Ce projet vise à automatiser et optimiser le classement de la qualité du bois (planches, etc.) dans un contexte industriel, en remplaçant ou en complétant l’évaluation visuelle traditionnelle par une solution technologique précise et rapide.

Pour atteindre cet objectif, nous suivons plusieurs étapes clés, notamment :

• Utilisation de caméras standard ou industrielles pour capturer des images haute résolution des planches de bois.
• Détection précise des défauts (nœuds, fissures, déformations, taches) via traitement d’image et deep learning.

• Segmentation sémantique : Isolation des défauts et des zones saines du bois.
• Classification automatique : Attribution du grade (A, B, C, etc.) selon les normes industrielles (NHLA, EN 1611-1).
• Adaptation aux essences de bois et critères métier paramétrables.