Visión artificial, una herramienta a tener en cuenta en control de calidad

 

VisionAunque la visión artificial tiene un componente hardware y otro software, la hemos incluido en la parte de hardware ya que, en nuestra opinión, acertar con un sistema de visión, en gran medida depende del hardware que elijamos.

En los procesos de fabricación, reducir los tiempos de los distintos procesos que componen la línea de producción es muy importante para la empresa. Continuos estudios de métodos de tiempo, son llevados a cabo por multitud de compañias para mejorar los rendimientos en sus procesos productivos. Poder realizar un control de calidad efectivo, para obtener el resultado final esperado, es una herramienta que puede repercutir de manera considerable en los beneficios generados por la empresa. ¿Cual es uno de los sistemas más eficaces?

Una posible respuesta a esta pregunta podría ser un sistema de Visión Artificial.

Antes de continuar con el artículo hemos decidido insertar este video para introducir en la visión artificial a aquellos que no la conocen:

 

 

La visión industrial o visión artificial aplicada a la industrial  abarca la informática, la óptica, la ingeniería mecánica y la automatización industrial. A diferencia de la visión artificial académica, que se centra principalmente en máquinas basadas en el procesamiento de imágenes, las aplicaciones de visión artificial industrial  integran sistemas de captura de imágenes digitales, dispositivos de entrada/salida y redes de ordenador para el control de equipos destinados a la fabricación tales como brazos robóticos. Los sistemas de visión artificial se destinan a realizar inspecciones visuales que requieren alta velocidad, gran aumento, funcionamiento las 24 horas del día o la repetibilidad de las medidas.

El objetivo de un sistema de inspección por visión artificial suele ser comprobar la conformidad de una pieza con ciertos requisitos, tales como las dimensiones, números de serie, la presencia de componentes, etc.

Las inspecciones realizadas por los seres humanos, a menudo no pueden cumplir con los requisitos de la industria moderna respecto a la velocidad de producción, calidad de producto y costes de producción. Los humanos se cansan, cometen errores y los criterios que se aplican durante las inspecciones son inevitablemente subjetivos. En algunos casos, no es humanamente posible llevar a cabo las tarea de inspección debido a las condiciones ambientales. Las cámaras y los sistemas que componen un sistema de visión artificial, por el contrario, llevan a cabo las mediciones con una precisión constante y a un ritmo que es establecido por el propio proceso de producción. Estas ventajas han llevado a una creciente aceptación de la visión por industrias de todo el mundo.


Componentes de un sistema de visión artificial

Un moderno sistema de visión industrial consta de:

* Un sistema de iluminación.

Una buena iluminación es especialmente importante para la toma de imágenes de los productos en una línea rápida de producción, aunque algunas aplicaciones pueden utilizar la luz ambiente.


* La lente de la cámara.

La correcta selección de lentes es importante para alcanzar una solución óptima.


* Una o más cámaras para adquirir las imágenes.

Las cámaras pueden ser analógicas, pero el precio de la cámaras digitales está disminuyendo, de modo que estas se están usando más amenudo.


* Un dispositivo de interfaz para transferir las imágenes al ordenador.



* Un procesador de imagen, ordenador o cámara inteligente.


Una opción es utilizar cámaras inteligentes que integran el procesamiento de imágenes dentro de la propia cámara, evitando la necesidad de transferir imágenes a un ordenador externo. La velocidad de proceso de estas cámaras es inferior a la de un ordenador y existen aplicaciones en las que estas no son adecuadas.


* Una interfaz para notificar el resultado del analisis a un operador.

Se puede notificar de este resultado mediante una señal electrónica que opera un mecanismo de rechazo.


Aplicaciones de la visión por ordenador

Con el incremento de potencia de los microprocesadores, las aplicaciones que pueden resolverse con éxito utilizando sistemas de visión estan creciendo rápidamente. Una aplicación puede exigir una o más funciones de procesamiento de imágenes, que cuando se combinan crean una solución. La gama de detección es muy amplia e incluye:

* Forma o apariencia. Control de la conformidad.

Los sistemas actuales, por lo general, comienzan con una operación de medición bidimensional para establecer el desplazamiento necesario para que el objeto se encuentre en una posición ideal. Posteriormente, se llevan a cabo las operaciones de comparación con un objeto patrón o la caracterización geométrica de su forma. De esta manera, se puede decidir si el objeto analizado cumple o no con los requisitos preestablecidos.


* Detección de defectos. Elementos discretos.

La detección de defectos puede ser considerada como un caso especial de control de la conformidad, en el que los objetos no ofrecen formas especificas caracterizables. Como ejemplos, citaremos la inspección de baldosas cerámicas en la etapa previa al esmaltado para detectar defectos en la superficie como rugosidades, o el uso de infrarrojos para la inspección de defectos de botellas de vidrio.


* Detección de defectos. Tejidos o laminados.

La característica de muchos sistemas de este tipo es que se debe examinar grandes áreas a gran velocidad, en busca de defectos relativamente pequeños. El material producido en bobinas incluye la chapa de acero, papel, películas fotográficas, vidrio, hoja de plástico y los textiles. Algunos de estos sistemas utilizan el escaneado láser en lugar de cámaras lineales para formar la imagen.


* Control por colores.

La inspección por color se utiliza ampliamente en la industria farmacéutica para confirmar que la tableta o píldora de color se ha colocado en el embalaje correcto.


* Medidas unidimensionales o bidimensionales.

Las mediciones bidimensionales se pueden realizar mediante la superposición de calibres ópticos sobre la imagen del producto. La medición por este método es muy rápida porque no hay movimiento mecánico, y el posicionamiento exacto del objeto a medir no es crítico (el sistema puede determinar el desplazamiento X e Y del objeto y el grado de rotación).
Algunos sistemas ofrecen interpolación sub-pixel que, en condiciones adecuadas, hace que el sistema sea capaz de medir y, en particular, detectar cambios o diferencias en la medición, de milesimas en lugar de las centésimas que ofrecen otros métodos de metrologia. El número de píxeles de la imagen se puede aumentar mediante el uso de cámaras de muy alta resolución y obtener así mediciones aun más precisas.


* Luz estructurada y otras técnicas de triangulación.

Si una banda fina de luz se dirige a una superficie tridimensional y se observa con una cámara en un ángulo diferente al del dispositivo de iluminación, la forma aparente de la banda puede ser usada para inferir la forma de la superficie expuesta a lo largo de la longitud de la banda. Mediante la exploración la banda a través de la superficie, se puede generar un mapa tridimensional del objeto observado. A menudo es conveniente usar un láser como fuente de luz, dado que puede ser fácilmente refractado para formar un plano de luz.


* Técnicas tridimensionales.

También se puede obtener información tridimensional mediante el uso de visión estereoscópica automatizada.


* Reconocimiento de caracteres.

El reconocimiento de caracteres se puede basar en técnicas de correlación simple (comparación), sin conocimientos especializados de la forma en que los caracteres individuales se forman, o se pueden usar algoritmos más avanzados de inteligencia artificial.
Los sistemas de visión también pueden ser usados para leer códigos de barras con un mayor grado de confianza que un escáner láser. Incluso si una gran parte del código de barras está oculto por suciedad, un sistema de visión, por lo general, puede leerlo, mientras que un lector de códigos de barras convencional no.
Además de códigos de barras, los sistemas de visión también se usan para leer códigos matriciales de dos dimensiones, donde los códigos pueden contener mucha más información que un código de barras unidimensional.


* Reconocimiento de piezas o componentes del producto.

El reconocimiento de piezas o componentes puede ser usado para identificar qué partes deben ser sometidas a que proceso. Por ejemplo, un sistema de visión puede discernir entre las diferentes piezas de un elemento e instruir a un robot para el correcto montaje del elemento.


* Guiado predeterminado.

El guiado predeterminado se caracteriza por una situación en la que una cámara azimutal toma una instantánea de la escena y el sistema de visión dirige un robot para que recoja o deje un objeto en una posición concreta. A continuación, el robot obra a ciegas. Una aplicación típica incluye tareas de paletización de objetos pesados, tales como bloques de motor y cigüeñales, pero también puede incluir trabajos mucho más ligeros tales como el embalaje chocolates.


* Guiado continuo.

El guiado continuo implica una cámara montada sobre el brazo o la mano del robot y el camino del robot está continuamente corregido por el sistema de visión. Una aplicación común es el guiado de la soldadura por arco, pero la técnica puede utilizarse también para controlar el camino la aplicación de selladores o pegamentos por robots.



Justificación de la inversión en visión artificial

Hay muchas justificaciones para la utilización de la visión artificial:


a) Costes de los materiales

En la mayoría de las aplicaciones, evitar la producción de piezas defectuosas mediante el uso de un sistema de visión industrial tendrá un período de amortización muy corto. Para evitar que se fabriquen piezas defectuosas, el sistema de inspección automática, ya sea muestreando el 100% en la línea de producción o bien usado fuera de línea tomando muestras, debe formar parte del control estadístico de procesos (SPC) del sistema productivo. Esto significa que el sistema indica cuando un parámetro de control deriva hacia el límite de tolerancia, o es simplemente demasiado errático. El sistema de visión puede tomar medidas correctivas antes de que el límite sea superado.


b) Costes de la mano de obra

La reducción de la mano de obra es también un importante ahorro de costes, ya que muchas de las tareas realizadas por la visión industrial pueden sustituir a personas directamente. Además, deben ser considerados los ahorros en selección de personal, prestaciones sociales y los aumentos salariales anuales.


c) Costes de la calidad

La creciente conciencia del costo de la calidad a través de las normas IS09001, significa que el uso de la visión artificial puede ofrecer un estandar más objetivo, fiable y consistente en la inspección de productos.

El ahorro en la optimización del uso de materiales, seguimiento de la calidad de los proveedores y garantía de calidad de los productos acabados pueden llevar a ahorros tanto tangibles como intangibles. El costo de los trabajos de reparación en garantía se puede reducir y además se mejora la confianza de los clientes consiguiendo pedidos recurrentes y una mayor cuota de mercado.