjunto de teste, que inclui amostras que não fazem parte do conjunto de treino. Foi também desenvolvido um algoritmo baseado em técnicas de processamento de imagem e transformada de Fourier para analisar alguns parâmetros de crescimento, que incluem a largura dos anéis da árvore. As imagens são previamente filtradas com um filtro mediano de forma circular. Como os anéis são também circulares, isto permite uma filtragem óptima deste tipo de imagens. Este algoritmo foi também aplicado para medir as franjas de interferência de um sistema de interferometria holográfica.

The main goal of the present work was the study and development of optical and vision techniques to analyze several morphological parameters of wood. The analyzed parameters included growing parameters, wood board defects, and wood roughness. It was developed a setup that makes use of a partially coherent light, a CCD camera and a computer to analyze the wood roughness in real-time. The CCD camera acquires the image of the resultant speckle pattern, and the computer calculates the contrast and speckle width of that pattern. These parameters, under certain conditions, vary with the surface roughness. The resultant speckle pattern can be described as a sum of N independent speckle patterns. It is derived an expression for the addition of N independent speckle patterns with different mean intensity values. It is shown that with this setup it is possible distinguish between different scales of wood roughness. The board wood defects were analyzed using image processing, histogram analysis and neural networks. The entrance parameters in the neural network were obtained from the co-occurrence matrixes or histogram values. The neural network is trained with a set of samples that best describes the different wood defects. After, the neural network is tested with a different set of samples. Finally, an algorithm using image processing and Fourier transform was developed to analyze the growing parameters, which include the widths of the tree rings. The ring images are pre-filtered with a median filter with circular shape. This is also the shape of the rings. Because of this, the filter allows an optimum filtering of ring images. This algorithm was also applied to analyze fringes in interferometric holography images.