En la era de la Industria 4.0, la visión artificial industrial se ha convertido en una tecnología esencial para mejorar los procesos de producción y los controles de calidad en diversos sectores industriales. Esta disciplina combina la inteligencia artificial y la visión artificial para dotar a los equipos industriales de capacidades de percepción y análisis similares a las del ojo humano.
¿Qué es la visión artificial y cuáles son sus etapas?
La visión artificial es una disciplina que combina inteligencia artificial y procesamiento de imágenes para dotar a las máquinas de capacidades de percepción visual similares a las del ojo humano. A continuación, profundizaremos en cada una de las etapas de la visión artificial industrial:
Adquisición de imágenes
En esta fase, se utilizan cámaras inteligentes y sistemas ópticos especializados para capturar imágenes de alta calidad del entorno industrial. Estas imágenes pueden ser de la línea de producción, productos en movimiento o componentes específicos.
La calidad de las imágenes es crucial, ya que afecta directamente la precisión de los análisis posteriores.
Preprocesamiento
Las imágenes adquiridas a menudo contienen ruido, distorsiones o imperfecciones. En esta etapa, se aplican técnicas de preprocesamiento para mejorar la calidad de las imágenes.
Ejemplos de procesos de preprocesamiento incluyen la eliminación de ruido, la corrección de la iluminación y la normalización de colores.
Extracción de características
Se identifican y resaltan elementos clave presentes en las imágenes. Estos elementos pueden ser objetos, formas, colores, texturas o patrones.
Algunas técnicas comunes para la extracción de características incluyen el uso de filtros, detección de bordes y segmentación.
Procesamiento y análisis
Utilizando algoritmos de visión por computadora, se realizan diversas tareas:
- Reconocimiento de patrones: Se buscan patrones específicos en las imágenes, como defectos en productos o características relevantes.
- Mediciones: Se miden dimensiones, ángulos o áreas de interés.
- Lectura de códigos de barras o QR: Se identifican y decodifican códigos presentes en los productos.
- Detección de defectos: Se busca cualquier anomalía o imperfección en los productos.
Toma de decisiones y acción
Los sistemas de visión integrados se conectan con otros sistemas automatizados, como robots industriales o cobots (robots colaborativos).
En tiempo real, estos sistemas pueden tomar decisiones basadas en los análisis realizados. Por ejemplo:
- Corregir desviaciones en la línea de producción.
- Clasificar productos defectuosos o separarlos automáticamente.
- Realizar ajustes en la maquinaria según las condiciones detectadas.
Aplicaciones de la visión artificial en la industria
La visión artificial industrial tiene una amplia gama de aplicaciones en diversos sectores:
Control de calidad automatizado:
La visión artificial se utiliza para inspeccionar productos y componentes en tiempo real. Los sistemas de visión pueden detectar defectos, como grietas, abolladuras, manchas o irregularidades en la superficie.
Algunos ejemplos específicos incluyen:
- Inspección de soldaduras: Verificar la calidad de las uniones soldadas en componentes metálicos.
- Detección de defectos en textiles: Identificar hilos sueltos, agujeros o manchas en telas.
- Control de llenado en envases: Garantizar que los envases estén llenos hasta el nivel adecuado.
Inspección de piezas y componentes:
La visión artificial verifica la precisión de las piezas fabricadas. Esto es crucial para asegurar que cumplan con las especificaciones y tolerancias requeridas. Ejemplos de aplicaciones:
- Medición de dimensiones: Verificar longitudes, diámetros, ángulos, etc.
- Inspección de superficies: Detectar arañazos, abolladuras o imperfecciones en piezas metálicas o plásticas.
- Verificación de ensamblajes: Asegurar que los componentes estén correctamente ensamblados.
- Lectura de códigos de barras y QR: La visión artificial facilita la identificación y seguimiento de productos en la cadena de suministro. Aplicaciones comunes:
- Logística: Escanear códigos de barras en paquetes, etiquetas de envío o productos almacenados.
- Control de inventario: Registrar automáticamente los productos entrantes y salientes.
Reconocimiento de objetos:
La visión artificial puede identificar objetos específicos en el proceso de producción, incluso si están en diferentes posiciones o ángulos. Algunos ejemplos:
- Clasificación de frutas: Separar manzanas de peras en una línea de procesamiento.
- Identificación de componentes electrónicos: Reconocer resistencias, condensadores, etc.
Integración con robots colaborativos (cobots)
Los robots colaborativos (cobots), diseñados para trabajar en estrecha colaboración con las personas, han transformado la automatización industrial. La visión artificial desempeña un papel crucial en su funcionamiento, potenciando diversas áreas.
En primer lugar, la detección de obstáculos es fundamental. La visión artificial permite a los cobots evitar colisiones y garantizar la seguridad en entornos compartidos con las personas. Mediante la identificación de personas y la alerta ante objetos en movimiento inesperados, los cobots pueden ajustar su trayectoria de manera inteligente.
Otro aspecto relevante es la inspección y el montaje. Aquí, la visión artificial permite a los cobots realizar tareas con alta precisión. Por un lado, la inspección de piezas se lleva a cabo mediante cámaras y algoritmos de visión. Los cobots examinan componentes para verificar su calidad y asegurar que cumplan con las especificaciones. Por otro lado, en procesos de ensamblaje, los cobots trabajan junto a los operadores humanos. La visión artificial guía al cobot para colocar piezas correctamente, mejorando la eficiencia y la precisión.
La trazabilidad es otro campo en el que la visión artificial marca la diferencia. Al registrar y seguir el movimiento de productos y componentes en la línea de producción, se logra un control de calidad más efectivo. Además, el seguimiento de lotes permite rastrear la procedencia y el destino de los productos, optimizando la gestión logística.
En cuanto al pick and place, la visión artificial permite a los cobots recoger objetos con precisión y colocarlos en ubicaciones específicas. Esto es especialmente útil en aplicaciones como la selección de piezas (donde los cobots recogen componentes de un contenedor y los colocan en la línea de ensamblaje) o el empaquetado (donde organizan productos en cajas o paquetes).
Por último, el concepto de bin picking se refiere a la selección de objetos de un contenedor desordenado. La visión artificial permite a los cobots identificar y extraer piezas de diferentes formas y tamaños, mejorando la eficiencia en la manipulación de materiales.
