‼️Un importante avance en innovación aplicada a la industria forestal se concretó en la Región del Biobío, luego que el Centro para la Industria 4.0 (C4i) de la Universidad de Concepción, en el marco del Programa de Absorción Tecnológica para la Innovación (PATI) de Visión Computacional impulsado por CORFO, iniciara una etapa clave para el desarrollo de un sistema de inteligencia artificial destinado a la identificación automatizada de características y defectos en madera de pino radiata.
La actividad se desarrolló en las instalaciones de la empresa Patagonia Painting Company, en la comuna de Mulchén, donde se realizó una jornada de capacitación especializada orientada al equipo técnico del proyecto y a encargados de distintas áreas del aserradero.
El objetivo principal fue entregar conocimientos teóricos y prácticos sobre caracterización de madera, fundamentales para el proceso de etiquetado de datos que posteriormente permitirá entrenar los algoritmos de visión computacional que está desarrollando el C4i.
Capacitación especializada para entrenar inteligencia artificial
La jornada fue organizada por el equipo del PATI de Visión Computacional y ejecutada por la consultora especializada Lumber Quality, empresa con experiencia en gestión y control de calidad para el sector maderero.
La capacitación se dividió en dos etapas. La primera consistió en una sesión teórica desarrollada en la sala de reuniones del aserradero, liderada por Pedro Hidalgo, gerente general y fundador de Lumber Quality.
Durante la exposición se abordaron aspectos técnicos relacionados con el pino radiata, incluyendo la identificación de características, defectos y criterios de clasificación utilizados en la industria forestal.
Posteriormente, el trabajo continuó directamente en la planta de procesamiento, donde los participantes analizaron tablas de madera en terreno, aplicando los conceptos aprendidos e identificando visualmente distintos tipos de defectos y particularidades presentes en el material.
Este proceso permitirá etiquetar manualmente las imágenes previamente capturadas mediante un arco de cámaras instalado en una de las líneas del aserradero, información que será utilizada para entrenar el modelo de inteligencia artificial encargado de reconocer automáticamente las características de la madera.
Tecnología para optimizar procesos industriales
Loreto Rojas, ingeniera de proyectos del C4i, destacó la relevancia de esta etapa para garantizar que el sistema cumpla con los estándares requeridos por la industria.
“Estuvimos aprendiendo sobre la identificación de defectos en la madera, con el fin de que todos los desarrollos tecnológicos que hagamos sean de la más alta calidad, respetando los estándares que tienen las distintas empresas en cuanto a su grado de aceptación de la madera”, señaló.
Por su parte, Pedro Hidalgo valoró el desafío tecnológico que implica aplicar visión computacional a un material con alta variabilidad natural.
“La madera es un elemento vivo y eso genera diferencias importantes entre una tabla y otra. El desafío que están desarrollando es enorme y puede transformarse en una herramienta muy necesaria para toda la industria”, indicó.
En tanto, el gerente de Patagonia Painting Company, Claudio Weiss, explicó que el proyecto busca avanzar hacia un sistema automatizado de clasificación visual mediante escáneres y tecnología de inteligencia artificial.
“La idea es desarrollar esto para poder obtener un sistema de clasificación visual a través de escáner con la tecnología que está desarrollando el equipo de C4i”, afirmó.
Próxima etapa: entrenamiento del modelo digital
Con esta capacitación, el equipo del PATI de Visión Computacional inicia una de las fases más relevantes del proyecto: el entrenamiento del modelo de inteligencia artificial.
A partir del etiquetado de miles de datos e imágenes obtenidas en terreno, el sistema aprenderá a identificar y clasificar de forma autónoma distintas características y defectos presentes en la madera.
El objetivo final es implementar una herramienta capaz de operar en tiempo real dentro de las líneas de producción de los aserraderos, optimizando los procesos de clasificación, reduciendo errores humanos y disminuyendo los tiempos asociados a la revisión manual.
Con ello, el proyecto busca contribuir a elevar los estándares de calidad y competitividad de la industria forestal del Biobío mediante el uso de tecnologías avanzadas de automatización e inteligencia artificial.
