Автоматическое обнаружение и измерение каналов смолы по изображениям деревянного сердечника с использованием сверточных нейронных сетей

Aug 22, 2023

Научные отчеты, том 13, Номер статьи: 7106 (2023) Цитировать эту статью

527 Доступов

1 Альтметрика

Подробности о метриках

Строение и особенности смоляных ходов дают ценную информацию об условиях окружающей среды, сопровождающих рост деревьев рода Pinus. Поэтому анализ характеристик смоляных каналов становится все более распространенным измерением в дендрохронологии. Однако измерение является утомительным и трудоемким, поскольку требует ручной разметки тысяч воздуховодов на изображении увеличенной деревянной поверхности. Хотя существуют инструменты для автоматизации некоторых этапов этого процесса, не существует инструмента для автоматического распознавания и анализа смоляных каналов и их стандартизации с годичными кольцами, к которым они принадлежат. В этом исследовании предлагается новый полностью автоматический трубопровод, который количественно определяет свойства смоляных каналов с точки зрения площади годичного кольца, к которому они принадлежат. Сверточная нейронная сеть лежит в основе конвейера для обнаружения смоляных каналов и границ годичных колец. Кроме того, процедура объединения областей используется для идентификации связных компонентов, соответствующих последовательным кольцам. Соответствующие каналы и кольца далее связаны друг с другом. Тестирование проводилось на 74 изображениях древесины, представляющих пять видов сосны. Было проанализировано более 8000 границ годичных колец и почти 25000 смоляных ходов. Предлагаемый метод обнаруживает смоляные ходы с чувствительностью 0,85 и точностью 0,76. Соответствующие баллы за обнаружение границ годичных колец составляют 0,92 и 0,99 соответственно.

Смоляные ходы или каналы являются особенностью деревьев рода Pinus (и других родов, включая Larix, Picea, Psuedotsuga и Shorea). Их структура и свойства дают ценную информацию об условиях окружающей среды в соответствующие годы роста деревьев. Например, было показано, что смоляные ходы коррелируют со смертностью от жуков и засухи у некоторых видов Pinus в США1,2. Кроме того, местная климатическая адаптация влияет на характеристики воздуховодов и способность обеспечивать химическую и физическую защиту посредством олеорезина3.

Хотя анализ смоляных ходов становится все более распространенным методом измерения в дендрохронологии, этот потенциальный источник ценной информации получить трудно. Причина в том, что ни один инструмент не распознает смоляные каналы автоматически и не анализирует их свойства относительно годичных колец, которым они принадлежат. Чтобы получить надежные измерения, тысячи воздуховодов необходимо вручную разметить на изображении увеличенной деревянной поверхности. Регистрация временных рядов измерений смоляных каналов утомительна и требует много времени для регистрации ручными методами4. Результаты измерений могут различаться в зависимости от навыков и восприятия оператора.

Насколько нам известно, не существует метода, который автоматически обнаруживал бы, измерял и выдавал временные ряды смоляных каналов на изображениях древесины. Тем не менее, попытки автоматизировать некоторые части обнаружения и анализа смоляных ходов уже были предложены. В основном это полуавтоматические инструменты в виде макросов в сочетании с ImageJ (или другим программным обеспечением), которые частично автоматизируют анализ свойств смоляных каналов. Эти подходы либо требуют предварительного выбора смоляных каналов вручную, либо используют простые методы обработки изображений для обнаружения смоляных каналов. Однако традиционные методы обработки изображений часто недостаточны для надежного обнаружения потенциальных смоляных каналов и границ годичных колец. Изменчивость внешнего вида этих структур, которая может зависеть от таких факторов, как порода деревьев или условия окружающей среды, затрудняет определение точных правил обнаружения признаков с использованием порогового значения. Кроме того, помехи от других элементов изображения древесины, таких как кора, сучки или древесные волокна, могут еще больше усложнить обнаружение признаков с использованием классических алгоритмов обработки изображений, что приводит к низкой точности обнаружения, пропущенным обнаружениям или ложным срабатываниям.

Самый ранний полуавтоматический метод идентификации смоляных каналов и количественной оценки их свойств с помощью статистических измерений на основе годичных колец был предложен Chen et al.5. В этом подходе используются цветные отсканированные изображения поперечной поверхности образцов полированной древесины, а также ограничения цвета и фильтрация на основе формы для выбора каналов смолы. Сообщаемый уровень обнаружения смоляных каналов низок (68%), что по-прежнему требует тщательного визуального осмотра и ручной коррекции ложных или отсутствующих смоляных каналов.