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Visión artificial: cuatro etapas en la industria

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La visión artificial es una técnica bien establecida en una gran cantidad de industrias, que mejora la calidad y la eficiencia en los sectores de fabricación y procesamiento. Su capacidad para realizar inspecciones de manera confiable y rápida 24 / 7 lo convierte en una tecnología habilitadora invaluable en el control de calidad.

Los avances tecnológicos en visión artificial continúan realizándose rápidamente, abriendo más y más posibilidades. Las mejoras en la tecnología de sensores, la potencia de procesamiento, la óptica, la tecnología de iluminación y el software contribuyen a mejorar el rendimiento en el sector tradicional de visión artificial.

Por Mark Williamson, Director Gerente de STEMMER IMAGING

Mark Williamson

Mark Williamson, Director Gerente de STEMMER IMAGING

La aplicación de métodos de aprendizaje profundo y aprendizaje automático está comenzando a transformar los complejos desafíos de clasificación de imágenes. Las interfaces simplificadas de visión y robot 3D están facilitando la guía de visión de robot 3D de alto rendimiento para la inspección de control de calidad y el montaje automatizado con selección y colocación inteligente.

El desarrollo de sistemas de visión integrados escalables ofrece una gran flexibilidad al fabricante de la máquina, integrador de sistemas u OEM que quiera utilizar la visión como parte integral de un proceso o máquina.

El progreso es implacable y Industry 4.0, Internet of Things (IoT), computación en la nube, junto con el uso más amplio de inteligencia artificial, aprendizaje automático y muchas otras tecnologías, presentan a los usuarios y desarrolladores de sistemas de visión con grandes desafíos en la selección del sistema ideal. para su respectiva aplicación.

Sin embargo, el uso de la visión artificial no está restringido a procesos altamente automatizados; También tiene aplicaciones en áreas donde hay un alto nivel de participación manual. Podemos considerar cuatro etapas de participación de la visión artificial.

Etapa 1: ayuda al ensamblaje manual

En el sector de fabricación, hay una gran cantidad de productos que se ensamblan manualmente, confiando en la habilidad del operador para "hacerlo bien". Estos productos a menudo son inspeccionados visualmente por otro miembro del personal como parte del proceso de control de calidad.

Hay dos resultados para cualquier producto / componente defectuoso que se produzca: se identifican en la etapa de control de calidad y se rechazan, o llegan al cliente final, donde es probable que se devuelvan como subestándar. De cualquier manera, a menos que el producto pueda ser reelaborado, podría haber muchos desperdicios y una posible nube sobre la reputación del fabricante.

Incluso si el componente rechazado puede ser modificado, esto incurre en costos adicionales para el fabricante. Instalar un sistema de visión para hacerse cargo de la inspección puede reducir significativamente las posibilidades de que un producto defectuoso llegue a un cliente, lo cual es bueno para la reputación, pero hace poco para resolver los costos de retrabajo.

Visión artificial: ensamblaje de PCB con copia del sistema de inspección de cámara de asistencia humana Ricoh SC 10

La solución es eliminar los defectos en el punto de fabricación, y se ha introducido un nuevo enfoque de visión para ayudar con esto. Esto implica el uso de una cámara de 'asistencia humana', que tiene un conjunto de instrucciones de montaje cargadas. El operador sigue las instrucciones que se muestran en un monitor.

Después de cada acción, el sistema compara el resultado con la imagen almacenada correcta para garantizar que se haya llevado a cabo de manera correcta y completa antes de que el operador pueda pasar al siguiente paso. Si una acción está incompleta o si se comete un error, se muestra al operador para que pueda corregirse. Cada paso completado se puede verificar y registrar para proporcionar datos que se pueden utilizar para el análisis del trabajo de ensamblaje y la trazabilidad.

Etapa 2: integración de un proceso de ensamblaje manual

El enfoque descrito anteriormente es altamente efectivo para garantizar el correcto ensamblaje manual de un producto, pero es esencialmente un sistema independiente. Es posible llevar esto un paso más allá integrando este tipo de proceso de ensamblaje manual en el sistema de control general de una empresa.

Esto permitiría utilizar un sistema de visión más sofisticado para ayudar con el ensamblaje manual, ofreciendo una mayor variedad de herramientas de medición e inspección, mientras se usa el mismo principio de resaltar cualquier error de ensamblaje en el monitor de la pantalla. Las instrucciones de montaje y los datos de fabricación se pueden descargar al sistema desde una base de datos central, según sea necesario.

Este enfoque también permitiría la introducción de varias salvaguardas, como vincular una ID de operador con la competencia de capacitación para que el sistema pueda verificar si un operador que inicia sesión para comenzar un ensamblaje en particular fue entrenado para ese producto. Del mismo modo, todos los datos de inspección, incluidas las imágenes, podrían transferirse de nuevo a la base de datos para proporcionar una pista de auditoría completa para cada componente ensamblado. La disponibilidad de herramientas de visión más sofisticadas también permite que el sistema acomode nuevos requisitos a medida que se incorporan nuevos productos.

Etapa 3: inspección automatizada de visión artificial

Los sistemas de inspección automatizados se utilizan en aplicaciones de control de calidad en una enorme variedad de industrias y procesos. Si bien las configuraciones pueden variar enormemente, la premisa básica es que el sistema de visión está integrado en el proceso, donde está vinculado a un mecanismo de rechazo.

Los productos o componentes se inspeccionan, a menudo a alta velocidad, y se aceptan o rechazan en función de las mediciones realizadas. Los sistemas de visión pueden variar desde una cámara inteligente autónoma de un solo punto, donde todo el procesamiento y medición se lleva a cabo en la propia cámara y un resultado de aprobación / falla enviado de vuelta al mecanismo de rechazo, a sistemas basados ​​en PC que pueden presentar múltiples cámaras y / o múltiples estaciones de inspección.

La clave del éxito de este enfoque es la capacidad de integrar el sistema de visión en el proceso, teniendo en cuenta el espacio y otras consideraciones ambientales.

Visión artificial: selección de piezas por un robot guiado 3D Vision (Cortesía de LMI Technologies

Los sistemas de visión se pueden adaptar a los procesos existentes, diseñados desde el principio en otros nuevos, y con la aparición de sistemas de visión integrados, se incorporan cada vez más en los equipos OEM.

Etapa 4: control de procesos mediante visión artificial

El uso de la visión automatizada como herramienta de control de calidad reduce significativamente la posibilidad de que el producto 'fuera de especificaciones' llegue a un usuario final, pero al usarlo junto con el control de procesos estadísticos y los métodos de retroalimentación, no solo puede verificar mediciones críticas sino también analizar tendencias en Estas medidas y hacer cambios en el proceso. De esta manera, se pueden realizar intervenciones para ajustar el proceso antes de que se produzca cualquier producto fuera de tolerancia.

Por lo tanto, existe una extensión lógica de esto en Industry 4.0, donde los objetivos son optimizar el proceso utilizando análisis de big data basados ​​en la retroalimentación de muchos tipos diferentes de sensores que están monitoreando el proceso. Estos, por supuesto, incluirán sensores de visión simples e inteligentes, así como subsistemas o sistemas de visión más sofisticados.

Evaluar las posibilidades.

Las cuatro etapas de visión descritas anteriormente brindan solo una descripción general de la forma en que se pueden implementar los sistemas de visión, sin hacer justicia a las capacidades extraordinarias que la visión artificial tiene para ofrecer.

Las aplicaciones van desde la medición de productos y componentes durante la fabricación, hasta la inspección de la integridad de los envases, hasta la lectura y verificación de impresiones, códigos de barras y etiquetas. Las medidas se dividen en categorías 3: 1D, 2D y 3D. Las mediciones 1D se usan típicamente para obtener las posiciones, distancias o ángulos de los bordes. Las mediciones 2D proporcionan una gran cantidad de mediciones que incluyen área, forma, perímetro, centro de gravedad, la calidad de la apariencia de la superficie, mediciones basadas en bordes y la presencia y ubicación de características.

La coincidencia de patrones de un objeto con una plantilla también es una parte importante de la armería 2D. Leer y verificar caracteres y texto, y decodificar códigos 1D o 2D es otra actividad clave. Los métodos de medición 3D agregan información de altura, lo que permite medir el volumen, la forma y la calidad de la superficie, como hendiduras, arañazos y abolladuras, así como la coincidencia de formas 3D.

Los materiales producidos en rollos continuos (banda) u hojas, como papel, textiles, películas, papel de aluminio, plásticos, metales, vidrio o recubrimientos, generalmente se inspeccionan utilizando sistemas de visión de escaneo continuo para detectar e identificar defectos.

Vision desempeña un papel importante en la inspección de final de línea al leer identificadores únicos en forma de códigos 1D o 2D, alfanuméricos o incluso braille para aplicaciones de seguimiento y localización en industrias tan diversas como la aeroespacial, automotriz, alimentaria, sanitaria y farmacéutica. Los datos en el paquete legibles por el ser humano, como lotes, números de lote, fecha de caducidad o de vencimiento, también son críticos para productos como alimentos, productos farmacéuticos, dispositivos médicos y cosméticos.

Sistema de acabado de etiquetas Omega SRI con subsistema de inspección de etiquetas integrado (Cortesía de AB Graphic International GmbH)


La visión artificial también se está volviendo cada vez más importante en las aplicaciones de robots. Los robots industriales ya se utilizan ampliamente y con la aparición de robots colaborativos y los rápidos desarrollos en la visión artificial de 3D, se están utilizando mucho más en combinación, por ejemplo, en robótica guiada por visión o selección aleatoria de contenedores.

El sistema de visión artificial identifica la ubicación precisa del objeto y estas coordenadas se transfieren al robot. Los avances masivos en las interfaces visión-robot hacen que este proceso sea mucho más fácil.

Hacer que suceda

La tecnología de visión artificial abarca todos los componentes de un sistema de visión artificial, como cámaras, ópticas, lentes, capturadores de marcos, computadoras, software, cables, etc. Lo más importante es la experiencia para poder seleccionar los componentes más apropiados y crear una solución para la aplicación específica

La selección de un proveedor con un amplio conocimiento y experiencia que pueda ofrecer soluciones personalizadas, desde componentes configurados hasta subsistemas de aplicación vertical para integradores de sistemas o el desarrollo de soluciones específicas para clientes para OEM, es una consideración importante.

Esto es cada vez más importante cuando se considera el desarrollo de sistemas de visión integrados en otros equipos y procesos de fabricación. Muchas de las bibliotecas y kits de herramientas de visión artificial líderes ahora se pueden portar a pequeñas placas de procesamiento integradas, generalmente basadas en la arquitectura ARM, que ofrecen un menor costo para aplicaciones de mayor volumen.

La combinación de estas capacidades de procesamiento con cámaras de bajo costo, incluidas las cámaras de nivel de placa, significa que los sistemas de visión podrían incorporarse en una amplia variedad de productos y procesos con gastos generales relativamente bajos que anteriormente no eran viables.

Además, la explotación de técnicas de aprendizaje profundo y aprendizaje automático en aplicaciones de visión están abriendo más posibilidades para productos orgánicos y variados que también pueden ejecutarse en sistemas embebidos de bajo costo, haciendo posible sistemas extremadamente rentables.

Informador de la industria de procesos

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