Ministerio de Industria, Energia y Turismo - Industria 4.0 - EIIA16
Casos de uso reales de sistemas de visión artificial en ......• Reconfigurabilidad de máquinas....
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Porriño, 11 04 2018
Innovación y Tecnología
Casos de uso reales de sistemas de visión
artificial en trenes de laminación
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Motivación del proyecto
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Necesidades del sector:
• Introducción de robótica en el sector de laminación.
• Uso de sistemas basados en visión artificial.
• Reconfigurabilidad de máquinas.
• Industria 4.0.
Concepto de fábricas inteligentes: Industria 4.0.
• Integración con los sistemas de gestión de planta: ERP, MES... Enlace desde el nivel 1 hasta el nivel
de gestión. Rápida reconfiguración de mecanismos, máquinas y robots desde la capa de gestión de la
planta (capa MES).
• Plug&Produce: Conexión rápida, sencilla y sin necesidad de configuraciones.
• Fabricación de lotes cortos de productos de modo eficiente y reaccionar ante cambios rápidos en el
mercado. Flexibilidad.
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PROYECTO TINTIN
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Centros Investigación
Empresas Colaboradoras
Empresa Líder
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PROYECTO TINTIN
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Capa MES
Análisis geometría
Identificación de propiedades y
defectos
Control del bucle
Contaje de barras
Zonas dedespunte
Sistemacámara-
láser
Cámara multiespectral
Termografía Visión 2D
Cambio de anillos
Corte zonas de despunte
Readaptación canal
Cambio flexiblea la salida del
horno
MONITORIZACIÓN ACTUACIÓN
Sistema robotizado
Sistema robotizado
Rotosondabasada en
visión artificial
Sistema reconfigurable
Sistema reconfigurable
MODELOS DE SIMULACIÓN DE
HORNOS
Velocidad trenlaminación
Visión 2D (flujo óptico)
Reconfiguración tren laminación
Sistema reconfigurable
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Casos de uso estudiados
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RECONFIGURACIÓN RÁPIDA, FLEXIBILIDAD
• Comunicación entre la capa de gestión (MES) y de proceso.
• Fabricación flexible a la salida del horno.
ROBÓTICA
• Sistema robotizado de corte de las zonas de despunte.
• Sistema robotizado para el cambio de anillos.
SIMULACIÓN
• Modelo de simulación del horno para quemadores de bóveda.
VISIÓN ARTIFICIAL
• Sistema de contaje de barras.
• Adquisición 3D de la geometría de la palanquilla.
• Monitorización de velocidad.
• Sistema de monitorización multiespectral.
• Rotosonda basada en visión artificial.
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Monitorización de la velocidad
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Entrada caja de laminación 1
Entrada caja de laminación 2
Entrada caja de laminación 3
Entrada caja de laminación 4
Entrada caja de laminación 5
Entrada caja de laminación 6
Entrada caja de laminación 7
Entrada caja de laminación 8
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ALGORITMO
• Basado en sistemas de flujo óptico.
• El algoritmo está basado en la extracción de puntos característicos entre imágenes consecutivas, de
esta manera, podemos calcular la velocidad midiendo la diferencia en pixeles entre una imagen y la
siguiente y una calibración previa.
• Un ejemplo típico es el cálculo de la velocidad de un coche.
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ALGORITMO
• Desarrollo de un algoritmo propio para mejorar la detección de la textura.
• Gran robustez frente a la presencia de vapor de agua en la imagen, ya que tan sólo se encuentran los
puntos de interés repetidos entre una imagen y la siguiente, es decir, puntos pertenecientes a la textura
en la superficie de la palanquilla, ya que, el vapor de agua tiene un comportamiento no repetitivo entre
una imagen y la siguiente.
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Altura (mm)
Altura (px)
Factor conv.
(m/px)
Velocidad (px/s)
Velocidad software
CELSA (m/s)
Velocidad sistema visión (m/s)
Error (m/s)
Entr. Caja 1 160,00 770 0,000208 626,62 N/D 0,13021 N/D
160,00 770 0,000208 614,82 N/D 0,12775 N/D
Entr. Caja 2 112,00 545 0,000206 820,20 0,16711 0,16855 -0,00144
112,00 545 0,000206 830,83 0,16711 0,17074 -0,00363
112,00 545 0,000206 846,73 0,16711 0,17401 -0,00690
Entr. Caja 3(*) 118,00 678 0,000174 1165,87 0,23676 0,20291 0,03385
118,00 678 0,000174 1177,77 0,23676 0,20498 0,03178
118,00 678 0,000174 1150,48 0,23676 0,20023 0,03653
Entr. Caja 4 85,50 520 0,000164 1737,01 0,29911 0,28560 0,01351
85,50 520 0,000164 1773,51 0,29911 0,29161 0,00751
85,50 520 0,000164 1735,03 0,29911 0,28528 0,01383
Entr. Caja 5 61,50 425 0,000145 2585,62 0,39387 0,37415 0,01971
61,50 425 0,000145 2690,96 0,39387 0,38940 0,00447
61,50 425 0,000145 2640,48 0,39387 0,38209 0,01177
Entr. Caja 6(*) 86,00 514 0,000167 N/D 0,58663 N/D N/D
86,00 514 0,000167 N/D 0,58663 N/D N/D
86,00 514 0,000167 N/D 0,58663 N/D N/D
Entr. Caja 7 44,00 363 0,000121 N/D 0,76733 N/D N/D
44,00 363 0,000121 N/D 0,76733 N/D N/D
44,00 363 0,000121 N/D 0,76733 N/D N/D
Entr. Caja 8(*) 63,50 514 0,000124 N/D 1,06747 N/D N/D
63,50 514 0,000124 N/D 1,06747 N/D N/D
63,50 514 0,000124 N/D 1,06747 N/D N/D
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Monitorización de la velocidad
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CONCLUSIONES
• El algoritmo presenta una gran robustez frente a la presencia de vapor de agua en la imagen.
• El frame rate de la cámara es más que suficiente para capturar a las velocidades a las que se mueven las
palanquillas a lo largo del tren de laminación.
• Se observa que la superficie de la palanquilla presenta más textura cuando sale de una caja donde se haya
producido una compresión vertical, mientras que la textura prácticamente desaparece al salir de una caja donde
se produzca una compresión lateral. Colocación de la cámara en una posición cenital para las cajas que realizan
la compresión lateral.
• El algoritmo de análisis de imagen propuesto funciona correctamente para el cálculo de velocidades en las
primeras 5 cajas, con un tiempo de exposición de 2500 microsegundos. En nuevas cajas sería necesario
reducirlo por debajo de 2000 microsegundos.
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Sistema de monitorización multiespectral
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OBJETIVOS
• Detección de posibles defectos visibles en longitudes de onda específicas.
• Caracterización espectral de varias series de producto laminado.
• Correlación de composición y propiedades del producto laminado con su espectro.
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Espectrógrafo V10E de Specim Cámara Photonfocus MV1-D1312-C020-160
Espejo rotativo empleado para el barrido
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Sistema de monitorización multiespectral
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Tiempo de exposición óptimo de entre 10 y 40 milisegundos.
Se ha acotado la región de interés del espectro de la palanquilla a las franjas del rojo y del infrarrojo cercano,
aproximadamente por encima de 675nm.
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Sistema de monitorización multiespectral
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El espectro medio de las marcas segmentadas es diferente al espectro medio de la palanquilla.
Se aplica una corrección de iluminación (para descartar que la diferencia sea causada únicamente por una
intensidad menor) y se calcula la diferencia relativa en cada banda (espectro medio/espectro marcas)
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Sistema de monitorización multiespectral
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Se ha realizado una comparación de los espectros de las palanquillas en las 3 series de capturas que se han
realizado, tras realizar la corrección de iluminación se puede observar que el espectro de las capturas tomadas en
la misma serie es muy parecido.
Se ha buscado una correlación entre la absorción en este punto del espectro y la composición/propiedades
medidas del producto laminado pero debido a los pocos datos todavía no se han obtenido resultados concluyentes.
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Sistema de monitorización multiespectral
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CAMBIO DE ENFOQUE
Es muy tedioso ir a CELSA con todo el sistema.
Cada vez que se va, aunque se obtengan 40 imágenes hiperespectrales, el espectro obtenido en todas las
palanquillas es uniforme y prácticamente sólo se consigue un dato de composición para las 40 palanquillas (si se fue
5 días a CELSA es casi como tener 5 datos).
La idea es la de colectar luz y pasarlas por un espectrofotómetro. Son sistemas son más precisos que la cámara
hiperespectral, más baratos y con más rango y mayor resolución espectral.
En AIMEN trabajamos con uno que va de 200nm a 1000nm (la cámara va de 400 a 1000). Con el colector de luz
conectada a una fibra y al sistema, se podría tomar medidas a distancia de la palanquilla.
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Rotosonda
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OBJETIVOS
• Sustituir la rotosonda (loop scanner) habitualmente usada para saber la medida de la altura del bucle en
base a un valor umbral, siendo una salida analógica que mide la altura respecto a un origen
previamente ajustado.
• Menor coste del sistema.
• Mayor flexibilidad y posibilidad de más análisis.
• Posibilidad de usar el sistema como HMD (Hot Metal Detector).
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Rotosonda
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A partir de la implantación de la aplicación del sistema de visión artificial se plantean nuevas posibilidades de
desarrollo de la aplicación:
• Cálculo de la curvatura real.
• Comparación entre la curva del bucle y la curvatura teórica.
• Posible detección de vibraciones.
• Detección de madejas.
Sede Torneiros
Edificio Armando PriegueRelva 27 A – Torneiros
E36410 O PORRIÑO
Pontevedra – España
Telf. +34 986 344 000
Fax +34 986 337 302
Sede Central
Centro de Aplicaciones LáserPolígono Industrial de Catoboi
SUR-PPI-2 (Sector 2) Parcela 3
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Delegación MadridAvda. General Perón 32 8º H
Edificio Torre Castellana
E28020 Madrid - España
Telf. +34 687 448 915
www.aimen.esManuel Álvarez Souto | Técnico Senior I+D Robótica y Control
Tlf. 673 14 35 66 | e-mail: [email protected]
Gracias por su atención