Vi använder oss av kakor för bättre upplevelse. Läs mer här.st�ng

Wood Fingerprints

– Recognition of sawn wood products

This thesis deals with wood fingerprints and presents ways to track sawn wood products through an industrial process using cameras. The possibility to identify individual wood products comes from the biological variation of the trees, where the genetic code, environment and breakdown process creates a unique appearance for every board. This application has much of the same challenges as are found in human biometrics applications.

The vision for the future is to be able to utilize existing imaging sensors in the production line to track individual products through a disordered and diverging product flow. The flow speed in wood industries is usu- ally very high and with a high degree of automation. Wood fingerprints combined with automated inspection makes it possible to tailor subse- quent processing steps for each product and can bring the operators vital feedback on process parameters.

The motivation for this work comes from the wood industry wanting to keep track of products without invasive methods such as bar code stickers or painted labels. In the project Hol-i-Wood Patching Robot, an automatic scanner- and robot system is being developed, where there is a need to keep track of the shuttering panels that are going to be mended by several automatic robot systems.

In this thesis, two different strategies to recognize previously scanned sawn wood products are presented. The first approach uses feature detec- tors to find matching features between two images. This approach proved to be robust even when subjected to moderate geometric- and radiometric image distortions. The recognition accuracy reached 100% when matching high quality scans of Scots pine boards that have more than 20 knots.

The second approach uses local knot neighborhood geometry to find point matches between images. The recognition accuracy reached above 99% when matching simulated Scots pine panels with realistically added noise to the knot positions, whilst more than 85% of the knots were found. Both presented approaches proved to be viable options for recognition of sawn wood products. In order to improve the recognition methods further, a larger dataset needs to be acquired and a method to calibrate parameter settings needs to be developed. 

 

  • Tobias Pahlberg
  • Luleå University of Technology, Department of Engineering Sciences and Mathematics, Division of Wood Science and Engineering
  • Originalspråk: En

Om TräGuiden

TräGuiden tillhandahåller information om trä och träbyggande. Webbsidan drivs av Svenskt Trä, en del av Skogsindustrierna, och utgör med sina nära en miljon besökare per år ett viktigt informationsnav för byggande i Sverige.

TräGuiden beskriver tekniska lösningar för träbyggande samt innehåller information om trämaterialets egenskaper. TräGuidens innehåll av illustrationer och konstruktionslösningar kan fritt skrivas ut eller delas med andra.

Det finns också nedladdningsbara ritningar i CAD-format på TräGuiden.

Klicka här för sajtkarta

Stäng sajtkarta

Prenumerera på TräGuidens
populära nyhetsbrev

Se tidigare nyhetsbrev
På din mobil fungerar TräGuiden bäst i stående läge.Ok

Hantera dina pins

Hantera pins fungerar bäst om du inte är i privat/inkognitoläge. OBS! Dina pins sparas i datorns lokala minne.
Åtgärder som innebär raderande av kakor på datorn kan ofta även medföra att det lokala minnet rensas med följden att dina sparade pins försvinner.

Du har inga sparade pins

Hantera pins fungerar bäst om du inte är i privat/inkognitoläge. OBS! Dina pins sparas i datorns lokala minne.
Åtgärder som innebär raderande av kakor på datorn kan ofta även medföra att det lokala minnet rensas med följden att dina sparade pins försvinner.

pin

Du vet väl att du kan spara sidor till senare. Samla här pins för de sidor du besöker ofta och enkelt vill kunna återkomma till.

  • Lägg till
  • Du har redan lagt till den här sidan.

Skicka pins

Ett enkelt sätt att spara dina pins är att maila dem

Du har nu skickat dina pins!

Något gick fel. Kontrollera e-postadressen och prova igen.

Dela sidan