VISON ARTIFICILA PARA EL CONTROL DE CALIDAD DE LOS DIENTES DE UN ENGRANAJE UTILIZANDO LABVIEW Y UNA CAMARA USB

Albert Velasteguí - bto_alb@hotmail.com,Javier Villalba

Facultad de Ingeniería Mecatrónica – Universidad Politécnica del EjércitoSangolquí - Ecuador

RESUMEN:

El presente proyecto tiene como finalidad realizar el control de calidad en la fabricación de engranajes utilizando técnicas de visión artificial, un software de programación avanzado como es el LABVIEW y una cámara USB, que se encargaran del censado de los dientes, enviando a través de alarmas el estado de cada engrane, ya sea correcto, fallo o sin pieza.

Palabras claves: Visión artificial, Labview, Cámaras USB.

Abstract:

The present project has as purpose to carry out the control of quality in the production of engagements using technical of artificial vision, an advanced programming software as it is LABVIEW and a camera USB that took charge of the one taken a census of of the teeth, sending through alarms the state of each it gears, either correct, I fail or without piece.

Key words: Artificial vision, Lab view, Cameras USB.

INTRODUCCIÓN:

En la actualidad los esquemas de control de calidad aplicados a la industria son cada vez más estrictos en especial en mercancías de producción masiva siendo necesario establecer estándares cada vez

más estrictos para incrementar la calidad de los productos.

Los controles de calidad dentro de la industria de la automoción conllevan un gran problema para los fabricantes, especialmente en la Industria de engranajes, pues, sufren por lo general altercados y daños en sus dientes, ya sea por golpes, mal acabado u otros imprevistos.

El problema de los controles de calidad en este tipo de industria solía darse porque se realizaba de forma visual por el operario e involuntariamente se cometía errores.

Es así que se ha encontrado en la visión artificial y plataformas de programación más accesibles a los usuarios una herramienta tecnológica de punta que ha hecho de este predicamento algo más sencillo de procesar.

MARCO TEÓRICO:

Visión Artificial

La visión industrial o Visión Artificial aplicada a la industria abarca la informática, la óptica, la ingeniería mecánica y la automatización industrial. A diferencia de la Visión Artificial académica, que se centra principalmente en máquinas basadas en el procesamiento de imágenes, las aplicaciones de Visión

Artificial industrial integran sistemas de captura de imágenes digitales, dispositivos de entrada/salida y redes de ordenador para el control de equipos destinados a la fabricación, tales como brazos robóticos. Los sistemas de Visión Artificial se destinan a realizar inspecciones visuales que requieren alta velocidad, gran aumento, funcionamiento las 24 horas del día o la repetibilidad de las medidas.

El objetivo de un sistema de inspección por Visión Artificial suele ser comprobar la conformidad de una pieza con ciertos requisitos, tales como las dimensiones, números de serie, la presencia de componentes, etc.

Usos de la Visión Artificial

Las aplicaciones de Visión Artificial se dividen en tres grandes categorías:

Control de procesos Control de calidad Aplicaciones no industriales (por

ejemplo, control del tráfico)   Componentes de un sistema de visión artificial

Un moderno sistema de visión industrial consta de:

Un sistema de iluminación._ Una buena iluminación es especialmente importante para la toma de imágenes de los productos en una línea rápida de producción, aunque algunas aplicaciones pueden utilizar la luz ambiente.La lente de la cámara._ La correcta selección de lentes es importante para alcanzar una solución óptima.

Una o más cámaras para adquirir las imágenes._ Las cámaras pueden ser analógicas, pero el precio de las cámaras digitales está disminuyendo, de modo que éstas se están usando más a menudo.

Un dispositivo de interfaz para transferir las imágenes al ordenador.

Un procesador de imagen, ordenador o cámara inteligente.

Una opción es utilizar cámaras inteligentes que integran el procesamiento de imágenes dentro de la propia cámara, evitando la necesidad de transferir imágenes a un ordenador externo. La velocidad de proceso de estas cámaras es inferior a la de un ordenador y existen aplicaciones en las que éstas no son adecuadas.

Una interfaz para notificar el resultado del análisis a un operador.

Se puede notificar de este resultado mediante una señal electrónica que opera un mecanismo de rechazo.

Cómo funciona la visión por computador

Fig. 1 Visión Por computadora

Módulo de digitalización. Convierte la señal analógica

proporcionada por la cámara a una señal digital (para su posterior procesamiento).

Memoria de imagen. Almacena la señal procedente del módulo de digitalización.

Módulo de visualización. Convierte la señal digital residente en memoria, en señal de vídeo analógica para poder ser visualizada en el monitor de TV.

Procesador de imagen. Procesa e interpreta las imágenes captadas por la cámara.

Módulo de entradas/salidas. Gestiona la entrada de sincronismo de captación de imagen y las salidas de control que actúan sobre dispositivos externos en función del resultado de la inspección.

Comunicaciones. Vía I/O, ethernet, RS232 (la más estándar).[1]

DESARROLLO:

Adquisición de imágenes

Para la adecuada adquisición de imágenes es necesario obtener un nivel de luz invariable, para eso nos valdremos de una caja recubierta de un fondo negro como se observa en la Fig. 2, en su interior estará una fuente de luz constante dirigida directamente a la pieza y una cámara USB cualesquiera que será la encargada de adquirir la imagen deseada.

Fig. 2 Caja de luz constante

Abrimos LabVIEW y procedemos a irnos a Tools Vision Assistant como se indica en la siguiente figura.

Fig. 3 Vision Assistant

Se nos abrirá el asistente para la adquisición de imágenes Vision Assitant, seleccionaremos Acquire Imagen.

Daremos clic en el siguiente icono para elegir nuestra cámara, luego procederemos a adquirir la imagen como se muestra en la Fig. 4

Fig.4 Adquisición de Imagen

Procesamiento De Imagen

Una vez adquirida la imagen se procede a procesarla, para lo cual daremos clic en Process Images.

El objetivo principal del procesamiento de imagen será obtener el contorno de los dientes del engranaje lo más nítido posible y hacer un control de estos.

Utilizaremos las siguientes funciones:

Color Plane Extraction._ Esta paleta se encuentra dentro de Processing Function Color, aquí podemos escoger la escala de color con la que deseamos trabajar, en nuestro caso será RGB-Blue Plane.

Fig.5 Color Plane Extraction

Comenzaremos con el filtrada de la imagen.

Lookup Table._ se encuentra dentro de la Función Grayscale, con esta paleta podremos elegir un filtro que invierta los colores, será Reverse

Fig.6 Reverse

Threshold._ es una función que cambia la imagen a dos colores, rojo y negro, se encuentra en Grayscale.

Fig.7 Threshold

Lookup Table._ Para realizar un filtrado más adecuado ocuparemos nuevamente esta tableta pero con la función Equalize, esta opción nos ayuda a dejar en escala de negros y blancos nuestro filtrado.

Fig.8 Equalize

Opciones de Control

Una vez procesada la imagen se realiza el control de la misma para eso nos dirigimos a la pestaña de Machine Vision y le damos en la siguiente opción.

Pattern Machine._ esta opción nos ayuda a escoger los puntos de control. Escogeremos New Template y enmarcamos el parámetro de control como se muestra en la figura.

Fig.9 New Template

Ya escogido y guardado el segmento de con damos clic en Setting donde variaremos los parámetros hasta obtener los requerimiento necesarios, en nuestro caso el reconocimiento de todos los dientes del engranaje.

Fig.10 Setting

Por últimos iremos a Select control y elegiremos el control que sea necesario, en nuestro caso será Numbres of Maches, que mostrara el número de dientes captados por la camara.

Fig.11 Select control

Por ultimo Finish.

Programación e interfaz Gráfica

Procedemos abrir LabVIEW, creamos un nuevo VI y en el Block Diagram damos clic derecho y nos dirigimos a Visión Assistant como se muestra en la Fig. 12

Fig. 12 Vision Assistant

En la parte de SCRIFT cargamos el archivo de Vision Assistant antes creado y damos en ok.

De la misma forma que se abrió el visión Assistamt abriremos Vission adquisition que nos servirá para ingresa la imagen a procesar.

Fig. 13 Vission Acquisition

Al abrir este asistente se buscara la cámara que se utilizara y se modificara de acuerdo a lo que se necesite, igual como se muestra en la figura siguiente

Fig. 14 Configuracion Vission Acquisition

Nuestro proyecto necesita un indicador numérico y tres alarmas,

CORRECTO._ Indicara que el engrane tiene los cantidad de dientes correcto.

FALLA._ error en algún diente y SIN PIEZA._ indica la ausencia

de engranaje o falta de dientes.

Por lo tanto se ingresara en el Front Panel los siguientes componentes:

Express

Leds-Round Led Text Inds- String Ind

Vision

Imagen Display

Fig. 15 Front Panel

Por último conectamos todo en el Block Diagram como se ilustra en la figura 12

Fig. 16 Block Diagram

Obteniendo así un sistema de control de calidad a base de visión artificial pues al correr el programa este identificara la cantidad de dientes existente en el engrane y mostrara en pantalla el número y su respectiva alarma.

CONCLUSIONES

RECOMENDACIONES:

REFERENCIAS:

http://www.jasvisio.com/aplicaciones-vision-artificial-industria.html [1]