Hyppää sisältöön
    • Suomeksi
    • På svenska
    • In English
  • Suomeksi
  • In English
  • Kirjaudu
Näytä aineisto 
  •   Etusivu
  • LUTPub
  • Tieteelliset julkaisut
  • Näytä aineisto
  •   Etusivu
  • LUTPub
  • Tieteelliset julkaisut
  • Näytä aineisto
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Detection of Mechanical Damages in Sawn Timber Using Convolutional Neural Networks

Rudakov, Nikolay; Eerola, Tuomas; Lensu, Lasse; Kälviäinen, Heikki; Haario, Heikki (2019-02-14)

Katso/Avaa
rudakov_et_al_detection_of_mechanical_damages_post-print.pdf (3.135Mb)
Lataukset: 


Post-print / Final draft

Rudakov, Nikolay
Eerola, Tuomas
Lensu, Lasse
Kälviäinen, Heikki
Haario, Heikki
14.02.2019

11269

115-126

Springer, Cham

Lecture Notes in Computer Science

School of Engineering Science

Kaikki oikeudet pidätetään.
© Springer Nature Switzerland AG 2019
https://doi.org/10.1007/978-3-030-12939-2_9
Näytä kaikki kuvailutiedot
Julkaisun pysyvä osoite on
https://urn.fi/URN:NBN:fi-fe2019102935477

Tiivistelmä

The quality control of timber products is vital for the sawmill industry pursuing more efficient production processes. This paper considers the automatic detection of mechanical damages in wooden board surfaces occurred during the sawing process. Due to the high variation in the appearance of the mechanical damages and the presence of several other surface defects on the boards, the detection task is challenging. In this paper, an efficient convolutional neural network based framework that can be trained with a limited amount of annotated training data is proposed. The framework includes a patch extraction step to produce multiple training samples from each damaged region in the board images, followed by the patch classification and damage localization steps. In the experiments, multiple network architectures were compared: the VGG-16 architecture achieved the best results with over 92% patch classification accuracy and it enabled accurate localization of the mechanical damages.

Lähdeviite

Rudakov N., Eerola T., Lensu L., Kälviäinen H., Haario H. (2019) Detection of Mechanical Damages in Sawn Timber Using Convolutional Neural Networks. In: Pattern Recognition. GCPR 2018. Lecture Notes in Computer Science, vol 11269. Springer, Cham, DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-030-12939-2_9

Alkuperäinen verkko-osoite

https://link.springer.com/chapter/10.1007%2F978-3-030-12939-2_9
Kokoelmat
  • Tieteelliset julkaisut [1559]
LUT-yliopisto
PL 20
53851 Lappeenranta
Ota yhteyttä | Tietosuoja | Saavutettavuusseloste
 

 

Tämä kokoelma

JulkaisuajatTekijätNimekkeetKoulutusohjelmaAvainsanatSyöttöajatYhteisöt ja kokoelmat

Omat tiedot

Kirjaudu sisäänRekisteröidy
LUT-yliopisto
PL 20
53851 Lappeenranta
Ota yhteyttä | Tietosuoja | Saavutettavuusseloste