Aplicaciones de los sistemas de visión artificial en la industria automotriz

Las aplicaciones de guiado de máquinas utilizan herramientas clave de los sistemas de visión en la industria automotriz para mejorar la precisión y la velocidad de los robots de montaje y los equipos de manipulación de materiales automatizados. Aunque pueden variar de varias formas, las aplicaciones suelen pertenecer a una de varias categorías generales, como por ejemplo:

• Robótica. Los sistemas de visión artificial más avanzados permiten a un robot localizar la pieza o subensamblaje en el que está trabajando, independientemente de la rotación o escala. En la mayoría de las aplicaciones, los sistemas de visión artificial en la industria automotriz brindan datos en tiempo real y retroalimentación en vivo para guiar a los robots a medida que pasan por secuencias programadas de operaciones. Para realizar este nivel de guiado de la máquina, un sistema de visión generalmente ubica las piezas que el robot debe recoger, identifica las ubicaciones correctas en las que colocar o sujetar las piezas y envía esta información al robot para el procedimiento de ensamblaje.
• Calibración dimensional. Con sus capacidades de reconocimiento precisas y fáciles programabilidad, la nueva generación de sistemas de visión artificial se destaca por garantizar que esas medidas son correctas. La medición dimensional por visión artificial a menudo implica una variedad de líneas impares, ángulos, arcos, diámetros y tolerancias. Casi sin excepción, los sistemas pueden medirlos mucho más rápidamente y con mucha mayor confiabilidad y precisión de la que sería posible incluso con los métodos manuales más sofisticados.
• Verificación de montaje. Una vez más, he aquí un ámbito en el que la nueva generación de la visión artificial está demostrando su valía. Los usuarios “entrenan” fácilmente los sistemas de visión para buscar patrones y formas detallados que coinciden con las plantillas para subensamblajes hechos correctamente. Los sistemas realizan esas inspecciones mejor que prácticamente cualquier otro método de control de calidad manual o automatizado.
• Detección de defectos. Esto se ha convertido en una misión principal para muchos sistemas de visión artificial en líneas de producción de la industria automotriz. Estos sistemas de visión utilizan un patrón poderoso de capacidades de reconocimiento para encontrar material faltante, astillas, arañazos, abolladuras, extravío de marcas y una amplia variedad de otros defectos. Además de asegurar la calidad de piezas y productos terminados, también permiten a los fabricantes reducir costes al eliminar piezas defectuosas antes de desperdiciar material adicional y tiempo de producción en ellas.
• Verificación de impresión. Utilizando varios métodos de verificación óptica de caracteres (OCV), los sistemas de visión inspeccionan las piezas, los componentes y las etiquetas para asegurarse de que estén etiquetados y marcado correctamente. Debido a varios tipos de métodos de marcado comúnmente utilizados en repuestos automotrices, esta tarea no siempre es tan simple como puede parecer inicialmente. Los sistemas de visión artificial para el sector automotriz a menudo deben aprender a lidiar con variaciones en la densidad de caracteres, entintado y formas, así como los efectos secundarios del grabado, estampado y grabado con láser.
• Lectura de código. El uso de la lectura de código 2D es una verdadera aplicación de visión artificial de vanguardia con un enorme potencial para la industria automotriz. A medida que los fabricantes hacen un mayor uso de sofisticados códigos de matriz de datos 2D, están empleando sistemas de visión para leerlos y luego utilizar la información detallada para el seguimiento, verificación y control de calidad estadístico. La simbología lectura 2D tiene muchas ventajas, como un tamaño compacto y una gran capacidad de datos. Pero la experiencia demuestra que los sistemas de reconocimiento automático convencionales a menudo tienen dificultades para localizar y leer los códigos con precisión. Por lo general, las marcas 2D grabadas con láser sobre silicio, metal o vidrio tienen un contraste bajo y pueden desgastarse o degradarse durante el proceso de producción, factores que generalmente hacen que los sistemas de reconocimiento tradicionales lean mal o pierdan los códigos por completo.

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