Proyecto

INSPEC: detección de defectos por visión artificial prensas

Inspección y detección de grietas y defectos en piezas metálicas fabricadas mediante procesos de prensado en el sector automoción mediante redes neuronales y visión artificial.

Vision-artificial_defectos

Objetivo. Inspección y detección de defectos por visión en prensas para automoción

El proyecto INSPEC, Inspección y detección de grietas y defectos en piezas metálicas fabricadas mediante procesos de prensado en el sector automoción mediante Redes Neuronales y Visión Artificial, busca desarrollar un sistema basado en visión artificial capaz de identificar defectos en piezas metálicas producidos durante el proceso de prensado y conformado y así, conseguir disminuir la generación de residuos y reoperaciones necesarias sobre las piezas.
Este proyecto ha recibido financiación pública bajo la convocatoria PAIP 2019 del Gobierno de Aragón para favorecer el crecimiento y consolidación de la PYME, mejorando su financiación, tecnología y el acceso a servicios de apoyo avanzados y el programa FEDER Aragón.

Solución. Desarrollamos el sistema de visión con algoritmo propio de aprendizaje automático

La solución que desarrollamos se basa en algoritmos de visión artificial y aprendizaje automático. En primer lugar, estudiamos las 10 piezas seleccionadas sobre las que realizar las inspecciones. Es muy importante conocerlas en detalle para poder realizar la selección de hardware más adecuada. El siguiente paso fue estudiar las cámaras de visión y la iluminación más adecuadas para la adquisición de datos de cada uno de los procesos, piezas y materiales de interés.
Una parte muy importante del proceso es definir qué es un defecto y que no lo es porque la variabilidad es muy grande.
Utilizamos los datos reales de proceso para desarrollar los algoritmos de identificación automática de defectos basados en redes neuronales. Los defectos superficiales son una gran problemática ya que generan chatarra y obligan a reoperar las piezas haciendo el proceso menos eficiente. Con los algoritmos desarrollados obtuvimos un porcentaje de detección por encima del 90% de los defectos de interés.

Financiado por

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