Détection et classification automatique des singularités sur l'écorce des arbres
Automatic Detection and Classification of Singularities on Tree Bark
Jury
Directeur de these_DEBLED-RENNESSON_Isabelle_UNIVERSITE DE LORRAINE
CoDirecteur de these_KERAUTRET_Bertrand _UNIVERSITE LYON 2
Examinateur_GILLES_Simon_UNIVERSITE DE LORRAINE
Examinateur_DERUYVER_ALINE_UNIVERSITE DE STRASBOURG
Rapporteur_DESBARATS_PASCAL_UNIVERSITE DE BORDEAUX
Rapporteur_WEBER_JONATHAN_UNIVERSITE DE HAUTE ALSACE
école doctorale
IAEM - INFORMATIQUE - AUTOMATIQUE - ELECTRONIQUE - ELECTROTECHNIQUE - MATHEMATIQUES
Laboratoire
LORIA - Laboratoire Lorrain de Recherche en Informatique et ses Applications
Mention de diplôme
Informatique
C05
615 Rue du Jardin Botanique, Loria, 54600, Villers-lès-Nancy
Mots clés
Caractéristiques géométriques,Classification,Segmentation,Apprentissage profond,Défauts du bois,
Résumé de la thèse
Déterminer la qualité du bois est un enjeu important pour la gestion forestière et l'industrie du bois. La présence de défauts dans le bois impacte les propriétés du bois. C'est un critère important pour estimer sa qualité. Ces déformations sont dues à des processus biologiques et à la croissance de l'arbre. L'écorce témoigne de ce processus, et des singularités dans l'écorce de l'arbre peuvent donner des indices sur la déformation du bois sous-jacent.
Keywords
Segmentation,Deep learning,Wood defects,Geometric characteristics,Classification,
Abstract
Determining wood quality is a challenge for forest management and the wood industry. The physical properties of wood are affected by the presence of defects. This is an important factor in assessing wood quality. These defects are the result of biological processes and tree growth. This process is reflected in the bark, and singularities in the tree's bark can provide an indication of the deformation of the underlying wood.
