Debled-Rennesson, Isabelle

Decelle, Rémi

Frédéric, Mothe

Longuetaud, Fleur

Ngo, Phuc

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HAL Id: hal-03029969https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03029969Submitted on 3 Dec 2020HAL is a multi-disciplinary open accessarchive for the deposit and dissemination of sci-entific research documents, whether they are pub-lished or not. The documents may come fromteaching and research institutions in France orabroad, or from public or private research centers.L’archive ouverte pluridisciplinaire HAL, estdestinée au dépôt et à la diffusion de documentsscientifiques de niveau recherche, publiés ou non,émanant des établissements d’enseignement et derecherche français ou étrangers, des laboratoirespublics ou privés.Détection automatique de la moelle sur des imagesd’extrémités de grumes de Douglas brutes de sciageRémi Decelle, Phuc Ngo, Isabelle Debled-Rennesson, Mothe Frédéric, FleurLonguetaudTo cite this version:Rémi Decelle, Phuc Ngo, Isabelle Debled-Rennesson, Mothe Frédéric, Fleur Longuetaud. Détectionautomatique de la moelle sur des images d’extrémités de grumes de Douglas brutes de sciage. GDR2019 - 8èmes Journées du Groupement de Recherche 3544 Sciences du Bois, Nov 2019, Epinal, France.￿hal-03029969￿8èmes journées du GDR 3544 « Sciences du bois » - Epinal, 18-21 novembre 2019Détection automatique de la moelle sur des images d’extrémités de grumes de Douglasbrutes de sciageDECELLE Rémi1, NGO Phuc1, DEBLED-RENNESSON Isabelle1, MOTHE Frédéric2, LON-GUETAUD Fleur21 Université de Lorraine, LORIA, UMR 7503, 54506 Vandœuvre-lès-Nancy, France, 2Université de Lorraine, AgroParisTech, Inra, Silva, F-54000 Nancy, Franceremi.decelle@loria.frMots clefs : Bois; Moelle; Analyse d’images; Transformée de Hough;IntroductionLa qualité du bois est un élément important dans l’industrie du bois. L’un des éléments clefs àdétecter est la moelle. En effet, cette information permet d’analyser de manière plus simpled’autres éléments importants à l’estimation de la qualité (aubier, duramen, largueur descernes).Le problème de la détection automatique de la moelle a déjà été étudié dans la littérature. Denombreuses méthodes ont été mises au point pour la tomodensitométrie (Longuetaud et al.2004, Boukadida et al. 2012). Un tel scanner est un investissement trop lourd pour la plupartdes scieries. En parallèle, les caméras bon marché comme les caméras RVB fournissent desimages à moindre coût avec une bonne résolution d’image. Sur des surfaces brutes, lesmarques de sciage, traces de terre et/ou peinture sont parfois visibles, ce qui rend l'analyseplus difficile. Wei et al.(2012) ont publié une brève étude bibliographique sur l'estimation dela position de la moelle. À notre connaissance, seules trois études (Norell et Borgefors 2008,Schraml et Uhl 2013, Kurdthongmee et al. 2018) ont proposé des algorithmes pour cettedétection.Les trois méthodes développées sont robustes et donnent la localisation de la moelle avec unebonne précision. Cependant elles ont quelques limites. Norell et Borgefors (2008) segmententmanuellement les coupes transversales du bois. Kurdthongmee et al (2018) et Schraml et Uhl(2013) supposent que la section de bois est centrée sur l'image. Dans notre étude, la section de bois n'est pas segmentée et n'a pas besoin d'être centrée surl’image. L’idée est d’avoir une méthode utilisable partout. Nous proposons une méthode ro-buste pour détecter l'emplacement de la moelle.Matériel et méthodeJeux d’imagesNous avons deux séries d'images différentes de Douglas. Cela diffère de Norell et Borgefors(2008) qui ont traité de l'épicéa et du pin sylvestre. Schraml et Uhl (2013) ont traité del’épicéa. Kurdthongmee et al. (2018) ont traité de l’hévéa.Les deux jeux d’images concernent les même grumes à des instants différents. La première sé-rie d'images (appelée Besle), prise par un appareil photo numérique (modèle Panasonic DMC-FZ45), se compose de 65 images prises juste après la coupe en forêt et. La deuxième série(appelée BBF), prise par un smartphone (Huawei modèle ANE-LX1), est constituée de 168èmes journées du GDR 3544 « Sciences du bois » - Epinal, 18-21 novembre 2019images des grumes prises sur le parc à grumes. Quelques images des jeux de données sontillustrées dans la figure 1.Chaque grume a été prise plusieurs fois (de 3 à 5 fois) en tournant légèrement à gauche ou àdroite la caméra entre chaque vue. Nous considérons que la position de la moelle est représen-tée par un pixel, bien que d'un point de vue biologique elle peut occuper une plus grande sur-face. Les vérités terrains, c’est-à-dire la position réelle de la moelle sur chaque image, ont étéévaluées manuellement par deux opérateurs différents.Fig. 1 : Images issues des jeux de données. Deux premières lignes issues de Besle et la der-nière issue de BBF.Première estimation de la moelleNous procédons en deux étapes. La première doit remédier à l’absence de segmentation etfournir une première estimation de la moelle sur la section. Nous supposons que la sectionpeut être assimilée à un cercle. Ainsi, notre première étape repose sur une méthode dedétection de cercles : transformée de Hough (HT). En pratique, la grume n’est pas un cercleparfait et ainsi plusieurs cercles sont détectés.Une fois les cercles trouvés, pour estimer la position de la moelle nous déterminons le bary-center de l’ensemble des centres des cercles détectés. Chaque attribue un poids à chaque pixeld’autant plus important qu’il est proche du centre, ce qui conduit à une carte de probabilité deprésence de la moelle. La figure 2 montre les cercles détectés et la carte de probabilité.Vers une estimation précise de la moelleLa seconde étape est notre implémentation (itérative) de la méthode développée parLonguetaud et al. (2004) pour des images tomographiques. L’idée est d’extraire une petitesous-image centrée sur la première détection faite précédemment et d’accumuler les normalesdes tangentes aux cernes. Comme ces derniers peuvent être assimilés à des cerclesconcentriques centrés sur la moelle, l’accumulation doit faire ressortir la position de lamoelle.8èmes journées du GDR 3544 « Sciences du bois » - Epinal, 18-21 novembre 2019Fig. 2 : À gauche les cercles détectés par la transformée de Hough. À droite, la carte de proba-bilité obtenue à l’aide des centres des cercles.Résultats et discussionNous avons comparé notre méthode à celle proposée par Kurdthongmee et al. (2018) sur nosjeux de données. La figure 3 montre les résultats pour les deux méthodes et les deux jeux.Notre méthode est plus précise. Nous obtenons un écart moyen de 14.29mm pour notreméthode contre 25.05mm pour celle de Kurdthongmee et al. (2018) sur le jeu Belse. Notre algorithme est cependant plus lent : une image est traitée en 2956ms contre 667ms pourcelui du Kurdthongmee. Nos expériences ont été réalisées sur un Intel Core i7 avec 2,5 GHzet 16 Go de RAM.Fig. 3 : Comparaison de la distance (mm) entre la vérité terrain et la position estimée de lamoelle (Besle à gauche et BBF à droite). La courbe rouge représente notre méthode et lacourbe bleue celle de Kurdthongmee et al. (2018).ConclusionsNous avons proposé une méthode permettant d'estimer la position de la moelle sur des imagescapturées par des appareils photo numériques.Notre méthode ne nécessite pas desegmentation manuelle ou d’hypothèse sur la position de la section dans l’image comme lesméthodes décrites dans la littérature. Les résultats ont montré une estimation plus précise sur8èmes journées du GDR 3544 « Sciences du bois » - Epinal, 18-21 novembre 2019les deux ensembles de données, malgré des cas difficiles. Cependant, cette précision conduit àun temps de calcul légèrement plus long. A l'heure actuelle, une seule essence de bois a ététraitée, à savoir le Douglas. Les travaux futurs devraient se concentrer sur l'amélioration de la seconde étape de ladétection. Nous testerons aussi si, comme nous l’espérons, la méthode peut s’appliquer surd’autres essences. Nous nous intéressons aussi à la détection de l’aubier et du duramen.RéférencesBoukadida, H.; Longuetaud, F.; Colin, F.; Freyburger, C.; Constant, T.; Leban, J.; Mothe, F. 2012. Pithextract: A robust algorithm for pith detection in computer tomography images of wood application to 125 logs from 17 tree species. Computers and Electronics in Agriculture 85, 90–98Kurdthongmee, W., Suwannarat, K., Panyuen, P., Sae-Ma, N. 2018. A fast algorithm to approximate the pith location of rubberwood timber from a normal camera image. In: 15th International Joint Conference on Computer Science and Software Engineering (JCSSE). pp. 1–6. IEEELonguetaud, F., Leban, J.M., Mothe, F., Kerrien, E., Berger, M.O. 2004. Automatic detection of pith on ct images of spruce logs. Computers and Electronics in Agriculture 44(2), 107–119Norell, K., Borgefors, G. 2008. Estimation of pith position in untreated log ends in sawmill environments. Computers and Electronics in Agriculture 63(2), 155 – 167 Schraml, R., Uhl, A. 2013. Pith estimation on rough log end images using local Fourier spectrum analysis. In: Proceedings of the 14th Conference on Computer Graphics and Imaging (CGIM’13), Innsbruck, AUTWei, Q., Leblon, B., La Rocque, A. 2011. On the use of x-ray computed tomography for determining wood properties: A review. Canadian Journal of Forest Research 41(11), 2120–2140Détection automatique de la moelle sur des images d'extrémités de grumes de Douglas brutes de sciageDECELLE Rémi1, NGO Phuc1, DEBLED-RENNESSON Isabelle1, MOTHE Frédéric2, LONGUETAUD Fleur21 Université de Lorraine, LORIA, UMR 7503, 54506 Vandœuvre-lès-Nancy, France2  Université de Lorraine, AgroParisTech, Inra, Silva, F-54000 Nancy, France105 d'extrémités de grumes de Douglas 2 jeux de données●  En forêt après la coupe●Au parc à grumesMême grumes !Prises plusieurs fois en tournant la caméra !Vérités terrains2 opérateursPointage de la position de la moelle (= 1 pixel) Nous remercions l'ANR pour le financement du projetProjet TreeTraceTracabilité du bois & Estimation de la qualité du boisAnalyses qualité et tracabilité déjà faites sur des scanner CT Problématique →  Extension aux caméras à bas prix ?Objectif applicatif →  Aide aux petites et moyennes scieriesCamera à bas prix Peu chère Instantanée PortabilitéExternePartielScanner CTInterneExterneTotalitéCherLentContexteMatérielMéthode Moyenne(mm)Écart-type(mm)Temps (s)Notre méthode3,113,141,491,361,62,2Kurdthongmeeet al. (2018)25,0638,3821,2323,120,60,7Schraml et al.(2013)2,582,390,981,127,28,6Étape 1 - Détecter la grume dans l'image→  Hypothèse : Grume assimilable à un cercle→  Solution : Détection de cerclesMéthode de Hough pour la détection de cercles Étape 2 - Estimer la position de la moelle→  Idée : Tracer les normales des tangentes des cernes→  Initialisation : À partir des cercles précédents→  Itérativement 1. Estimer l'orientation des cernes dans une sous-image centrée sur l'estimation actuelle.2. Tracer les normales aux tangentes des cernes3. Récupérer une nouvelle estimation (intersections)4. S'arrêter si la position à peu varierMéthodeRésultats & Conclusion

Détection automatique de la moelle sur des images d'extrémités de grumes de Douglas brutes de sciage

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