Log Grading and Knot Identification by Oblique X-Ray Scanning
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The presence and location of knots within cut lumber substantially controls the physical properties and commercial value of the material. Thus, there is great practical interest in developing ways of choosing the cutting pattern for a log in a sawmill to optimize the arrangement of knots in the resulting cut lumber. X-rays can image the interior of a log to detect the arrangement of the knots; however, traditional radiography measurements are two-dimensional in character and cannot provide the needed depth information. Conversely, computed tomography (CT) can provide the required spatial details but is challenging to do in practice because of its complexity and cost. The research here aims to overcome these concerns by employing a novel “oblique” scanning technique that uses radiography to determine knot orientations with both reasonable accuracy and low cost. Image processing and detection algorithms are developed to locate and orientate the knots automatically within the scanned logs. Detection metrics of precision and recall are used to analyze the performance of the detection algorithm. Results indicate that the oblique scanning method is a viable way to detect and orientate knots within logs with both reasonable accuracy and low cost compared to existing methods. In initial tests, an average circumferential angle accuracy within 15 deg was achieved, with the detection algorithm being able to detect between 60% and 80% of the knots present within the log.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle