Aspectos clave para lograr una aplicación exitosa de visión artificial en empresas automotrices

Para lograr una aplicación exitosa de visión artificial en empresas automotrices, un desarrollador necesita saber exactamente lo que se busca. Eso hace que sea esencial comprender las características de las piezas y subconjuntos que examinará el sistema de visión, así como las especificaciones de la propia línea de producción. Las características clave incluyen:

• Dimensiones específicas de la pieza.
• Tolerancias de piezas.
• Nivel necesario de precisión de medición.
• Tamaño mínimo de defectos a detectar.
• Velocidad de la línea de producción.

La experiencia muestra que una de las consideraciones más importantes para las aplicaciones automotrices es la variación potencial en las piezas o subconjuntos. Prácticamente, todos los procesos de fabricación producirán algún grado de variabilidad. Si bien la mejor tecnología de visión artificial es lo suficientemente sólida como para compensar automáticamente las pequeñas diferencias a lo largo del tiempo, la aplicación en sí misma debe tener en cuenta cambios importantes.

Estas variaciones generalmente se dividen en varias categorías:

• Piezas producidas en colores, texturas, formas y tamaños claramente diferentes
• Tolerancias de proceso que permiten variaciones notables de color, textura, forma y talla
• Variaciones causadas por modificaciones continuas en el proceso de producción
• Sustituciones de componentes y materiales
• Diferentes proveedores para una sola pieza
• La presencia de aceite, pintura, disolventes de limpieza y otras sustancias que puedan oscurecer una pieza o cambiar su apariencia. (Nota: estos pueden introducirse accidentalmente o pueden ser un resultado conocido del proceso de producción).
• Control impreciso sobre la orientación de la pieza.

Although the sistemas de visión artificial en la industria automotriz se han vuelto mucho más simples de usar, las aplicaciones en sí mismas pueden ser extremadamente complejas. En algunos de los casos, la mejor manera de garantizar el éxito es confiar en la experiencia y el conocimiento del proveedor del sistema de visión o de un integrador de sistemas calificado.

Ventajas de las herramientas de visión artificial en empresas automotrices

Para lograr altos niveles de precisión y exactitud, las aplicaciones de visión artificial más efectivas suelen utilizar herramientas de visión basadas en software que realizan análisis de imágenes a nivel de subpíxeles. Estas herramientas funcionan con las capacidades de procesamiento de imágenes del sistema para realizar tipos específicos de reconocimiento y análisis, optimizando efectivamente el ciclo de desarrollo de la aplicación.

A continuación se muestran algunos ejemplos de herramientas de visión que ahora se utilizan comúnmente en aplicaciones automotrices.

• Buscar. La búsqueda es una herramienta de reconocimiento de patrones que escanea una imagen para localizar la mejor coincidencia con un modelo predefinido de la pieza. Permite que los sistemas de visión medir la posición de un objeto y determinar si ciertas partes o elementos del objeto están presentes o faltan. Un paso de «búsqueda» a menudo precede al procesamiento por otras herramientas para que el sistema pueda manejar variaciones en las posiciones de los objetos a inspeccionar.
• Blob. Una herramienta de blob es especialmente útil en búsquedas de áreas para localizar e identificar características específicas de una pieza. Mide el tamaño, la forma, la posición y la «conectividad» en áreas definidas de píxeles.
• Calibre. Esta herramienta funciona de la misma manera que un calibrador mecánico; mide las dimensiones de un objeto bloqueando un par específico de bordes paralelos. Con esta herramienta, un desarrollador de aplicaciones especifica la separación requerida entre las “mandíbulas» del calibrador, que representan la distancia deseada entre los bordes del objeto. En acción, la herramienta ubica esos mismos bordes en cada objeto inspeccionado y determina si coinciden con la distancia especificada.
• Calibración. Como su nombre lo indica, la herramienta de calibración calibra automáticamente los parámetros ópticos del sistema de visión. Tiene dos propósitos prácticos. En primer lugar, permite que el sistema realice mediciones muy precisas al compensar la distorsión óptica debida al paralaje, la desalineación de la cámara o las imperfecciones de la lente. En segundo lugar, convierte las unidades de píxeles de la imagen en unidades del «mundo real», como milímetros o pulgadas, lo que permite que el sistema de visión informe los resultados en formatos significativos.
• Fijación. Esta herramienta es extremadamente útil para examinar piezas que pueden moverse en la línea de producción. Usando los resultados de otras herramientas, como la búsqueda, detección de bordes, o blob: establece un «accesorio» en una característica específica de la pieza y compensa cualquier movimiento, rotación o cambio de escala.
• Medidor de arco/círculo. Esta es una herramienta especial de detección de bordes para mediciones curvas y defección en piezas redondas. Permite al desarrollador de aplicaciones definir cada curva como una serie de puntos conectados que juntos forman un arco.
• Medidor de luz. Una herramienta de visión de alta velocidad, el medidor de luz es más útil para la identificación rápida de características o marcas bien definidas en una pieza. Funciona analizando los valores de píxeles en regiones rectangulares o curvas de una imagen adquirida.
• Matriz de datos 2D. Esta herramienta especial permite que un sistema de visión localice y lea códigos de matriz de datos estándar de AIM en una variedad de condiciones. Es especialmente útil en la fabricación de piezas de automóviles porque está diseñado para reconocer símbolos Data Matrix a pesar de los fondos confusos, el bajo contraste y las marcas degradadas.
• OCV: Verificación Óptica de Caracteres. Hay varios enfoques para la verificación óptica de caracteres, pero las herramientas de visión más efectivas brindan capacidades de “verificación verdadera” además de la capacidad de verificar que las marcas sean correctas. Esto permite que un sistema de visión distinga entre pares de caracteres confusos, como «G» y «6» o «B» y «8», lo que garantiza una mayor fiabilidad de actuación.

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