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dc.creatorSilva, Ramon Vicente da
dc.date.accessioned2023-05-17T00:04:17Z
dc.date.available2023-05-17T00:04:17Z
dc.date.issued2023-04-27
dc.identifier.citationSILVA, Ramon Vicente da. Wood Capture, uma ferramenta para coleta de informações de espécies de madeira. 2023. 46f. Trabalho de Conclusão de Curso (Curso de Análise e Desenvolvimento de Sistemas) - Instituto Federal de Ciência e Tecnologia de Pernambuco, Recife. 2023.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ifpe.edu.br/xmlui/handle/123456789/930
dc.description.abstractWood is one of the most versatile materials found in nature, being used in several essential applications such as civil construction, furniture, navigation, pulp extraction, among others. In addition to its versatility, wood is also heterogeneous, having thousands of species around the world and due to its diversity for each type of application, some species serve better than others. The selection of which type to use requires knowledge and experience of professionals, which presents an uncertain and difficult task without the use of tools that are, in general, not accessible to everyone. For years, ways have been studied to automate the wood identification process, which ranges from microscopic identification (using professional cameras and microscopic lens) to macroscopic identification (where technologies more accessible to the public operate and bring positive results). With a focus on the macroscopic identification of species, studies were evaluated that validated the feasibility of recognizing wood using the most popular technologies such as the smartphone and using macro images of the species, thus making the process of wood recognition more democratic. During the work, it was noticed that before the stage of identifying the wood, it would first be necessary to have a database with macroscopic samples and this led this project to focus on the process of creating a tool for collecting macroscopic data of wood species that generate such a database. As a result of the work, Wood Capture was created to collect images and information on wood, in addition to an exploratory research on the subject.pt_BR
dc.format.extent46f.pt_BR
dc.languagept_BRpt_BR
dc.relationBARMPOUTIS, Panagiotis; DIMITROPOULOS, Kosmas; BARBOUTIS, Ioannis (John); NIKOS, Grammalidis; LEFAKIS, Panagiotis. Wood species recognition through multidimensional texture analysis. Computers and Electronics in Agriculture. v. 144, p. 241–248, dez. 2017. BOTOSSO, Paulo Cesar. Identificação macroscópica de madeira: guia prático e noções básicas para o seu reconhecimento. Colombo: Embrapa Florestas, 2009. 65 p. CARVALHO, Walter; CANILHA, Larissa; FERRAZ, André; MILAGRES, A. M. F. Uma visão sobre a estrutura, composição e biodegradação da madeira. Quimica Nova, Lorena, v. 32, n. 8, p. 2191-2195, 2009. DA SILVA, Liniker Fernandes; DA SILVA, Márcio Lopes; CORDEIRO, Sidney Araujo. Análise do mercado mundial de madeiras tropicais. Revista de Política Agrícola, Viçosa, ano 21, n. 3, jul./ago./set. 2012. DUDA, R. O.; HART, P. E.; STORK, D. G. Pattern Classification. 2. ed. Nova York: Wiley-Interscience, 2000. GOMES, Roger Christian. Aplicação de Deep Learning na classificação de tábuas de madeira por meio de análise de imagens digitais. 2019. Tese (doutorado) - Universidade Estadual Paulista (Unesp), Faculdade de Ciências Agronômicas, Botucatu, 2019. GONZALEZ, R. C.; WOODS, R. E. Processamento de Imagens Digitais. 3. ed. São Paulo: Pearson, 2010. INTERNATIONAL ASSOCIATION OF WOOD ANATOMISTS. IAWA list of microscopic features for hardwood identification. IAWA Bulletin, p. 219-332, 2007. LABORATÓRIO VISÃO ROBÓTICA E IMAGEM. Forest Species Database – Macroscopic. 2022. Disponível em: https://web.inf.ufpr.br/vri/databases/forest species-database-macroscopic. Acesso em: 16 ago. 2022. LENS, Frederic; LIANG, Chao; GUO, Yuanhao; TANG, Xiaoqin; JAHANBANIFARD, Mehrdad; DA SILVA, F. S. C.; CECCANTINI, Gregorio; VERBEEK, F. J. Computer assisted timber identification based on features extracted from microscopic wood sections. IAWA Journal, Leiden, v. 41, p. 660-680, jun. 2020. MEIER, Erick. Wood Filter. 2022. Disponível em: https://www.wood database.com/wood-filter/. Acesso em: 16 ago. 2022. OHYVER, Margaretha; MONIAGA, J. V.; SUNGKAWA, Iwa; SUBAGYO, B. E.; CHANDRA, I. A. The Comparison Firebase Realtime Database and MySQL Database Performance using Wilcoxon Signed-Rank Test. Procedia Computer Science, v. 157, p. 396-405, 13 set. 2019. PAULA FILHO, P. L. de; TUSSET, Ângelo M. ANÁLISE DE COR PARA O RECONHECIMENTO DE ESPÉCIES FLORESTAIS. Ágora, Espírito Santo, v. 16, n. 2, p. 330–341, 11 abr. 2012. PEDRINI, Hélio; SCHWARTZ, William Robson. Análise De Imagens Digitais: Princípios, Algoritmos E Aplicações. 1. ed. São Paulo: Cengage Learning, 2007. ROSLI, N. R.; KHAIRUDDIN, Uswah; YUSOF, Rubiyah; GHAPAR, H. A.; KHAIRUDDIN, A. S. M.; AHMAD, N. A.l. Online System for Automatic Tropical Wood Recognition. ELEKTRIKA, Johor, v.18, n. 2-3, p. 1-6, dez. 2019. SNIF (Sistema Nacional de Informações Florestais. Espécies Florestais. 2022. Disponível em: https://www.snif.florestal.gov.br/pt-br/especies-florestais. Acesso em 16 jan. 2022. ANG, Xin Jie; TAY, Y. H.; SIAM, N. A.; LIM, S. C. MyWood-ID: Automated Macroscopic Wood Identification System using Smartphone and macro-lens. International Conference on Computational Intelligence and Intelligent Systems, p. 37-43, nov. 2018. ZENID, Geraldo José; CECCANTINI, Gregório C.T. Identificação Macroscópica de Madeiras. Instituto de Pesquisas Tecnológicas do Estado de São Paulo - IPT, São Paulo, abr. 2012.pt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectDesenvolvimento de sistemaspt_BR
dc.subjectWood capturept_BR
dc.subjectBase de dadospt_BR
dc.subjectReconhecimento de madeirapt_BR
dc.titleWood Capture, uma ferramenta para coleta de informações de espécies de madeirapt_BR
dc.typeTCCpt_BR
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/9343164032356780pt_BR
dc.contributor.advisor1Neves, Renata Freire de Paiva
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/9029559122700209pt_BR
dc.contributor.referee1Neves, Renata Freire de Paiva
dc.contributor.referee2Araújo, Danilo Ricardo Barbosa de
dc.contributor.referee3Falcão, Tiago Lins
dc.contributor.referee4Nepomuceno, Vilmar Santos
dc.contributor.referee1Latteslattes.cnpq.br/9029559122700209pt_BR
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/2708354422178489pt_BR
dc.contributor.referee3Latteshttp://lattes.cnpq.br/7322087801269414pt_BR
dc.contributor.referee4Latteshttp://lattes.cnpq.br/5053369819187201pt_BR
dc.publisher.departmentRecifept_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.subject.cnpqCIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE COMPUTACAOpt_BR
dc.description.resumoA madeira é um dos materiais mais versáteis encontrados na natureza, sendo usada em diversas aplicações essenciais como no artesanato, construção civil, mobiliário, navegação, extração de celulose, entre outros. Além de sua versatilidade, a madeira também é heterogênea, possuindo milhares de espécies ao redor do mundo e devido sua diversidade para cada tipo de aplicação algumas espécies servem melhor do que outras. A seleção de qual tipo de madeira deve ser usada para uma determinada atividade requer conhecimento e experiência dos profissionais, o que se apresenta uma tarefa incerta e dificultosa sem o uso de ferramentas que, geralmente, não são acessíveis a todos. Por anos vem-se estudando formas de automatizar o processo de identificação de madeiras, que vai desde identificação microscópica (se utilizando de câmeras profissionais e lentes microscópicas) até a macroscópica (em que tecnologias mais acessíveis ao público atuam e trazem resultados positivos). Com o foco na identificação macroscópica das espécies, foram avaliados estudos que validassem a viabilidade de reconhecer madeiras utilizando tecnologias mais populares como o smartphone e utilizando imagens macros das espécies, assim, tornando o processo de reconhecimento mais democrático. Ao decorrer do trabalho foi notado que antes da etapa de identificar a madeira, seria preciso primeiramente de uma base de dados com amostras macroscópicas e isso levou este projeto a focar no processo de criação de uma ferramenta para coleta de dados macroscópicos de espécie de madeira que gerasse tal base de dados. Como resultado do trabalho, foi criado o Wood Capture para coletar imagens e informações de madeira além de uma pesquisa exploratória sobre o tema.pt_BR


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