{"id":281155,"date":"2019-04-09T18:58:00","date_gmt":"2019-04-09T21:58:00","guid":{"rendered":"http:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/?p=281155"},"modified":"2019-04-09T18:59:37","modified_gmt":"2019-04-09T21:59:37","slug":"identification-des-bois","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/fr\/identification-des-bois\/","title":{"rendered":"Identification des bois"},"content":{"rendered":"

Deux syst\u00e8mes de vision artificielle utilisant des images pour identifier et classer des bois ont \u00e9t\u00e9 r\u00e9cemment d\u00e9velopp\u00e9s \u00e0 S\u00e3o Paulo. L\u2019un d\u2019eux, nomm\u00e9 NeuroWood, a \u00e9t\u00e9 cr\u00e9\u00e9 par des chercheurs de l\u2019Universit\u00e9 de l\u2019\u00e9tat de S\u00e3o Paulo (Unesp \u2013 campus Itapeva) et de l\u2019Institut des Sciences Math\u00e9matiques et de l\u2019Informatique (IMC) de l\u2019Universit\u00e9 de S\u00e3o Paulo (S\u00e3o Carlos). Il se compose d\u2019un ensemble de webcams, d\u2019un ordinateur et d\u2019un programme qui trie le bois en trois cat\u00e9gories\u00a0: A (excellent), B (bon), et C (rejet\u00e9). Le second, cr\u00e9\u00e9 \u00e0 l\u2019Institut de Physique de l\u2019USP (S\u00e3o Carlos), est une m\u00e9thode math\u00e9matique qui a donn\u00e9 naissance \u00e0 un logiciel capable de d\u00e9terminer de quelle esp\u00e8ce d\u2019arbre vient la planche. Les deux techniques sont surtout destin\u00e9es aux fili\u00e8res bois et ameublement.<\/p>\n

En temps normal, l\u2019industrie du bois utilise des sp\u00e9cialistes qui d\u00e9terminent la qualit\u00e9 des pi\u00e8ces par l\u2019interm\u00e9diaire d\u2019une inspection visuelle. Le processus est subjectif et d\u00e9pend de la qualit\u00e9 de l\u2019apprentissage, ce qui limite le taux de r\u00e9ussite. Des \u00e9tudes montrent que le niveau de pr\u00e9cision de cette m\u00e9thode est d\u2019environ 65 %.<\/p>\n

Devant cette situation, l\u2019ing\u00e9nieur en m\u00e9canique Carlos de Oliveira Affonso, professeur du cours d\u2019ing\u00e9nierie industrielle du bois de l\u2019Unesp d\u2019Itapeva, l\u2019informaticien Andr\u00e9 Lu\u00eds Debiaso Rossi, professeur du cours d\u2019ing\u00e9nierie de production de l\u2019Unesp d\u2019Itapeva, et l\u2019ing\u00e9nieur civil F\u00e1bio Henrique Antunes Vieira, professeur de la Facult\u00e9 de Technologie de Cap\u00e3o Bonito (\u00e9tat de S\u00e3o Paulo), ont projet\u00e9 un \u00e9quipement pour r\u00e9aliser un tri automatique du bois. Le projet NeuroWood a \u00e9t\u00e9 soutenu par le Centre des Sciences Math\u00e9matiques Appliqu\u00e9es \u00e0 l\u2019Industrie (CeMEAI), un des Centres de Recherche, Innovation et Diffusion (Cepid) financ\u00e9s par la FAPESP et situ\u00e9 \u00e0 l\u2019IMC. Le syst\u00e8me est \u00e9quip\u00e9 d\u2019une webcam, d\u2019un \u00e9cran et d\u2019un contr\u00f4leur logique programmable (PLC), qui est un microprocesseur faisant l\u2019interface entre l\u2019ordinateur et les actionneurs (moteurs \u00e9lectriques ou tapis transporteurs).<\/p>\n

Le programme informatique utilise des techniques d\u2019apprentissage de machine. \u00ab\u00a0Ce sont les m\u00eames que celles utilis\u00e9es par les syst\u00e8mes de reconnaissance faciale, mais en plus simple\u00a0\u00bb, raconte Affonso. Ils ont utilis\u00e9 les r\u00e9seaux neuronaux artificiels, des techniques informatiques qui imitent le fonctionnement du cerveau humain et apprennent avec l\u2019exp\u00e9rience. \u00ab\u00a0Un mod\u00e8le num\u00e9rique correspondant \u00e0 une classe d\u2019objets donn\u00e9e est pr\u00e9sent\u00e9 \u00e0 l\u2019ordinateur. Apr\u00e8s un certain nombre de r\u00e9p\u00e9titions, ces logiciels r\u00e9ussissent \u00e0 identifier \u00e0 quelle classe appartient l\u2019objet, m\u00eame s\u2019il n\u2019a pas \u00e9t\u00e9 pr\u00e9sent\u00e9 comme exemple\u00a0\u00bb.<\/p>\n

\"\"<\/a><\/p>\n

Dans le cas du NeuroWood, le syst\u00e8me a appris \u00e0 trier les pi\u00e8ces de bois selon leur qualit\u00e9 (A, B ou C). Le logiciel a re\u00e7u des informations sur les niveaux de qualit\u00e9 et les d\u00e9fauts des planches, comme les n\u0153uds et les fentes. Puis ils ont r\u00e9alis\u00e9 une banque de donn\u00e9es de plus 600 photos d\u2019\u00e9chantillons des trois qualit\u00e9s. Ces photos ont \u00e9t\u00e9 trait\u00e9es pour am\u00e9liorer le contraste, la brillance et souligner les d\u00e9tails, en tenant compte des caract\u00e9ristiques telles que la texture et la couleur.<\/p>\n

Le syst\u00e8me a \u00e9t\u00e9 test\u00e9 dans des conditions r\u00e9elles de production chez Sguario Ind\u00fastria de Madeira, une entreprise d\u2019Itapeva partenaire du projet. L\u00e0, il a \u00e9t\u00e9 soumis aux m\u00eames niveaux de dispersion de polluants, de vibration et de variation de luminosit\u00e9 qu\u2019un environnement normal d\u2019un fabricant de meubles ou une usine \u00e0 bois. Les cam\u00e9ras ont \u00e9t\u00e9 install\u00e9es le long et au-dessus du tapis de tri de la scierie. D\u2019apr\u00e8s Affonso, \u00ab\u00a0les images saisies sont envoy\u00e9es \u00e0 l\u2019ordinateur et compar\u00e9es avec celles qui sont dans la banque de donn\u00e9es. Ainsi, le programme d\u00e9termine \u00e0 quelle cat\u00e9gorie de qualit\u00e9 elles appartiennent, A, B, ou C\u00a0\u00bb.<\/p>\n

De l\u2019avis du chercheur, les r\u00e9sultats se sont montr\u00e9s satisfaisants\u00a0: \u00ab\u00a0le syst\u00e8me a class\u00e9 le bois aussi bien que ce qui a \u00e9t\u00e9 observ\u00e9 en laboratoire. Actuellement, il analyse 45 planches par minute, un travail pour lequel il faudrait compter six employ\u00e9s. Le taux de r\u00e9ussite a aussi \u00e9t\u00e9 sup\u00e9rieur \u00e0 celui des techniciens sp\u00e9cialis\u00e9s\u00a0: 85 %\u00a0\u00bb.<\/p>\n

Identification par esp\u00e8ce<\/strong>
\nLe logiciel d\u00e9velopp\u00e9 \u00e0 l\u2019Institut de Physique de S\u00e3o Carlos a \u00e9galement obtenu de bons r\u00e9sultats en mati\u00e8re d\u2019identification d\u2019esp\u00e8ces d\u2019arbres. Des pi\u00e8ces du Mus\u00e9e Royal de l\u2019Afrique Centrale de Tervuren (Belgique) ont \u00e9t\u00e9 analys\u00e9es, soit 77 esp\u00e8ces diff\u00e9rentes d\u2019arbres dont le bois est normalement commercialis\u00e9 dans les pays africains. Le travail a \u00e9t\u00e9 men\u00e9 en collaboration avec l\u2019Universit\u00e9 belge de Gent. Selon Odemir Martinez Bruno, professeur de l\u2019IFSC-USP de S\u00e3o Carlos et coordinateur du projet\u00a0: \u00ab\u00a0le taux de r\u00e9ussite a \u00e9t\u00e9 de 88 % pour l\u2019esp\u00e8ce botanique, 89 % le genre et 90 % la famille\u00a0\u00bb.<\/p>\n

Test\u00e9 dans une scierie, dans des conditions r\u00e9elles, un des programmes a obtenu un taux de r\u00e9ussite \u00e9lev\u00e9<\/p><\/blockquote>\n

Pour proc\u00e9der \u00e0 l\u2019identification, le programme contient des images microscopiques des pi\u00e8ces de bois. Bruno indique que \u00ab\u00a0la composition des structures cellulaires diff\u00e9rencie chaque esp\u00e8ce d\u2019une autre. [\u2026] Le logiciel analyse les mod\u00e8les microscopiques form\u00e9s par les arrangements cellulaires des bois\u00a0\u00bb.<\/p>\n

Bruno pr\u00e9cise que ce projet s\u2019int\u00e8gre dans un autre projet \u00e0 long terme de son \u00e9quipe sur l\u2019\u00e9tude de la biodiversit\u00e9 et de l\u2019identification de plantes et de la physiologie v\u00e9g\u00e9tale via informatique. Dans le cas du logiciel qui identifie les images microscopiques, il s\u2019agit pour l\u2019instant d\u2019un travail purement universitaire. \u00ab\u00a0L\u2019article a \u00e9t\u00e9 publi\u00e9 dans une revue scientifique du domaine et peut attirer l\u2019attention d\u2019entreprises int\u00e9ress\u00e9es pour le convertir en produit\u00a0\u00bb.<\/p>\n

Pour le chercheur, il n\u2019existe pas jusqu\u2019\u00e0 pr\u00e9sent de syst\u00e8me de contr\u00f4le de qualit\u00e9 ou de surveillance pour v\u00e9rifier les esp\u00e8ces de bois commercialis\u00e9es\u00a0: \u00ab\u00a0Notre logiciel peut servir pour le contr\u00f4le de qualit\u00e9, la certification du produit et la surveillance. Il pourrait \u00eatre utilis\u00e9 par des contr\u00f4leurs pour s\u2019assurer qu\u2019un chargement de bois donn\u00e9 ne provient pas d\u2019une r\u00e9serve foresti\u00e8re ou d\u2019une esp\u00e8ce prot\u00e9g\u00e9e par la loi parce que native ou en danger d\u2019extinction\u00a0\u00bb.<\/p>\n

Utilisation industrielle<\/strong>
\nLe NeuroWood, qui a fait l\u2019objet d\u2019un d\u00e9p\u00f4t de brevet aupr\u00e8s de l\u2019Institut National de Propri\u00e9t\u00e9 Industrielle (INPI), est d\u00e9j\u00e0 pr\u00eat \u00e0 \u00eatre utilis\u00e9. L\u2019entreprise qui a c\u00e9d\u00e9 sa ligne de production pour que le syst\u00e8me soit test\u00e9 pourra \u00eatre l\u2019une des premi\u00e8res \u00e0 l\u2019adopter. Aujourd\u2019hui, l\u2019entreprise Sgario produit 15 \u00e0 20 000 planches par jour et le tri des planches selon leur qualit\u00e9 ne fait pas partie de sa routine. Les pi\u00e8ces sont seulement \u00e9valu\u00e9es \u00e0 partir de leur taille. Luiz Jos\u00e9 Sguario Neto, un des associ\u00e9s de la scierie, pense qu\u2019\u00ab\u00a0il serait pratiquement impossible d\u2019inspecter visuellement une planche apr\u00e8s l\u2019autre. Avec le syst\u00e8me de l\u2019Unesp, il est possible de s\u00e9parer les planches par qualit\u00e9 et d\u2019obtenir des prix de vente diff\u00e9renci\u00e9s\u00a0\u00bb.<\/p>\n

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Alan Marques\/Folhapress<\/span><\/a> Les syst\u00e8mes de vision artificielle pourront aider \u00e0 contr\u00f4ler le commerce du bois dans le paysAlan Marques\/Folhapress<\/span><\/p><\/div>\n

Le syst\u00e8me n\u2019est pas in\u00e9dit dans le monde. Il en existe d\u2019autres sur le march\u00e9 mondial, qui utilisent aussi la vision informatique pour trier le bois. Le probl\u00e8me, c\u2019est qu\u2019ils sont chers, ce qui emp\u00eache leur acquisition par des petites et moyennes entreprises. D\u2019apr\u00e8s Affonso, \u00ab\u00a0le co\u00fbt d\u2019implantation de l\u2019\u00e9quipement tourne autour de 65 000 r\u00e9ais, alors que les syst\u00e8mes import\u00e9s ont une valeur d\u2019environ 1,8 millions de r\u00e9ais. [\u2026] Cette diff\u00e9rence est due au fait que nous avons d\u00e9velopp\u00e9 nos propres logiciels\u00a0\u00bb. Pour que le syst\u00e8me puisse \u00eatre utilis\u00e9 de mani\u00e8re libre, sans achat de packages<\/em> commerciaux, toutes les proc\u00e9dures ont \u00e9t\u00e9 \u00e9crites dans un langage informatique d\u2019acc\u00e8s libre. L\u2019utilisation de la cryptographie emp\u00eache le piratage du logiciel.<\/p>\n

M\u00eame s\u2019il peut d\u00e9j\u00e0 \u00eatre utilis\u00e9, Affonso ne pr\u00e9voit pas de cr\u00e9er une entreprise pour fabriquer le logiciel\u00a0: \u00ab\u00a0L\u2019objectif de notre groupe est d\u2019agir sur le plan universitaire\u00a0\u00bb. \u00c0 pr\u00e9sent, le perfectionnement du syst\u00e8me se fera en partenariat avec l\u2019Universit\u00e9 finlandaise d\u2019Oulu. Un contrat a \u00e9t\u00e9 sign\u00e9 entre l\u2019Unesp et le Centre de la Vision M\u00e9canique et de l\u2019Analyse des Signaux (CMVS) de cette institution, afin de promouvoir l\u2019\u00e9change d\u2019\u00e9tudiants et de professeurs. \u00ab\u00a0Le groupe finlandais a aussi constat\u00e9 que la plus grande difficult\u00e9 pour construire un syst\u00e8me de classification automatique d\u2019images se situe dans la phase d\u2019apprentissage informatique. C\u2019est \u00e0 ce niveau qu\u2019il y a un grand travail manuel pour construire la base de donn\u00e9es n\u00e9cessaire pour que le programme apprenne \u00e0 partir d\u2019exemples\u00a0\u00bb.<\/p>\n

Le chercheur est en Finlande depuis f\u00e9vrier 2017 dans le cadre d\u2019un stage de postdoctorat. Il doit y rester jusqu\u2019au d\u00e9but de l\u2019ann\u00e9e 2018 pour rechercher des techniques qui acc\u00e9l\u00e8rent le processus d\u2019apprentissage en ligne\u00a0: \u00ab\u00a0L\u2019id\u00e9e est d\u2019identifier, parmi les images utilis\u00e9es comme exemple, celles qui ajoutent de l\u2019information, et de les prioriser au moment de l\u2019apprentissage\u00a0\u00bb.<\/p>\n

Pour le coordinateur du cours d\u2019ing\u00e9nierie industrielle du bois \u00e0 l\u2019Unesp d\u2019Itapeva, Carlos Alberto Oliveira de Matos, le projet d\u2019Affonso est important parce qu\u2019il fait participer des \u00e9tudiants de premier et deuxi\u00e8me cycles et parce qu\u2019il \u00e9tablit des partenariats avec la fili\u00e8re bois\u00a0: \u00ab\u00a0Cela d\u00e9montre le niveau \u00e9lev\u00e9 en recherche appliqu\u00e9e de l\u2019universit\u00e9 pour la solution de probl\u00e8mes li\u00e9s \u00e0 la production. Le Br\u00e9sil a un potentiel bois sans \u00e9gal dans le monde, qui requiert la formation d\u2019un personnel sp\u00e9cialis\u00e9 et une recherche de haut niveau. Ces facteurs constituent une source de valeur ajout\u00e9e urgente et n\u00e9cessaire pour les produits d\u00e9riv\u00e9s du bois\u00a0\u00bb.<\/p>\n

Projets<\/strong>
\n1.<\/strong> Vision artificielle et reconnaissance de mod\u00e8les appliqu\u00e9s sur la plasticit\u00e9 v\u00e9g\u00e9tale (n\u00b0\u00a014\/08026-1<\/a>); Modalit\u00e9<\/strong> Aide \u00e0 la Recherche \u2013 R\u00e9guli\u00e8re; Chercheur Responsable\u00a0<\/strong>Odemir Martinez Bruno (USP); Investissement<\/strong> 174 860,82 R$
\n2.<\/strong> CeMEAI \u2013 Centre de Sciences Math\u00e9matiques Appliqu\u00e9es \u00e0 l\u2019Industrie (n\u00b0\u00a013\/07375-0<\/a>);\u00a0Modalit\u00e9<\/strong> Centres de Recherche, Innovation et Diffusion (CEPID); Chercheur Responsable<\/strong>\u00a0 Jos\u00e9 Alberto Cuminato (ICMC-USP); Investissement<\/strong> 27 982 568,59 R$
\n3.<\/strong> M\u00e9thodologie adaptative d\u2019inspection visuelle pour des syst\u00e8mes \u00e0 haut rendement (n\u00b0\u00a016\/23410-8<\/a>); Modalit\u00e9<\/strong> Bourse de Recherche \u00e0 l\u2019\u00c9tranger; Chercheur Responsable\u00a0<\/strong>Carlos de Oliveira Affonso (UNESP); Investissement\u00a0<\/strong>129 810,62 R$<\/p>\n

Articles scientifiques<\/strong>
\nAffonso, C. et alii.<\/em> \u00ab\u00a0Deep learning for biological image classification<\/a>\u00a0\u00bb, Expert Systems with Applications<\/strong>, <\/em>17 mai 2017.
\nSilva, N. R. et alii.<\/em> \u00ab\u00a0Automated classification of wood transverse cross-section micro-imagery from 77 commercial Central-African timber species<\/a>\u00a0\u00bb,\u00a0Annals of Forest Science<\/strong>, juin 2017.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"Des syst\u00e8mes de vision informatique indiquent la qualit\u00e9 des planches et leur origine","protected":false},"author":475,"featured_media":281156,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"_exactmetrics_skip_tracking":false,"_exactmetrics_sitenote_active":false,"_exactmetrics_sitenote_note":"","_exactmetrics_sitenote_category":0,"footnotes":""},"categories":[1194],"tags":[],"coauthors":[785],"class_list":["post-281155","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-technologie"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/281155","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/users\/475"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=281155"}],"version-history":[{"count":3,"href":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/281155\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":282058,"href":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/281155\/revisions\/282058"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media\/281156"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=281155"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=281155"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=281155"},{"taxonomy":"author","embeddable":true,"href":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/coauthors?post=281155"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}