Processamento de imagens digitais para detecção e quantificação de defeitos na madeira serrada de coníferas de reflorestamento de uso não estrutural

• Autor(a) principal: Rall, Ricardo [UNESP]
• Data de Publicação: 2010
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UNESP
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/11449/101882
• topic: Madeira serrada; Processamento de imagens; Madeira; Pinus taeda; Wood; Pinus taeda L; Classification; Quality; Digital image processing; Sawn wood; Lumber

No Brasil, a utilização de Pinus (de reflorestamentos) na indústria madeireira tem sido crescente nos últimos anos. Particularmente para a madeira serrada desse gênero, a produção nacional de madeira serrada de Pinus atingiu 9,46 milhões de m³ em 2008. O crescimento da produção no período de 1999 a 2008 foi de 40,6%. A produção de madeira em ciclos mais curtos tem tornado comum o decréscimo constante na oferta de árvores adultas com grandes diâmetros. Além do aspecto da juvenilidade, nota-se que a madeira hoje disponível para uso industrial e comercial apresenta uma incidência muito grande de nós e outros defeitos, que comprometem significativamente seu desempenho físico mecânico e sua qualidade. Diante dos números que apontam uma crescente demanda por produtos de madeira serrada de Pinus, é natural que a indústria busque formas mais eficientes de garantir a qualidade dos produtos por ela gerados; neste sentido a atividade de inspeção assume um papel importante no processo produtivo. De fato, a classificação de madeira serrada é afetada sensivelmente pela qualidade do trabalho desempenhado pelos graduadores humanos (trabalhadores das serrarias), pois essa é uma atividade estressante, exigindo grande atenção por longos períodos de tempo. O objetivo geral foi o desenvolvimento de técnicas de processamento de imagens digitais para detecção de defeitos na madeira serrada de coníferas. Os objetivos específicos foram, por meio da análise digital das imagens, analisar quais os parâmetros devem ser empregados para a detecção de defeitos na madeira serrada de coníferas, além de desenvolver um software de visão de máquina para a detecção de defeitos na madeira serrada de coníferas. O material utilizado para o estudo foi a madeira extraída de seis árvores de Pinus taeda com 37 anos de idade, provenientes do Horto Florestal de Manduri – SP. As árvores...