Presente en toda la línea del proceso producto

Denominada como la última revolución industrial, la Industria 4.0 representa una evolución en los procesos de fabricación al incorporar las nuevas metodologías digitales de que se disponen en la actualidad. En consecuencia, es indispensable para cualquier compañía industrial sumarse a dicha evolución con el objetivo de no perder su nivel de competitividad y como resultado no quedar en breve fuera de mercado.

Como explica Salvador Giró, CEO de la compañía Infaimon, la visión artificial representa una de las herramientas transversales más relevantes dentro de la Industria 4.0, ya que está claramente integrada en cada uno de los apartados de un proceso productivo.

Como explica Girón, la trazabilidad, el control de calidad, el soporte a la producción, la seguridad industrial, el control de procesos, la logística así como la generación de enormes cantidades de datos, constituyen una parte integral de las acciones en las que los sistemas de visión artificial intervienen. “Tan solo hace unos años, un sistema de visión industrial solamente era utilizado para validar si un producto manufacturado era correcto o no, sin aportar ningún tipo de información adicional. Sin embargo, ya desde sus inicios, dichos sistemas de visión debían estar comunicados con otros elementos adyacentes tales como sensores, encoders, PLCs, mecanismos de expulsión etc. Por todo ello, se puede afirmar que, desde su origen, ya funcionaban como sistemas M2M”.

Y es que la incorporación de la comunicación Ethernet dentro de las cámaras, a la vez que en otros elementos del entorno de visión tales como sistemas de iluminación o lentes, hizo dar una vuelta de tuerca adicional a esta tecnología, permitiendo la interrelación con todo el entorno de fabricación, consolidando a la visión dentro de la IIoT (Industrial Internet of Things).

“Los sistemas de visión artificial para la industria se convierten desde ese momento, no sólo en un mecanismo de selección y control de calidad, sino que también pueden controlar y aportar información al entorno de la fabricación”, comenta Salvador Giró.

En la actualidad, estos sistemas están presentes en cada uno de los procesos de producción. Intervienen en el control de la entrada de mercancías, verificando la lectura de las matrículas de los camiones así como de los contenedores que transportan tanto las materias primas como cualquier otro tipo de componentes. Examinan la trazabilidad de cada uno de los materiales mediante la lectura de código de barras o de matriz, o haciendo uso de OCR. Asimismo, permiten determinar la correcta fabricación de cada una de las piezas que componen el producto final, haciendo medidas de precisión y asegurando la calidad de la fabricación. Al mismo tiempo, también identifican los errores de fabricación, y permiten advertir de un posible funcionamiento incorrecto de la maquinaria, o su desgaste, contribuyendo así a su mantenimiento preventivo. Dicho análisis de los productos permite regular los controles de calidad necesarios en las máquinas, ofreciendo la posibilidad de modificar los sistemas de dosificación, control de temperatura, o cualquier otro parámetro configurable automáticamente en base a los resultados obtenidos mediante el análisis visual del producto fabricado.

Como los sistemas de visión trabajan en tiempo real a 24/7/365, permiten disponer de datos precisos en cada momento y generar estadísticas detalladas de todos los componentes intermedios y productos finales, en cualquier instante de la producción. Esta información se transmite al ERP y se analiza mediante sistemas BI, de esta forma favorece una gestión integral de todos los procesos de fabricación.

En base a todo lo mencionado anteriormente, “la visión artificial juega un papel decisivo en la Industria 4.0, convirtiéndose en un elemento fundamental en los procesos de automatización industrial que son indispensables para la competitividad de nuestra economía”, advierte Giró.

La visión artificial está cada vez más presente en los proyectos que implementamos en diferentes empresas y sectores, pero este “cada vez más presente” no es todavía un porcentaje significativo.

Como explican desde Grupo MCR (Medición Control y Regulación), una ingeniería pionera en la aplicación de nuevos sistemas y técnicas como, por ejemplo, la visión artificial en procedimientos de control de calidad, el desconocimiento o las percepciones erróneas en la aplicación de la visión artificial a sus procesos de producción y control de calidad frenan todavía a muchas empresas.

Para esta compañía, algunas de las barreras con las que nos encontramos son una percepción de que la visión artificial encarecerá el proyecto, o que la rentabilidad posterior no justifica la inversión, o creer que el plazo de implementación será mucho mayor al ser un proyecto más complejo.

También se percibe -erróneamente- que los costes de mantenimiento serán mucho más elevados, o que el personal no estará ni podrá estar en un tiempo razonable suficientemente preparado para operar con visión artificial. O simplemente que este tipo de proyectos son única y exclusivamente para grandes empresas o multinacionales.

Nada más lejos de la realidad, advierten desde la empresa, y proponen un ejemplo de un proyecto implementado este año en el sector de la automoción:

- El proyecto: Una empresa del Vallès, de aproximadamente 200 trabajadores, del sector de la automoción. Esta empresa fabrica tubos de cobertura del cableado para los automóviles, y quería mejorar el funcionamiento de las máquinas de corte.

Su objetivo era ajustar mejor la producción, para conseguir una mayor precisión en el resultado final y, en consecuencia, dar un mejor servicio a sus clientes reduciendo a la vez los costes.

- La solución: El principal reto era ajustar al máximo la medida de los tubos. El margen de corte era de 5 mm, y el control de calidad para ajustar las tolerancias se realizaba hasta el momento de forma manual.

La solución fue implementar un sistema de control de calidad con visión artificial, con lo que se ajustó al milímetro la medida de corte de los tubos.

- Objetivos conseguidos:

• Producción más rápida y eficiente: por ejemplo, se reducen las paradas en la producción.
• Control de calidad más automatizado: ya no se realiza de forma manual.
• Resultado final más preciso y fiable, lo que reduce las quejas y devoluciones por parte del cliente.

Todo el proceso, desde el estudio del caso, hasta el diseño del proyecto y su implementación se llevó a cabo en menos de cuatro meses.

Otro ejemplo de visión artificial aplicado a la automoción en el que ha llevado a cabo el Grupo Renault, que ha anunciado la firma de un acuerdo de desarrollo estratégico con Chronocam, empresa que ha creado unos sensores de visión inspirados en el ojo humano que rompen con las soluciones actuales de visión artificial aplicadas al automóvil. Este acuerdo va a permitir entrar en una nueva fase de investigación y desarrollo de las soluciones de Chronocam, en lo que respecta a la detección y tratamiento de las informaciones visuales que reciben los sistemas de ayuda a la conducción (ADAS) de Renault y en el desarrollo de la conducción autónoma.

Las dos empresas están trabajando conjuntamente para desarrollar la tecnología propuesta por Chronocam en diversos ámbitos como por ejemplo: evitar colisiones, proporcionar asistencia al conductor, proteger al peatón y detectar los ángulos muertos, así como otras funciones esenciales para mejorar la seguridad y la eficacia de la conducción humana y autónoma.

El planteamiento de Chronocam acerca de la visión artificial se nutre de la experiencia de la empresa en la detección de la visión neuromórfica que imita al ojo humano y, por tanto, el tratamiento se asemeja al que realiza el propio cerebro humano.

Una de las aplicaciones más recurrentes de la visión artificial es la videovigilancia de espacios, comentan desde la empresa Faico, tanto abiertos como cerrados, lo cual permite obtener sistemas de videovigilancia inteligentes, que son capaces de detectar comportamientos anómalos en áreas de inspección seleccionadas por el usuario: acceso a zonas restringidas, control de masificaciones o aglomeraciones, análisis de flujos de tránsito, detección de objetos depositados sospechosamente en zonas comunes, etc.

Esto, a su vez, supone una optimización de recursos frente a los sistemas de videovigilancia tradicionales, que necesitan de un mayor control humano, que frecuentemente supera los recursos disponibles, además de tener una precisión variable.

- Control de acceso. Otra capacidad de la visión artificial es identificar a las personas que acceden a un determinado lugar. En este aspecto, encontramos distintas técnicas de reconocimiento que identifican y permiten (o no) la entrada de un individuo un espacio concreto. En Faico han desarrollados dos sistemas, en base a:

- Reconocimiento facial: Mediante técnicas de visión artificial, los rasgos faciales de una persona son examinados para determinar si se trata de una persona registrada en el sistema o, en caso contrario, se trata de una persona desconocida. Si es así, el sistema alerta de este hecho, dando la opción de registrarla en la base de datos, o enviar la información a un sistema central de seguridad.

- Reconocimiento del iris: Funciona de forma similar, reconociendo y discriminando en base al iris de la persona. Este sistema puede ser modular, desde un sistema donde los usuarios deban interaccionar con el dispositivo, a un sistema en pasillo, en el cual los usuarios en tránsito son identificados y validados sin necesidad de interacción con el dispositivo.

- Tráfico: La visión artificial también es una herramienta útil en el control del tráfico y la prevención de accidentes. Facilita labores como el estudio del estado del tráfico en diferentes lugares y momentos, la detección automatizada de accidentes, reconocimiento y clasificación de matrículas... Aportando datos que pueden ser interpretados para mejoras futuras.

Con cerca de 700 millones de unidades embebidas de visión implementadas a finales del 2016, visión artificial es un elemento común de los sistemas avanzados de control en el Internet Industrial de las Cosas (IIoT). Tradicionalmente, las aplicaciones de visión artificial operan en un subsistema distinto que enlaza con el controlador principal usando una red industrial. Este enfoque tiene varias desventajas, incluyendo la latencia de la red industrial y el costo adicional y la complejidad asociados por tener múltiples subsistemas. Esto finalmente limita el nivel de integración que puede alcanzarse, el cual es aún más problemático si usted considera que los equipos de diseño deben reducir la complejidad y mejorar la integración para reducir el costo total y llegar al mercado más pronto. Conforme la tecnología evoluciona, así lo debe hacer su enfoque - simplifique el diseño de sistemas con CompactRIO de National Instruments.

Con conectividad de fábrica para USB y Gigabit Ethernet, usted puede conectar cámaras de visión artificial directamente al controlador CompactRIO, permitiéndole integrar visión artificial junto con control de movimiento, E/S industriales y medidas avanzadas en un solo controlador de alto rendimiento. Además, se puede personalizar el FPGA programable por el usuario en el entorno gráfico intuitivo de LabVIEW FPGA para realizar procesamiento de alta velocidad sin tener conocimiento de las herramientas tradicionales de desarrollo de hardware FPGA como VHDL o Verilog. Las imágenes procesadas pueden ser usadas en algoritmos avanzados o como entradas para controlar ciclos que se ejecutan en el FPGA – lo cual es particularmente útil en aplicaciones de movimiento guiadas por visión en las que las cámaras son usadas para obtener información de posición o velocidad para un sistema de control de movimiento.

El módulo Vision Development para LabVIEW incluye miles de funciones de visión artificial y procesamiento de imágenes que pueden ser implementadas en las plataformas de hardware de NI, incluyendo docenas de bloques de función específicamente para el FPGA. Con estas operaciones integradas, como funciones para transferir imágenes de manera eficiente entre el CPU y el FPGA, usted puede enfocarse en el desarrollo de algoritmos en lugar de controladores de bajo nivel, middleware y mecanismos de transferencia de datos. Para ayudar a desarrollar rápidamente sus aplicaciones de visión artificial, el módulo también incluye el Vision Assistant, una herramienta de desarrollo de algoritmos para rápidamente generar prototipos de algoritmos de visión avanzados. Con ella se puede ajustar rápidamente e iterar algoritmos de visión artificial al seleccionar, aplicar y conectar cientos de funciones de procesamiento integrado y ver inmediatamente los resultados en imágenes ejemplo, eliminando la necesidad de implementar código o pruebas con imágenes en vivo. Cuando el algoritmo es completo, el Vision Assistant genera automáticamente código de LabVIEW completo con las bibliotecas de FPGA y CPU necesarios y canales de DMA pre-configurados para transferir imágenes entre el CPU y el FPGA.

Visión juega un papel clave en varios sistemas industriales en cuestión de control de calidad, trazabilidad y alineamiento, en los que los datos visuales son generalmente compartidos y sincronizados con sistemas de control de movimiento y medidas. En algunas aplicaciones, como movimiento guiado por visión, es importante reducir latencia para que las operaciones puedan ser realizadas lo más rápido posible. Con las incomparables características de rendimiento y flexibilidad de CompactRIO, los subsistemas de visión artificial pueden ser combinados con el mismo controlador, el cual minimiza la latencia, mejora el rendimiento y simplifica la complejidad del sistema. Simplemente hay que elegir las cámaras, hardware de movimiento y módulos de E/S que cumplen con sus necesidades y utilizar una sola herramienta de software para desarrollar y personalizar su aplicación.

Elegir los componentes adecuados para un sistema de visión es una tarea importante. Para óptimos resultados, se deben considerar varias características del entorno, así como el o los objetos representados. Para ayudar a encontrar todos los componentes de un sistema de visión artificial en un lugar específico, NI se ha asociado con proveedores de visión como Edmund Optics y Advanced Illumination para soluciones de cámaras, lentes e iluminación.