Comparación de algoritmos de detección de defectos en paneles de madera utilizando imágenes multiespectrales

Abstract

Este proyecto se presenta para dar conformidad a los requisitos exigidos por la Universidad del Bío-Bío en el proceso de titulación para la carrera de Ingeniería Civil en Informática. El proyecto titulado “Comparación de algoritmos de detección de defectos en paneles de madera utilizando imágenes multiespectrales” abarca distintos métodos de análisis y procesamiento de imágenes digitales con el fin de detectar anomalías en muestras de paneles melamínicos a través de imágenes en distintas bandas espectrales. La inspección visual constituye una parte importante del control de calidad en la industria. El control de calidad está diseñado para asegurar que los productos defectuosos no se les permita llegar al cliente. Por esta razón esta actividad constituye un elemento esencial de retroalimentación de información para toda la empresa, influyendo en el diseño, planificación de procesos y logística, así como también en la fabricación. Este trabajo ha sido fuertemente confiado a inspectores humanos lo que conlleva un riesgo relativamente elevado ya que las decisiones tomadas por los operarios se ven afectadas por factores psicológicos como la fatiga o los hábitos adquiridos. Esto ha llevado al desarrollo de equipo automatizado rápido y especializado para facilitar los subjetivos procesos de control de calidad. Existen herramientas robustas que permiten el control de calidad en la industria de la madera, sin embargo, esta gran capacidad es restringida por falta de adecuación a problemáticas concretas, como es el caso de superficies melaminicas. El presente trabajo consiste en el estudio de algoritmos para la detección de defectos en paneles de madera a través de imágenes digitales los cuales son validados mediante el desarrollo de una aplicación en lenguaje C# y el uso de técnicas de librerías de OpenCV, estos métodos son encontrados a partir de la revisión de la literatura científica en las áreas de análisis de imágenes, aprendizaje automático y procesamiento de imágenes.