Avaliação de métodos de extração de características aplicadas a classificação da qualidade da madeira

• Processo: 18/11852-1
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de dezembro de 2018
• Data de Término da vigência: 30 de novembro de 2019
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
• Pesquisador responsável: André Luis Debiaso Rossi
• Beneficiário: Natália Fernandes Soares
• Instituição Sede: Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus Experimental de Itapeva. Itapeva , SP, Brasil
• Assunto(s): Aprendizado computacional Classificação Identificação da madeira Processamento de imagens Controle da qualidade Indústria madeireira
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Aprendizado de Máquina | Classificação | Extração de características | Qualidade | Aprendizado de Máquina

Resumo

É cada vez mais imprescindível que indústrias forneçam produtos e serviços de qualidade para sua sobrevivência e sucesso. Esse cenário está ocorrendo recentemente mesmo para pequenas e médias indústrias madeireiras, fornecedoras de matéria-prima. Nesse setor, a classificação da qualidade da madeira é um fator decisivo para agregar valor ao seu produto e satisfazer as exigências dos clientes. Essa tarefa geralmente é realizada por especialistas humanos, que estão sujeitos a diferentes tipos de subjetividade, como a experiência e conhecimento de cada um e às variações que podem ocorrer devido ao cansaço ou outras dificuldades. Portanto, a automação desse processo é de grande interesse dessas indústrias. Um projeto em andamento investiga o uso de técnicas de Aprendizado de Máquina (AM) para inspeção visual automática de tábuas de madeira. A área de AM estuda o desenvolvimento de sistemas capazes de melhorar o seu desempenho preditivo a partir de experiências anteriores. Para o problema de inspeção visual, essa experiência é obtida a partir das imagens de tábuas de madeira capturadas por câmeras e classificadas por um especialista humano. Um protótipo, que integra essas técnicas a câmeras de baixo custo já foi testado com sucesso em uma indústria madeireira da região. Apesar da melhora alcançada em comparação com operadores humanos, o desempenho das técnicas de AM depende das características que serão usadas para descrever as imagens. O processo para obter informações relevantes das imagens é chamado de extração de características. Portanto, o presente projeto de pesquisa tem como objetivo geral investigar métodos de extração de característica de imagens para o problema da classificação da qualidade da madeira a fim de melhorar o desempenho preditivo dos modelos gerados pelas técnicas de AM. Para isso, serão utilizadas 374 imagens de tábuas de madeira coletadas em uma indústria da região do campus. Essas imagens foram previamente classificadas por um especialista da empresa em três níveis de qualidade. Para cada método de extração será criada uma base de dados, em que cada atributo corresponderá a uma característica obtida, e os modelos gerados pelos diferentes algoritmos de AM serão comparados em relação ao desempenho preditivo para as diferentes bases. Adicionalmente, espera-se obter alguma indicação das propriedades que resultaram na melhoria do desempenho.