Cómo funciona un sistema de visión artificial para el sector automotriz

El objetivo principal de un sistema de visión artificial para el sector automotriz es mejorar la productividad y la calidad en el proceso de fabricación. En una línea de producción típica, un sensor detecta la presencia de una pieza y le indica al sistema de visión que active una cámara de video, colocada encima o al costado del punto de inspección, para capturar una imagen de una pieza o subconjunto y enviarla a un procesador de visión artificial.

En esta etapa, puede determinar dónde se encuentra la pieza, analizar su orientación, medir dimensiones críticas, leer o verificar un código de identificación o verificar el ensamblaje correcto. Al finalizar cada análisis de imagen, la visión artificial comunica los resultados a otros equipos de la fábrica, como controladores lógicos programables (PLC), robots o computadoras de recolección de datos.

Los sistemas de visión avanzados tienen cada uno su propio software de desarrollo de aplicaciones. Tradicionalmente, las herramientas de desarrollo para estos sistemas han requerido una gran experiencia en programación, generalmente en el lenguaje informático “C».

Sin embargo, la última generación de sistemas hace que sea relativamente fácil aprovechar las poderosas capacidades de visión artificial a través de entornos gráficos sencillos de «señalar y hacer clic”.

En una línea de producción automotriz típica, dos factores importantes pueden afectar el rendimiento de un sistema de visión artificial: manipulación de materiales e iluminación. Normalmente, la mayoría de las líneas usan T transportadores, mesas de indexación o brazos robóticos para mover las piezas a su posición para su inspección.

Una vez que hemos resumido el funcionamiento de un sistema de visión artificial para el sector automotriz, podemos detallar a profundidad las aplicaciones de los sistemas de visión artificial en la industria automotriz, ainsi que la aplicaciones de estos sistemas de visión en líneas de producción automotriz.

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