Automaattinen syväoppimiseen perustuva puun vuosikasvun analysointi sahateollisuudessa

Analysis of wood growth is an important quality control step in a sawmill, as it predicts the structure and load-bearing capabilities of the wood. The annual growth of wood is determined by calculating the distances between the annual rings in a wood end-face. The wood is moving fast in a process line, and manual analysis of woodgrowthisalaborioustaskthatispronetoerrors. Havingtheprocessautomated increases the efficiency and throughput of the sawmill as well as reduces monotonic manual labor, thus providing better working conditions. Automatic counting of annual ring distances has been studied before, however, little research has been done on a sawmill setting which suffers from difficult imaging conditionsandroughwoodend-faceswithvariousdefects. Previousstudieshaveused traditional image processing methods which rely on handcrafted features and fail to generalize well on wood end-faces with varying conditions and arbitrary shaped annual rings. This thesis proposes a general solution to the problem by developing complete end-to-end software for detecting annual rings and analyzing wood growth using deep learning methods. The proposed system is described in detail and compared against traditional computer vision methods. Using data from a real sawmill, the deep learning based approach performs better than the traditional methods.Puun vuosikasvun analysointi on tärkeä osa laadunvarmistusta sahalla, sillä vuosikasvu määrittää puun rakenteen ja kestävyyden. Lankut kulkevat nopeasti tehdaslinjastolla, joten manuaalinen vuosikasvun analysointi on vaivalloista ja virhealtista työtä. Prosessin automatisointi lisää sahan suoritustehoa sekä vapauttaa työntekijän mielekkäämpiin tehtäviin. Puun vuosikasvu määritetään selvittämällä vuosirenkaiden väliset etäisyydet lankun päädystä. Automaattista vuosirenkaiden laskentaa on käsitelty kirjallisuudessa aiemmin, mutta vain muutama tutkimus on tehty sahaympäristössä, jossa kuvausolosuhteet ovat epäotolliset ja puupäädyt ovat karheita ja siistimättömiä. Aiemmat tutkimukset ovat käyttäneet perinteisiä konenäkömenetelmiä, jotka toimivat huonosti vaihtelevan laatuisiin ja muotoisiin puun päätyihin sekä vuosirenkaisiin. Tässä työssä kehitetään automaattinen syväoppimiseen perustuva tietokoneohjelmisto vuosirenkaiden tunnistamiseen ja vuosikasvun analysointiin. Ohjelmisto esitellään läpikotaisesti ja sitä verrataan perinteisiin konenäkömenetelmiin. Vertailussa käytettiin oikealta tehtaalta otettua dataa ja syväoppimiseen perustuva järjestelmä suoriutui perinteisiä menetelmiä paremmin

Open tools for dendrochronology. Advances in sample digitization and deep learning methods for image segmentation

Dendrochronological techniques are paramount in forest research. The current climate change scenario and the central role of forests in biogeophysical cycles enforce the importance of novel techniques to get accurate data from trees and their relationship with the environment in faster ways. Recent technological advances and the place of open source software and hardware are making free, user-developed tools for forest research available to the research community. The aim of this Ph.D. thesis is the development of tools for image acquisition and data collection in dendrochronology based on open source software and hardware. Thus, four different tools for dendrochronological research are presented in five different chapters. The first chapter focuses on the development of a do-it-yourself tool based on open source hardware for image acquisition and wood sample digitization at high resolution. We used open hardware equipment from Arduino and Python programming to develop CaptuRING and published the entire free open source tool as: "CaptuRING: A Do-It-Yourself tool for wood sample digitization" in Methods in Ecology and Evolution, 2022; 13:1185-1191. Furthermore, the original software was registered in the Registro General de Propiedad Intelectual (00/2022/737) of Ministerio de Cultura y Deporte (Spain). The second chapter presents "How to build and install your own CaptuRING". This contribution presents a series of videos with a step-by-step guide to promote the use of CaptuRING in the research community. The manuscript and related videos have been submitted for publication. The third chapter describes ρ-MtreeRing. This free and open-source software, which is written in R, analyzes X-ray films from dendrochronological samples to get microdensity values automatically segmented through a graphical user interface. The open source tool and manuscript are published as: "ρ-MtreeRing. A graphical user interface for X-ray microdensity analysis" in Forests. 2021; 12(10):1405. The fourth chapter describes the potential of deep learning methods to automatically segment xylem vessels. We trained three different convolutional neural networks to segment vessels in stained wood microsections using the Keras framework in Python. Our results demonstrate the potential of these techniques to automatically segment xylem vessels and overcome derived problems from image illumination, which hamper segmentation using classical image segmentation methods. The manuscript is published as "Convolutional neural networks for segmenting xylem vessels in stained cross-sectional images" in: Neural Computing & Applications, 2020; 32:17927-17939. The fifth chapter develops an algorithm to delineate annual ring limits in stained wood microsections of a species with diffuse porous wood using convolutional neural networks. We used Python for image processing and the Keras framework for the algorithm training. The results show the ability of this techniques to obtain accurate tree ring segmentation for quantitative wood anatomy, reaching similar or even outperforming conventional manual delimitation in most of the evaluated cases. The results of this chapter will be presented in the manuscript "Deep Learning for ring bordering in stained cross-sectional images". This PhD Thesis presents four open source tools to get accurate information from wood features to unveil how trees respond to the environment. From digitization at macroscopic perspective, automatic data collection and the development of feature segmentation on microscopic samples. The presented four novel dendrochronological tools based on open source software facilitates forest research in the current climate change scenario.Las técnicas dendrocronológicas son fundamentales en la investigación forestal. El escenario actual de cambio climático y el papel central de los bosques en los ciclos biogeofísicos subrayan la necesidad de nuevas técnicas para obtener de un modo ágil datos precisos de los árboles y de su relación con el medio ambiente. Los recientes avances tecnológicos, además de la disponibilidad actual del software y el hardware de código abierto están poniendo a disposición de la comunidad investigadora herramientas gratuitas desarrolladas por los usuarios para la investigación forestal. El objetivo de esta tesis doctoral es el desarrollo de herramientas para la adquisición de imágenes y la recogida de datos basadas en software y hardware de código abierto para el estudio dendrocronológico. Esta tesis presenta cuatro herramientas diferentes para esta rama científica en cinco capítulos diferentes. El primer capítulo se centra en el desarrollo de una herramienta "hágalo usted mismo" basada en hardware de código abierto para la adquisición de imágenes y la digitalización de muestras de madera a alta resolución. Usamos equipos de hardware abierto de Arduino y programación de Python para desarrollar CaptuRING y publicamos la herramienta completa de código abierto como: "CaptuRING: A Do-It-Yourself tool for wood sample digitization" en Methods in Ecology and Evolution, 2022; 13:1185-1191. Además, el software original fue registrado en el Registro General de Propiedad Intelectual (00/2022/737) del Ministerio de Cultura y Deporte (España). El segundo capítulo presenta "Cómo construir e instalar su propio CaptuRING" ("How to build and install your own CaptuRING"). Esta contribución presenta una serie de vídeos con una guía paso a paso para promover el uso de CaptuRING en la comunidad investigadora. El manuscrito y los vídeos relacionados se han enviado para su publicación. El tercer capítulo describe ρ-MtreeRing. Este software gratuito y de código abierto, que está escrito en R, analiza imágenes de rayos X de muestras dendrocronológicas para obtener valores de microdensidad automáticamente segmentados a través de una sencilla interfaz gráfica de usuario. La herramienta de código abierto y el manuscrito se publicaron como: "ρ-MtreeRing. A graphical user interface for X-ray microdensity analysis" en Forests. 2021; 12(10):1405. El cuarto capítulo describe el potencial de los métodos de aprendizaje profundo para segmentar automáticamente los vasos del xilema. Entrenamos tres redes neuronales convolucionales diferentes para segmentar vasos en cortes histológicos de madera utilizando el marco Keras en Python. Nuestros resultados demuestran el potencial de estas técnicas para segmentar automáticamente los vasos del xilema y superar los problemas derivados de la iluminación de la imagen, que dificultan la labor de métodos clásicos de segmentación de imágenes. El manuscrito se publicó como "Convolutional neural networks for segmenting xylem vessels in stained cross-sectional images" en: Neural Computing & Applications. 2020; 32:17927-17939. El quinto capítulo desarrolla un algoritmo para delinear los límites anuales de los anillos en cortes histológicos de una especie con madera difuso-porosa utilizando redes neuronales convolucionales. Se utilizó Python para el procesamiento de imágenes y el marco Keras para el entrenamiento del algoritmo. Los resultados muestran la capacidad de estas técnicas para obtener una segmentación precisa de los anillos de los árboles para la anatomía cuantitativa de la madera alcanzando, en la mayoría de los casos evaluados, un rendimiento similar o incluso superior a la delimitación manual convencional. Los resultados de este capítulo se presentarán en el manuscrito "Deep Learning for ring bordering in stained cross-sectional images". Esta Tesis Doctoral presenta cuatro herramientas de código abierto para obtener información precisa de las características de la madera investigar cómo los árboles responden al entorno facilitando la investigación en el actual escenario de cambio climático.Escuela de DoctoradoDoctorado en Conservación y Uso Sostenible de Sistemas Forestale

Iterative Next Boundary Detection for Instance Segmentation of Tree Rings in Microscopy Images of Shrub Cross Sections

We address the problem of detecting tree rings in microscopy images of shrub cross sections. This can be regarded as a special case of the instance segmentation task with several unique challenges such as the concentric circular ring shape of the objects and high precision requirements that result in inadequate performance of existing methods. We propose a new iterative method which we term Iterative Next Boundary Detection (INBD). It intuitively models the natural growth direction, starting from the center of the shrub cross section and detecting the next ring boundary in each iteration step. In our experiments, INBD shows superior performance to generic instance segmentation methods and is the only one with a built-in notion of chronological order. Our dataset and source code are available at http://github.com/alexander-g/INBD.Comment: CVPR 202

Delimitación de anillos de crecimiento en la especie Goupia glabra mediante técnicas de visión por computador

La dendrocronología ha sido una herramienta de gran utilidad en la ecología. Esta ha permitido el estudio del clima y de los bosques en el mundo. Su desarrollo fue en las regiones templadas tal vez por dos razones: en ella se encuentran los países más desarrollados económicamente y la creencia generalizada en que en el trópico al no haber estaciones, tampoco se forman anillos de crecimiento en la madera de los árboles que allí crecen. A raíz de esto, los estudios de anillos de crecimiento en el trópico son una minoría y hasta ahora se han realizado en regiones con bajas precipitaciones en algunos meses en el año (una época seca marcada). Adicionalmente puede decirse que la detección automática de anillos en el trópico no ha sido estudiada; por el contrario, este estudio aborda la detección automática de anillos en una especie tropical en la región más lluviosa de América (Chocó biogeográfico). A partir de secciones transversales de la especie Goupia glabra provenientes de la región más lluviosa de América, se evaluó la metodología más apropiada para la detección de anillos de crecimiento en la especie. Fueron evaluadas la fase de adquisición de las imágenes, los filtros en el preprocesado, las técnicas convencionales de visión por computador para la detección de bordes y un algoritmo de aprendizaje profundo. Se corroboró la gran utilidad que tienen los escáneres de alta resolución para los estudios dendrocronológicos y la dificultad que presentan los métodos convencionales de la visión artificial para la detección de anillos de crecimiento en especies con anatomía compleja. Los resultados sugieren que, mediante técnicas avanzadas como redes neuronales convolucionales profundas, se pueden detectar anillos de crecimiento en especies tropicales, en climas donde nunca se ha estudiado la dendrocronología. Para este estudio se obtuvieron resultados con exactitud de 91% y valor F1 de 65% en las muestras de validación. Esto abre las puertas a nuevos estudios y preguntas en el campo de la dendrocronología en el trópico y cambia paradigmas de la ecología en generalAbstract: Dendrochronology has been a very useful tool in ecology. This has allowed the study of climate and forests in the world. Its development was in the temperate regions perhaps for two reasons: there are the most economically developed countries and the widespread belief that in the tropics there are not seasons, nor are growth rings formed in the wood of the trees that grow there. As a result, studies of growth rings in the tropics are a minority and so far, have been conducted in regions with low rainfall in some months of the year (a marked dry season). Additionally, it can be said that the automatic detection of rings in the tropics has not been studied; On the contrary, this study deals with the automatic detection of rings in a tropical species in the rainiest region of America (Chocó biogeographic). Trunk cross sections from the tree species Goupia glabra located in Chocó-Colombia, the rainiest region of America, were used to evaluate the most appropriate methodology for the detection of growth rings in this species. This implied the evaluation of acquisition phase of the images, preprocessing filters, handcrafted techniques of computer vision for edge detection and algorithms of deep learning. Additionally, the large utility of high-resolution scanners for dendrochronological studies was corroborated as well as the difficulty of using handcrafted methods of artificial vision. Results suggest that the use of advanced techniques such as Deep Convolutional Neural Networks are useful to detect growth rings in tropical tree species even in climates where dendrochronology has never been studied. The accuracy of these results was 91% and 65% for the F1 value in the validation samples. This study in general changes paradigms of ecology and then opens the doors to new researches that address questions in the field of dendrochronology in the tropics. Keywords: Dendrochronology, Computer Vision, Goupia glabra, Chocó biogeographic, Deep Learning, Ecology, U-NetMaestrí

Napodobení a výroba vzhledu pomocí diferencovatelných materiálových modelů

Výpočetní deriváty kódu - s kódem - jsou jedním z klíčových aktivátorů revoluce strojového učení. V počítačové grafice umožňuje automatická diferenciace řešit problémy s inverzním renderingem, kde se z jednoho nebo několika vstupních snímků získávají parametry jako je odrazovost objektu, poloha nebo koeficienty rozptylu a absorpce ob- jemu. V této práci zvažujeme problémy s přizpůsobením vzhledu a s výrobou, které lze uvést jako příklady problémů s inverzním renderingem. Zatímco optimalizace založená na gradientu, kterou umožňují diferencovatelné programy, má potenciál přinést velmi dobré výsledky, vyžaduje správné využití. Diferenciovatelný rendering není řešením problémů typu brokovnice. Diskutujeme jak teoretické koncepty, tak praktickou implementaci dife- rencovatelných renderingových algoritmů a ukazujeme, jak se spojují s různými problémy s přizpůsobením vzhledu. 1Computing derivatives of code - with code - is one of the key enablers of the machine learning revolution. In computer graphics, automatic differentiation allows to solve in- verse rendering problems. There, parameters such as an objects reflectance, position, or the scattering- and absorption coefficients of a volume, are recovered from one or several input images. In this work, we consider appearance matching and fabrication problems, that can be cast as instances of inverse rendering problems. While gradient-based opti- mization that is enabled by differentiable programs has the potential to yield very good results, it requires proper handling - differentiable rendering is not a shotgun-type prob- lem solver. We discuss both theoretical concepts and the practical implementation of differentiable rendering algorithms, and show how they connect to different appearance matching problems. 1Katedra softwaru a výuky informatikyDepartment of Software and Computer Science EducationMatematicko-fyzikální fakultaFaculty of Mathematics and Physic