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Título:
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Clasification of scots pine (Pinus sylvestris ) knots in density images from CT scanned logs. (1995)
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Autores:
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HAGMAN, P.O.G. ;
GRUNDBERG, S.A.
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Tipo de documento:
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Article : texto impreso
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Dentro :
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EUROPEAN JOURNAL OF WOOD AND WOOD PRODUCTS (VOL 53NRO 2, abr.1995)
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Artículo en la página:
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75- 81
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Clasificación:
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ANÁLISIS DE IMAGEN
DEFECTOS DE LA MADERA
MADERA
MADERA LIMPIA
MODELOS
NUDOS
PINO
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Resumen:
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Este estudio fué llevado a cabo con el fin de ensayar métodos para la separación de nudos de la madera limpia en una imagen digital cuando se explora para buscar defectos internos con un scanner-CT médico. Los nudos de pino escocés, representados por su imagen de densidad superficial tangencial, extraída de un receptor de imagen CT, han sido clasificados por dos métodos distintos mostrando iguales resultados. Los nudos son clasificados en cuatro tipos por una Red Neural de Contra-propagación Artificial (ANN) y un modelo de Modelado Parcial de Mínimos Cuadrados (PLS). La precisión de la clasificación para cada uno de los cuatro tipos de nudos, está entre un 85% y un 97%. Los resultados indican que ambos métodos pueden ser útiles con miras a describir y clasificar los nudos en superficies concéntricas alrededor de la médula en imágenes CT y por lo tanto extraer los modelos paramétricos de los datos en bruto de la imagen CT. Un modelo de clasificación simplificado ha sido obtenido.
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