PROYECTO FONDECYT 11060390 TITULO:

PROYECTO FONDECYT 11060390
TITULO:
IDENTIFICACIÓN DEL CILINDRO DEFECTUOSO EN IMÁGENES CT DE TROZOS DE PINUS RADIATA.
Investigador Principal
Gerson Rojas Espinoza
Facultad
Ingeniería
Departamento
Ingenieria en Maderas
E-Mail
[email protected]
OBJETIVOS:
- Identificar el cilindro defectuoso en imágenes de rayos X (Computed Tomography) de trozos de Pinus
radiata.
RESULTADOS:
Los trozos presentan defectos internos que afectan directamente la cantidad y la calidad final de la madera
aserrada. La identificación y localización de los defectos internos de aserrar el trozo se transforman en el
principal problema para los aserraderos. Conocer esta información utilizando una técnica no destructiva
permitiría a futuro optimizar los planes de corte de función de la localización de los defectos y como
consecuencia, mejorar el aprovechamiento de la materia prima. Así, el objetivo principal de esta investigación
es identificar el cilindro defectuoso, de manera no destructiva, en imágenes de rayos X (Computed
Tomography) de trozos de Pinus radiata.
Trozos de Pinus radiata serán seleccionados (zona de Concepción) y luego escaneados internamente en
forma no destructiva utilizando escáner de rayos X. Teniendo como referencia las imágenes CT obtenidas del
escáner, tres secciones (rodelas) de 25 mm de espesor (dirección longitudinal de los trozos) serán
seleccionadas de cada trozo en función de la presencia de nudos, cilindro defectuoso y zona libre de
defectos. Luego estas rodelas serán contadas del trozo real, de las cuales se obtendrán probetas de
25x25x25 mm de la zona del cilindro defectuoso, de la zona de nudos y de la zona libre de defectos. La
densidad básica, la densidad verde y el contenido de humedad serán luego determinadas para cada probeta,
utilizando los métodos tradicionales. Posteriormente, el nivel de gris correspondiente a cada probeta
representada en la imagen CT será determinado utilizando software de análisis de imágenes, con el objetivo
de establecer rangos de nivel de gris para cada una de las zonas anteriormente indicadas en función de la
variación de la densidad y el contenido de humedad. Luego, a partir de una análisis de regresión, una
relación entre el nivel de gris y la densidad será establecida para cada tipo de madera. Posteriormente, las
imágenes CT seleccionadas (correspondientes a cada rodela) serán utilizadas para evaluar el desempeño, de
algoritmos de clasificación paramétrica (clasificación supervisada) y no paramétrica (redes neuronales), en la
capacidad de identificar y separar el cilindro defectuoso de la madera libre de defectos. Una evaluación
cuantitativa (precisión de la detección) será también realizada para cada algoritmo.
Como resultado principal se espera establecer un método que permita identificar y separar, de forma no
destructiva, el cilindro defectuoso de la medra libre de defectos para trozos de Pinus radiata. Al mismo tiempo
y considerando que la literatura revisada no reporta estudios previos para trozos de Pinus radiata, una base
de datos (imágenes CT) e información de base sobre la relación que existe entre las propiedades físicas de
las diferentes zonas internas del trozo y la respuesta (nivel de gris en las imágenes CT) obtenida a partir de
un escáner X, estará disponible para ser utilizada a futuro en otros estudios relacionados a esta especie.