Productos de consumo

Inspección de superficies de madera

Identificar problemas de calidad en tablones de madera en corte final

Lumber planks being inspected on a rolling conveyor

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Las serrerías o los aserraderos modernos son empresas controladas por computadora que procesan troncos en bruto en millones de pies en tablones de madera por día. Después del corte inicial y el recorte, la madera se seca al horno o al aire, luego se cepilla y se corta a las dimensiones finales. La madera está clasificada con precisión según su calidad. El número y la ubicación de defectos, ya sean astillas, grietas u otras imperfecciones, en el corte final determinan el grado de la madera y, por lo tanto, el precio final que se puede cobrar.

Como producto natural, la madera es más variada que los materiales artificiales, lo que hace que la inspección de superficie de la madera sea un reto. Es imposible programar todos los posibles defectos y patrones de la madera, por lo que la visión artificial convencional es de uso limitado para la inspección visual de la clasificación de la madera.

El Deep Learning de Cognex se entrena con imágenes de varios posibles defectos de la madera revelados por cortes de sierra. La herramienta de clasificación luego identifica y distingue varios tipos de defectos de la madera, aceptando la amplia variedad de patrones, texturas y variaciones de color.

Los problemas de calidad de la madera, ya sea un corte deficiente o la mala calidad de la madera inicial indica un problema en la parte ascendente de la cadena de suministro. El Deep Learning de Cognex es lo suficientemente sensible como para detectar ligeras variaciones en el corte que indiquen un posible problema con la hoja de sierra. En lugar de esperar a que la calidad de la sierra disminuya hasta el punto de que su corte sea lo suficientemente irregular como para requerir una reclasificación de la madera, puede ser ajustada o reemplazada mucho antes de que haya algún problema visible.

 

Sistema de visión que identifica los tablones de madera defectuosos

 

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