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Fundamentos básicos de la Visión Artificial

Los sistemas de visión artificial comienzan a inundar diferentes soluciones comerciales en diversos sectores industriales. Aún hay tela de dónde cortar en este segmento para innovar, pero es importante conocer cómo funciona esta tecnología con el fin de potenciar las ideas en mente.

ElectronicosOnline.com Magazine / Oswaldo Barajas

Los sistemas de visión artificial se están consolidando como una de las tecnologías más innovadoras y con bastante potencial para innovar en el mercado global. Conocer las bases que soportan estos sistemas puede representar la posibilidad de crear una solución altamente rentable y diferenciadora, o morir en el intento.

Una de las áreas con mayor crecimiento en la actualidad es la automatización de procesos y mejoras en la calidad, donde cada vez más empresas abrazan herramientas basadas en sistemas de visión para reducir sus cuotas de fallas en la producción, además de incrementar su rendimiento operativo a través de modelos de optimización de procesos que sustituyan a los que siempre han gestionados de forma manual.

Una de las compañías que ha mantenido una puerta abierta para la comunidad de desarrolladores con soluciones tecnológicas y contenido de apoyo técnico es la firma Cognex, que recientemente liberó un documento llamado “Introducción a la visión artificial”, donde comparte lo que su equipo de ingenieros ha identificado como las grandes áreas de desarrollo para esta tecnología, incluyendo una breve guía para introducir a los interesados al mundo de la mirada digital.

Objetivos y metas generales de los sistemas de visión artificial.

   

El documento de Cognex refiere que de acuerdo con la Asociación de Imágenes Automatizadas (AIA, por sus siglas en inglés), la visión artificial incluye todas las aplicaciones industriales y no industriales en las que una combinación de hardware y software proporciona orientación a diversos dispositivos por medio de la captura y el procesamiento de imágenes donde su salida es una serie de funciones específicas. Aunque la visión artificial utiliza muchos de los mismos algoritmos y enfoques académicos o educativos para aplicaciones industriales, educativas, gubernamentales, y militares, las limitaciones realmente son diferentes para cada una de las soluciones.

De forma general, los sistemas de visión artificial se componen de sensores digitales y óptica especializada para la adquisición de imágenes, de modo que el hardware y el software son claves para la computadora en tareas de procesamiento, análisis y medición para la toma de decisiones.

En la figura de superior se muestran los cambios de apariencia debido a la iluminación que pueden complicar la localización de la pieza. En la figura inferior se muestra cómo el acomodo o la ubicación de los objetos también pueden afectar las lecturas. (Fuente: Cognex).

   

“Como ejemplo, considere un sistema de inspección de nivel de llenado en una cervecería. Cada botella de cerveza pasa a través de un sensor de inspección, lo que activa un sistema de visión para lanzar una luz estroboscópica y tomar una foto de la botella. Después de adquirir la imagen y almacenarla en la memoria, el software de visión la procesa y analiza para emitir una respuesta de aprobación o rechazo de acuerdo con el nivel de llenado de la botella. Si el sistema detecta una botella incorrectamente llena (un fallo), manda una señal a un desviador que la rechaza y la separa. Un operador puede ver las botellas rechazadas y las estadísticas de proceso en una pantalla”, sostiene Cognex en su documento.

Pero, no solo en el sector de bebidas y alimentos los sistemas de visión están siendo ampliamente recibidos, también en áreas fuertes como automotriz, donde fabricantes de autopartes y refacciones comienzan a ver el potencial escondido de esta tecnología.

Y es que los sistemas de visión artificial también pueden realizar mediciones objetivas, como determinar el agujero de una bujía o proporcionar información de ubicación que guía a un robot para alinear las piezas en un proceso de manufactura, ensamblado o recalibración.

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En la imagen aparece un ejemplo de inspección de llenado de botella. En este modelo el sistema es booleano y solo permite dos respuestas posibles: “pasa” el producto si es bueno o “falla” si el producto es malo.

   

Otro ejemplo de su aplicación, sería una línea de producción, donde puede implementarse para inspeccionar ciento, o miles de partes por minuto, ya que los complementos de un sistema de visión artificial como las cámaras pueden ser configurados para visualizar detalles físicos que no son sencillos de detectar al ojo humano.

Retos que la acompañan

Como cualquier otra tecnología, la visión artificial también se acompaña de diversos retos, y uno de estos es la complejidad resultante de la identificación de los propios objetos. El documento de Cognex utiliza como ejemplo el montaje denominado Bin-Picking robótico de 3D, donde la coincidencia de patrones es la principal responsabilidad de las cámaras.

“Localizar el objeto de interés a menudo determina el éxito o el fracaso. Si el software de coincidencia de patrones no puede ubicar con precisión la pieza dentro de la imagen, entonces no puede guiar, identificar, inspeccionar, contar o medir la pieza. Si bien, encontrar una pieza suena simple, las diferencias en su apariencia en los entornos de producción reales puede hacer ese paso extremadamente desafiante”, señala Cognex.

La coincidencia de patrones puede resultar todo un desafío. Pero las aplicaciones de medición son potentes al permitir lecturas con tolerancias dentro de los 0.0254 milímetros.

   

Otro de los inconvenientes que emergen cuando no se conocen completamente las características de los sistemas de visión, puede ser la superficie donde se colocan los componentes de análisis, tales como una plancha perforada donde pasarán tarjetas electrónicas también con agujeros o perforaciones que pueden ser confundidos por el software de detección.

Ante estos escenarios, los desarrolladores deben tomar precauciones para asegurarse que el montaje del hardware estará en un entorno donde no haya elementos secundarios que puedan afectar los resultados de las lecturas.

Cognex ofrece además de este documento otra serie de contenidos técnicos para poder aplicarlos en los proyectos de visión que se tengan en mente, de esta forma, ofrece una mayor guía a los interesados para materializar de forma exitosa los diferentes proyectos que contemplen el uso de visión artificial.

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