Visión Artificial industrial: El Impulso Transformador para una Industria Manufacturera más Eficiente y Rentable

La visión artificial, una herramienta tecnológica multidisciplinaria, ha demostrado ser de gran utilidad en la industria manufacturera. Al combinar los conocimientos de informática, óptica, física y electrónica, se han desarrollado sistemas de inspección basados en visión artificial que ofrecen numerosas aplicaciones prácticas en este sector.

En la industria manufacturera, la visión artificial se emplea para llevar a cabo la inspección automatizada de productos. Mediante el uso de cámaras y sensores ópticos, se capturan imágenes de alta resolución de los componentes y productos en distintas etapas del proceso de fabricación. Los algoritmos informáticos procesan estas imágenes, permitiendo detectar posibles defectos o irregularidades en la calidad, como deformaciones, grietas, falta de pintura, desalineaciones, entre otros. Esto permite a las empresas identificar y corregir problemas de manera temprana, garantizando la producción de productos de alta calidad y reduciendo costos asociados a retrabajos y desperdicios.

Otra aplicación importante de la visión artificial en la industria manufacturera es el reconocimiento y clasificación de objetos. Mediante técnicas avanzadas de análisis de imágenes, los sistemas de visión pueden identificar y distinguir diferentes componentes o productos en función de sus características visuales. Esto es especialmente útil en la selección y clasificación automática de piezas o productos, evitando la necesidad de intervención manual y acelerando los procesos de producción.

Además, la visión artificial se utiliza para el seguimiento y control de procesos en la industria manufacturera. Mediante la captura y análisis de imágenes en tiempo real, es posible monitorear y medir parámetros como la velocidad, posición, alineación y movimientos de maquinarias y robots. Esto permite garantizar un funcionamiento eficiente de los sistemas de producción, identificar desviaciones o errores en tiempo real y tomar acciones correctivas de forma inmediata.

La implementación de sistemas de visión artificial en la industria manufacturera ofrece ventajas significativas, como la mejora de la calidad del producto, el aumento de la productividad, la reducción de costos y el cumplimiento de estándares y normativas de calidad. Además, esta tecnología permite automatizar tareas repetitivas y de alta precisión, liberando a los operadores para que se enfoquen en labores más complejas y estratégicas.

El poder transformador de la visión artificial en la industria: Explorando aplicaciones y tendencias

En el mundo de la industria, la visión artificial se ha consolidado como una herramienta tecnológica de gran relevancia. Gracias a su capacidad para procesar y analizar imágenes, se ha convertido en un aliado fundamental en la automatización y el control de los procesos industriales. En este artículo, exploraremos diversos aspectos relacionados con la visión artificial en el ámbito industrial. Comenzaremos con un ejemplo de sistema de control por visión artificial, seguido de la importancia de utilizar aplicaciones de visión artificial en el entorno industrial. Luego, profundizaremos en las técnicas empleadas en la visión artificial y las diversas aplicaciones que se han desarrollado para optimizar la producción y mejorar la calidad en la industria. Por último, examinaremos las tendencias más recientes en las aplicaciones de visión artificial industrial, para vislumbrar el futuro prometedor de esta tecnología. Descubramos juntos cómo la visión artificial está transformando el panorama industrial y abriendo nuevas posibilidades para la eficiencia y el éxito en la fabricación y producción.

Ejemplo de sistema de control por visión artificial industrial

Para tener una idea de cómo funciona el ciclo de trabajo de un sistema de visión artificial industrial, podemos considerar una línea de producción en la que se deben inspeccionar los productos para garantizar su calidad según los estándares de producción. Para ello, en primer lugar, se utiliza un módulo de captura de datos ópticos que consta principalmente de una cámara y dispositivos de iluminación. Estos dispositivos nos permiten capturar imágenes de contraste que se trasladan a una unidad de procesamiento y control, donde se procesan los datos ópticos. Después, se extrae información de esa imagen para inferir algún tipo de conocimiento del proceso productivo, en este caso, de un producto en particular. Con esta información, se actúa desde el punto de control sobre un módulo de automatismo que nos permite eliminar del proceso productivo cualquier producto defectuoso. La visión artificial industrial es una aliada tecnológica en el sector manufactura que combina áreas de conocimiento como la informática, la óptica, la física y la electrónica para desarrollar sistemas de inspección que se aplican prácticamente en todos los sectores productivos, tanto industriales como no industriales.

Por qué utilizar aplicaciones de visión artificial

Principalmente para mejorar la rentabilidad a través de la mejora del proceso productivo y del propio producto, así como la optimización de recursos. Con este tipo de sistemas, podemos obtener un mejor rendimiento de los recursos productivos y, por lo tanto, una mejor rentabilidad de nuestra capacidad productiva.

Las aplicaciones de visión artificial industrial se utilizan porque se presentan diversos problemas y retos en los procesos productivos. Uno de ellos es la subjetividad, que en muchos casos es muy alta debido a la interacción humana en la producción. Además, muchos procesos son rígidos y no se pueden adaptar fácilmente, y las tecnologías utilizadas para controlarlos pueden ser costosas y complejas. Al incorporar la visión artificial industrial en la industria, podemos eliminar la subjetividad y garantizar la objetividad y la irrepetibilidad en el proceso productivo. También podemos introducir factores de escalabilidad y adaptabilidad, ya que los sistemas de visión artificial son altamente escalables y adaptables. Además, la tecnología de visión artificial es ampliamente entendida, y su implementación puede recuperarse en poco tiempo, por lo que es asequible para muchas áreas de producción industrial.

Técnicas de visión artificial en la industria manufacturera

Captura

Dentro del amplio abanico de aplicaciones de visión artificial industrial, trabajamos con diversas técnicas de captura de imágenes. Estas técnicas abarcan desde la imagen en 2D, tanto en color como en monocromático, hasta la imagen 3D que representa la superficie de los objetos capturados. Sin embargo, una técnica que puede resultar menos conocida para algunos es la imagen hiperespectral.

La imagen hiperespectral es una técnica avanzada que combina la espectroscopía y la imagen en 2D, permitiendo capturar la interacción de la radiación electromagnética de la luz con los objetos presentes en una escena. A diferencia de las imágenes convencionales, que muestran información visual básica, las imágenes hiperespectrales ofrecen una riqueza de datos espectrales. Estos datos están directamente relacionados con la composición química de los objetos capturados.

Al capturar imágenes hiperespectrales, se obtienen curvas espectrales que representan la respuesta de los objetos en diferentes longitudes de onda del espectro electromagnético. Cada objeto tiene una firma espectral única que puede revelar información valiosa sobre su composición química. Esto abre la puerta a un análisis químico no invasivo y remoto, ya que podemos estudiar los objetos sin la necesidad de interactuar físicamente con ellos.

La capacidad de realizar análisis químicos mediante imágenes hiperespectrales tiene aplicaciones significativas en la industria. Por ejemplo, en la inspección de materiales y productos, esta técnica permite detectar y caracterizar sustancias o compuestos específicos presentes en una muestra. También se utiliza en la agricultura de precisión, para evaluar la salud de los cultivos y detectar enfermedades o deficiencias nutricionales en las plantas.

Además, la imagen hiperespectral se ha utilizado en la exploración y prospección de recursos naturales, como minerales y yacimientos petrolíferos. Al analizar las curvas espectrales de las imágenes capturadas, los expertos pueden identificar la presencia de ciertos minerales o compuestos asociados a la presencia de recursos valiosos en la tierra.

Procesado

En el ámbito del procesamiento de imágenes en aplicaciones de visión artificial, se emplean diversos enfoques que van desde algoritmos tradicionales hasta técnicas más avanzadas basadas en modelización matemática e inteligencia artificial.

Tradicionalmente, se han utilizado algoritmos basados en reglas de transformación y heurísticas para procesar las imágenes capturadas. Estos algoritmos se diseñan de acuerdo con conocimientos previos sobre las características y patrones que se desean detectar o extraer de las imágenes. Mediante la aplicación de estas reglas, es posible realizar tareas como segmentación de objetos, detección de bordes, filtrado de ruido y extracción de características relevantes.

Sin embargo, en los últimos años, el enfoque ha evolucionado hacia la modelización matemática y la aplicación de técnicas de inteligencia artificial en el procesamiento de imágenes. La modelización matemática implica la representación de fenómenos visuales mediante ecuaciones y modelos matemáticos, lo que permite obtener resultados más precisos y detallados. Estos modelos pueden capturar características específicas de las imágenes y permiten un análisis más profundo de la información visual.

Por otro lado, la inteligencia artificial, especialmente el aprendizaje automático (machine learning) y el aprendizaje profundo (deep learning), ha revolucionado el procesamiento de imágenes en la visión artificial. Estas técnicas permiten entrenar modelos computacionales utilizando conjuntos de datos de imágenes etiquetadas, lo que les permite aprender y extraer automáticamente características y patrones complejos de las imágenes. Esto habilita la capacidad de clasificar imágenes, realizar reconocimiento de objetos, segmentación semántica y muchas otras tareas de manera precisa y eficiente.

En proyectos de visión artificial industrial, se combinan distintas técnicas de captura de imágenes, como imágenes 2D, con reglas heurísticas para clasificar las imágenes. Estas reglas heurísticas se basan en conocimientos y experiencia específica del dominio, lo que permite establecer criterios de clasificación más robustos y adaptados a los requisitos del sistema.

Además, se aprovecha la inteligencia artificial para extraer información compleja y de difícil obtención mediante otros métodos. Por ejemplo, mediante la combinación de imágenes 2D y técnicas de aprendizaje automático, es posible realizar reconocimiento de objetos en tiempo real, identificar características específicas y realizar análisis avanzados de las imágenes capturadas.

Aplicaciones de visión artificial industrial

Las aplicaciones de visión artificial industrial abarcan una amplia gama de sectores y desempeñan un papel crucial en el control de calidad y la clasificación de objetos. Estas aplicaciones utilizan técnicas avanzadas de procesamiento de imágenes para identificar y medir con precisión los objetos presentes en una escena, aprovechando los datos ópticos obtenidos tanto de imágenes 2D como 3D.

En el ámbito del control de calidad, la visión artificial industrial se utiliza para inspeccionar y detectar defectos en productos y componentes. Mediante el análisis de imágenes, los sistemas de visión pueden identificar imperfecciones, como grietas, deformaciones, rayaduras o falta de pintura, garantizando que los productos cumplan con los estándares de calidad establecidos. Estas aplicaciones son especialmente valiosas en industrias como la automotriz, electrónica, alimentos y bebidas, donde la precisión y la consistencia son fundamentales.

Además del control de calidad, la visión artificial industrial también se emplea en la clasificación de objetos. Los sistemas de visión son capaces de identificar características específicas de los objetos y clasificarlos en categorías predefinidas. Esto es especialmente útil en la industria manufacturera, donde se pueden separar y clasificar productos según su forma, tamaño, color o características visuales específicas. Esta capacidad de clasificación automatizada mejora la eficiencia del proceso de producción y reduce la necesidad de intervención humana en tareas repetitivas.

Otra aplicación destacada de la visión artificial industrial es el análisis químico mediante la imagen hiperespectral, como se mencionó anteriormente. Esta técnica permite obtener información detallada sobre la composición química de los objetos presentes en una escena. Al capturar curvas espectrales a través de imágenes hiperespectrales, es posible realizar un análisis químico no invasivo y remoto. Esto encuentra aplicaciones en diversos campos, como la inspección de alimentos, análisis de muestras en laboratorios y la exploración de recursos naturales.

Es importante destacar que las aplicaciones de visión artificial industrial continúan evolucionando y expandiéndose. Con el avance de la tecnología y la aparición de nuevos enfoques, se están desarrollando aplicaciones más sofisticadas y especializadas. Por ejemplo, la visión artificial se utiliza cada vez más en la robótica industrial, permitiendo a los robots realizar tareas de manipulación y ensamblaje basadas en la percepción visual. También se están explorando aplicaciones de visión artificial en la seguridad industrial, donde se utiliza para el monitoreo de áreas peligrosas, la detección de intrusos y la identificación de riesgos potenciales.

Tendencias en aplicaciones de visión artificial industrial

Aquí se mencionan brevemente algunas tendencias actuales en las aplicaciones de visión artificial industrial, como nuevos métodos de interacción con los productos a través de técnicas de captura específicas o tecnologías que permiten extraer información adicional y más detallada que antes.

Digitalización 3D

La digitalización 3D ha experimentado un gran avance en los últimos 5 o 10 años en el entorno industrial, gracias a sistemas preconfigurados que han reducido significativamente los costos de la tecnología en los cabezales de digitalización. Esto ha permitido digitalizar perfiles y realizar mediciones de luz estructurada de forma muy asequible y con gran robustez. Además, estos sistemas son muy fáciles de integrar en el entorno productivo, gracias a su alta protección y su gran interactividad con el usuario, lo que facilita su introducción en los procesos productivos.

Prestaciones de la digitalización 3D en la industria manufacturera

Las aplicaciones de visión artificial industrial de alta precisión permiten digitalizar objetos en un entorno productivo de manera eficiente y rentable. Los escáneres de luz estructurada y perfilometría son tecnologías muy asequibles y robustas que se han integrado fácilmente en los procesos productivos. Con estas tecnologías, se pueden obtener representaciones tridimensionales de alta precisión en estático o en dinámico, permitiendo digitalizar exhaustivamente las piezas con algún tipo de movimiento o posicionamiento. Además, la integración en línea se realiza con perfilometría y se puede obtener una imagen 3D de los objetos en movimiento con un tiempo de exposición adecuado. En definitiva, estas tecnologías permiten obtener información adicional y mucho más rica de lo que se tenía hasta ahora en cuanto a la morfología de la superficie de los objetos, permitiendo una interacción mucho más eficiente y rentable con los productos.

Limitaciones de la digitalización 3D en la industria manufacturera

Las limitaciones de las aplicaciones de visión artificial industrial se presentan en la digitalización 3D. En principio, no es posible digitalizar toda la pieza de una sola captura, ya que es necesario posicionarla para obtener diferentes puntos de vista y ángulos. Además, la digitalización de grandes superficies presenta problemas debido a que los sistemas ópticos no pueden capturar todo el producto, por lo que es necesario alejarnos de él y posicionar marcadores para no perder resolución. Los retos de la digitalización 3D se resuelven parcialmente con otras técnicas, como la digitalización de objetos brillantes y oscuros. Esta última presenta menos riesgos técnicos, ya que los objetos brillantes reflejan la luz de manera no difusa, lo que dificulta su digitalización.

Deflectometría: La revolucionaria técnica de visión artificial industrial para detectar defectos superficiales con precisión micrométrica

Una técnica derivada de la digitalización 3D es la deflectometría, una aplicación de visión artificial industrial bastante novedosa y recientemente utilizada en el sector automotriz. Consiste en proyectar una serie de patrones para detectar defectos de superficie, lo cual es posible incluso en superficies altamente reflectantes. La precisión que se obtiene es micrométrica y se pueden detectar defectos de 50 a 100 micras de forma robusta.

Aplicaciones de la Deflectometría

Una de las aplicaciones más conocidas en la visión artificial industrial es la identificación de defectos en superficies de piezas o componentes de automoción, tanto en su etapa de producción como en la etapa final del producto. Esta técnica permite identificar defectos pequeños que son perceptibles a simple vista, pero que son prácticamente imposibles de detectar con un sistema de visión convencional.

Inteligencia artificial en la industria manufacturera

En el área de la tecnología, la inteligencia artificial en la industria manufacturera se está introduciendo de forma muy intensa en el tratamiento y análisis de imágenes. Se desarrollan algoritmos matemáticos que imitan el aprendizaje natural de las personas, lo que permite tratar problemas altamente complejos caracterizados por una gran parametrización. Estos problemas se abordan con técnicas que permiten atenuar la alta complejidad y el alto grado de parámetros que se deben tratar. Además, permiten flexibilizar los entornos de trabajo, desarrollando modelos de forma rápida con una serie de muestras de entrenamiento que sean flexibles y robustos en su rendimiento. En última instancia, la inteligencia artificial en las aplicaciones de visión artificial industrial se utiliza de la misma manera que se aplicarían reglas heurísticas o conocimientos, solo que utiliza una serie de técnicas matemáticas que permiten la generalización y abstracción adecuada para la extracción de información de las imágenes.

Machine learning y la visión artificial

En concreto, la empresa trabaja en el desarrollo de algoritmos basados en reglas como árboles de decisión y máquinas de vector soporte, así como en la aplicación de lógica difusa que permite a los sistemas tomar decisiones en función de ciertos parámetros matizados según las características del entrenamiento. En los últimos años, la empresa ha empezado a trabajar con lo que se conoce como planning y, en particular, con redes neuronales convolucionales profundas, que permiten extraer información y características de las imágenes para clasificarlas de forma automatizada. Es el propio sistema matemático el que realiza la extracción de características y la toma de decisiones, eliminando así la necesidad de intervención humana en este proceso.

Deep learning basado en análisis de imagen

Hay una oportunidad interesante en el uso de aplicaciones de visión artificial industrial, ya que permiten clasificar imágenes según los desafíos que se presenten en un contexto de clasificación supervisada o semi-supervisada. En algunos casos, es posible realizar la detección de anomalías sin indicarle al modelo los parámetros a utilizar para tomar decisiones. En el desarrollo tecnológico, se presentan imágenes con clasificaciones al modelo y algoritmo matemático, y mediante procesos de entrenamiento, se configura el problema matemático para identificar defectos basándose en la información contenida en la imagen. Esto permite desarrollar sistemas con un alto grado de complejidad en la toma de decisiones, y tratar una infinidad de efectos sin preocuparse por la parametrización de los mismos, simplemente identificando estos como defectos u objetos.

Al final, lo que se realiza en las aplicaciones de visión artificial industrial es llevar a cabo una fase de entrenamiento con una colección de imágenes que sirven como muestras. Estas imágenes se categorizan en «ok» o «no ok» y se desarrollan algoritmos de entrenamiento que configuran una función matemática que relaciona las imágenes con su clasificación. Después, se integra este modelo en una máquina y se presenta una serie de imágenes para su clasificación automática, determinando si cumplen con los criterios establecidos o no.

Las aplicaciones de visión artificial industrial son muchas, desde la identificación de objetos extraños hasta la identificación de personas y la clasificación de productos. En este ejemplo, se han utilizado imágenes ilustrativas para demostrar cómo se pueden identificar las características de una imagen simplemente etiquetando estas. El sistema aprende a reconocer estas características sin necesidad de especificar su ubicación exacta, forma o color en la imagen.

Nuevas aplicaciones de visión artificial en la industria manufacturera

Las aplicaciones de visión artificial industrial se están desarrollando de manera robusta y constante. Anteriormente, se tenían sistemas complejos que ahora son mucho más accesibles y fáciles de utilizar, así como escalables. En última instancia, se requiere una combinación de hardware de visión y de control para desarrollar nuevas aplicaciones, como la utilización de brazos robóticos colaborativos o drones. En la industria, la flexibilidad, adaptabilidad y rapidez en el procesado son constantemente necesarias debido a la complejidad de los procesos productivos en los tiempos actuales.

Una combinación, por ejemplo, de aplicaciones de visión artificial industrial 2D y 3D junto con unos brazos robóticos nos permiten identificar, por ejemplo, piezas, localizar áreas de trabajo y realizar clasificación de imágenes, es decir, identificar si una imagen tiene un objeto o si tiene otro objeto, y también, por ejemplo, realizar análisis de defectos. Los sistemas que se componen de cámaras y brazos robóticos son muy versátiles, altamente configurables, muy robustos y con un rendimiento muy alto.

Esto nos permite, por ejemplo, no solo realizar mediciones a nivel macroscópico, sino también a nivel dimensional. Es decir, podemos obtener representaciones muy precisas de los objetos con una alta tolerancia, hablando siempre de medidas micrométricas de precisión. Es cierto que estos sistemas no son «plug and play», es decir, que conectan y funcionan; se requieren ajustes físicos y mecánicos. Sin embargo, una vez que el sistema está ajustado y calibrado adecuadamente en un entorno normal de producción, la respuesta es muy alta y confiable.

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