La Visión Artificial, también conocida como Visión por Computador , es una tecnología cada vez más utilizada en los procesos industriales. Como ya os hemos contado en anteriores posts, esta tecnología se basa en la adquisición de imágenes o videos que son procesadas en un ordenador. Mediante este procesamiento, se pueden extraer características muy útiles para diferentes aplicaciones, como, por ejemplo: clasificación de objetos, lectura de textos, entre otras. Algunas características básicas que se podrían extraer serian, por ejemplo, el color o el contorno de los objetos de la imagen analizada.  

Visión artificial con Deep Learning y Redes Neuronales 

Una de las técnicas con mejores resultados y más utilizadas en las aplicaciones de detección de defectos en combinación con la visión artificial, es el Deep Learning, técnica de Inteligencia Artificial basado en el uso de Redes Neuronales Profundas. Las redes se entrenan con imágenes tomadas previamente, las cuales deben ser etiquetadas para indicar que contiene cada imagen o que características nos interesa analizar. Además, con estas imágenes,  la red aprende a extraer las características o la información que sea de interés para la aplicación. Por esta razón, esta técnica es muy popular, ya que obtiene buenos resultados al extraer características de la imagen, permitiéndo obtener unos resultados incluso con imágenes con las que no se ha entrenado.

¿Por qué son necesarias las aplicaciones de detección de defectos mediante visión artificial?

Uno de los principales problemas encontrados en los procesos de producción es la aparición de defectos. Estos defectos se deben a diversas causas derivadas del propio proceso y a las condiciones a las que quede expuesto el material tratado. La gravedad de estos defectos pueden ser de diferentes niveles pudiendo causar que el producto creado no sea apto o que quede completamente inutilizado debido a dicho defecto. Por lo tanto, la detección de estas imperfecciones mediante el uso de técnicas de Visión Artificial y Deep Learning cobra gran importancia. Es más, al ser detectados a tiempo y de forma automatizada, pueden ser retirados a tiempo de la línea de producción, o incluso, según en qué parte del proceso sean detectados, ser corregidos.

5 Aplicaciones de detección de defectos mediante visión artificial

1. Detección de defectos en superficies metálicas 

Uno de los casos más comunes en la detección de defectos se produce sobre objetos metálicos o con superficies metálicas, en las cuales es muy fácil que se produzcan varios tipos de defectos en diversas fases de sus procesos de producción. Los tipos de defectos que pueden aparecer son de muchos tipos y muy diferentes entre sí, pudiendo ser de tipo estético como manchas, o mucho más dañinos como la aparición de muescas, rayas, quemaduras, falta de rectificado, golpes, rebabas, planitud, falta de rosca, avellanado, óxido o incluso grietas. Además, este tipo de defectos son también uno de los más complejos, debido a las propiedades del metal que hace que sea extremadamente sensible a la iluminación, siendo este uno de los elementos más importantes a la hora de aplicar la Visión Artificial. Por ello, es esencial elegir una buena iluminación para este tipo de aplicaciones.

2. Detección de defectos en frutas y hortalizas a través de visión artificial 

Otra aplicación que tiene gran importancia es la detección de defectos para el sector de la alimentación. Anteriormente, esta comprobación se realizaba de forma manual por personas dedicadas a ello, ahora gracias a los avances de la visión artificial es posible automatizar este proceso, siendo más rápido y eficiente. De esta forma, esta clase de detección de defectos permite asegurar que se cumplan los mínimos de calidad requerido en frutas y hortalizas y que estas no sean distribuidas con daños como cortes, golpes o roturas. Para esta aplicación, se utilizan, en muchos casos, cámaras hiperespectrales. Estas, permiten distinguir entre los estados de los materiales, y, por lo tanto, distinguir entre fases de maduración, desperfectos etc.

3. Detección de defectos en alimentación 

La visión artificial es de gran utilidad en el sector de la alimentación al poder utilizarse en múltiples aplicaciones y procesos, como la clasificación de los distintos tipos de alimentos. En particular, la detección de defectos en este sector cobra una gran importancia, al poder utilizarse para evitar la comercialización de productos contaminados o que podrían llegar a ser nocivos para la salud. Además, es posible hacer uso de la Visión Artificial para comprobar el tamaño del alimento, o incluso, para detectar defectos en el propio envase para asegurar la perfecta conservación del producto.

4. Detección de defectos en montajes a través de visión artificial 

También se utiliza la visión artificial para comprobar el correcto montaje de las diferentes piezas de un objeto. Mediante visión artificial se toman imágenes de los diferentes componentes para comprobar si están colocados correctamente, o si alguno de estos componentes tiene un defecto propio. Por esto, este tipo de aplicaciones está cobrando gran importancia en diversos sectores como automoción ya que permite aumentar la certeza de que los elementos producidos cumplirán la seguridad requerida.

5. Detección de defectos por visión artificial en conexiones electrónicas 

Otra aplicación en la que en ATRIA utilizamos visión artificial para la detección defectos es la comprobación de conexiones electrónicas. Mediante un cámara y la toma de imágenes se comprueba que las conexiones de diversos aparatos electrónicos están correctamente realizadas. Se realiza, por ejemplo, comprobando que no falta ninguno de componentes, o comprobando que cada elemento se encuentra en el lugar correcto. En caso de detectar un defecto en las mismas, este puede ser notificado rápidamente de diversas maneras, o incluso, podría llegar a automatizarse la reparación.

Bonus track. Detección de defectos en carreteras a través de visión artificial 

Otra aplicación que está empezando a utilizarse es el uso de Visión Artificial y Deep Learning para evaluar el estado de carreteras mediante imágenes tomadas con drones. Estas imágenes se toman desde varios metros de altura con lo que conseguimos observar un largo tramo de carretera. Mediante estas imágenes se consiguen detectar defectos en la superficie de las carreteras y clasificarlos según el posible desperfecto encontrado y su gravedad. De esta forma, estos daños se localizan con mayor rapidez, además de determinar su localización fácilmente. El poder detectarlos tan rápida y fácilmente permite repararlos mucho antes de empeorar y por lo tanto, convertirse en desperfectos que perjudiquen la seguridad vial.

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