INTRODUCCIÓN A LA VISIÓN ARTIFICIAL - … to Ma… · Conclusión ... La visión artificial ayuda...
Transcript of INTRODUCCIÓN A LA VISIÓN ARTIFICIAL - … to Ma… · Conclusión ... La visión artificial ayuda...
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
Introducción a la visión artificial 3
¿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).
Introducción a la visión artificial 4
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).
Introducción a la visión artificial 5
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
Introducción a la visión artificial 6
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
Introducción a la visión artificial 7
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
Introducción a la visión artificial 8
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
Introducción a la visión artificial 9
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.
Introducción a la visión artificial 10
INSPECCIÓN
Unsistemadevisiónartificialparainspeccióndetectadefectos,contaminantes,imperfeccionesfuncionalesyotrasirregularidadesenproductosmanufacturados. Comoejemploscabecitarlainspeccióndetabletasdemedicamentosenbuscadetaras,depantallasparaverificarlosiconosoconfirmarlapresenciadepíxeles,odepantallastáctilesparamedirelniveldecontrastedefondo.Lavisiónartificialtambiénpuedeinspeccionarlaintegridaddelosproductos,comogarantizarlacoincidencia entreproductoypaqueteenlasindustriasdealimentaciónyfarmacéutica,ylacomprobacióndeprecintosdeseguridad,taponesyanillasenlasbotellas.
Figura 7. Lasaplicacionesdemediciónpuedenmedirtoleranciasdepiezasconunaprecisióndehasta0,0254milímetros.
Figura 8. Lossistemasdevisiónartificialpuedendetectardefectosoirregularidadesfuncionales.
Introducción a la visión artificial 11
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.
Introducción a la visión artificial 12
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
Introducción a la visión artificial 13
ILUMINACIÓN
Lailuminaciónesunadelasclavesdeléxitoenlosresultadosdelavisiónartificial.Lossistemasdevisiónartificialcreanimágenesatravésdelanálisisdelaluzreflejadaporunobjeto,nodelanálisisdelpropioobjeto.Unatécnicadeiluminaciónimplicaunafuentedeluzysuubicaciónconrespectoalapiezaylacámara.Unatécnicadeiluminaciónparticularpuedemejorarunaimagendeformaqueseanulenalgunascaracterísticasysemejorenotras,silueteandounapiezaqueoscurecelosdetallessuperficialesparapermitirlamedicióndesusbordes,porejemplo.
RetroiluminaciónLaretroiluminaciónmejoraelcontornodeunobjetoparaaplicacionesquesolonecesitanmedidasexternasodebordes.Laretroiluminaciónayudaadetectarformasyhacemásfiableslasmedidasdimensionales.
Iluminación difusa axialLailuminacióndifusaaxialcortalaluzenlatrayectoriaópticadesdeellateral(coaxialmente).Unespejosemitransparenteiluminadodesdeellateralproyectalaluzhaciaabajosobrelapieza.Lapiezareflejalaluzhacialacámaraatravésdelespejosemitransparente,conelresultadodeunaimagenhomogéneaeiluminadauniformemente.
Luz estructuradaLaluzestructuradaeslaproyeccióndeunpatróndeluz(plano,rejillaoformamáscompleja)enunánguloconocidosobreunobjeto.Puedesermuyútilparaofrecerinspeccionessuperficialesindependientesdelcontraste,adquiririnformacióndimensionalycalcularvolúmenes.
Introducción a la visión artificial 14
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.
Introducción a la visión artificial 15
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.
Introducción a la visión artificial 16
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.
Introducción a la visión artificial 17
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.
Introducción a la visión artificial 18
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
Introducción a la visión artificial 19
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.
Introducción a la visión artificial 20
Porelcontrario,lasaplicacionesconsensoresdedesplazamientoláser3Dincluyennormalmentelainspecciónsuperficialylamedidadevolúmenes,generandoresultados3Dconsolounacámara.Apartirdeldesplazamientodelaubicacióndelosláseresreflejadosenunobjetosegeneraunmapadealtura.Elobjetoolacámarasedebendesplazarparaescaneartodoelproductoaligualqueenelescaneolineal.Conunláseroffsetcalibrado,lossensoresdedesplazamientopuedenmedirparámetroscomolaalturasuperficialylaplanicidadconunaprecisióndehasta20µm.LaFigura15muestraunsensordedesplazamientoláser3Dinspeccionandosuperficiesdepastillasdefrenoenbuscadedefectos.
Figura 14.
Lossistemasdevisión3Dutilizannormalmentevariascámaras.
Figura 15.
Sistemadeinspección3Dconunasolacámara.
SISTEMAS 3D
Lossistemasdevisiónartificial3Dconstannormalmentedevariascámarasounoomássensoresdedesplazamientoláser.Lavisión3Dconvariascámarasenaplicacionesdeguiadorobóticoproporcionaalrobotinformaciónsobrelaorientacióndelapieza.Estossistemasimplicanvariascámarasinstaladasendiferentesubicacionesyla“triangulación”sobreunaposiciónobjetivoenelespacio3D.
Introducción a la visión artificial 21
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.
Introducción a la visión artificial 22
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.
Introducción a la visión artificial 23
CONCLUSIÓNLavisiónartificialeslaextraccióndeinformacióndeimágenesdigitalesparaelcontroldeprocesoocalidad.Lamayoríadefabricantesutilizalavisiónartificialautomatizadaen lugar deinspectoreshumanosdebidoaquerespondemejorenlastareasdeinspecciónrepetitivas.Esmásrápida,másobjetiva,yfuncionaatodashoras.Lavisiónartificialpuedeinspeccionarcientosoinclusomilesdepiezasporminuto,yproporcionaunosresultadosdeinspecciónmáscoherentesyfiableslas24horasdeldíaylos7díasdela semana.
Medición,recuento,localizaciónydecodificaciónsonalgunasdelasaplicacionesmáscomunesdelavisiónartificialenlafabricaciónactual.Alreducirlosdefectos,aumentarelrendimientoyfacilitarlaconformidadconlanormativayelseguimientodelaspiezasconlavisiónartificial,losfabricantespuedenahorrardineroyaumentarlarentabilidad.
Sideseamásinformaciónsobrecómolavisiónartificialpuedeayudarasuorganizaciónareducirdesechos,minimizareltiempodeinactividadymejorarlosprocesos,póngaseencontactoconCognex
ovisiteestosrecursosenlíneaparaobtenermásinformación:• VisiónartificialCognex• SistemasdevisiónCognex• SensoresdevisiónCognex• Visión3DCognex• LectoresindustrialesdecódigosdebarrasCognex
Introducción a la visión artificial 24
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
www.cognex.com
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
Corporate Headquarters One Vision Drive Natick, MA 01760 USA
Companies around the world rely on Cognex vision and ID to optimize quality, drive down costs and control traceability.
© Copyright 2016, Cognex Corporation. All information in this document is subject to change without notice. Cognex, PatMax, 1DMax, In-Sight, EasyBuilder, DataMan, VisionView, SensorView, Checker and VisionPro are registered trademarks and OCRMax, the Cognex logo, Cognex Connect, Cognex Designer and PatMax RedLine are trademarks of Cognex Corporation. All other trademarks are the property of their respective owners. Printed in the USA. Lit. No. IMVWP-2016-0518 –ES
VISIÓN PARA TODAS LAS INDUSTRIAS