Inspeção Automática de Defeitos em Madeiras de Pinus usando Visão Computacional

This paper addresses the issue of detecting defects in Pine wood using features extracted from grayscale images. The feature set proposed here is based on the concept of texture and it is computed from the co-occurrence matrices. The features provide measures of properties such as smoothness, coarseness, and regularity. Comparative experiments using a color image based feature set extracted from percentile histograms are carried to demonstrate the efficiency of the proposed feature set. Two different learning paradigms, neural networks and support vector machines, and a feature selection algorithm based on multi-objective genetic algorithms were considered in our experiments. The experimental results show that after feature selection, the grayscale image based feature set achieves very competitive performance for the problem of wood defect detection relative to the color image based features.Este artigo apresenta um método completo para a detecção de defeitos em tábuas de madeira de Pinus através de técnicas de Visão Computacional. As imagens dos lados da tábua de madeira são adquiridas com câmeras tipo line scan e processadas para extração de características baseadas na informação cor e em propriedades de textura: suavidade, aspereza e regularidade.  Um subconjunto destas características, extraído a partir de imagens em níveis de cinza e selecionado com base em algoritmos genéticos multi-objetivos é proposto como alternativa para redução de custos no processo de aquisição de imagens. Dois paradigmas de aprendizagem de máquina diferentes foram utilizados: redes neurais e máquinas de vetor de suporte. Resultados experimentais demonstram que o conjunto de características selecionado a partir de imagens em níveis de cinza atingiu desempenho competitivo para o problema de detecção de defeitos em madeira, quando comparado com conjunto de características que depende de sensor de aquisição de maior custo (line scan colorida) para extração de características baseadas na informação cor

Indagine sulla concentrazione di ftalati nelle grappe

Gli esteri dell’acido ftalico o ftalati sono la famiglia di additivi plastificanti più impiegata nella produzione mondiale di materie plastiche. La loro tossicità è discussa da tempo e quella del dietilesil ftalato (DEHP), in particolare, fin dagli anni Ottanta. Le bevande alcoliche, così come gli alimenti grassi, sono substrati nei quali queste molecole possono facilmente solubilizzare. In ambito enologico e nel settore dei distillati, gli ftalati sono assurti agli onori della cronaca circa 3 anni fa in conseguenza, in particolare, dei limiti posti alle esportazioni verso la Cina. In assenza di dati pubblicati sulla concentrazione di tali plastificanti in distillati, è stata avviata un’indagine sulla loro presenza nelle grappe nazionali

Inspeção Automática de Defeitos em Madeiras de Pinus usando Visão Computacional

This paper addresses the issue of detecting defects in Pine wood using features extracted from grayscale images. The feature set proposed here is based on the concept of texture and it is computed from the co-occurrence matrices. The features provide measures of properties such as smoothness, coarseness, and regularity. Comparative experiments using a color image based feature set extracted from percentile histograms are carried to demonstrate the efficiency of the proposed feature set. Two different learning paradigms, neural networks and support vector machines, and a feature selection algorithm based on multi-objective genetic algorithms were considered in our experiments. The experimental results show that after feature selection, the grayscale image based feature set achieves very competitive performance for the problem of wood defect detection relative to the color image based features.Este artigo apresenta um método completo para a detecção de defeitos em tábuas de madeira de Pinus através de técnicas de Visão Computacional. As imagens dos lados da tábua de madeira são adquiridas com câmeras tipo line scan e processadas para extração de características baseadas na informação cor e em propriedades de textura: suavidade, aspereza e regularidade.  Um subconjunto destas características, extraído a partir de imagens em níveis de cinza e selecionado com base em algoritmos genéticos multi-objetivos é proposto como alternativa para redução de custos no processo de aquisição de imagens. Dois paradigmas de aprendizagem de máquina diferentes foram utilizados: redes neurais e máquinas de vetor de suporte. Resultados experimentais demonstram que o conjunto de características selecionado a partir de imagens em níveis de cinza atingiu desempenho competitivo para o problema de detecção de defeitos em madeira, quando comparado com conjunto de características que depende de sensor de aquisição de maior custo (line scan colorida) para extração de características baseadas na informação cor

Evaluation of forest harvesting impacts on forest ecosystems

In the Guarani preservation area 100 ha of forest land was cut to evaluate harvest impact in natural subtropical forest. Two treatments were applied: “commercial logging” in which the logging contractor works in the traditional way, and “improved harvest” in which trees are selected and the skidding trails and landings planned. Forest structure and composition, seedlings and regenerations and soil physical parameters such as soil density, penetration resistance were measured before harvesting. The trees were cut by chainsaw and moved by a rubber tyred skidder to the landing area for loading on a truck. After harvesting, damage by cutting and by skidding was measured. All previous parameters were re-measured and traffic intensity in each plot calculated. The harvest yields were 9.9 m3 ha-1 for the improved harvesting and 16.4 m3 ha-1 for the commercial treatment. Trees felled were 6.8 trees ha-1 for improved harvest and 9.9 trees ha-1 for the commercial harvest. For canopy trees, commercial harvesting reduced the initial dominance 19.3%, while improved harvesting only decreased it 9.5% so forest structure is less affected by the improved harvesting. There was little change in abundance and species composition. Changes were observed in the order of importance of some species, e.g. Parapiptademia rigida was replaced by species of lesser importance. Regeneration after the commercial harvesting was less than in the improved harvesting method. Commercial harvesting had more (60%) traffic intensity (Mg km-1 ha-1) along all the skid trials in the plots

Application of MALDI-MS analysis of Rainforest chemodiversity: a keystone for biodiversity conservation and sustainable use

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)471114821485Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP