Publicação: Redes neuro-fuzzy adaptativas (ANFIS) aplicadas na inspeção visual de materiais ligno-celulósicos
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Data
Orientador
Coorientador
Pós-graduação
Curso de graduação
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Editor
Universidade Estadual Paulista (Unesp)
Tipo
Trabalho apresentado em evento
Direito de acesso
Acesso aberto
Resumo
Resumo (inglês)
Wood visual classification have a direct influence on its final use as a product, so the adoption of this stage in sawmills is a way to add value to this product. This paper aim to evaluate the KNN method (K-Nearest Neighbor) for wood visual classification in three qualities for creating a low cost equipment for local sawmills. The results show that this algorithm is effective only for the classification of quality wood A.
Resumo (português)
A classificação visual da madeira têm influência direta no seu uso final como produto, por isso, a adoção desta classificação por serrarias é uma maneira de agregar valor a este produto. Este trabalho têm como objetivo avaliar o método KNN (K-Nearest Neighbor) para classificação visual da madeira em três qualidades para criação de um equipamento de baixo custo para as serrarias locais. Os resultados mostram que este algoritmo foi eficaz apenas na classificação das madeiras de qualidade A.
Descrição
Palavras-chave
KNN, Quality, Wood, KNN, Qualidade, Madeira
Idioma
Português
Como citar
8º Congresso de extensão universitária da UNESP, p. 1-4, 2015.
