Suporte à identificação de toras de madeiras com anomalias em imagens de tomografia ultrassônica

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Pereira Junior, Antonio Alberto, 1995-
Data de Publicação: 2022
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
Texto Completo: https://hdl.handle.net/20.500.12733/5682
Resumo: Orientador: Marco Antonio Garcia de Carvalho
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spelling Suporte à identificação de toras de madeiras com anomalias em imagens de tomografia ultrassônicaSupport for the identification of wood logs with anomalies in ultrasonic tomography imagesUltrassonografiaDetecção de anomaliasTestes não-destrutivosUltrasonographyAnomalies dectectionNon-destructive testingOrientador: Marco Antonio Garcia de CarvalhoDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de TecnologiaResumo: A análise do interior de toras de madeiras é uma tarefa essencial no campo da avaliação Florestal. Para auxiliar a identificação de anomalias no interior de toras de madeira, pode-se utilizar métodos da área de Ensaios Não Destrutivos (ENDs), como a tomografia ultrassônica. A tomografia ultrassônica permite avaliar as condições internas de troncos de madeira, através da propagação de onda aplicada em pontos específicos. Com o objetivo de auxiliar a identificação e a análise de defeitos na imagem tomográfica, este trabalho utiliza recursos da área de Inteligência Artifical a fim de identificar imagens tomográficas com anomalias. Em nossa abordagem, consideramos três classificadores diferentes: K-Nearest Neighbors (k-NN), Support Vector Machine (SVM) e Convolutional Neural Network (CNN). Os experimentos realizados foram comparados por meio de métricas: Accuracy, Precision e Recall. Para realizar os experimentos, construímos um dataset com 5000 imagens de tomografia ultrassônica usando o processo de Data Augmentation. No primeiro experimento, são calculadas as métricas dos modelos com base em descritores de textura. Os melhores resultados obtidos de acurácia para os modelos CNN, SVM e k-NN, foram respectivamente 89.00%, 80.70% e 79.81%. No segundo experimento, foi feita a segmentação da anomalia com auxilio da segmentação de Otsu, em seguida foi testado no modelo de classificação SVM. Os resultados constataram que o modelo SVM têm resultados superiores de demarcação quando comparado ao modelo da CNNAbstract: The analysis of the interior of wood logs is an essential task in the field of Forestry assessment. To help identify anomalies inside wooden logs, methods from the field of Non-Destructive Tests (NDTs) can be used, such as ultrasonic tomography. Ultrasonic tomography makes it possible to evaluate the internal conditions of wooden trunks, through wave propagation applied at specific points. With the objective of helping the identification and analysis of defects in the tomographic image, this work uses resources from the area of ??Artificial Intelligence in order to identify tomographic images with anomalies. In our approach, we consider three different classifiers: K-Nearest Neighbors (k-NN), Support Vector Machine (SVM) and Convolutional Neural Network (CNN). The experiments performed were compared using metrics: Accuracy, Precision and Recall. To carry out the experiments, we built a dataset with 5000 ultrasonic tomography images using the Data Augmentation process. In the first experiment, model metrics are calculated based on texture descriptors. The best accuracy results obtained for the CNN, SVM and k-NN models were respectively 89.00%, 80.70% and 79.81%. In the second experiment, the anomaly segmentation was performed with the help of Otsu's segmentation, then it was tested in the SVM classification model. The results found that the SVM model has superior demarcation results when compared to the CNN modelMestradoSistemas de Informação e ComunicaçãoMestre em TecnologiaCAPES001[s.n.]Carvalho, Marco Antonio Garcia de, 1970-Fernandes, Marcelo Augusto CostaSilva, Ana Estela Antunes daUniversidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Faculdade de TecnologiaPrograma de Pós-Graduação em TecnologiaUNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINASPereira Junior, Antonio Alberto, 1995-20222022-07-21T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdf1 recurso online (84 p.) : il., digital, arquivo PDF.https://hdl.handle.net/20.500.12733/5682PEREIRA JUNIOR, Antonio Alberto. Suporte à identificação de toras de madeiras com anomalias em imagens de tomografia ultrassônica. 2022. 1 recurso online (84 p.) Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Tecnologia, Limeira, SP. Disponível em: https://hdl.handle.net/20.500.12733/5682. Acesso em: 3 set. 2024.https://repositorio.unicamp.br/acervo/detalhe/1250214Requisitos do sistema: Software para leitura de arquivo em PDFporreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instname:Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instacron:UNICAMPinfo:eu-repo/semantics/openAccess2022-09-23T14:00:08Zoai::1250214Biblioteca Digital de Teses e DissertaçõesPUBhttp://repositorio.unicamp.br/oai/tese/oai.aspsbubd@unicamp.bropendoar:2022-09-23T14:00:08Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)false
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