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Resumen:
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Este artículo presenta un sistema multiespectral para la evolución de los algoritmos para la predicción de los detalles superficiales de la madera, importante para la inspección automática de madera aserrada. Es discutida la selección de muestras de entrenamiento, el método de barrido espectrográfico de imagen, la reperesentación de los datos en bruto, la evaluación de los algoritmos lineales y el ensayo de la performance. Es subrayada una posible implementación en línea para el barrido a alta velocidad de madera con un sensor inteligente. Un ejemplo, mostrar la evolución de los algoritmos lineales para la predicción de la madera de compresión en especies de coníferas ( Picea abies, Pinus sylvestris ), es informada, mostrando una clasificación correcta verificada en 92 - 94%. Se muestra que la clasificación de madera de compresión podría ser reducida a un modelo lineal no complicado con pocos componentes espectrales.
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