Automatic Analysis of Wood Growth in the Sawmill Industry Using Deep Learning
Loading...
URL
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Perustieteiden korkeakoulu |
Master's thesis
Unless otherwise stated, all rights belong to the author. You may download, display and print this publication for Your own personal use. Commercial use is prohibited.
Authors
Date
2020-03-16
Department
Major/Subject
Computer Science
Mcode
SCI3042
Degree programme
Master’s Programme in Computer, Communication and Information Sciences
Language
en
Pages
70+5
Series
Abstract
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.Description
Supervisor
Suomela, JukkaThesis advisor
Mononen, JariKeywords
computer vision, deep learning, convolutional neural networks, semantic segmentation, sawmill, annual rings