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Giovannini, Stefano (2019) Convolutional Neural Networks for Knot Measurement in Tomographic Images of Wood Logs. [Magistrali biennali]

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Abstract

This work provides novel approaches to knot diameter and DKB coordinate regression in wood logs by exploiting Convolutional Neural Networks (CNNs). One of the proposed procedures, concerning the subsequent application of a CNN for status classification to CT voxel sub-blocks containing consecutive portions of each knot, yields promising results and is computationally fast enough to be employed in in-line applications, both in terms of diameter regression and status estimation.

Item Type:Magistrali biennali
Corsi di Diploma di Laurea:Scuola di Ingegneria > ICT for Internet and Multimedia - Ingegneria per le Comunicazioni Multimediali e Internet
Scuola di Ingegneria > ICT for Internet and Multimedia - Ingegneria per le Comunicazioni Multimediali e Internet
Additional Information:Embargo temporaneo per motivi di segretezza e/o di proprietà  dei risultati e informazioni di enti esterni o aziende private che hanno partecipato alla realizzazione del lavoro di ricerca relativo alla tesi
Uncontrolled Keywords:knots, wood, CT, tomography, CNN, dead knot border, diameter
Subjects:Area 09 - Ingegneria industriale e dell'informazione > ING-INF/05 Sistemi di elaborazione delle informazioni
Codice ID:63181
Relatore:Ghidoni, Stefano
Correlatore:Ursella, Enrico
Data della tesi:15 October 2019
Biblioteca:Polo di Ingegneria > Biblioteca di Ingegneria dell'Informazione e Ingegneria Elettrica "Giovanni Someda"
Tipo di fruizione per il documento:on-line per i full-text
Tesi sperimentale (Si) o compilativa (No)?:Yes

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