En el blog de hoy vamos a hablar sobre una de las tecnologías, relacionadas con la industria 4.0, más aplicadas en el ámbito industrial. Se trata de la Visión Artificial. Es una tecnología con numerosas posibilidades y, aplicándola, se pueden resolver diversos problemas que aparecen habitualmente en las plantas de producción.

Las técnicas de Visión Artificial están en constante desarrollo y evolucionan gracias a los nuevos y más potentes sensores que incorporan y a las nuevas técnicas de procesado de imágenes.

A continuación, os explicamos con más detalle, qué es la Visión Artificial, sus aplicaciones, tipos de visión artificial, Deep learning, en qué consiste el procesado de imagen, importancia de la iluminación y los beneficios que puede aportar a un proceso o a una empresa.

¿Qué es la Visión Artificial?

La Visión Artificial es una de las tecnologías que, cada vez más, se utilizan en las fábricas. Los sistemas de Visión Artificial adquieren información del entorno en forma de imágenes, que pueden ser de muchos tipos, la procesan y la analizan. Para comprenderlo, se puede pensar en cómo nosotros, comprendemos nuestro entorno gracias a nuestros sentidos. En este caso, los ojos nos ayudan a obtener información del mundo que nos rodea y, los sistemas de visión realizan la misma tarea para digitalizar esa información y que pueda ser tratada por una máquina.

Para obtener dichas imágenes, se colocan sensores, que pueden ser de distintos tipos: cámaras 2D, cámaras hiperespectrales, cámaras 3D, etc. Todos ellos nos aportan datos del entorno que posteriormente, son tratados para obtener la información que necesitamos.

Los sistemas de Visión Artificial no se conciben como un sistema aislado y que no tiene relación con el resto de elementos de una fábrica, sino que, se integran con el resto de procesos recibiendo y enviando información.

Aplicaciones de la Visión Artificial

(también os puede interesar nuestro post de «Siete aplicaciones de la visión artificial«)
Se puede pensar en muchos sectores en los que la Visión Artificial puede ser utilizada, en aplicaciones muy diversas y con diferentes fines. Esto es debido a que, existen muchos tipos de sensores que se utilizan en la Visión Artificial y que, permiten abarcar muchas áreas de trabajo y muchos sectores industriales. Algunas de las aplicaciones más destacadas para las que se utilizan los sistemas de Visión Artificial son: la metrología, la detección de defectos en piezas, la detección de elementos intrusos, la lectura de códigos de diferentes tipos o como sistemas de calidad.

Visión Artificial para la Detección de defectos

Es una de las aplicaciones más conocidas de la Visión Artificial. Los sistemas de Visión Artificial son capaces, una vez han sido entrenados, de detectar defectos. Los defectos pueden ser desde rajas en metales, defectos de pintura, rebabas, impresiones incorrectas y muchas otras opciones. Los defectos que son capaces de detectar pueden llegar hasta menos de 0.05 mm. El entrenamiento se lleva a cabo alimentando al sistema con imágenes con el defecto y sin el defecto.

Visión Artificial para la Metrología

Efectuar mediciones de hasta micras de precisión es posible gracias a la Visión Artificial. Se trata de aplicaciones que se realizan mediante equipos de metrología láser o palpadores.

Los avances que se realizan en los equipos y sensores de Visión Artificial permiten obtener cada vez, imágenes con más calidad. Por ello, se utilizan este tipo de sistemas para metrología de alta precisión. Con un sistema de visión se pueden medir hasta micras para detectar defectos en una pieza concreta.

Visión Artificial para la Detección de intrusos

Por otro lado, la diversidad de sensores también permite utilizar otro tipo de imágenes, que no son las habituales imágenes RGB. Por ejemplo, con las cámaras hiperespectrales se puede distinguir la composición de los materiales, lo que, en muchos casos, aporta información relevante. Esta técnica es muy utilizada en el sector agroalimentario, como sistema de calidad. Gracias a ellas podemos diferencias entre fruta y piedra por ejemplo, detectar restos de plásticos u otros intrusos no deseados.

Visión Artificial para la Lectura de códigos

Una de las aplicaciones más conocidas de los sistemas de visión es el reconocimiento o lectura de códigos. Hoy en día, existen muchos sistemas que reconocen todo tipo de códigos que permiten, por ejemplo, tener trazabilidad en muchos procesos.

Visión Artificial para la Verificación de montajes

Cada día se realizan montajes más y más complejos, con más piezas o conexionados. La Visión Artificial nos permite comprobar, paso a paso, que cada pieza está en su lugar, o al final del proceso, que el montaje final es correcto. Esta aplicación es muy útil para el montaje de maquinaria, equipos, placas electrónicas o pre-montajes con mucha complejidad. Estos sistemas reducen considerablemente tiempos de ciclo de operaciones muy complejas y tiempos de reoperación.

Visión Artificial + Robótica para bin picking

Y finalmente una de las aplicaciones que más nos solicitan, combinar robótica colaborativa con visión artificial para poder realizar bin picking de piezas en caótico. Las piezas están desordenadas y, por tanto, necesitamos optimizar las trayectorias y detectar las coordenadas de agarre. El robot necesita de una ayuda que le diga qué es pieza y dónde está, para que decida cuál es la mejor forma de coger la pieza.

Respecto a la robótica, hablaremos de robótica adaptativa, la cual se adapta a su entorno y es capaz de actuar de forma inteligente. Esto se consigue añadiendo sensores, que se comuniquen con el robot y le den información sobre su entorno para poder actuar ante distintos casos. Los sistemas de visión aportan ese tipo de información a los robots para actuar, por ejemplo, ante cambios de posición, obstáculos, pickings de piezas en caótico etc.

Cómo veis, las posibilidades de la Visión Artificial son infinitas, y desde ATRIA hemos llevado a cabo con éxito muchos Proyectos en este ámbito.

Beneficios de la Visión Artificial

Por último, queremos hablar algunos de los beneficios que aporta la Visión Artificial a los procesos productivos.

  • Con un sistema de Visión Artificial se pueden automatizar tareas repetitivas de inspección.
  • Un sistema de visión no sufre de fatiga y elimina el factor subjetivo en la inspección.
  • Se puede realizar, en muchos casos, la inspección del 100% de la producción y sin contacto físico, en procesos que sin ella sería inviable.
  • Se reducen costes de reparación y chatarra al poder detectar piezas o elementos en mal estado en etapas tempranas del proceso productivo.
  • Automatizar, permite reducir el tiempo de ciclo de las operaciones.
  • La Visión Artificial brinda beneficios operativos y de seguridad adicionales al disminuir la participación humana en el proceso de fabricación.
  • Protege a los trabajadores de ambientes peligrosos.

 

Deep Learning y etiquetado de las imágenes

La Visión Artificial unida al Deep learning, o aprendizaje profundo, permite desarrollar aplicaciones mucho más inteligentes, actuar en situaciones muy variables y aprender del entorno. Los algoritmos de Deep learning aprenden a partir de datos adquiridos de su entorno y aprenden sus características para poder actuar en diferentes situaciones, hacer clasificaciones o detectar objetos. En muchas ocasiones esos datos son imágenes obtenidas mediante cámaras. No hay que olvidar la creación de los dataset de datos que necesitan estos algoritmos para ser entrenados. Los sensores que se utilizan para crear estas muestras de datos son muy importantes. Los datos, en este caso, serían las imágenes y tanto su captura de calidad como su posterior etiquetado y filtrado son vitales para el buen funcionamiento de una aplicación con Deep learning.

Tipos de Visión Artificial

Ya hemos adelantado que existen distintos tipos de sensores que se utilizan en los sistemas de Visión Artificial. Aquí os queremos hablar de los más importantes:

Visión 2D

En primer lugar, encontramos, las cámaras matriciales 2D que obtienen imágenes o bien en RGB, lo que conocemos como imágenes en color, o bien en escala de grises. Estas cámaras obtienen imágenes que, traducido, son matrices divididas en píxeles, que contienen la información del color. Estás cámaras tienen muchísimas posibilidades y se utilizan para distintas aplicaciones como reconocimiento de caracteres, metrología, lectura de códigos o inspección de defectos.

Visión Hiperespectral

Por otro lado, existen las cámaras hiperespectrales, permiten conocer la composición de los materiales a través de la medida que hacen de la longitud de onda. De esta forma, es posible detectar intrusos como piedras, plásticos etc. Se utilizan mucho en el sector alimentación.

Termografía

Otra de las técnicas de Visión Artificial que existen es la termografía. De estos sensores, se obtiene información sobre la temperatura de las muestras o cuerpos en forma de imagen. Se representan mediante una escala de colores que da información acerca de la temperatura. Se utiliza en aplicaciones como la detección de fugas o desequilibrio de cargas.

Visión 3D

Por último, os hablaremos de las cámaras 3D. Este tipo de sensores aportan información de la profundidad. Existen también diferentes tipos de cámaras 3D que permiten abarcar un espectro muy grande de aplicaciones. Se utilizan para picking de piezas o detección defectos entre otras aplicaciones.

¿En qué consiste el procesado de imagen en Visión Artificial?

El procesado de las imágenes que se obtienen de los sensores de los que hemos hablado, es el mecanismo para extraer la información necesaria de una imagen digital. Para ello, es necesario utilizar un software específico que realice a la imagen los procesos necesarios para cada tipo de aplicación.

Actualmente existen distintos sistemas comerciales, o cámaras inteligentes, que tienen herramientas para realizar el procesado de las imágenes. Muchas veces estas herramientas son suficientes para una aplicación concreta, sin embargo, otras veces, es necesario desarrollar un software específico que aporte la versatilidad necesaria.

Tras el procesado de las imágenes y una vez se ha obtenido el resultado o la información necesaria, esta información es devuelta al exterior como output del sistema (para avisar de defecto, devolver un resultado de una medición o dar unas coordenadas al robot para que actúe).

Importancia de la iluminación en la Visión Artificial

Además de los sensores que capturan los datos, en los sistemas de visión, se utilizan elementos auxiliares que mejoran la calidad de los datos obtenidos y que, muchas veces, son cruciales para el buen funcionamiento de los mismos.

Uno de estos elementos externos más importante es la iluminación. Incluir un sistema de iluminación externo sirve, en muchos casos, para asegurar que la imagen se captura de forma correcta. En este Proyecto, por ejemplo, se utilizó iluminación específica para obtener las imágenes de las piezas correctamente y sin reflejos.

Existen diferentes sistemas de iluminación para los sistemas de Visión Artificial dependiendo del tipo de material que necesitemos iluminar, la distancia, la iluminación de fondo y muchos otros parámetros. Algunos de los sistemas de iluminación más utilizado son iluminación directa, indirecta o ‘backlight’. Por supuesto, también se puede iluminar con iluminación led, blanca o roja. Éstos son solo algunos de los ejemplos que existen y que hay que estudiar para cada aplicación en concreto, los cuales nos permitirán obtener las imágenes útiles para nuestro proceso.

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