El objetivo principal del proyecto IECON consiste en desarrollar sistemas de visión espectral de aplicación industrial en diferentes sectores de interés socioeconómico para automatizar la inspección y el control de la calidad en procesos industriales complejos.

El control de calidad en procesos industriales es fundamental para la optimización de recursos y la mejora constante del producto final. Para ello se utilizan procedimientos y metodologías que requieren de la toma de muestras y la aplicación de técnicas analíticas que en muchos casos se realizan off-line, principalmente por el tiempo necesario en ejecutarlas. Es por ello que las técnicas no invasivas basadas en sistemas electrónicos cobran cada vez más fuerza en la inspección de producto en proceso y final.

En el proyecto participan los centros tecnológicos valencianos AIDIMME (Instituto Técnológico Metalmecánico, Mueble, Madera, Embalaje y Afines), AIDO (Instituto Tecnológico de Óptica, Color e Imagen) y AINIA (Instituto Tecnológico Agroalimentario). 

El proyecto se centra en la industria de la madera y el mueble (detección de defectos y de ataques biológicos en madera y chapas), la industria agroalimentaria (clasificación de huevos atendiendo a su calidad y detección de cuerpos extraños en frutos secos) y el sector de reciclaje y procesado de residuos sólidos plásticos (inspección y clasificación de los plásticos más comunes y utilizados en los productos cotidianos).  

Para el sector de la madera este proyecto es muy importante ya que:  

• Permite detectar más eficazmente los defectos de las chapas de madera y de la madera aserrada: nudos, fendas y cambios de color.
• Permite la detección temprana de las esporas o las hifas de hongos xilófagos (hongos cromógenos, de pudrición blanca y de pudrición parda) y de la biodegradación que provocan en la madera. Los ataques de hongos siempre indican que la madera se encuentra en malas condiciones de almacenamiento (excesiva humedad).  

La detección de los defectos en las chapas y en la madera aserrada y de hongos, está relacionada con la clasificación de la madera aserrada en clases resistentes según el Código Técnico de la Edificación (CTE), pues los defectos mencionados, junto a algunos otros como la desviación de la fibra o la presencia de gemas, determinan la resistencia físico-mecánica de la madera aserrada y, por tanto, su clase resistente. La detección de defectos en las chapas facilita su clasificación de una manera más objetiva que mediante inspección visual.   

En el caso de la industria agroalimentaria, el desarrollo y aplicación de una técnica que permite realizar un barrido espectral del producto en una línea de procesado lo que permitirá abordar nuevos problemas no resueltos en la actualidad o cuya resolución implica la utilización de más de un sistema de inspección y que, por tanto, acaba encareciendo la aplicación final, haciendo desistir a las empresas de su implantación en el mercado. 

La aplicación de la tecnología propuesta abre las puertas a abordar la inspección de la calidad en alimentos contemplando no solo el aspecto y forma, sino también la calidad interna y la composición de parámetros clave como humedad, proteína, grasa o azúcares. Se puede aplicar en la detección de defectos internos no apreciables superficialmente en ovoproductos, frutas y hortalizas, platos preparados, etc. 

El grado de innovación tecnológica del presente proyecto es muy alto. La combinación de visión artificial junto a la imagen hiperespectral aporta nuevos métodos de estudio para problemas muy habituales en la madera aserrada y acabada, y consigue una detección más fácil de los defectos más comunes.