On the use of X-ray computed tomography for determining wood properties: a review 1

In several processes of the forest products industry, an in-depth knowledge of log and board internal features is required and their determination needs fast scanning systems. One of the possible technologies is X-ray computed tomogra- phy (CT) technology. Our paper reviews applications of this technology in wood density measurements, in wood moisture content monitoring, and in locating internal log features that include pith, sapwood, heartwood, knots, and other defects. An- nual growth ring measurements are more problematic to be detected on CT images because of the low spatial resolution of the images used. For log feature identification, our review shows that the feed-forward back-propagation artificial neural net- work is the most efficient CT image processing method. There are also some studies attempting to reconstruct three-dimen- sional log or board images from two-dimensional CT images. Several industrial prototypes have been developed because medical CT scanners were shown to be inappropriate for the wood industry. Because of the high cost of X-ray CT scanner equipment, other types of inexpensive sensors should also be investigated, such as electric resistivity tomography and micro- waves. It also appears that the best approach uses various different sensors, each of them having its own strengths and weak- nesses. Resume : Plusieurs processus de l'industrie des produits forestiers exigent une connaissance approfondie des caracteristiques internes des billes et des planches dont l'acquisition necessite des appareils a balayage rapide. Une des technologies poten- tielles est la tomodensitometrie (TDM). Notre article passe en revue les applications de cette technologie pour mesurer la densite du bois, faire le suivi de la teneur en humidite dans le bois et localiser les caracteristiques internes du bois, telles que la moelle, le bois d'aubier, le bois de cœur, les nœuds et les autres defauts. Il est plus difficile de mesurer les cernes an- nuels sur les images obtenues par TDM a cause de la faible resolution spatiale de ces images. Pour l'identification des ca- racteristiques des billes, notre revue montre que le reseau neuronal artificiel multicouche a retropropagation est la methode la plus efficace pour traiter les images obtenues par TDM. Il y a aussi certaines etudes qui tentent de reconstruire des ima- ges en trois dimensions a partir des images en deux dimensions obtenues par TDM. Plusieurs prototypes industriels ont ete developpes parce qu'il a ete demontre que les tomographes medicaux ne sont pas appropries pour l'industrie du bois. Etant donne le cout eleve des appareils de TDM, d'autres types de capteurs bon marche devraient etre etudies, tels que la tomo- graphie de resistivite electrique et les micro-ondes. Il semble aussi que la meilleure approche consiste a utiliser plusieurs capteurs differents, chacun ayant ses forces et ses faiblesses. (Traduit par la Redaction)