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Inspeção de Superfície da Madeira

Identifique problemas de qualidade em placas de madeira de corte final

Pranchas de madeira sendo inspecionadas em uma esteira rolante

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As serrarias ou madeireiras modernas são empresas controladas por computador que processam toras brutas em milhões de metros quadrados de madeira por dia. Após o corte e aparamento inicial, a madeira é seca em estufa ou ao ar, e então aplainada e cortada nas dimensões finais. A madeira é precisamente graduada de acordo com a qualidade. A quantidade e a localização dos defeitos, sejam lascas, rachaduras ou outras falhas no corte final determinam o grau da madeira serrada e, portanto, o preço final que pode ser cobrado.

Como um produto natural, a madeira é mais variada do que os materiais artificiais, tornando a inspeção de superfície da madeira um desafio. É impossível programar todos os defeitos e padrões de madeira possíveis, então os sistemas de visão convencionais têm uso limitado para a inspeção visual de classificação da madeira serrada.

O Cognex Deep Learning é configurado em imagens de vários possíveis defeitos da madeira revelados por cortes de serra. A ferramenta de classificação identifica e distingue vários tipos de defeitos da madeira, ao mesmo tempo que aceita a ampla variedade de padrões, texturas e variações de cores.

Problemas de qualidade da madeira, seja corte ruim ou má qualidade da madeira inicial, indicam um problema anterior na cadeia de suprimento. O Cognex Deep Learning é sensível o suficiente para detectar pequenas variações no corte que indicam um possível problema com a lâmina da serra. Em vez de esperar que a qualidade da serra diminua a ponto de seu corte ser irregular o suficiente para exigir uma reclassificação da madeira, ela pode ser ajustada ou substituída muito antes que haja qualquer problema visível.

 

Sistema de visão identificando pranchas de madeira defeituosas

 

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