Cada tablero de madera es, en cierto modo, irrepetible. Sus vetas, nudos y variaciones de color no son errores del material, sino su firma natural. Eso, precisamente, es lo que hace tan difícil automatizar su inspección: ¿cómo enseña una máquina a distinguir entre lo que es propio de la madera y lo que es un defecto que arruinará el mueble final? Un consorcio de empresas y centros tecnológicos valencianos está desarrollando una respuesta a esa pregunta combinando inteligencia artificial, visión artificial, robótica colaborativa y realidad aumentada.
El proyecto se llama CASIViA —acrónimo de Sistemas digitalizados de control de calidad de superficies con visión, inteligencia artificial y gestión de datos para la nueva industria 4.0 del mueble— y está financiado por la Conselleria de Industria, Turismo, Innovación y Comercio a través de Ivace+i Innovación, con el respaldo adicional del programa FEDER Comunitat Valenciana 2021-2027 de la Unión Europea.
El problema de inspeccionar lo que no tiene estándar
En la mayoría de los materiales industriales, los sistemas automáticos de inspección funcionan razonablemente bien porque el producto de referencia es siempre el mismo. Con la madera, esa lógica se rompe. Nudos, grietas, cambios de tonalidad o alteraciones en la veta forman parte de la propia naturaleza del material, lo que convierte la detección automática de defectos en un reto que la industria lleva décadas intentando resolver. En la práctica, buena parte de ese control de calidad sigue recayendo hoy en la mirada humana.
La apuesta de CASIViA es entrenar un sistema de inteligencia artificial para que aprenda cómo es una superficie de madera en buen estado y sea capaz de detectar cualquier anomalía sin necesidad de partir de un catálogo cerrado de defectos conocidos. Los modelos de IA emplean técnicas de deep learning capaces de identificar patrones complejos en las imágenes, permitiendo la clasificación precisa de defectos en tiempo real. Esto es clave: el sistema no busca coincidencias con una lista predefinida, sino que comprende qué es normal y detecta lo que no lo es.
Un robot con cámara, y unas gafas de realidad aumentada para el operario
La solución va más allá del software. El proyecto incluye un prototipo robotizado equipado con cámaras de alta resolución que inspecciona cada tablero mientras avanza por una cinta transportadora. Toda la información registrada queda vinculada a un expediente digital del tablero, garantizando la trazabilidad completa de cada pieza a lo largo del proceso de fabricación.
Pero quizá el elemento más llamativo del sistema sea su aplicación de realidad aumentada. Una vez detectadas las imperfecciones, el sistema proyectará directamente sobre el tablero la ubicación exacta de cada defecto, como si se tratara de una especie de mapa superpuesto al propio material. El operario podrá así decidir con más precisión cómo ejecutar los cortes, aprovechando mejor la madera y evitando que un nudo o una grieta acaben apareciendo en la superficie visible de un armario o una mesa.
Quién hay detrás del proyecto
El consorcio está liderado por NUTAI, empresa encargada del desarrollo de las tecnologías de visión artificial, inteligencia artificial, robótica y digitalización que vertebran el sistema. La firma de muebles de diseño Andreu Tops aporta el conocimiento del proceso productivo real y ha contribuido a definir los criterios objetivos de calidad que sustituyen a la tradicional evaluación subjetiva. Omnielectric, por su parte, lidera el diseño de la arquitectura informática y la aplicación de realidad aumentada.
El proyecto cuenta además con el apoyo del centro tecnológico IDAL, que ha realizado labores de vigilancia tecnológica y evaluación de las soluciones de IA más avanzadas, y de Albert Ingeniería y Proyectos en el ámbito eléctrico e industrial. La firma UNGRIA ha asesorado sobre la posible protección de los resultados mediante propiedad industrial, mientras que Gimetal, Metal Cris John y Mecanizados Rafelbuñol han suministrado los componentes necesarios para construir el prototipo físico.
Del laboratorio a la fábrica, paso a paso
El proyecto se encuentra en su segunda anualidad y presenta un elevado grado de cumplimiento de los objetivos técnicos previstos. Ya existe un prototipo físico de laboratorio que integra el sistema robotizado de inspección; se ha diseñado la arquitectura informática para gestionar los datos generados; y los primeros modelos de inteligencia artificial han sido validados con resultados que confirman la viabilidad técnica de la solución. El sistema permitirá detectar defectos en superficies de tableros en estado crudo, mejorando la eficiencia, la trazabilidad y la toma de decisiones en los procesos de producción.
Los próximos meses se centrarán en optimizar el funcionamiento en tiempo real, completar la aplicación de realidad aumentada e integrar todos los componentes para su validación en un entorno industrial real. El salto del laboratorio a la fábrica será la prueba definitiva.
CASIViA se alinea con los ejes prioritarios de la Estrategia de Especialización Inteligente de la Comunitat Valenciana (S3) y con las conclusiones del Comité Estratégico de Innovación Especializado en Tecnologías Habilitadoras, que impulsa el desarrollo de productos innovadores a través de materiales avanzados y tecnologías de fabricación flexibles y sostenibles. En el fondo, lo que este proyecto persigue es algo muy concreto: que el mueble que llegue a un hogar lleve consigo la certeza de haber sido fabricado con la mejor parte de cada tablero, sin desperdicios innecesarios y con la calidad como punto de partida, no como revisión final.