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.

Timber Tracing with Multimodal Encoder-Decoder Networks

Zolotarev, Fedor; Eerola, Tuomas; Lensu, Lasse; Kälviäinen, Heikki; Haario, Heikki; Heikkinen, Jere; Kauppi, Tomi (2019-08-22)

Katso/Avaa
zolotarev_et_al_timber_tracing_final_draft.pdf (1.340Mb)
Lataukset: 


Post-print / Final draft

Zolotarev, Fedor
Eerola, Tuomas
Lensu, Lasse
Kälviäinen, Heikki
Haario, Heikki
Heikkinen, Jere
Kauppi, Tomi
22.08.2019

Lecture Notes in Computer Science

11679

342-353

Springer, Cham

Lecture Notes in Computer Science

School of Engineering Science

Kaikki oikeudet pidätetään.
© Springer Nature Switzerland AG 2019
https://doi.org/10.1007/978-3-030-29891-3_30
Näytä kaikki kuvailutiedot
Julkaisun pysyvä osoite on
http://urn.fi/URN:NBN:fi-fe2019110536719

Tiivistelmä

Tracking timber in the sawmill environment from the raw material (logs) to the end product (boards) provides various benefits including efficient process control, the optimization of sawing, and the prediction of end-product quality. In practice, the tracking of timber through the sawmilling process requires a methodology for tracing the source of materials after each production step. The tracing is especially difficult through the actual sawing step where a method is needed for identifying from which log each board comes from. In this paper, we propose an automatic method for board identification (board-to-log matching) using the existing sensors in sawmills and multimodal encoder-decoder networks. The method utilizes point clouds from laser scans of log surfaces and grayscale images of boards. First, log surface heightmaps are generated from the point clouds. Then both the heightmaps and board images are converted into ”barcode” images using convolutional encoder-decoder networks. Finally, the ”barcode” images are utilized to find matching logs for the boards. In the experimental part of the work, different encoderdecoder architectures were evaluated and the effectiveness of the proposed method was demonstrated using challenging data collected from a real sawmill.

Lähdeviite

Fedor Zolotarev, Tuomas Eerola, Lasse Lensu, Heikki Kälviäinen, Heikki Haario, Jere Heikkinen, and Tomi Kauppi (2019) Timber Tracing with Multimodal Encoder-Decoder Networks. In: Vento M., Percannella G. (eds) Computer Analysis of Images and Patterns. CAIP 2019. Lecture Notes in Computer Science, vol 11679, p. 342-353. Springer, Cham. DOI: 10.1007/978-3-030-29891-3_30

Kokoelmat
  • Tieteelliset julkaisut [723]
LUT-yliopisto
PL 20
53851 Lappeenranta
Ota yhteyttä | Lähetä palautetta | Tietosuoja | Saavutettavuusseloste
 

 

Tämä kokoelma

JulkaisuajatTekijätNimekkeetKoulutusohjelmaAvainsanatSyöttöajatYhteisöt ja kokoelmat

Omat tiedot

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