La visión artificial mejora la detección de defectos en el

La visión artificial mejora la detección de defectos en el

Dossier
Tratamiento de superficies
La visión artificial mejora la detección
de defectos en el acabado
de superficies
Aidima impulsa un proyecto innovador de visión artificial para la industria
del mueble y afines
Por: Miguel Ángel Abián, del departamento de Biotecnología y Tecnología de la Madera de Aidima
La visión artificial permite
obtener automáticamente
información a partir de
imágenes. Las tecnologías de
visión artificial resultan de
gran valor en la inspección de
piezas o componentes en líneas
de fabricación o montaje. En el
sector del mueble, la aparición
de defectos en superficies
acabadas de madera o
de materiales derivados
constituye un problema que
ocasiona grandes pérdidas
económicas, pues a menudo
estos defectos no se detectan
a tiempo. Hasta el momento,
dichas superficies se
inspeccionan visualmente, lo
que reduce el ritmo productivo
y aumenta los costes de
fabricación y del control de
calidad.
E
l Instituto Tecnológico del
Mueble, Madera, Embalaje y
Afines (Aidima) ha impulsado
un proyecto de visión artificial para
la industria del mueble y afines. Su
objetivo general es diseñar, implantar
y probar un sistema de visión artificial
que detecte automáticamente defectos
en las superficies de madera y deriva-
dos, como tableros contrachapados,
aglomerados, alistonados, de fibras
MDF, melaminizados o estratificados.
Asimismo, se quiere que clasifique las
piezas en la línea de producción, atendiendo a su calidad. La clasificación
automática en línea evitará la costosa
comprobación visual de las piezas y
permitirá corregir el proceso de pro-
(a)
(b)
(c)
(d)
Figura 1. Defectos de las superficies acabadas: amarilleo (a), ampollas (b), burbujeo (c) y arrugas (d).
CIM
Tratamiento de superficies
ducción anulando la causa del problema (por ejemplo, un barniz demasiado
viscoso o una presión excesiva sobre
las chapas), evitando así que se generen más productos defectuosos.
En el caso de las superficies acabadas
–pintadas, barnizadas o lacadas– no
existen sistemas comerciales de visión
artificial que detecten todos los defectos: cráteres, burbujas, arrugas, descuelgues, escamas, goteos, velados,
centelleos, caleos, escarchados, amarilleos, piel de naranja o agrisado de
poros, entre otros. Esto se debe a la
dificultad que supone inspeccionar
esas superficies, cuyos defectos sólo
pueden detectarse correctamente si la
superficie de interés se estudia desde
distintas direcciones de iluminación.
En las Figuras 1 y 2 se muestran algunos de los defectos citados antes.
Para abordar el problema de la inspección de superficies acabadas de
madera y de materiales derivados,
se presentó al programa Consorcia
(Fomento de la investigación técnica para proyectos consorciados) del
Ministerio de Industria, Turismo y
Comercio un proyecto de visión artificial avanzada orientada al sector de la
madera y afines, como rechapadores,
fabricantes de tableros acabados o
fabricantes de mobiliario. En el proyecto, denominado Vamad y aprobado
recientemente, participan Aidima, el
Instituto Tecnológico de Óptica, Color
e Imagen (Aido), el Centro Tecnológico
del Mueble y la Madera de la Región
de Murcia (Cetem) y la Asociación de
la Industria Navarra (AIN). Aidima es
el centro coordinador e impulsor del
proyecto.
El sistema de visión artificial que se
desarrollará en el proyecto se basa en
técnicas innovadoras de visión artificial
desarrolladas por el Área de Sistemas
Distribuidos de Medición (VMS) de
la Universidad Politécnica de Munich
(Technischen Universität München)
y Aidima. El Cetem colaborará en el
proyecto, aportando su conocimiento
sobre control de calidad de superficies
de mobiliario, mientras que Aido y AIN
participarán en la creación de un prototipo industrial y colaborarán con el
centro valenciano en su implantación
Una solución a grandes pérdidas económicas
V
arios estudios de Aidima indican que las dos principales causas de reclamaciones
en el sector del mueble son los defectos derivados del transporte y el deterioro en el
acabado (ambas causas suman el 80% de las reclamaciones). Asimismo, la decisión
de compra de un determinado mueble se debe en un elevado porcentaje (65%) a la buena
apariencia de su acabado.
Actualmente, el control de calidad de las superficies de madera o derivados se realiza
mediante inspección visual, lo cual ralentiza el ciclo de producción y aumenta los costes
del control de calidad. En la Unión Europea, se calcula que las pérdidas económicas debido
a la detección tardía de defectos en superficies pintadas, barnizadas y lacadas es de unos
50 millones de euros anuales.
(a)
(b)
(c)
(d)
Figura 2. Defectos de las superficies acabadas: cráter (a), escamas (b), escarchado (c) y goteo (d).
en varias empresas, de manera que
el nuevo sistema no se quede en una
experiencia de laboratorio.
Las técnicas de visión artificial que
se usarán en el proyecto analizan las
superficies acabadas mediante series
de imágenes en las que cada imagen
se toma con un ángulo de iluminación
(la Figura 3 muestra defectos iluminados desde distintos ángulos). Analizar
cada serie como un todo y no como
una sucesión de imágenes individuales
resulta imprescindible: la información
de interés sobre los defectos no está
contenida en cada imagen, sino también en las relaciones entre ellas. De
cada serie de imágenes se extrae un
conjunto de características invariantes.
Estas características consisten en vectores numéricos que resultan de aplicar
distintas operaciones matemáticas a
las imágenes, operaciones formuladas
para no alterar sus resultados ante
ciertas transformaciones de la imagen.
Inteligencia artificial
Posteriormente, los vectores numéricos
obtenidos para cada serie de imágenes
se introducen en un sistema de aprendizaje supervisado, que decidirá a qué
clase pertenece la pieza (pieza correcta, pieza con cráteres, con burbujas,
con piel de naranja, etc.). El aprendizaje supervisado es una rama de la
CIM
Tratamiento de superficies
inteligencia artificial, disciplina cuyo
objetivo consiste en desarrollar técnicas que permitan a los ordenadores
aprender y resolver problemas. En los
programas y algoritmos de aprendizaje supervisado se generalizan comportamientos a partir de información no
estructurada o falta de organización,
que se suministra mediante casos concretos.
El entrenamiento de los sistemas basados en aprendizaje supervisado se realiza con ejemplos de entrada-salida,
que el sistema aprende a asociar. En
el proyecto, durante la fase de entrenamiento del sistema de aprendizaje
supervisado, a éste se le “enseña”
qué es un cráter a base de introducirle como entrada series de imágenes
de cráteres, qué es una burbuja y
así sucesivamente. La combinación de
técnicas de fusión de datos con sistemas de aprendizaje supervisado es una
novedad tecnológica en la industria
del mueble y afines que serán de utilidad para varios de sus sectores.
Beneficios industriales
En el sector de la madera, los resultados
del proyecto beneficiarán a los aserraderos y las fábricas de chapas, tanto
a la plana como al desenrollo, porque
dispondrán de un sistema automático
para detectar defectos en la madera y
clasificarla según su calidad, de una
forma objetiva y comprobable. Este
sistema aumentará la competitividad
de dichas empresas porque reducirá el tiempo que la madera tarda en
incorporarse al mercado y aumentará
la confianza de los compradores de la
madera.
En el sector de rechapadores y de
los fabricantes de tableros acabados,
el sistema de visión artificial ofrece
cuatro ventajas. Primero, reducirá las
CIM
Figura 3. Defectos iluminados desde distintos ángulos en imágenes captadas por la visión
artificial.
pérdidas por defectos (actualmente,
los fallos de acabado no detectados a
tiempo equivalen al 15-20% del coste
de las materias primas). En segundo
lugar, reducirá los accidentes laborales, pues los fallos en el acabado suelen
requerir el lijado manual de las superficies, lo que aumenta el riesgo de
accidentes. En tercer lugar, disminuirá el impacto medioambiental de los
materiales, productos y procesos que
se emplean en ese sector: la detección
inmediata de defectos en la línea de
producción evitará que se sigan generando productos defectuosos, lo cual
impedirá que se desperdicien disolventes y resinas en piezas defectuosas.
Por último, permitirá que se ofrezcan
productos de alta calidad normalizada
y objetiva.
En el sector del mobiliario, el sistema
reducirá el volumen de los materiales perdidos por defectos (madera,
disolventes, resinas, tableros) en las
empresas que realizan el acabado por
sí mismas y sustituirá a los controles de
calidad basados en inspección humana. Las empresas que no realizan el
acabado de sus productos también se
beneficiarán indirectamente del nuevo
sistema de visión artificial, pues obtendrán de sus proveedores productos de
mejor calidad y mejor clasificados.
Aidima
Parque Tecnológico
C/ Benjamín Franklin, 15
46980 Paterna (Valencia)
Tel.: 961 366 070
Fax: 961 318 005
Web: www.aidima.es