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Metadados | Descrição | Idioma |
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Autor(es): dc.contributor | Ctr Wood Anat Res | - |
Autor(es): dc.contributor | Univ Wisconsin | - |
Autor(es): dc.contributor | Purdue Univ | - |
Autor(es): dc.contributor | Universidade Estadual Paulista (Unesp) | - |
Autor(es): dc.contributor | Mississippi State Univ | - |
Autor(es): dc.creator | Wiedenhoeft, Alex C. | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2022-02-22T00:54:57Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2022-02-22T00:54:57Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2021-06-25 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2021-06-25 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2020-10-31 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | http://dx.doi.org/10.1163/22941932-bja10043 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | http://hdl.handle.net/11449/208946 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/11449/208946 | - |
Descrição: dc.description | One rate-limiting factor in the fight against illegal logging is the lack of powerful, affordable, scalable wood identification tools for field screening. Computer vision wood identification using smartphones fitted with customized imaging peripherals offers a potential solution, but to date, such peripherals suffer from one or more weaknesses: low image quality, lack of lighting control, uncontrolled magnification, unknown distortion, and spherical aberration, and/or no access to or publication of the system design. To address cost, optical concerns, and open access to designs and parameters, I present the XyloPhone, a 3D printed research quality macroscopic imaging attachment adaptable to virtually any smartphone. It provides a fixed focal distance, exclusion of ambient light, selection of visible light or UV illumination, uses the lens from a commercially available loupe, is powered by a rechargeable external battery, is fully open-sourced, at a price point of less than USD no is a highly affordable tool for the laboratory or the field, and can serve as the foundational hardware for a scalable field-deployable computer vision wood identification system. | - |
Descrição: dc.description | Ctr Wood Anat Res, Forest Prod Lab, Madison, WI 53726 USA | - |
Descrição: dc.description | Univ Wisconsin, Dept Bot, Madison, WI 53706 USA | - |
Descrição: dc.description | Purdue Univ, Dept Forestry & Nat Resources, W Lafayette, IN 47907 USA | - |
Descrição: dc.description | Univ Estadual Paulista Botucatu, Ciencias Biol Bot, Sao Paulo, Brazil | - |
Descrição: dc.description | Mississippi State Univ, Dept Sustainable Bioprod, Starkville, MS 39762 USA | - |
Descrição: dc.description | Univ Estadual Paulista Botucatu, Ciencias Biol Bot, Sao Paulo, Brazil | - |
Formato: dc.format | 699-719 | - |
Idioma: dc.language | en | - |
Publicador: dc.publisher | Brill | - |
Relação: dc.relation | Iawa Journal | - |
???dc.source???: dc.source | Web of Science | - |
Palavras-chave: dc.subject | Macroscopic imaging | - |
Palavras-chave: dc.subject | computer vision wood identification | - |
Palavras-chave: dc.subject | field screening | - |
Palavras-chave: dc.subject | XyloTron | - |
Palavras-chave: dc.subject | smartphone | - |
Palavras-chave: dc.subject | XyloPhone | - |
Título: dc.title | The XyloPhone: toward democratizing access to high-quality macroscopic imaging for wood and other substrates | - |
Tipo de arquivo: dc.type | livro digital | - |
Aparece nas coleções: | Repositório Institucional - Unesp |
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