INTRODUCCIÓN A LA VISIÓN ARTIFICIAL por sectores... · Visión artificial basada en PC ..... 21...

INTRODUCCIÓN A LA VISIÓN ARTIFICIALUna guía para la automatización de procesos y mejorar la calidad

Introducción a la visión artificial 2

¿Qué es la visión artificial? ............................. 3

Beneficios de la visión artificial ...................... 5

Aplicaciones de visión artificial ...................... 6

Guiado ........................................................ 7

Identificación ............................................... 8

Medición ...................................................... 9

Inspección ................................................. 10

Componentes de un sistema de visión ..........................................................11

Iluminación ................................................ 13

Iluminacióndefondo .......................... 13

Iluminacióndeejedifusa .................... 13

Iluminaciónestructurada .................... 13

Iluminacióndireccional ....................... 14

Iluminaciónde campooscuro ................................ 14

Iluminaciónde campobrillante .............................. 14

Iluminacióndedomo .......................... 14

Iluminaciónestroboscópica ................ 14

Lentes ....................................................... 15

Sensordeimágenes ................................. 15

Procesamientodevisión ........................... 16

Comunicación ........................................... 16

Diferentes tipos de sistemas de visión artificial ........................................... 17

Sistemasdevisión1D .............................. 17

Sistemas2D .............................................. 18

Escaneodeáreavs. Escaneodelínea ................................ 19

Sistemas3D .............................................. 20

Plataformas de visión artificial ...................... 21

VisiónartificialbasadaenPC ................... 21

Controladoresdevisión ............................ 21

Sistemasdevisión independientes .......................................... 22

Sensoresdevisiónylectores decódigosdebarrasbasados encapturadeimágenes ........................... 22

Conclusión ..................................................... 23

TABLA DE CONTÉNIDO


QUÉ ES LA VISIÓN ARTIFICIALDeacuerdoconlaAsociacióndeImágenesAutomatizadas(AIA),porsussiglaseninglés,lavisiónartificialincluyetodaslasaplicacionesindustrialesynoindustrialesenlasqueunacombinacióndehardwareysoftwareproporcionaorientaciónadiversosdispositivos,pormediodelacapturayelprocesamientodeimágenes,paralaejecucióndesusfunciones.Aunquelavisiónartificialindustrialutilizamuchosdelosmismosalgoritmosyenfoquesacadémicosy/oeducativosparaaplicacionesdevisiónartificialacadémicas,educativas,gubernamentalesymilitares,laslimitacionessondiferentes.

Lossistemasdevisiónindustrialexigenunamayorsolidez,confiabilidadyestabilidadencomparaciónconunsistemadevisiónparausoacadémicoytípicamentecuestanmuchomenosqueaquellosutilizadoenaplicacionesgubernamentalesymilitares.Porlotanto,lavisiónartificialindustrialimplicacostobajo,precisiónaceptable,buenasolidez,altaconfiabilidad,excelentemecánica,asícomoestabilidaddetemperatura.

Lossistemasdevisiónartificialsebasanensensoresdigitalesprotegidosdentrodecámarasindustrialesconópticaespecializadaparaadquiririmágenes,demodoqueelhardwareyelsoftwaredelacomputadorapuedanprocesar,analizarymedirvariascaracterísticasparalatomadedecisiones.

Comoejemplo,considereunsistemadeinspeccióndeniveldellenadoenunacervecería(Figura1).Cadabotelladecervezapasaatravésdeunsensordeinspección,loqueactivaunsistemadevisiónparalanzarunaluzestroboscópicaytomarunafotodelabotella.Despuésdeadquirirlaimagenyalmacenarlaenlamemoria,elsoftwaredevisiónlaprocesayanalizaparaemitirunarespuestadeaprobaciónorechazodeacuerdoconelniveldellenadodelabotella.Sielsistemadetectaunabotellaincorrectamentellena(unfallo),mandaunaseñalaundesviadorquelarechazaylasepara.Unoperadorpuedeverlasbotellasrechazadasylasestadísticasdeprocesoenunapantalla.

Lossistemasdevisiónartificialtambiénpuedenrealizarmedicionesobjetivas,comodeterminarelagujerodeunabujíaoproporcionarinformacióndeubicaciónqueguíaaunrobotparaalinearlaspiezasenunprocesodemanufactura.LaFigura2muestraejemplosdecómolossistemasdevisiónartificialseutilizanparapasaronofiltrosdeaceite(derecha)ymedirelanchodeunapestañacentralenuncorchete(izquierda).


Monitoreo por visión Destello

Sensor

Filtro de aceite bueno (todoslosagujeros estánabiertos)

Filtro de aceite rechazado (algunosagujeros estánbloqueados)

37.255 mm

Figura 1.Ejemplodeinspeccióndelniveldellenadodebotella

Elsistemadeinspecciónenesteejemplopermitesolodosrespuestasposibles,quelocaracterizacomounsistemabinario:

1.Pasasielproductoesbueno.

2.Fallasielproductoesmalo.

Figura 2.

Lossistemasdevisiónartificialpuedenprocesarmedicioneseinspeccionesentiemporealenlalíneadeproducción, comoparaunsoportedemetal(izquierda)ofiltrosdeaceite(derecha).


BENEFICIOS DELA VISIÓN ARTIFICIALDondelavisiónhumanaesmejorparalainterpretacióncualitativadeunaescenacomplejanoestructurada,lavisiónartificialsedestacaenlamedicióncuantitativadeunaescenaestructurada,debidoasuvelocidad,precisiónyrepetibilidad.Porejemplo,enunalíneadeproducción,unsistemadevisiónartificialpuedeinspeccionarcientos,oinclusomiles,departesporminuto.Unsistemadevisiónartificialconstruidoalrededordelaresoluciónyópticadelacámaracorrectapuedefácilmenteinspeccionardetallesdeobjetosdemasiadopequeñosparaservistosporelojohumano.

Aleliminarelcontactofísicoentreunsistemadepruebaylaspiezasqueseestánprobando,lavisiónartificialprevieneeldañodelapiezayeliminaeltiempodemantenimientoyloscostosasociadosconeldesgastedeloscomponentesmecánicos.Lavisiónartificialbrindaseguridadadicionalybeneficiosoperacionalesalreducirlaparticipaciónhumanaenunprocesodefabricación.Además,previenelacontaminaciónhumanadelassalaslimpiasyprotegealostrabajadoresdeambientespeligrosos.

Machinevisionhelpsmeetstrategicgoals

La visión artificial ayuda a cumplir objetivos estratégicos

Meta estratégica Aplicaciones de visión artificial

Aumentarlacalidad Inspección,medición,calibraciónyverificación demontaje

Productividadaumentada Lastareasrepetitivasqueantesserealizabandeformamanualahoralasrealizaelsistemadevisiónartificial

Flexibilidaddeproducción Mediciónycalibración,guiadorobótico, verificaciónpreviadeoperación

Menortiempodeinactividaddelamáquinay menortiempodeconfiguración Cambiosprogramadosporadelantado

Informaciónmáscompletaycontroldeproceso másestricto

Lastareasmanualesahorapuedenproporcionar retroalimentacióndedatos

Menorescostosdeequipodecapital Agregarvisiónaunamáquinamejorasurendimiento,evitalaobsolescencia

Disminuircostosdeproducción Unsistemadevisiónvs.muchaspersonas,deteccióntempranadedefectosenelproceso

Reduccióndedesechos Inspección,mediciónycalibración

Controldeinventario ReconocimientoÓpticodeCaractereseidentificación

Disminuiralmacenamiento Sistemadevisiónvs.operador


VISIÓN ARTIFICIALAPLICACIONESTípicamenteelprimerpasoencualquieraplicacióndevisiónartificial,yasealaverificacióndelmontajemássimpleounamáscomplejade“bin-picking”robóticode3D,eslacoincidenciadepatronesparaencontrarelobjetoolacaracterísticadeinterésdentrodelcampodevisióndelacámara.Localizarelobjetodeinterésamenudodeterminaeléxitooelfracaso.Sielsoftwaredecoincidenciadepatronesnopuedeubicarconprecisiónlapiezadentrodelaimagen,entoncesnopuedeguiar,identificar,inspeccionar,contaromedirlapieza.Sibienencontrarunapiezasuenasimple,lasdiferenciasensuaparienciaenlosentornosdeproducciónrealespuedehaceresepasoextremadamentedesafiante(Figura3).Aunquelossistemasdevisiónestánentrenadosparareconocerobjetosopiezaspormediodecomparacióndepatrones,inclusoconlosprocesosmáscontroladosesposiblelavariabilidadenlaaparienciadelobjetoopieza(Figura4).

Paraalcanzarresultadosprecisos,confiablesyrepetibles,laherramientadelocalizacióndepiezasdebedeincluirlasuficienteinteligenciaparacompararrápidayprecisamentepatronesentrenadosconlosobjetosarevisar(comparacióndepatrones)quepasanenlalíneadeproducción.Laubicacióndelapiezaeselprimerpasocríticodelascuatrocategoríasprincipalesdeaplicacionesdevisiónartificial.Lascategoríassonguiado,identificación,calibración(gauging)einspección,quepuedenrecordarseporelacrónimo(GIGI).

Figura 3.

Loscambiosdeaparienciadebidoalailuminaciónpuedenhacerdifícillalocalizacióndelapieza.

Normal AmbosMás oscuro Más claro

IncompletoFondo Enfocado Sucio

Figura 4.

Lapresentaciónoacomododelobjetoopiezapuedehacerdifícillaubicacióndeéstos.

Normal

Más ancho

Más pequeño

Más ancho

Más grande

Distorsión lineal

Rotado

No lineal


GUIADO

Elguiadopuederealizarseporvariasrazones.Primero,lossistemasdevisiónartificialpuedenlocalizarlaposiciónyorientacióndeunapieza,compararlaconunatoleranciaespecificadaygarantizarqueestáenelángulocorrectoparaverificarelensamblajecorrecto.Acontinuación,sepuedeusarelguiadoparainformarlaubicaciónyorientacióndeunapieza,enunespaciode2Do3D,aunrobotocontroladordemáquina,loquepermitequeelrobotubiquelapiezaoquelamáquinapuedaalineardichapieza.Conlaguíadelavisiónartificialselograunamayorvelocidadyprecisiónquehacerlomanualmenteentareastalescomoordenarydesmontarpiezasdeunatarima,encontraryalinearpiezasparaensamblarconotroscomponentes,acomodarpiezasenunarepisadetrabajo,oquitarpiezasdeunabandeja. Laguíatambiénpuedeusarseparalaalineaciónconotrasherramientasdevisiónartificial.Estoesunamuypoderosacaracterísticadelavisiónartificialporquelaspiezassepuedenpresentaralacámaraenorientacionesdesconocidasdurantelaproducción.Ubicandolapiezayalineandolasotrasherramientasdevisión,esposiblelafijaciónautomáticadeestasherramientas.Estoinvolucra.Estoinvolucralocalizarlascaracterísticasclavedeunapiezaparapermitirelposicionamientoprecisodelapinza,blob,bordeuotrasherramientasdesoftwaredevisión.Esteenfoquepermitealosfabricantesconstruirmúltiplesproductosenlamismalíneadeproducciónyreducelanecesidaddecostosasherramientasparamantenerunamismaposicióndelaspiezasdurantesuinspección.

Aveces,elguiadorequiereunacoincidenciadepatronesgeométricos.Lasherramientasdecoincidenciadepatronesdebentolerargrandesvariacionesencontrasteeiluminación,asícomocambiosenlaescala,rotaciónyotrosfactorestodoeltiempomientrasencuentranlapiezademaneraconfiable.Estosedebeaquelainformacióndeubicaciónobtenidaporcoincidenciadepatronespermitelaalineacióndeotrasherramientasdesoftwaredevisiónartificial.

Figura 5a. Ejemplosdeimágenesusadasenelguiado.

Paquetes de salsa de tomate Tarjeta impresa de circuitos Codo de 90 grados


Figura 5b.Lacoincidenciadepatronespuedeserundesafío.

IDENTIFICACIÓN

Unsistemadevisiónartificialparaidentificaciónyreconocimientodepiezasleecódigosdebarras(1-D),códigosDatamatrix(2-D),demarcadodirectodepiezas(DPM)ycaracteresimpresosenpiezas,etiquetasypaquetes.Unsistemadereconocimientoópticodecaracteres(OCR)leecaracteresalfanuméricossinconocimientoprevio,mientrasquelaverificaciónópticadecaracter(OCV)confirmalapresenciadeunacadenadecaracteres.Adicionalmente,lossistemasdevisiónartificialpuedenidentificarlaspiezasubicandounpatrónúnicooidentificandoelementosbasadoencolor,formaotamaño.

EltérminoDPMserefiereauncódigoocadenadecaracteresmarcadosdirectamenteenunaparteopieza.Fabricantesdetodaslasindustrias,comúnmenteutilizanestatécnicaparaevitarerrores,loquepermiteestrategiasdecontención,monitoreodecontroldeprocesosymétricasdecontroldecalidad,asícomocuantificaráreasproblemáticasenunaplantacomoloscuellosdebotella.Latrazabilidadpormediodelmarcadodirectodepiezasmejoraelseguimientodelosactivosylaverificacióndelaautenticidaddelaspartes.Tambiénproporcionaunniveldeunidaddedatosqueimpulsaaunaasistenciatécnicasuperioryunagarantíadeserviciodereparaciónaldocumentarlagenealogíadelaspiezasenunsub-ensamblajequecomponeelproductoterminado.

Pieza correcta

Fuera de foco

Cambio de escala/Poca luz

Fondo confuso Rotación 180°

ObstrucciónPolaridad invertida


Loscódigosdebarrasconvencionaleshanganadounagranaceptaciónparaelpagominoristayelcontroldeinventario.Paralatrazabilidad,sinembargo,serequieremásdatosdelosquepuedencaberenuncódigoestándar.Paraaumentarlacapacidaddedatos,lasempresasdesarrollaronloscódigos2-D,comolosDataMatrix,quepuedenalmacenarmásinformación,incluyendoelfabricante,laidentificacióndelproducto,númerodelote,einclusounnúmerodeserieúnicoparacualquierproductoterminadovirtualmente.

MEDICIÓN

Unsistemadevisiónartificialparamedircalculaladistanciaentredosomáspuntosolocalizageométricamenteunobjetoydeterminasiestasdimensionescumplenconlasespecificaciones.Sielobjetonolascumple,elsistemadevisiónenvíaunaseñaldefallaalcontroladordelamáquina,queactivaunmecanismoderechazoqueexpulsaelobjetodelalínea.

Enlapráctica,unacámaraquesemontafijamentecapturaimágenesdelaspiezasamedidaquepasanporelcampodevisióndelacámarayelsistemausasoftwareparacalculardistanciasentrevariospuntosenlaimagen.Porquemuchossistemasdevisiónartificialpuedenmedirlascaracterísticasdeunobjetodentrode0.0254milímetros,éstosabordanunaseriedeaplicacionestradicionalmentemanejadaspormediciónmanual.

Figura 6.LastécnicasdeidentificaciónpuedenirdesdesimplesescaneosdecódigosdebarrashastaOCR.


INSPECCIÓN

Unsistemadevisiónartificialparainspeccióndetectadefectos,contaminantes,defectosfuncionalesyotrasirregularidadesenproductosmanufacturados.Losejemplosincluyeninspeccióndetabletasdemedicina,depantallasdedispositivosparaverificariconosoconfirmarlapresenciadepíxeles,odepantallastáctilesparamedirelniveldecontrastedeluzdefondo.Lavisiónartificialtambiénpuedeinspeccionarproductospararevisarqueesténcompletos,comoasegurarlacoincidenciaentreelproductoyelempaquecorrectosparalaindustriadealimentosyladefarmacéutica,asícomorevisarsellosdeseguridad,tapasyanillosenbotellas.

Figura 7. Lasaplicacionesdemediciónpuedenmedirtoleranciasdentrode0.0254milímetros.

Figura 8. Lossistemasdevisiónartificialpuedendetectardefectosofallasfuncionales.


COMPONENTES DE LA VISIÓN ARTIFICIALLosprincipalescomponentesdeunsistemadevisiónartificial(Figura9)incluyeniluminación,lentes,sensordeimagen,procesamientodevisiónycomunicaciones.Lailuminaciónesparalapiezaquesevainspeccionar,ypermitequesuscaracterísticassedestaquenparaquepuedansercaptadasclaramenteporlacámara.Ellentecapturalaimagenylapresentaalsensorenformadeluz.Elsensorenunacámaradevisiónartificialconvierteestaluzenunaimagendigitalqueluegoseenvíaalprocesadorparaanálisis.

Elprocesamientodelavisiónconsisteenalgoritmosquerevisanlaimagenyextraeninformación,ejecutanlainspecciónnecesariaytomanunadecisión.Finalmente,lacomunicaciónnormalmenteserealizamedianteseñalesdeE/Sdiscretasodatosenviadosatravésdeunpuertoserieaundispositivoqueestáregistrandoinformaciónousándola.

Lamayoríadeloscomponentesdelhardwaredevisiónartificial,comomódulosdeiluminación,sensoresyprocesadores,estándisponiblescomercialmentealmomento(COTS,porsussiglaseninglés).LossistemasdevisiónartificialpuedenensamblarsedesdeCOTS,ocomprarsecomounsistemaintegradocontodosloscomponentesenunsolodispositivo.

Lassiguientespáginasenumeranlosdiversoscomponentesclavedeunsistemadevisiónartificialqueincluyen:iluminación,lentes,sensordevisión,procesadordeimágenes,procesamientodevisiónycomunicaciones,entreotros.


Figura 9. Componentesprincipalesdeunsistemadevisiónartificial.

Sistema de visión

Fuente de luz

Monitor

Cámara

Lente

Sensor de imagen

Piezas inspeccionadas

Entrada/Salida

•Serial •Paralela •ISA,PCI,VMEbus

Dispositivo de señalamiento operacional

•Pantallatáctil •Ratónsimple •Ratóntrackball


ILUMINACIÓN

Lailuminaciónesunadelasclavesdeléxitoenlosresultadosdelavisiónartificial.Lossistemasdevisiónartificialcreanimágenesanalizandolaluzreflejadadeunobjeto,noanalizandoelobjetomismo.Unatécnicadeiluminaciónimplicaunafuentedeluzysuubicaciónconrespectoalapiezayalacámara.Unatécnicadeiluminaciónparticularpuederesaltarunaimagenasícomonegaralgunascaracterísticasydestacarotras,alsiluetarunapiezaseoscurecendetallesdelasuperficieyestopermitelamedicióndesusbordes,porejemplo.

Iluminación de fondoLailuminacióntraseradestacaelcontornodeunobjetoyesindicadaparaaplicacionesenqueserequieremedirunbordeexterno.Lailuminacióndefondoayudaadetectarformasyhacemedicionesdimensionalesmásconfiables.

Iluminación difusa axialLailuminacióndifusaaxialjuntalaluzenelcaminoópticodesdeelcostado(coaxialmente).Unespejosemitransparenteiluminadodesdeunladoarrojaluzhaciaabajodondeestalapiezaainspeccionar.Lapiezareflejalaluzdevueltaalacámaraatravésdelespejoloqueresultaenunaimagenmuyiluminadadeformaparejayhomogénea.

Luz estructuradaLaluzestructuradaeslaproyeccióndeunpatróndeluz(plano,encuadrículaoconformamáscompleja)enunánguloconocidosobreunobjeto.Puedesermuyútilparaproporcionarcontrasteindependienteeninspeccionesdesuperficie,paraadquiririnformacióndimensionalycalcularelvolumen.


Iluminación de campo oscuroLailuminacióndireccionalrevelaconmayorfacilidadlosdefectosenunasuperficieyademáscuentaconiluminacióndecampooscuroydecampoclaro.Lailuminacióndecampooscurogeneralmenteespreferibleparaaplicacionesdebajocontraste.Conestailuminación,laluzespecularsereflejalejosdelacámaraylaluzdifusasereflejadesdelatexturadelasuperficiemientrasloscambiosdeelevaciónsereflejanenlacámara.

Iluminación de campo brillanteIluminaciónidealparaaplicacionesdealtocontraste.Sinembargo,siseusaaltamentedireccional,lasfuentesdeluzcomoelsodioaaltapresiónyelhalógenodecuarzopuedenproducirsombrasy,engeneral,noproporcionanunailuminaciónconstanteentodoelcampodevista.Enconsecuencia,lospuntoscalientesylosreflejosespecularessobresuperficiesbrillantesoreflejantespuedenrequerirdeunafuentedeluzmásdifusaparaproporcionariluminaciónuniforme.

Iluminación de domo difusaEstailuminaciónbrindalaluzmásuniformedelascaracterísticasdeinterésypuedeesconderirregularidadesquenosondeinterésquepuedenserconfusasparalaescena.

Iluminación estroboscópicaLailuminaciónestroboscópicaseutilizaenaplicacionesdealtavelocidadparacongelarobjetosenmovimientoparasuexamen.Usarunaluzestroboscópicatambiénayudaaevitarlaborrosidad.

Paramásinformaciónsobretécnicasdeiluminación,porfavordescarguelaGuíadeCognex“Cómoelegirlailuminaciónadecuadaparalasaplicacionesdevisiónartificial”disponibleencognex.com/lightingexpertguide


LENTES

Ellentecapturalaimagenylaentregaalsensordeimagenenlacámara.Loslentesvaríanencalidadópticayprecio,ellenteutilizadodeterminalacalidadyresolucióndelaimagencapturadaLamayoríadelascámarasdelossistemasdevisiónofrecendostiposprincipalesdelentes:lentesintercambiablesylentesfijos.LoslentesintercambiablessontípicamentedemontajeenComontajeCS.Lacombinacióncorrectadellenteylaextensiónadquirirálaimagenmejorposible.Unlentefijocomopartedeunsistemadevisiónindependientetípicamenteutilizaelenfoqueautomático,quepodríaserunlenteajustadomecánicamenteounlentelíquidoqueenfocaautomáticamente.Loslentesdeautoenfoquegeneralmentetienenuncampodevisiónfijoaunadistanciadeterminada.

SENSOR DE IMAGEN

Lacapacidaddelacámaraparacapturarunaimagencorrectamenteiluminadadelobjetoinspeccionadonosolodependedelalente,sinotambiéndelsensordeimagendentrodelacámara.Estossensoresgeneralmenteusanundispositivodecargaacoplada(CCD)ounsemiconductorcomplementariodeóxidometálico(CMOS)paraconvertirlaluz(fotones)enseñaleseléctricas(electrones).Básicamente,eltrabajodelsensordeimagenescapturarlaluzyconvertirlaenunaruidodeimagendigital,sensibilidadyrangodinámico.Laimagenesunacoleccióndepíxeles.Laluzbajaproducepíxelesoscuros,mientrasquelaluzbrillantecreapíxelesmásbrillantes.Esimportanteasegurarquelacámaratengalaresolucióndelsensorcorrectaparalaaplicación.Cuantomayorsealaresolución,másdetallestendráunaimagen,ymásprecisaslasmedicionesserán.Eltamañodelapieza,lastoleranciasdeinspecciónyotrosparámetrosdictaránlaresoluciónrequerida.

Paramásinformaciónsobrelentes,descarguelaGuíadeCognex“Usodelaópticapara optimizarsuaplicacióndevisiónartificial”disponibleencognex.com/lensexpertguide

Paramásinformaciónsobrelaresolucióndelsensor,descarguelaGuíadeCognex“Usodelaóptica paraoptimizarsuaplicacióndevisiónartificial”disponibleen cognex.com/lensexpertguide

http://cognex.com/lensexpertguide

http://cognex.com/lensexpertguide


PROCESAMIENTO DE VISIÓN

ElprocesamientoeselmecanismoparaextraerinformacióndeunaimagendigitalypuedetenerlugarexternamenteenunsistemabasadoenPC,ointernamenteenunsistemadevisión.Elprocesamientoserealizaporsoftwareyconstadevariospasos.Primero,unaimagenseadquieredesdeelsensor.Enalgunoscasos,esposiblequeserequieraunprocesamientoprevioparaoptimizarlaimagenyasegurarquetodaslascaracterísticasnecesariassedestacan.Luego,elsoftwarelocalizalascaracterísticasespecíficas,ejecutamedicionesylascomparaconlaespecificación.Finalmente,setomaunadecisión ysecomunicanlosresultados.

Sibienmuchosdeloscomponentesfísicosdeunsistemadevisiónartificial(comolailuminación)ofrecenespecificacionescomparables,losalgoritmosdelsistemadevisiónlosseparanydebenenlistarloscomponentesclaveaevaluarcuandocomparanlassoluciones.Dependiendodelsistemaoaplicaciónespecífica,elsoftwaredevisiónconfiguralosparámetrosdelacámara,tomaladecisióndeaprobar-rechazar,secomunicaconlareddelafábricaydasoportealdesarrollodeHMI(HumanMachineInterface).

COMUNICACIONES

Dadoquelossistemasdevisiónamenudousanunavariedaddecomponentesdefáciladquisición,éstosdebencoordinarseyconectarseaotroselementosdelequipodeformarápidayfácil.TípicamenteestoeshechoporunaseñaldeE/Sdiscretaopordatosenviadosatravésdeunpuertoserialaundispositivoqueestáregistrandoinformaciónousándola.LospuntosdeE/Sdiscretossepuedenconectarauncontroladorlógicoprogramable(PLC),queusaráesainformaciónparacontrolarunaceldadetrabajoounindicadorcomounaluzodirectamenteaunsolenoidequepodríautilizarseparaactivarunmecanismoderechazo. LacomunicacióndedatosporunaconexiónserialpuedeserenlaformadeunasalidaconvencionalRS-232odeEthernet.AlgunossistemasempleanunprotocoloindustrialdenivelsuperiorcomoEthernet/IP,quepuedeestarconectadoaundispositivocomounmonitoruotrainterfazdeoperadorparaproporcionarunainterfazespecíficaparalaaplicaciónconsuconvenientemonitoreoycontrol.

ParamásinformaciónsobrecomunicacionesyE/S,descarguelanotatécnicadeCognex“Obtengael controldesussistemasdevisióneID”disponibleen cognex.com/getcontroltechnote

http://cognex.com/getcontroltechnote


DIFERENTES TIPOS DE SISTEMAS DE VISIÓN ARTIFICIAL

SISTEMAS DE VISIÓN 1D

Lavisión1Danalizaunaseñaldigital,unalíneaalavezenlugardeverunaimagencompletaunaúnicavez,comolaevaluacióndeladiferenciaentreelgrupomásrecientede10líneasadquiridasyotrogrupomenosreciente.Estatécnicacomúnmentedetectayclasificadefectosenmaterialesfabricadosenunprocesocontinuo,comopapel,metales,plásticosyotrosartículosdehojaorollonotejidos,comosemuestraenlaFigura10.

Entérminosgenerales,hay3categoríasdesistemasdevisiónartificial:1D,2Dy3D.

Figura 10. Lossistemasdevisión1Descaneanunalíneaalavezmientraselprocesoavanza. Enelejemplo,sedetectaundefectoenlahoja.


Figura 11.

Lossistemasdevisión2Dpuedenproducirimágenescondiferentesresoluciones.

Figura 12.

Lastécnicasdeescaneodelíneaconstruyenlaimagenen2D,unalíneaalavez.

SISTEMAS DE VISIÓN 2D

Lascámarasdeinspecciónmáscomunesrealizanescaneosdeáreaqueimplicancapturaren2Dimágenesinstantáneasenvariasresoluciones,comosemuestraenlaFigura11.Otrotipodevisiónartificialdeescaneolinealen2Dconstruyeunaimagenlíneaporlínea,comosemuestraenlaFigura12.

Iluminación lineal

Movimiento de la banda

Eje del codificador

In-Sight 5000

Línea adquirida Imagen construida


Figura 13. Lascámarasdeescaneodelíneapueden(a.)Desenvolverobjetoscilíndricosparasuinspección, (b.)Agregarvisiónaentornosconrestriccionesdeespacio,(c.)Cumplirconlosrequisitosdeinspecciónde altaresolución(d.)Inspeccionarobjetosenmovimientocontinuo.

a. b.

c. d.

ESCANEO DE ÁREA VS. ESCANEO DE LÍNEA

Enciertasaplicaciones,lossistemasdeescaneoenlíneatienenventajasespecíficassobrelossistemasdeescaneodeárea.Porejemplo,lainspeccióndepiezascilíndricasoredondaspuederequerirmúltiplescámarasdeescaneodeáreaparacubrirtodalasuperficiedelapieza.Sinembargo,rotandolapiezaenfrentedeunacámaradeescaneodeunasolalíneasecapturatodalasuperficiealdesenvolverlaimagen.Lossistemasdeescaneolinealcabenmásfácilmenteenespaciosreducidos,porejemplo,cuandolacámaradebeveratravésdelosrodillosdeunabandatransportadoraparaverlaparteinferiordeunapieza.Lossistemasdeescaneodelíneageneralmentepuedenproporcionarunaresoluciónmuchomásaltaquelascámarastradicionales.Dadoquelossistemasdeescaneolinealrequierendepiezasenmovimientoparaconstruirlaimagen,amenudosonadecuadosparainspeccionarproductosenmovimientocontinuo.


Porelcontrario,lasaplicacionesdesensoreslásercondesplazamiento3Dsuelenincluirinspeccióndesuperficiesinspecciónymedicióndevolumen,produciendoresultadosen3Dcontansolounasolacámara.Unmapadealturaesgeneradoporeldesplazamientodelreflejodelaubicacióndellásersobreunobjeto.Elobjetoolacámaradebenmoverseparaescaneartodoelproducto,locualessimilaralescaneodelínea.Conunlásercalibrado,lossensoresdedesplazamientopuedenmedirparámetroscomolaalturadelasuperficieylaplanitudconunaprecisióndentrode20μm.LaFigura15muestraunsensorcondesplazamientodeláser3Dqueinspeccionalassuperficiedeunabalatadefrenoparadetectardefectos.

Figura 14.

Lossistemasdevisión3Dgeneralmenteemplean cámarasmúltiples.

Figura 15.

Sistemadeinspección3Dconunasolacámara.

SISTEMAS 3D

Lossistemasdevisiónartificial3Dgeneralmentecomprendencámarasmúltiplesounoomássensoreslásercondesplazamiento.Lavisión3Dmulti-cámaraenaplicacionesdeguíaconrobotproporcionaalrobotinformaciónsobrelaorientacióndelapieza.Estossistemasinvolucranmúltiplescámarasmontadasendiferenteslugaresyuna“triangulación”sobreunaposiciónobjetivaenunespaciode3-D.


PLATAFORMAS PARA VISIÓN ARTIFICIALLaimplementacióndelavisiónartificialesposiblepormediodevariasplataformasfísicastalescomolabasadaensistemasdePC,porcontroladoresdevisióndiseñadosparaaplicacionesde3Dy2Ddemulti-cámara.Tambiénlavisiónartificialpuedeimplementarseporsistemasdevisiónautónomos,sensoresdevisiónsimplesylectoresdecódigodebarrasbasadosenimágenes.Elegirlaplataformacorrectadevisiónartificialgeneralmentedependedelosrequisitosdelaaplicaciónasícomoelentornodedesarrollo,lacapacidad,laarquitecturayelcosto.

VISIÓN ARTIFICIAL BASADA EN PC

LossistemasbasadosenPCseconectanfácilmenteconcámarasdeconexióndirectaocontableroselectrónicosysoncompatiblesconunsoftwaredeaplicacióndevisiónartificial.Además,lasPCofrecenunagrancantidaddeopcionesdedesarrollodelenguajedeprogramacióncompatiblecomoVisualC/C++,VisualBasicyJava,yotrosentornosdeprogramaciónparagráficos.Sinembargo,eldesarrollotiendeaserlargoycomplicadoporlogeneral,yselimitaainstalacionesgrandesqueapelanprincipalmenteausuariosyprogramadoresdevisiónartificialavanzados.

CONTROLADORES DE VISIÓN

LoscontroladoresdevisiónofrecentodalapotenciayflexibilidaddeunsistemabasadoenPC,perosonmáscapacesdesoportarlosrigurososentornosdeunafábrica.Estoscontroladorespermitenunaconfiguraciónmássencilladeaplicaciones3Dy2Ddemulticámaraparatareaspuntualesdondehayunacantidadrazonabledetiempoydinerodisponibleparaeldesarrollo.Estopermitequelasaplicacionesmássofisticadasseconfigurendeunamaneramuyrentable.


SISTEMAS DE VISIÓN AUTÓNOMOS

Lossistemasdevisiónindependientessonrentablesypuedenserconfiguradosrápidoyfácilmente.Estossistemasvienencompletosconunsensordecámara,procesadorycomunicaciones.Algunostambiénintegraniluminaciónyautoenfoque.Enmuchoscasosestossistemassoncompactosylosuficientementeeconómicoscomoparainstalarlosentodalafábrica.Medianteelusodesistemasdevisiónindependientesenpuntosclavedelproceso,losdefectossepuedendetectarantesenelprocesodefabricaciónylosproblemasdelequipossepuedenidentificarmásrápidamente.LamayoríaofrececomunicacionesEthernetintegradas,loquepermitealosusuariosnosolodistribuirlavisiónalolargodelproceso,sinounirdosomássistemasenunareddevisiónescalableenlaqueseintercambiandatosentresistemasyesadministradaporunanfitrión.Unareddesistemasdevisióntambiénsepuedevincularfácilmentealasredesdelasfábricasyempresas,permitiendoquecualquierestacióndetrabajoconcapacidadTCP/IPpuedamandardeformaremotaresultadosdevisióncomoimágenes,datosestadísticosyotrainformación.Estossistemasofrecenentornosintuitivosqueproporcionanunaguíadeconfiguraciónfácilytambiénlaopciónparaunaprogramaciónylenguajeavanzadosparaunmayorcontroldelaconfiguracióndelsistemaydelmanejodedatosdelaaplicacióndevisión.

SENSORES DE VISIÓN Y LECTORES DE CÓDIGOS DE BARRAS BASADOS EN IMÁGENES

Lossensoresdevisiónyloslectoresdecódigosdebarrasbasadosenimágenesnorequierenprogramacióngeneralmenteyproporcionaninterfacesfácilesdeusar.Lamayoríaseintegrafácilmenteconcualquiermáquinaparaproporcionarinspeccionesdepuntoúnicoconprocesamientodedicado.CuentanconlaopcióndecomunicaciónEthernetparatrabajarenredentodalafábrica.


CONCLUSIÓNLavisiónartificialeslaextracciónautomáticadeinformacióndeimágenesdigitalesparaelprocesoocontroldecalidad.Lamayoríadelosfabricantesutilizanlavisiónartificialenlugardeinspectoreshumanosporqueesmásadecuadoparatareasdeinspecciónrepetitivas.Esmasrápido,másobjetivo,ytrabajacontinuamente.Lavisiónartificialpuedeinspeccionarcientosoinclusomilesdepiezasporminutoyproporcionaresultadosdeinspeccióndemaneramásconsistenteyconfiablelas24horasaldía,los7díasalasemana.

Lamedición,elconteo,laubicaciónyladecodificaciónsonalgunasdelasmáscomunesaplicacionesparavisiónartificialenlafabricacióndehoy.Alreducirlosdefectos,aumentarelrendimiento,facilitandoelcumplimientodelasnormasasícomoelseguimientodepiezasconvisiónartificial,losfabricantespuedenahorrarcostosyaumentarlarentabilidad.

Paramásinformaciónsobrecómolavisiónartificialpuedeayudarasuorganizaciónareducireldesperdicio,minimizareltiempodeinactividadymejorarlosprocesosdeproducción,contacteaCognex

Ovisiteestosrecursosenlíneaparamásinformación:• VisionartificialdeCognex• SistemasdevisióndeCognex• SensoresdevisióndeCognex• Vision3DdeCognex• LectoresdecódigosdebarrasindustrialesdeCognex

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Introducción a la visión artificial 24Conclusion 24

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AméricasAméricas +1 508 650 3000

EuropaAustria +49 721 6639 393Bélgica +31 403 05 00 43Francia +33 1 4777 1551Alemania +49 721 6639 393 Hungría +36 1 501 0650Irlanda +0808 168 3001Italia +39 02 6747 1200

Países Bajos +31 403 05 00 43Polonia +48 71 776 07 52España +34 93 445 67 78 Suecia +46 21 14 55 88Suiza +49 721 6639 393 Turquía +90 212 306 3120Reino Unido +0808 168 3001

AsiaChina +86 21 5050 9922India +9120 4014 7840Japón +81 3 5977 5400Corea +82 2 539 9047Singapur +65 632 55 700Taiwan +886 3 578 0060

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Sede central One Vision Drive Natick, MA 01760 USA Tel: +1 508 650 3000 Fax: +1 508 650 3344

Compañíasdetodoelmundoconfíanenlossistemasdevisióneidentificación deCognexparaoptimizarlacalidad,bajarloscostosycontrolarlatrazabilidad..

VISIÓN PARA CADA INDUSTRIALossistemasdevisióndeCognexrealizaninspeccionesal100%,garantizanlacalidaddelasmarcasymejoranlosprocesosdeproducción.Conmásdeunmillóndesistemasinstaladosentodoelmundo,lossistemasdevisiónartificialdeCognexsonimplementadosencasicualquierindustriayutilizadosporlamayoríadelosfabricantesprincipales.

Los procesos de fabricaciónpara construir casi todoslos sistemas y componentesde un automóvil se han vistobeneficiados a partir del usode la visión artificial.

AutomotrizLos robots con visión artificial implementada facilitan un ensamblaje final de escala para teléfonos móviles, tabletas y dispositivos de bolsillo. La tecnología de visión de Cognex permite la fabricación de pantallas táctiles de alta precisión e inspección de calidad en 3D.

Dispositivos móviles

Mejora la producción ylas operaciones de empaquetadocon adquisición de imágenes aalta velocidad, herramientas decolor avanzadas y sistemas deinspección en 3D.

Productos de consumo

Las aplicaciones de alimentosy bebidas requieren una visiónque pueda trabajar con precisióny rapidez, para mantenerse alnivel de las líneas de producciónmás intensas.

Alimentos y bebidas

La inspección de calidad es críticapara el éxito. La responsabilidad porproductos defectuosos, la calidadinconsistente, los cambios rápidosen costos y las normas pendientespresentan desafíos a los fabricantesde dispositivos médicos.

Dispositivos médicos

La necesidad de cumplir conla seguridad del pacientey los requisitos de trazabilidades imperativa. La visión artificialayuda a alcanzar los objetivosde cumplimiento.

Farmacéutica

La visión de Cognex ofrece la alineación sub-pixel precisa y la identificación, que es esencial, para cada paso del proceso de fabricación de semiconductores, a pesar delos desafíos geométricos y efectosdel proceso cada vez más exigentes.

SemiconductoresLa visión artificial ofrece el alineamiento de alta velocidad y la trazabilidad para el montaje de dispositivos electrónicos, incluso en los componentes en miniaturay los circuitos flexibles más nuevos.

Electrónica

INTRODUCCIÓN A LA VISIÓN ARTIFICIAL por sectores... · Visión artificial basada en PC ..... 21...

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