Knot Detection in X-Ray CT Images of Wood

International audienceThis paper presents an original problem of knot detection in 3D X-ray Computer Tomography images of wood stems. This image type is very different from classical medical images and presents specific geometric structures. These ones are characteristic of wood stems na- ture. The contribution of this work is to exploit the original geometric structures in a simple and fast algorithm to automatically detect and analyze the wood knots. The proposed approach is robust to different wood qualities, like moisture or noise, and more simple to implement than classical deformable models approaches

TKDetection: a software to detect and segment wood knots

TKDetection is a software proposing to segment the wood knots obtained from X-Ray Computed Tomography (CT) scanners. It implements algorithms combining tools of image analysis and discrete geometry, like connected component extraction, contour extraction or dominant point detection. TKDetection is the first free and open source software for the automatic knot segmentation. It is available on Github platform

Segmentation robuste de nœuds à partir de coupes tangentielles issues d'images tomographiques de bois

National audienceCet article présente une méthode rapide, précise et automatique pour segmenter les nœuds de bois à partir d'images volumiques de troncs d'arbres obtenues par scanner à rayons X. La segmentation des nœuds est un probléme récurrent où les techniques classiques produisent des résultats non satisfaisants. Un premier travail nous a permis de développer une méthode capable d'isoler chaque nœud. Quelques approches ont été proposées pour la segmentation de ces nœuds isolés mais elles ne sont pas entièrement satisfaisantes en présence de zones humides. Nous présentons ici une nouvelle approche pour répondre à ce probléme, basée sur l'idée originale de coupes tangentes aux cernes. Elles permettent de suivre la trajectoire du nœud de la moelle du tronc jusqu'à l'écorce. Les nœuds sont segmentés par détection d'ellipses discrètes dans chaque coupe tangentielle. Une implémentation complète de la méthode est proposée dans le logiciel TKDetection, disponible librement

Recent Trends in the Early Detection of the Invasive Red Palm Weevil, <em>Rhynchophorus ferrugineus</em> (Olivier)

Red palm weevil (RPW), Rhynchophorus ferrugineus (Olivier), is one of the most invasive pest species that poses a serious threat to date palm and coconut palm cultivation as well as the ornamental Canary Island palm. RPW causes massive economic losses in the date palm production sector worldwide. The most important challenge of RPW detection in the early stages of an infestation is the presence of a few externally visible signs. Infested palm shows visible signs when the infestation is more advanced; in this case, the rescuing of infested palms is more complicated. Early detection is a useful tool to eradicate and control RPW successfully. Until now, the early detection techniques of RPW rely mainly on visual inspection and pheromone trapping. Several methods to detect RPW infestation have recently emerged. These include remote sensing, highly sensitive microphones, thermal sensors, drones, acoustic sensors, and sniffer dogs. The main objective of this chapter is to provide an overview of the modern methods for early detection of the RPW and discuss the most important RPW detection technologies that are field applicable

A Machine-Learning Approach for Classifying Defects on Tree Trunks using Terrestrial LiDAR

International audienceThree-dimensional data are increasingly prevalent in forestry thanks to terrestrial LiDAR. This work assesses the feasibility for an automated recognition of the type of local defects present on the bark surface. These sin-gularities are frequently external markers of inner defects affecting wood quality, and their type, size, and frequency are major components of grading rules. The proposed approach assigns previously detected abnormalities in the bark roughness to one of the defect types: branches, branch scars, epi-cormic shoots, burls, and smaller defects. Our machine learning approach is based on random forests using potential defects shape descriptors, including Hu invariant moments, dimensions, and species. The results of our experiments involving different French commercial species, oak, beech, fir, and pine showed that most defects were well classified with an average F 1 score of 0.86

Conception d'un dispositif d'acquisition d'images agronomiques 3D en extérieur et développement des traitements associés pour la détection et la reconnaissance de plantes et de maladies

Dans le cadre de l'acquisition de l'information de profondeur de scènes texturées, un processus d'estimation de la profondeur basé sur la méthode de reconstruction 3D Shape from Focus est présenté dans ce manuscrit. Les deux étapes fondamentales de cette approche sont l'acquisition de la séquence d'images de la scène par sectionnement optique et l'évaluation de la netteté locale pour chaque pixel des images acquises. Deux systèmes d'acquisition de cette séquence d'images sont présentés ainsi que les traitements permettant d'exploiter celle-ci pour la suite du processus d'estimation de la profondeur. L'étape d'évaluation de la netteté des pixels passe par la comparaison des différents opérateurs de mesure de netteté. En plus des opérateurs usuels, deux nouveaux opérateurs basés sur les descripteurs généralisés de Fourier sont proposés. Une méthode nouvelle et originale de comparaison est développée et permet une analyse approfondie de la robustesse à différents paramètres des divers opérateurs. Afin de proposer une automatisation du processus de reconstruction, deux méthodes d'évaluation automatique de la netteté sont détaillées. Finalement, le processus complet de reconstruction est appliqué à des scènes agronomiques, mais également à une problématique du domaine de l'analyse de défaillances de circuits intégrés afin d'élargir les domaines d'utilisationIn the context of the acquisition of depth information for textured scenes, a depth estimation process based on a 3D reconstruction method called "shape from focus" is proposed in this thesis. The two crucial steps of this approach are the image sequence acquisition of the scene by optical sectioning and the local sharpness evaluation for each pixel of the acquired images. Two acquisition systems have been developed and are presented as well as different image processing techniques that enable the image exploitation for the depth estimation process. The pixel sharpness evaluation requires comparison of different focus measure operators in order to determine the most appropriate ones. In addition to the usual focus measure operators, two news operators based on generalized Fourier descriptors are presented. A new and original comparison method is developped and provides a further analysis of the robustness to various parameters of the focus measure operators. In order to provide an automatic version of the reconstruction process, two automatic sharpness evaluation methods are detailed. Finally, the whole reconstruction process is applied to agronomic scenes, but also to a problematic in failure analysis domain aiming to expand to other applicationsDIJON-BU Doc.électronique (212319901) / SudocSudocFranceF