O objetivo deste trabalho é o desenvolvimento de um método dedicado de classificação para placas de madeira utilizadas na fabricação de lápis, utilizando procedimentos de visão computacional. O processo aqui proposto, foi idealizado buscando uma metodologia que pudesse ser realizada com baixa complexidade computacional, ou seja, os cálculos dos algoritmos utilizando apenas operações simples - do tipo soma, subtração, multiplicação e divisão - em imagens em níveis de cinza. A intenção em utilizar apenas as operações básicas citadas, tem o objetivo de tornar o método implementável em arquiteturas com tecnologia VLSI, notadamente em Arquiteturas Sistólicas. O trabalho descreve o ciclo de produção do lápis localizando a etapa onde é proposta a metodologia de classificação das placas de madeira. Nesta etapa, há uma seqüência de procedimentos, descritos ao longo do trabalho, que compreendem a aquisição da imagem das placas, a extração de características das imagens, o processamento dessas características e por fim os algoritmos de classificação. Na etapa de extração de características, buscou-se com a aplicação de um método de Limiar automático que utiliza a entropia de Shannon, extrair informações suficientes para classificar adequadamente as placas de madeiras em diferentes classes, fornecendo dessa forma, um sistema ágil, repetitivo e de baixo custo para aproveitamento da madeira em diferentes produtos finais.

The objective of this work was to develop a dedicated computer vision method for the classification of wooden plates used in pencil manufacturing. The process here proposed was idealized looking for a low computational complexity methodology that could be accomplished in VLSI, as for instance using Systolic Computer Architectures made of logic arrays. The pencil cycle of production is described, locating the stage where the proposed classification methodology should be used. There is a sequence of procedures, along the work, that describe the acquisition, extraction of the characteristics and the processing of the images, and finally the classification algorithms. For the extraction of characteristics of the images, it was used an automatic method for the threshold determination, based on Shannon's entropy. The information supplied by the threshold determination method allows classifying the plates in different classes. The analysis of the results showed that the method performs well is repetitive and efficient on the classification and its use can be extended to classifying other final products.