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INTRODUCCIÓN A LA VISIÓN ARTIFICIALUna guía para la automatización de procesos y mejoras de calidad

Introducción a la visión artificial 2

¿Qué es la visión artificial? ................ 3

Ventajas de la visión artificial ............. 5

Aplicaciones de la visión artificial ................................................ 6

Guiado............................................. 7

Identificación ................................... 8

Medición .......................................... 9

Inspección ..................................... 10

Componentes de la visión artificial ...............................................11

Iluminación .................................... 13

Retroiluminación ...................... 13

Iluminacióndifusaaxial............ 13

Luzestructurada ...................... 13

Iluminacióndecampo oscuro ...................................... 14

Iluminacióndecampo brillante .................................... 14

Iluminacióncenitaldifusa......... 14

Iluminaciónestroboscópica ..... 14

Lentes ........................................... 15

Sensor de imagen ......................... 15

Procesamientodevisión ............... 16

Comunicaciones............................ 16

Diferentes tipos de sistemas de visión artificial .............................. 17

Sistemasdevisión1D................... 17

Sistemasdevisión2D................... 18

Escaneosuperficialvs. Escaneolineal ............................... 19

Sistemas3D .................................. 20

Plataformas de visión artificial ......... 21

Visiónartificialbasadaenpc ......... 21

Controladoresdevisión ................ 21

Sistemasdevisión independientes .............................. 22

Sensoresdevisiónylectoresde códigosdebarrasbasadosen imágenes....................................... 22

Conclusión ........................................ 23

ÍNDICE


¿QUÉ ES LA VISIÓN ARTIFICIAL?SegúnlaAutomatedImagingAssociation(AIA),lavisiónartificialabarcatodaslasaplicacionesindustrialesynoindustrialesenlasqueunacombinacióndehardwareysoftwarebrindaunguiadooperativoalosdispositivosenlaejecucióndesusfuncionesdeacuerdoconlacaptaciónyprocesamientodeimágenes.Aunquelavisiónartificialaplicadaalaindustriautilizalosmismosalgoritmosyenfoquesquelasaplicacionesacadémicas/educativasygubernamentales/militaresdevisiónartificial,laslimitacionessondiferentes.

Lossistemasdevisiónindustrialexigenunamayorrobustez,fiabilidadyestabilidadencomparaciónconunsistemadevisiónacadémico/educativoy,normalmente,cuestanmuchomenosquelosqueseutilizanenaplicacionesgubernamentales/militares.Portanto,lavisiónartificialindustrialimplicabajoscostes,precisiónaceptable,resistenciaelevada,altafiabilidadyunagranestabilidadmecánicaydetemperatura.

Lossistemasdevisiónartificialcuentanconsensoresdigitalesprotegidosenelinteriordecámarasindustrialesconópticasespecializadasparaadquiririmágenes,deformaqueelhardwareysoftwareinformáticopuedenprocesar,analizarymedirdiversascaracterísticasalahoradetomardecisiones.

Comoejemplo,considereunsistemadeinspeccióndelniveldellenadoenunacervecería(Figura1).Cadabotelladecervezapasaatravésdeunsensordeinspecciónquedisparaunsistemadevisiónparaactivarunaluzestroboscópicaysacarunafotografíadelabotella.Despuésdeadquirirlaimagenyalmacenarlaenmemoria,elsoftwaredevisiónlaprocesaoanalizayemiteunarespuesta“pasa/nopasa”segúnelniveldellenadodelabotella.Sielsistemadetectaunabotellallenaincorrectamente,nopasa,laderivahaciaundesviadorpararechazarla.Unoperadorpuedeverlasbotellasrechazadasylasestadísticasdelprocesoencursoenunapantalla.

Además,lossistemasdevisiónartificialpuedenrealizarmedidasobjetivas,comodeterminarlaseparacióndeloselectrodosdeunabujíauofrecerinformacióndeubicaciónqueguíeaunrobotparaalinearpiezasenunprocesodefabricación.LaFigura2muestraejemplosdecómosepuedenusarlossistemasdevisiónartificialparapasarorechazarfiltrosdeaceite(derecha)ymedirlaanchuradelapestañacentralenunsoporte(izquierda).


Pantalla del sistema de visión Luz estroboscópica

Sensor

Filtro de aceite correcto (todoslosagujerosestán

abiertos)

Filtro de aceite rechazado (algunosagujerosestán

bloqueados)

37.255 mm

Figura 1.Ejemplodeinspeccióndelniveldellenadodebotellas

Elsistemadeinspeccióndelniveldellenadodeesteejemplopermitesolodosrespuestasposibles,loquelecaracterizacomosistema binario:

1.Pasasielproductoescorrecto

2.Nopasasielproductoeserróneo.

Figura 2.

Lossistemasdevisiónartificialpuedenprocesarmedidaseinspeccionesentiemporealenlalíneadeproducción,comounsoportemecanizado(izquierda)ofiltrosdeaceite(derecha).


VENTAJAS DE LA VISIÓN ARTIFICIALMientrasquelavisiónhumanaesmejorparalainterpretacióncualitativadeunaescenadesestructuradacompleja,lavisiónartificialdestacaenlamedidacuantitativadeunaescenaestructuradadebidoasuvelocidad,precisiónyrepetibilidad.Porejemplo,enunalíneadeproducción,unsistemadevisiónartificialpuedeinspeccionarcientos,oinclusomiles,depiezasporminuto.Unsistemadevisiónartificialgiraentornoalaresolucióncorrectadelacámarayalaópticaquelepermiteninspeccionarfácilmentedetallesdeunobjetodemasiadopequeñosparaqueelojohumanopuedallegarlosaver.

Aleliminarelcontactofísicoentreelsistemadepruebaylaspiezasquevanaverificarse,lavisiónartificialevitadañosenlaspiezasyeliminaeltiempoyloscostesdemantenimientoasociadosaldesgastedeloscomponentesmecánicos.Lavisiónartificialaportabeneficiosoperativosydeseguridadadicionalesalreducirlaparticipaciónhumanaenelprocesodefabricación.Además,evitalacontaminaciónhumanadesalaslimpiasyprotegealaspersonasfrenteaentornospeligrosos.

La visión artificial ayuda a alcanzar objetivos estratégicos

Objetivo estratégico Aplicaciones de visión artificial

Calidad superior Inspección,medición,calibraciónyverificacióndemontaje

Mayorproductividad Lastareasrepetitivasquesehacíanantesmanualmenteserealizanahoraconelsistemadevisiónartificial

Flexibilidaddeproducción Mediciónycalibración/Guiadoderobots/Verificaciónpreviaalaoperación

Menostiempodeinactividaddelasmáquinasyreduccióndeltiempodeconfiguración

Cambios programados de antemano

Informaciónmáscompletaycontroldeprocesosmásestricto

Lastareasmanualespuedenahoraofrecerretroalimentacióndedatosporordenador.

Reduccióndegastosdebienesdecapital Laadicióndevisiónaunamáquinamejorasurendimientoyevitalaobsolescencia

Menoscostesdeproducción Unsistemadevisiónvs.muchaspersonas/Deteccióndetarasenunaetapatempranadelproceso

Reduccióndelatasadedeshechos Inspección,mediciónycalibración

Controldeinventarios Reconocimientoópticodecaractereseidentificación

Espacioreducido Sistemadevisiónvs.operador


APLICACIONES DE LAVISIÓN ARTIFICIALNormalmente,latecnologíadecorrespondenciadepatronesrepresentaelprimerpasoencualquieraplicacióndevisiónartificial,yasealaverificacióndelmontajemássimpleolaselección/extraccióndepiezasamontonadasaleatoriamenteenuncontenedormedianteuncomplejosistemarobótico3D,parabuscarelobjetoocaracterísticadeinterésdentrodelcampodevisióndelacámara.Lalocalizacióndelobjetodeinteréssueledeterminareléxitooelfracasodelaaplicación.Silasherramientasdesoftwaredecorrespondenciadepatronesnopuedenlocalizarconprecisiónlapiezadentrodelaimagen,nopodránguiar,identificar,inspeccionar,contarnimedirlapieza.Aunquelabúsquedadeunapiezapuedaparecersencillo,lasdiferenciasdeaparienciaenentornosdeproducciónrealespuedenhacerqueelpróximopasoseaexcesivamentedifícil(Figura3).Apesardequelossistemasdevisiónestánentrenadosparareconocerpiezasbasándoseenpatrones,inclusolosprocesoscontroladosmásajustadospermitenalgunavariabilidadenlaaparienciadeunapieza(Figura4).

Paralograrunosresultadosprecisos,fiablesyrepetibles,lasherramientasdelocalizacióndepiezasdeunsistemadevisióndebenincluirsuficienteinteligenciaparacomparardeformarápidayprecisalospatronesdeformaciónconlosobjetosreales(correspondenciadepatrones)quebajanporlalíneadeproducción.Lalocalizacióndepiezaseselprimerpasocríticoenlascuatrocategoríasprincipalesdeaplicacionesdevisiónartificial:guiado,identificación,medicióneinspección.

Figura 3.

Loscambiosdeaparienciadebidosalailuminaciónuoclusiónpuedendificultarlalocalizacióndelapieza.

Figura 4.

Ladistorsióndeposeopresentacióndelapiezapuedendificultarsulocalización.

Normal AmbosMás oscuro Más claro Normal Más pequeño

Más grande Girado

IncompletoFondo Foco Sucio Más ancho Más alto

Distorsión lineal

Sin distorsión lineal


GUIADO

Elguiadosepuederealizarporvariasrazones.Enprimerlugar,lossistemasdevisiónartificialpuedenlocalizarlaposiciónyorientacióndeunapieza,compararlaconunatoleranciaespecificada,ygarantizarqueestáenelángulocorrectoparaverificarelmontajeapropiado.Acontinuación,elguiadosepuedeusarparanotificarlalocalizaciónyorientacióndeunapiezaenelespacio2Do3Daunrobotounidaddecontroldeunamáquina,paraqueelrobotpuedalocalizarlapiezaolamáquinapuedaalinearla.Elguiadoporvisiónartificialpermiteobtenerunavelocidadyunaprecisiónmuysuperioresqueelposicionamientomanualentareascomoladisposicióndepiezasdentroofueradepalés,elembalajedepiezasalsalirdeunacintatransportadora,labúsquedayalineacióndepiezasparaelmontajeconotroscomponentes,lacolocacióndepiezasenunestante,olaretiradadepiezasdelosalmacenes.

Elguiadotambiénpuedeutilizarseparalaalineacióndeotrasherramientasdevisiónartificial.Setratadeunacaracterísticamuypotentedelavisiónartificial,puestoquelapresentacióndelaspiezasalacámarasepuedeproducirenorientacionesdesconocidasdurantelaproducción.Allocalizarlapiezayalinearlasdemásherramientasdevisiónartificialrespectoaella,lavisiónartificialpermiteelposicionamiento/sujeciónautomáticodelasherramientas.Estoimplicalalocalizacióndelascaracterísticasclavesdeunapiezaparapermitirposicionarconprecisiónuncalibre,nivel,perfiluotrasherramientasdesoftwaredevisiónparaquepuedaninteractuarcorrectamenteconlapieza.Esteenfoquepermitealosfabricantesdesarrollardiversosproductosenlamismalíneadeproducciónyreducelanecesidaddeherramientasdehardwarecostosasparamantenerlaposicióndelapiezadurantelainspección.

Aveces,elguiadorequierelacorrespondenciadepatronesgeométricos.Lasherramientasdecorrespondenciadepatronesdebentolerargrandesvariacionesenelcontrasteeiluminación,asícomocambiosdeescala,rotaciónyotrosfactoresmientrasencuentranlapiezademanerafiableentodomomento.Esoesasíporquelainformacióndelocalizaciónobtenidaporlacorrespondenciadepatronespermitelaalineacióndeotrasherramientasdesoftwaredevisiónartificial.

Figura 5a.Ejemplosdeimágenesusadasenelguiado.

Paquetes de salsa de tomate Tarjeta de circuito impreso Codo de 90 grados


Figura 5b.Lacorrespondenciadepatronespuedesuponerunreto.

IDENTIFICACIÓN

Unsistemadevisiónartificialparaidentificaciónyreconocimientodepiezasleecódigosdebarras(1-D),códigosdematricesdedatos(2-D),marcajesdirectosenpiezas(DPM)ycaracteresimpresosenpiezas,etiquetasypaquetes.Unsistemadereconocimientoópticodecaracteres(OCR)leecaracteresalfanuméricossinconocimientoprevio,mientrasqueunsistemadecomprobaciónópticadecaracteres(OCV)confirmalapresenciadeunacadenadecaracteres.Además,lossistemasdevisiónartificialpuedenidentificarpiezasmediantelalocalizacióndeunpatrónúnicooidentificarelementossegúnsucolor,formaotamaño.

LasaplicacionesDPMmarcanuncódigoounacadenadecaracteresdirectamenteenlapieza.Fabricantesdetodaslasindustriassuelenusarestatécnicaparadetectarerrores,habilitarestrategiaseficacesdecontención,supervisarelcontroldeprocesosylasmétricasdecontroldecalidadycuantificaráreasproblemáticasenunaplantacomocuellosdebotella.Latrazabilidadmedianteelmarcajedirectoenlaspiezasmejoraelseguimientodelosactivosylaverificacióndeautenticidaddelaspiezas.Ademásproporcionadatosanivelunitarioparaimpulsarunsoportetécnicoyunserviciodereparaciónengarantíasuperioraldocumentarlagenealogíadelaspiezasenunsubmóduloquepreparaelproductoterminado.

Pieza entrenada patrón

Desenfocado

Cambio de escala/Poca iluminación

Fondo confuso Giro de 180º

OclusiónPolaridad inversa


Loscódigosdebarrasconvencionaleshanadquiridounaampliaaceptaciónenlospuntosdeventaminoristayelcontroldeinventarios.Lainformacióndetrazabilidad,sinembargo,requieremásdatosdelosquepuedencaberenuncódigodebarrasestándar.Paraaumentarlacapacidaddedatos,lasempresasdesarrollaronloscódigos2-D,comolasmatricesdedatos,quepuedenalmacenarmásinformación,incluidoelfabricante,identificacióndelproducto,númerodelotee,incluso,unnúmerodeserieexclusivoparaprácticamentecualquierproductoterminado.

MEDICIÓN

Unsistemadevisiónartificialparamedicióncalculalasdistanciasentredosomáspuntosoubicacionesgeométricasdeunobjetoydeterminasiesasmedidascumplenlasespecificaciones.Sino,elsistemadevisiónenvíaunaseñaldefalloalaunidaddecontroldelamáquina,activandounmecanismoderechazoqueexpulsaelobjetodelalínea.

Enlapráctica,unacámarafijacaptaimágenesdelaspiezascuandopasanporsucampodevisiónyelsistemautilizasoftwareparacalcularlasdistanciasentredistintospuntosdelaimagen.Comomuchossistemasdevisiónartificialpuedenmedircaracterísticasdeunobjetoconunaprecisióndehasta0,0254milímetros,abordanunaseriedeaplicacionesquetradicionalmentesehangestionadoatravésdelamediciónporcontacto.

Figura 6.LastécnicasdeidentificaciónpuedenabarcardesdelalecturadecódigosdebarrassencillosaOCR.


INSPECCIÓN

Unsistemadevisiónartificialparainspeccióndetectadefectos,contaminantes,imperfeccionesfuncionalesyotrasirregularidadesenproductosmanufacturados. Comoejemploscabecitarlainspeccióndetabletasdemedicamentosenbuscadetaras,depantallasparaverificarlosiconosoconfirmarlapresenciadepíxeles,odepantallastáctilesparamedirelniveldecontrastedefondo.Lavisiónartificialtambiénpuedeinspeccionarlaintegridaddelosproductos,comogarantizarlacoincidencia entreproductoypaqueteenlasindustriasdealimentaciónyfarmacéutica,ylacomprobacióndeprecintosdeseguridad,taponesyanillasenlasbotellas.

Figura 7. Lasaplicacionesdemediciónpuedenmedirtoleranciasdepiezasconunaprecisióndehasta0,0254milímetros.

Figura 8. Lossistemasdevisiónartificialpuedendetectardefectosoirregularidadesfuncionales.


COMPONENTES DE LA VISIÓN ARTIFICIALLoscomponentesprincipalesdeunsistemadevisiónartificial(Figura9)sonlailuminación,lalente,elsensordeimagen,elprocesamientodevisiónylascomunicaciones.Lailuminacióniluminalapiezaquevaainspeccionarsepermitiendoquesuscaracterísticasdestaquenypuedanservistasclaramenteporlacámara.Lalentecaptalaimagenylapresentaalsensorenformadeluz.Elsensordelacámaradevisiónartificialconvierteestaluzenunaimagendigitalqueseenvíaalprocesadorparasuanálisis.

Elprocesamientodevisiónconsisteenunosalgoritmosquerevisanlaimagenyextraendeellalainformaciónprecisa,realizanlainspecciónnecesariaytomanunadecisión.Porúltimo,lacomunicaciónsellevaacabonormalmenteatravésdeunaseñaldeE/Sdiscretaolosdatosseenvíanatravésdeunaconexiónseriehaciaundispositivoqueregistralainformaciónolautiliza.

Lamayoríadecomponentesdehardwaredelossistemasdevisiónartificial,comomódulosdeiluminación,sensoresyprocesadores,sonproductoscomercialmentedisponibles(COTS).LossistemasdevisiónartificialsepuedenmontarapartirdeproductosCOTS,oadquirirsecomounsistemaintegradocontodosloscomponentesenunúnicodispositivo.

Enlaspáginassiguientesseindicanlosdistintoscomponentesclavesdeunsistemadevisiónartificial:iluminación,lentes,sensordevisión,procesamientodeimágenes,procesamientodevisiónycomunicaciones.


Figura 9. Principalescomponentesdeunsistemadevisiónartificial

Sistema de visión

Fuente de luz

Monitor

Cámara

Lente

Imagen Sensor

Piezas inspeccionadas

Input/Output

•Serie •Paralelo •BUSISA,PCI,VME

Sistema operativo con puntero

•Pantallatáctil •Ratón •Ruedadedesplazamiento


ILUMINACIÓN

Lailuminaciónesunadelasclavesdeléxitoenlosresultadosdelavisiónartificial.Lossistemasdevisiónartificialcreanimágenesatravésdelanálisisdelaluzreflejadaporunobjeto,nodelanálisisdelpropioobjeto.Unatécnicadeiluminaciónimplicaunafuentedeluzysuubicaciónconrespectoalapiezaylacámara.Unatécnicadeiluminaciónparticularpuedemejorarunaimagendeformaqueseanulenalgunascaracterísticasysemejorenotras,silueteandounapiezaqueoscurecelosdetallessuperficialesparapermitirlamedicióndesusbordes,porejemplo.

RetroiluminaciónLaretroiluminaciónmejoraelcontornodeunobjetoparaaplicacionesquesolonecesitanmedidasexternasodebordes.Laretroiluminaciónayudaadetectarformasyhacemásfiableslasmedidasdimensionales.

Iluminación difusa axialLailuminacióndifusaaxialcortalaluzenlatrayectoriaópticadesdeellateral(coaxialmente).Unespejosemitransparenteiluminadodesdeellateralproyectalaluzhaciaabajosobrelapieza.Lapiezareflejalaluzhacialacámaraatravésdelespejosemitransparente,conelresultadodeunaimagenhomogéneaeiluminadauniformemente.

Luz estructuradaLaluzestructuradaeslaproyeccióndeunpatróndeluz(plano,rejillaoformamáscompleja)enunánguloconocidosobreunobjeto.Puedesermuyútilparaofrecerinspeccionessuperficialesindependientesdelcontraste,adquiririnformacióndimensionalycalcularvolúmenes.


Iluminación de campo oscuroLailuminacióndireccionalrevelaconmásfacilidadlosdefectossuperficialeseincluyelailuminacióndecampooscuroycampobrillante.Lailuminacióndecampooscuroseprefieregeneralmenteparaaplicacionesdebajocontraste.Enlailuminacióndecampooscuro,laluzespecularsereflejaalejándosedelacámara,ylaluzdifusaprocedentedelatexturasuperficialyloscambiosdeelevaciónsereflejaenlacámara.

Iluminación de campo brillanteLailuminacióndecampobrillanteesidealparaaplicacionesdealtocontraste.Sinembargo,lasfuentesdeluzmuydireccionalescomoelsodioaaltapresiónyloshalógenosdecuarzopuedenproducirsombrasnítidasy,porlogeneral,noaportanunailuminaciónconsistenteentodoelcampodevisión.Porconsiguiente,lasreflexionesespecularesylosefectos“hotspot”ensuperficiesbrillantesoreflectantespuedenrequerirunafuentedeluzmásdifusaqueproporcioneinclusoiluminaciónenelcampobrillante.

Iluminación cenital difusaLailuminacióncenitaldifusaofrecelailuminaciónmásuniformedelascaracterísticasdeinterés,ypuedeenmascararirregularidadesquenoseconsiderendeinterésyconfundirlaescena.

Iluminación estroboscópicaLailuminaciónestroboscópicaseusaenaplicacionesaaltavelocidadparainmovilizarobjetosenmovimientoparasuexamen.Elusodeunaluzestroboscópicatambiénayudaaevitarlaborrosidad.


LENTES

Lalentecaptalaimagenylapasaalsensordeimagendelacámara.Lalentevariarásegúnlacalidaddelaópticayelprecio;lalenteutilizadadeterminalacalidadylaresolucióndelaimagencaptada.Lascámarasdelamayoríadesistemasdevisiónofrecendostiposprincipalesdelentes:intercambiablesyfijas.LaslentesintercambiablessuelenserdemonturaComonturaCS.Lacombinacióncorrectadelenteyampliaciónadquirirálamejorimagenposible.Unalentefijacomopartedeunsistemadevisiónindependienteutilizanormalmenteautoenfoque,quebienpodríaseratravésdeunalenteajustadamecánicamenteodeunalentelíquidaquepuedeenfocarautomáticamentelapieza.Laslentesdeautoenfoquetienennormalmenteuncampodevisiónfijoaunadistanciadeterminada.

SENSOR DE IMAGEN

Lacapacidaddelacámaradecaptarunaimageniluminadacorrectamentedelobjetoinspeccionadonosolodependedelalente,sinotambiéndelsensordeimagenquehaydentrodelacámara.Lossensoresdeimagensuelenusarundispositivodecargaacoplada(CCD)olatecnologíadesemiconductorcomplementariodeóxidometálico(CMOS)paraconvertirlaluz(fotones)enseñaleseléctricas(electrones).Básicamente,eltrabajodelsensordeimagenescaptarluzyconvertirlaenunaimagendigitalequilibradaenruido,sensibilidadymargendinámico.Laimagenesunacoleccióndepíxeles.Unabajailuminaciónproducepíxelesoscuros,mientrasqueunaluzbrillantecreapíxelesbrillantes.Esimportanteasegurarsedequelacámaratienelaresolucióndesensorcorrectaparalaaplicación.Cuantomayorsealaresolución,másdetallestendrálaimagenyseobtendránlasmedidasmásprecisas.Dimensionesdelapieza,toleranciasdeinspecciónydemásparámetrosdictaránlaresoluciónnecesaria.


PROCESAMIENTO DE VISIÓN

ElprocesamientoeselmecanismodeextraccióndeinformacióndeunaimagendigitalypuedeefectuarseexternamenteenunsistemabasadoenPCointernamenteenunsistemadevisiónindependiente.Elprocesamientoserealizaconsoftwareyconstadediversospasos.Enprimerlugar,seadquiereunaimagendesdeelsensor.Enalgunoscasos,puedesernecesariounprocesamientoprevioparaoptimizarlaimagenygarantizarquedestaquentodaslascaracterísticasnecesarias.Acontinuación,elsoftwarelocalizalascaracterísticasespecíficas,hacemedidasylascomparaconlasespecificaciones.Porúltimo,setomaunadecisiónysecomunicanlosresultados.

Aunquemuchoscomponentesfísicosdeunsistemadevisiónartificial(comolailuminación)ofrecenespecificacionescomparables,losalgoritmosdelsistemadevisiónmarcanladiferenciaydeberíanocuparelprimerlugarenlalistadecomponentesclavesaevaluarcuandosecomparansoluciones.Dependiendodelsistemaoaplicaciónespecífica,elsoftwaredevisiónconfiguralosparámetrosdelacámara,tomaladecisión“pasa-nopasa”,comunicaconlaplantadeproducciónyrespaldaeldesarrollodelainterfazhombremáquina(HMI).

COMUNICACIONES

Comolossistemasdevisiónsuelenutilizardiversoscomponentescomerciales,estoselementosdebencoordinarseyconectarserápidayfácilmentealosdemáselementosdelamáquina.Normalmente,lacomunicaciónsellevaacaboatravésdeunaseñaldeE/Sdiscretaolosdatosseenvíanatravésdeunaconexiónseriehaciaundispositivoqueregistralainformaciónolautiliza.LospuntosdeE/Sdiscretossepuedenconectarauncontroladorlógicoprogramable(PLC),queusarádichainformaciónparacontrolarunacéluladetrabajoounindicadorcomounacolumnaluminosaodirectamenteunsolenoidequepodríausarseparaactivarunmecanismoderechazo.

LacomunicacióndedatosatravésdeunaconexiónseriepuedeserunasalidaserieRS-232convencionaloEthernet.AlgunossistemasutilizanunprotocoloindustrialdenivelsuperiorcomoEthernet/IP,quepuedeconectarseaundispositivocomounmonitoruotrainterfazdeoperadorespecíficaalaaplicaciónparauncontrolysupervisióncómodosdelproceso.


DIFERENTES TIPOS DE SISTEMAS DE VISIÓN ARTIFICIAL

SISTEMAS DE VISIÓN 1D

Lavisión1Danalizaunaseñaldigitallíneaalíneaenlugardeanalizaralmismotiempolaimagencompleta,comoevaluarlavariaciónentreelgrupomásrecientedediezlíneasadquiridasyungrupoprevio.Estatécnicadetectayclasificanormalmentelosdefectosenmaterialesfabricadosenunprocesocontinuo,comopapel,metales,plásticosyotrastelassintejeromercancíasenrollos,comosemuestraenlaFigura10.

Entérminosgenerales,existen3categoríasdesistemasdevisión:1D,2Dy3D.

Figura 10. Lossistemasdevisión1Descaneanunalíneaalavezmientraselprocesoavanza.Enelejemploanterior,sehadetectadoundefectoenlatela.


Figura 11.

Lossistemasdevisión2Dpuedengenerarimágenescondiferentesresoluciones.

Figura 12.

Lastécnicasdeescaneolinealcreanlaimagen2Dlíneaalínea.

SISTEMAS DE VISIÓN 2D

Lamayoríadecámarasdeinspeccióncomunesrealizanescaneossuperficialesqueimplicanlacaptacióndeinstantáneas2Dendiversasresoluciones,comosemuestraenlaFigura11.Otrotipodevisiónartificial2D,escaneolineal,creaunaimagen2Dlíneaalínea,comosemuestraenlaFigura12.

Luz lineal

Movimiento de la cinta

transportadora

Eje codificador

In-Sight 5000

Línea adquirida Imagen creada


Figura 13. Lascámarasdeescaneolinealpueden(a.)desenvolverobjetoscilíndricosparasuinspección,(b.)añadirvisiónaentornoslimitadosenespacio,(c.)cumplirlosrequisitosdeinspecciónaaltaresolución,e(d.)inspeccionarobjetosenmovimientocontinuo.

a. b.

c. d.

ESCANEO SUPERFICIAL VS. ESCANEO LINEAL

Enalgunasaplicaciones,lossistemasdeescaneolinealpresentanventajasespecíficasfrentealossistemasdeescaneosuperficial.Porejemplo,lainspeccióndepiezasredondasocilíndricaspuederequerirvariascámarasdeescaneosuperficialparacubrirtodalasuperficiedelapieza.Sinembargo,girarlapiezadelantedeunaúnicacámaradeescaneolinealcapturatodalasuperficiedesenvolviendolaimagen.Lossistemasdeescaneolinealseajustanmejoraespaciosestrechosparaelcasoenquelacámaradebaatisbaratravésdelosrodillosdeunacintatransportadoraparaverlaparteinferiordelapieza.Lossistemasdeescaneolinealtambiénpuedenproporcionarunaresoluciónmuysuperiorquelascámarastradicionales.Comolossistemasdeescaneolinealrequierenpiezasmóvilesparacrearlaimagen,suelensermuyapropiadosparaproductosenmovimientocontinuo.


Porelcontrario,lasaplicacionesconsensoresdedesplazamientoláser3Dincluyennormalmentelainspecciónsuperficialylamedidadevolúmenes,generandoresultados3Dconsolounacámara.Apartirdeldesplazamientodelaubicacióndelosláseresreflejadosenunobjetosegeneraunmapadealtura.Elobjetoolacámarasedebendesplazarparaescaneartodoelproductoaligualqueenelescaneolineal.Conunláseroffsetcalibrado,lossensoresdedesplazamientopuedenmedirparámetroscomolaalturasuperficialylaplanicidadconunaprecisióndehasta20µm.LaFigura15muestraunsensordedesplazamientoláser3Dinspeccionandosuperficiesdepastillasdefrenoenbuscadedefectos.

Figura 14.

Lossistemasdevisión3Dutilizannormalmentevariascámaras.

Figura 15.

Sistemadeinspección3Dconunasolacámara.

SISTEMAS 3D

Lossistemasdevisiónartificial3Dconstannormalmentedevariascámarasounoomássensoresdedesplazamientoláser.Lavisión3Dconvariascámarasenaplicacionesdeguiadorobóticoproporcionaalrobotinformaciónsobrelaorientacióndelapieza.Estossistemasimplicanvariascámarasinstaladasendiferentesubicacionesyla“triangulación”sobreunaposiciónobjetivoenelespacio3D.


PLATAFORMAS DE VISIÓN ARTIFICIALLaimplementacióndelavisiónartificialsellevaacaboendiversasplataformasfísicas,comosistemasbasadosenPC,controladoresdevisióndiseñadosparaaplicaciones3Dy2Dmulticámara,sistemasdevisiónautónomos,sensoresdevisiónsencillosylectoresdecódigosdebarrasbasadosenimágenes.Elegirlaplataformadevisiónartificialcorrectadependegeneralmentedelosrequisitosdelaaplicación,comoelentornodedesarrollo,lacapacidad,laarquitecturayelcoste.

VISIÓN ARTIFICIAL BASADA EN PC

LossistemasbasadosenPCinterconectanfácilmenteconlascámarasdeconexióndirectaolasplacasdeadquisicióndeimágenesysoncompatiblesconsoftwaredeaplicacionesdevisiónartificialconfigurable.Además,losPCofrecenmultituddeopcionesdedesarrollodecódigopersonalizadoconunlenguajefamiliarybienrespaldadocomoVisualC/C++,VisualBasicyJava,ademásdeentornosdeprogramacióngráficos.Sinembargo,eldesarrollotiendeaserlargoycomplicado,suusoselimitaagrandesinstalacionesyatraesobretodoaprogramadoresyusuariosavanzadosdelavisiónartificial.

CONTROLADORES DE VISIÓN

LoscontroladoresdevisiónofrecentodalapotenciayflexibilidaddelsistemabasadoenPC,peroestánmejorpreparadosparahacerfrentealosrigoresdeentornosdefábricahostiles.Loscontroladoresdevisiónfacilitanlaconfiguracióndeaplicaciones3Dy2Dmulticámara,quizáentareasúnicasdondehaydisponibledineroytiemporazonableparaeldesarrollo.Estopermiteconfiguraraplicacionesmássofisticadasdeunamaneramuyrentable.


SISTEMAS DE VISIÓN INDEPENDIENTES

Lossistemasdevisiónindependientessonrentablesysepuedenconfigurarrápidayfácilmente.Estossistemasvienenequipadosconsensordecámara,procesadorycomunicaciones.Además,algunosintegraniluminaciónyópticadeenfoqueautomático.Enmuchoscasos,estossistemassoncompactosylosuficientementeasequiblesparainstalarseportodalafábrica.Alutilizarlossistemasdevisiónautónomosenpuntosdeprocesoclaves,sepuedendetectardefectosenunafasetempranadelprocesodefabricacióneidentificarconmayorrapidezproblemasenlosequipos.LamayoríaofrececomunicacionesEthernetintegradas,locualpermitealosusuariosnosolodistribuirlavisiónatravésdetodoelproceso,sinotambiénenlazarjuntosdosomássistemasenunareddeáreadevisiónescalableyplenamentegestionableenlaquelossistemasintercambiandatosquesongestionadosporunordenadoranfitrión.Tambiénsepuedeenlazarfácilmenteconlasredesdelafábricaylaempresa,loquepermitequecualquierestacióndetrabajoconlaopciónTCP/IPmuestreadistanciaresultados,imágenes,datosestadísticosyotrainformacióndevisión.Estossistemasofrecenentornosconfigurablesqueproporcionanunasencillaconfiguraciónguiadaoprogramaciónycreacióndeguionesmásavanzadas.Algunossistemasdevisiónautónomosofrecenentornosdedesarrollodefácilconfiguraciónconlapotenciaañadidaylaflexibilidaddeprogramaciónycreacióndeguionesparaunmayorcontroldelaconfiguracióndelsistemaylagestióndelosdatosdelaaplicacióndevisión.

SENSORES DE VISIÓN Y LECTORES DE CÓDIGOS DE BARRAS BASADOS EN IMÁGENES

Lossensoresdevisiónyloslectoresdecódigosdebarrasbasadosenimágenesnosuelenrequerirprogramaciónysusinterfacessonmuyfácilesdemanejar.Lamayoríaseintegrafácilmenteconcualquiermáquinaparaproporcionarinspeccionespuntualesconprocesamientodedicado,yofrecencomunicacionesEthernetparalaconectividadenredentodalafábrica.


CONCLUSIÓNLavisiónartificialeslaextraccióndeinformacióndeimágenesdigitalesparaelcontroldeprocesoocalidad.Lamayoríadefabricantesutilizalavisiónartificialautomatizadaen lugar deinspectoreshumanosdebidoaquerespondemejorenlastareasdeinspecciónrepetitivas.Esmásrápida,másobjetiva,yfuncionaatodashoras.Lavisiónartificialpuedeinspeccionarcientosoinclusomilesdepiezasporminuto,yproporcionaunosresultadosdeinspecciónmáscoherentesyfiableslas24horasdeldíaylos7díasdela semana.

Medición,recuento,localizaciónydecodificaciónsonalgunasdelasaplicacionesmáscomunesdelavisiónartificialenlafabricaciónactual.Alreducirlosdefectos,aumentarelrendimientoyfacilitarlaconformidadconlanormativayelseguimientodelaspiezasconlavisiónartificial,losfabricantespuedenahorrardineroyaumentarlarentabilidad.

Sideseamásinformaciónsobrecómolavisiónartificialpuedeayudarasuorganizaciónareducirdesechos,minimizareltiempodeinactividadymejorarlosprocesos,póngaseencontactoconCognex

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LossistemasdevisióndeCognexrealizanunainspección100%,garantizanlacalidaddemarcaymejoransusprocesosdeproducción.Conmásdeunmillóndesistemasinstaladosportodoelmundo,lossistemasdevisiónartificialdeCognexsonaceptadosencasitodaslasindustriasyutilizadosporlamayoríadefabricantesprincipales.

Los procesos de fabricación para construir virtualmente cada sistema y componente que conforman un automóvil se pueden beneficiar de la visión industrial.

AutomociónLos robots habilitados para visión artificial pueden realizar el montaje final y escalable de teléfonos móviles, tabletas y dispositivos que pueden llevarse encima. La tecnología de visión de Cognex permite la fabricación de monitores de pantalla táctil de alta precisión y la inspección de calidad 3D.

Dispositivos móviles

Mejore las operaciones de producción y embalaje con herramientas avanzadas en color de adquisición de imágenes a alta velocidad y sistemas de inspección 3D.

Productos de consumo

Las aplicaciones de alimentación y bebidas requieren una visión que pueda funcionar de forma rápida y precisa para seguir el ritmo acelerado de las líneas de producción.

Alimentos y bebidas

La inspección de calidad es crítica para tener éxito. La fiabilidad de los productos defectuosos, la calidad incoherente, los costes cambiantes y la normativa pendiente de regulación desafían a los fabricantes de dispositivos médicos.

Dispositivos médicos

La necesidad de cumplir los requisitos de trazabilidad y seguridad de los pacientes es indispensable, y la visión artificial ayuda a satisfacer los objetivos de conformidad.

Farmacéutica

La visión de Cognex proporciona la alineación a nivel de subpíxel y la identificación precisa esenciales para todos los pasos del proceso de fabricación de semiconductores, pese a las geometrías cada vez más finas y los retos de efecto del proceso.

SemiconductLa visión artificial proporciona la alineación a alta velocidad y la trazabilidad para el montaje de electrónica, incluso en los componentes miniaturizados más recientes y los circuitos flexibles.

Electrónica

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Americas +1 508 650 3000

EuropeAustria +49 721 958 8052Belgium +32 289 370 75France +33 1 7654 9318 Germany +49 721 958 8052 Hungary +36 1 500 7800Ireland +44 121 29 65 163Italy +39 02 3057 8196

Netherlands +31 207 941 398Poland +48 717 121 086Spain +34 93 299 28 14Sweden +46 21 14 55 88Switzerland +41 445 788 877Turkey +90 216 900 1696United Kingdom +44 121 29 65 163

AsiaChina +86 21 5050 9922India +9120 4014 7840Japan +81 3 5977 5400Korea +82 2 539 9047Singapore +65 632 55 700Taiwan +886 3 578 0060

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