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El objetivo general del proyecto es diseñar, implementary probar un sistema de visión artificial que detectará au-tomáticamente defectos en las superficies de madera yderivados (tableros contrachapados, aglomerados, alis-tonados, de fibras MDF, melaminizados, estratificados,etc.). Asimismo, el sistema clasificará las piezas en lalínea de producción, atendiendo a su calidad. La clasifi-cación automática en línea evitará la costosa comproba-ción visual de las piezas y permitirá corregir el procesode producción anulando la causa del problema (por ejem-plo, un barniz demasiado viscoso o una presión excesivasobre las chapas), evitando así que se generen más pro-ductos defectuosos.

En el caso de las superficies acabadas -pintadas, barni-zadas o lacadas- no existen sistemas comerciales de visiónartificial que detecten todos los defectos: cráteres, bur-bujas, arrugas, cuarteamientos, descuelgues, escamas,goteos, velados, centelleos, caleos, escarchados, amari-lleos, piel de naranja, agrisado de poros… Esto se debea la dificultad que supone inspeccionar esas superficies,cuyos defectos sólo pueden detectarse correctamente sila superficie de interés se estudia desde distintas direc-

ciones de iluminación. En las figuras 1, 2 y 3 se muestranalgunos de los defectos citados antes.

Para abordar el problema de la inspección de superficiesacabadas de madera y de materiales derivados, se pre-sentó al programa Consorcia (Fomento de la investigacióntécnica para proyectos consorciados) del Ministerio deIndustria, Turismo y Comercio un proyecto de visión ar-tificial avanzada orientada al sector de la madera y afines(rechapadores, fabricantes de tableros acabados, fabri-cantes de mobiliario, etc.). El programa Consorcia tienecomo fin fomentar la cooperación entre centros tecno-lógicos de distintas comunidades autónomas para desa-rrollar proyectos de I+D+i. En el proyecto, denominadoVAMAD (Visión Artificial aplicada a la Madera), participanAIDIMA, CETEM (Centro Tecnológico de la Madera de laRegión de Murcia), AIDO (Instituto Tecnológico de Óptica,Color e Imagen) y AIN (Asociación de la Industria Navarra).VAMAD fue uno de los 6 proyectos consorciados apro-bados por el Ministerio en 2007, de un total de 32 pre-sentados. AIDIMA es el centro coordinador e impulsordel proyecto. Éste, de tres años de duración, tiene uncoste previsto de 1,57 millones de euros, y está financiadoal 50 por ciento por el programa Consorcia. La páginaweb del proyecto es http://www.aidima.es/vamad.

VISIÓN ARTIFICIALPARA LA

INDUSTRIA DELMUEBLE Y AFINESLa visión artificial desarrolla sistemas que obtienen información a partir de imágenes. Las tecnologías de visiónartificial 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 derivadosconstituye un problema que ocasiona grandes pérdidas económicas, pues a menudo estos defectos no se detectana tiempo. Hasta el momento, dichas superficies se inspeccionan visualmente, lo cual enlentece la producción yaumenta los costes de fabricación y del control de calidad. AIDIMA coordina e impulsa este proyecto consorciadode visión artificial para la industria del mueble y afines, denominado VAMAD.

Figuras 1, 2 y 3

Miguel Ángel Abián / José Vicente OliverDpto. de Biotecnología y Tecnología de la Maderaredaccion@aidima.es

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SEl sistema de visión artificial que se desarrollará en elproyecto se basa en técnicas innovadoras de visión arti-ficial desarrolladas por el Área de Sistemas Distribuidosde Medición (VMS) de la Universidad Politécnica deMunich (Technische Universität München) y AIDIMA.CETEM colaborará en el proyecto aportando su conoci-miento sobre control de calidad de superficies de mobi-liario; mientras que AIDO y AIN participarán en la creaciónde un prototipo industrial y colaborarán con AIDIMA ensu implantación en varias empresas, de manera que elnuevo sistema no se quede en una experiencia de labo-ratorio.

Una de las tareas de AIDIMA y CETEM en el proyectoconsiste en fabricar muestras defectuosas para “entrenar”y probar el sistema de visión artificial, utilizando unaamplia variedad de substratos y acabados. De esta ma-nera, ambos centros contribuirán a que el proyecto con-sidere todos los defectos que aparecen en los procesosindustriales de acabado. Asimismo, se visitará a empresasdel sector para recabar información sobre los defectosmás frecuentes y el perjuicio económico que causan.

En la figura 4 puede verse el resultado de una encuestaa las empresas del sector, realizada por el Departamentode Materiales de AIDIMA. Según la doctora Rosa Pérez,directora del departamento, los problemas observadosse encuentran muy repartidos entre los distintos defectos.Aun así, puede deducirse que hay cuatro razones princi-pales que originan los defectos: falta de extensibilidad(cráteres y piel de naranja), debida tanto a las condicionesdel soporte como del producto aplicado; falta de elasti-cidad del producto o de excesivo movimiento del soporte(grietas); problemas en la aplicación (granizados y des-cuelgue), relacionados con la viscosidad del producto ysu tixotropía; falta de aireación a través del espesor dela película de recubrimiento (burbujas), bien debida altipo de soporte, bien a la viscosidad del producto o larapidez en su curado. Obviamente, con un buen ánalisisde estos defectos se pueden corregir las causas y conello mejorar la calidad de la superficie.

A lo largo de todo el proyecto, AIDIMA y CETEM cola-borarán con los otros centros tecnológicos para asegurarla aplicación industrial del sistema de visión artificial. Elobjetivo de ambos centros es conseguir un sistema en-focado a la industria del mueble y afines, de fácil manejo;

no quedarse en un prototipo de laboratorio incapaz defuncionar en condiciones industriales (con ruido, vibra-ciones, polvo, cambios de las condiciones de iluminación).

Las nuevas técnicas de visión artificial que se usaránen el proyecto analizan las superficies acabadas medianteseries de imágenes en las que cada imagen se toma conun ángulo de iluminación. Analizar cada serie como untodo y no como una sucesión de imágenes individualesresulta imprescindible: la información de interés sobrelos defectos no está contenida en cada imagen, sino tam-bién en las relaciones entre ellas. De cada serie de imá-genes se extrae un conjunto de características invariantes.Estas características consisten en vectores numéricosque resultan de aplicar distintas operaciones matemáticasa las imágenes, operaciones formuladas para no alterarsus resultados ante ciertas transformaciones de la imagen.

Inteligencia artificial

Posteriormente, los vectores numéricos obtenidos paracada serie de imágenes se introducen en un sistema deaprendizaje supervisado, que decidirá a qué clase perte-nece la pieza (pieza correcta, pieza con cráteres, conburbujas, con piel de naranja, etc.). El aprendizaje super-visado es una rama de la Inteligencia Artificial, disciplinacuyo objetivo consiste en desarrollar técnicas que permi-tan a los ordenadores aprender y resolver problemas. Enlos programas y algoritmos de aprendizaje supervisadose generalizan comportamientos a partir de informaciónno estructurada o falta de organización, que se suministramediante casos concretos. El entrenamiento de los sis-temas basados en aprendizaje supervisado se realiza me-diante ejemplos de entrada-salida, que el sistema aprendea asociar. En el proyecto, durante la fase de entrenamientodel sistema de aprendizaje supervisado, a éste se le“enseñará” qué es un cráter introduciéndole como en-trada series de imágenes de cráteres, qué es una burbuja,y así sucesivamente.

La combinación de técnicas de fusión de datos con sis-temas de aprendizaje supervisado es una novedad tec-nológica en la industria del mueble y afines, que bene-ficiará a varios de sus sectores.

Beneficios para la industria española

En el sector de la madera, los resultados del proyectobeneficiarán a los aserraderos y las fábricas de chapas,

Figura 4 Cráteres y poros.

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tanto a la plana como al desenrollo, porque dispondránde un sistema automático para detectar defectos en lamadera y clasificarla según su calidad, de una forma ob-jetiva y comprobable. Este sistema aumentará la compe-titividad de dichas empresas porque reducirá el tiempoque la madera tarda en incorporarse al mercado y aumen-tará la confianza de los compradores de la madera.

En el sector de rechapadores y de los fabricantes detableros acabados, el sistema de visión artificial ofrececuatro ventajas. Primero, reducirá las pérdidas por de-fectos (actualmente, los fallos de acabado no detectadosa tiempo equivalen al 15-20 por ciento del coste de lasmaterias primas). En segundo lugar, reducirá los acciden-tes laborales, pues los fallos en el acabado suelen requerirel lijado manual de las superficies, lo que aumenta elriesgo de accidentes. En tercer lugar, disminuirá el impactomedioambiental de los materiales, productos y procesosque se emplean en ese sector: la detección inmediatade defectos en la línea de producción evitará que se sigangenerando productos defectuosos, lo cual impedirá quese desperdicien disolventes y resinas en piezas defectuo-sas. Por último, permitirá que se ofrezcan productos dealta calidad normalizada y objetiva.

En el sector del mobiliario, el sistema reducirá el volumende los materiales perdidos por defectos (madera, disol-ventes, resinas, tableros) en las empresas que realizanel acabado por sí mismas y sustituirá a los controles decalidad basados en inspección humana. Las empresasque no realizan el acabado de sus productos también sebeneficiarán indirectamente del nuevo sistema de visiónartificial, pues obtendrán de sus proveedores productosde mejor calidad y mejor clasificados.

Las empresas interesadas en la detección de defectosmediante visión artificial o en los resultados del proyectoVAMAD pueden ponerse en contacto con AIDIMA, a tra-vés del Departamento de Biotecnología y Tecnología dela Madera, o del correo electrónico, mabian@aidima.es.

Cuantiosas pérdidas económicas

Varios estudios de AIDIMA indican que lasdos principales causas de reclamaciones enel sector del mueble son los defectos deri-vados del transporte y el deterioro en elacabado (ambas causas suman el 80% delas reclamaciones). Asimismo, la decisiónde compra de un determinado mueble sedebe en un elevado porcentaje (65%) a labuena apariencia de su acabado.

Actualmente, el control de calidad de lassuperficies de madera o derivados se realizamediante inspección visual, lo cual ralentizael ciclo de producción y aumenta los costesdel control de calidad. En la Unión Europea,se calcula que las pérdidas económicas de-bido a la detección tardía de defectos ensuperficies pintadas, barnizadas y lacadases de unos 50 millones de euros anuales,que corresponden al coste del 5% de las pie-zas acabadas. Muchas empresas españolastienen entre un 10% y un 30% de reproce-sos debido a defectos de acabado.

En la imagen podemos observar una muestra con dos defectos habituales que se producen tras la aplicación de los recubrimientos, el velado (arriba) y las grietas.