Inspección del mantillo de madera

Clasificar variedades de mantillos y astillas de madera automáticamente

Mantillo de madera en bolsas o sacos siendo inspeccionadas en una banda transportadora

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Las astillas de madera son un subproducto común de la cosecha de madera y tienen una variedad de usos, incluyendo mantillo, lechos para animales, pulpa y generación de energía. Las diferentes variedades de astillas de madera son más adecuadas para un propósito que para otro, pero al ser un producto de bajo valor, las astillas de madera no suelen ser rastreadas con precisión, lo que significa que pueden ser fácilmente mal identificadas.

Pero algunas clases y tipos de astillas de madera tienen un valor significativamente mayor, en particular como mantillo en los jardines de las casas, donde los jardineros tienen una variedad de preferencias específicas, dependiendo de los gustos y el clima local. Lo mismo ocurre con los lechos de animales, donde los animales prefieren un tipo en vez de otro y el tipo equivocado de lecho puede ser incluso tóxico. Dirigir las variedades de astillas de madera a donde puedan venderse al precio más alto puede aumentar su valor para el productor.

Como material natural, las astillas de madera varían ampliamente en color, textura y forma y deben ser identificadas contra un fondo extremadamente complejo de otras astillas de textura y color similares. Debido a estos factores, la visión artificial convencional no es una solución confiable para automatizar la inspección de astillas de madera.

El Deep Learning de Cognex se entrena en un pequeño conjunto de imágenes de muestra de varias clases y tipos de astillas de madera. La herramienta de clasificación luego identifica rápidamente el tipo de astilla en una muestra compleja y aleatoria de un lote más grande. La calidad, el precio y la uniformidad pueden ser confirmados por la inspección del mantillo de madera antes del envío al cliente, y el cliente puede recibir exactamente lo que pidió.

Si se desea, la herramienta de detección de defectos puede entrenarse en un conjunto de imágenes de astillas de madera libres de partículas extrañas, y luego detectar cualquier contaminante no deseado durante la inspección de las astillas de madera o del mantillo.

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