Desarrollar y Evaluar un Prototipo de Escáner Transversal a Escala Semi-industrial para la Detección Automática de Canto Muerto y Defectos Superficiales en Madera Aserrada por Medio de Técnicas de Visión por Computador Utilizando Imágenes Multiespectrales en el Rango Visible e Infrarrojo.La Universidad del Bío-bío Prestará el Servicio de Especificación Técnica del Equipamiento y el Desarrollo de los Algoritmos de Tratamiento de Información para la Caracterización de las Tablas en Términos de Canto Muerto y Defectos. Por un Lado el Servicio Deberá Validar y Especificar las Características Técnicas de Cámaras y Sensores que Permitan un Desempeño de Acuerdo a las Exigencias Industriales en las Líneas de Producción Actuales. Por Otro Lado el Servicio Desarrollará en Función de la Información Proveniente de los Diferentes Sensores y Cámaras los Algoritmos Basados en Aprendizaje Automático para la Caracterización de Tablas Determinado un Modelo Integral de Canto Muerto y de Defectos Basados en su Identificación y Clasificación por Medio de Aproximación Rectangularla Metodología a Desarrollar Contempla Algunas Etapas que se Explican a Continuación:1. - Selección de Muestras: Esta Etapa Incluye en una Primera Fase la Selección de Muestras Involucrando Variables como Tipo de Defectos Diseño Velocidad Etc. Luego de Esta Etapa se Deberá Realizar la Preparación y Selección Adecuada de Tablas de Tal Manera de Poder Disponer de un Conjunto Suficiente de Muestras. 2. - Adquisición de Imágenes y Perfiles: en Esta Etapa se Procederá a la Toma de Perfiles e Imágenes de los Distintos Defectos y en los Diferentes Espectros de Frecuencia Consideradas. 3. - Pre-procesamiento Calibración y Generación de Base de Datos: en Esta Etapa se Procederá a Realizar la Calibración y Posterior Pre-procesamiento de las Imágenes por Medio de Filtrado para la Eliminación de Ruido y Posibles Distorsiones. 4. - Desarrollo de Métodos Multiespectrales para Detección: en Esta Fase Considerada Critica en este Proyecto se Explorarán las Diversas Técnicas en Procesamiento de Imágenes para la Detección de Defectos Complejos en las Condiciones Antes Señaladas. Se Pretende Explorar Técnicas como Lpb y Surf. 5. - Desarrollo y Evaluación de Métodos para Clasificación: en Esta Fase Considerada También Critica en este Proyecto se Explorarán las Diversas Técnicas para Clasificación Aplicadas a la Clasificación Automatizada. Se Pretende Explorar Técnicas Basadas en Redes Neuronales (rn) y Support Vector Machine (svm). 6. - Implementación y Evaluación Final de Algoritmos: en Esta Fase se Considerada la Integración y Programación de los Algoritmos Desarrollados en Lenguajes de Aplicación Final (c++ C# Otros) 7. - Evaluación en Prototipo: en Esta Fase una Vez Construido y Disponible el Prototipo de Transporte Experimental a Nivel de Laboratorio Considerada la Evaluación y Pruebas Preliminares del Sistema de Detección. 8. - Análisis de Desempeño: en Esta Fase una Vez Habilitado y Disponible el Prototipo Considerada la Evaluación del Sistema de Detección. Plan de Trabajo:1. Levantamiento de Requerimientos Técnicos: Levantamiento de Requerimientos Técnicos del Proceso de Canteo y Detección de Defectos en los Procesos de Manufactura de Tablas. Duración: 1 Mes. Inicio: Mes 1, Término: Mes 1. 2. Diseño Mecánico Eléctrico y Electrónico del Prototipo: Diseño Mecánico Eléctrico y Electrónico de Prototipo. En Esta Etapa se Diseñan Sistemas de Montaje de Cámaras y Cabezales Laser Integración de los Sistemas Electrónicos de Captura de Imágenes y Sistemas de Alimentación Eléctricos Asociados al Prototipo. Duración: 2 Meses. Inicio: Mes 1, Término: Mes 2. 3. Integración Tecnológica: Integración Tecnológica de Componentes e Implementación del Prototipo. Duración 2 Meses. Inicio Mes 2, Término: Mes 3. 4. Selección de Muestras y Adquisición de Información: Selección de Muestras Adquisición de Imágenes y Perfiles Pre-procesamiento Calibración y Generación de Base de Datos. Incorpora Además la Fusión de Información Proveniente de Cabezales Industriales y Cámaras Multiespectrales en el Rango Visible e Infrarrojo. Duración 3 Meses. Inicio Mes 2, Término: Mes 4. 5. Desarrollo de Algoritmos: Desarrollo de Métodos Multiespectrales para Detección Desarrollo y Evaluación de Métodos para Clasificación y su Implementación. Duración 3 Meses. Inicio Mes 3, Término: Mes 6. 6. Evaluación de Desempeño: Evaluación de Desempeño del Prototipo. Duración 1 Mes. Inicio Mes 6, Término: Mes 6. 7. Informe Final: Elaboración Informe Final. Duración 1 Mes. Inicio Mes 6, Término: Mes 6. El Proyecto Pretende Obtener los Siguientes Resultados:1. Algoritmos Basados en Aprendizaje Automático que Permita Simultáneamente la Detección de Defectos y Cantos Muertos en una Línea de Producción Industrialentregable: Informe Técnico2. Desempeño de Algoritmos en Términos de Precisión y Velocidad Entregable: Informe Técnico3. Especificaciones Técnicas Necesaria en Términos de Software y Hardware para Validar un Escalamiento Industrial de la Soluciónentregable: Informe Técnico.Corporación de Fomento de la Producción