La visión artificial está creciendo a un ritmo astronómico y está transformando la fabricación en el proceso.
FUENTE: www.machinedesign.com
AUTOR: Assaf Eden
La visión artificial como categoría está creciendo rápidamente; Se espera que el mercado de visión artificial 3D duplique su tamaño durante los próximos seis años y, en la actualidad, la tecnología es un componente vital de la mayoría de las soluciones de automatización modernas.
Hay muchos factores que contribuyen a una mayor adopción de esta tecnología en un contexto de fabricación. Primero, la demanda de soluciones de automatización en general ha aumentado a medida que los fabricantes continúan lidiando con la escasez de mano de obra. En segundo lugar, el costo ha disminuido drásticamente: cuando las cámaras, los sensores, la robótica y la potencia de procesamiento son más económicos, se pueden aplicar a más soluciones.
El rendimiento de la tecnología también está aumentando, lo que brinda a los sistemas de visión artificial la capacidad de procesar grandes cantidades de información en una fracción de segundo. Finalmente, la inteligencia artificial avanzada y los algoritmos de aprendizaje automático están haciendo que los datos recopilados de la visión artificial sean aún más valiosos, y los fabricantes se están dando cuenta del poder de esos conocimientos.
Pero, ¿qué es exactamente la visión artificial y cómo se puede incorporar a las soluciones de automatización para producir mejores resultados?
Dar ojos y cerebro a los robots
Un sistema de visión generalmente incluye una serie de partes dispares, incluidas cámaras, lentes, fuentes de iluminación, componentes robóticos, computadoras de procesamiento y software específico de la aplicación.
Las cámaras son, por supuesto, los «ojos» en este sistema; hay muchos tipos de cámaras en uso para la visión artificial, y cada cámara puede asignarse para diferentes necesidades de aplicación. También existen diferencias en cómo se configuran las cámaras dentro de una solución de automatización.
Las cámaras estáticas se colocan en una posición fija, tienen una vista más panorámica del proceso que se desarrolla a continuación y se pueden usar en escenarios donde la velocidad es imperativa. También hay cámaras dinámicas, que se colocan en el extremo del brazo del robot y mucho más cerca del proceso, lo que ofrece una mayor precisión.
La capacidad de cálculo también es un aspecto importante del sistema de visión, esencialmente, el «cerebro» que ayuda a los ojos a realizar su trabajo. Los recursos de cálculo necesarios para la visión artificial que aprovechan los algoritmos de aprendizaje automático serán diferentes de los necesarios para las aplicaciones tradicionales de visión artificial. Muchas empresas ofrecen bibliotecas de software para implementar capacidades de visión.
Algunas capacidades están diseñadas para usuarios de aplicaciones; otros están pensados para que los utilicen programadores de software. Independientemente, es un software que brinda capacidades avanzadas de visión artificial que tienen un impacto dramático para los fabricantes, con programas para controlar tareas y la capacidad de retroalimentar información valiosa de la línea.
Aplicaciones de visión artificial
El concepto de reemplazar las capacidades humanas básicas con una solución guiada por visión está ganando fuerza, ya que la visión para líneas de montaje se puede utilizar en una gama cada vez mayor de aplicaciones y procesos.
Un típico proceso de ensamblaje de “componentes electrónicos en una caja” proporciona un ejemplo. Esta es una categoría de productos que abarca muchas formas y tamaños y es relevante en una serie de industrias (incluidos, entre otros, equipos médicos, herramientas eléctricas y electrodomésticos). El proceso de ensamblaje de estos componentes de hardware consiste en colocar la electrónica, como una placa de circuito, en la carcasa o caja.
Muchos de los pasos de ensamblaje involucrados en la electrónica en un ensamblaje de caja pueden beneficiarse del uso de visión artificial debido a la precisión requerida.
Inspección. La visión artificial se puede utilizar para inspeccionar todos los componentes de la cubierta superior e inferior a medida que ingresan a la línea de ensamblaje, buscando defectos como grietas en el metal; si estos componentes están en malas condiciones, puede ocasionar problemas de calidad para la unidad ensamblada. Con la visión artificial, las grietas se detectan rápidamente y, si son más grandes que un tamaño especificado, el componente se rechaza automáticamente. Además de las grietas, también se pueden inspeccionar las variaciones de color; una cámara a color puede identificar daños por decoloración y rechazar unidades defectuosas.
Seguimiento de productos. Requerido en las industrias automotriz y de atención médica, el seguimiento de productos se utiliza durante todo el proceso de fabricación. Por lo general, la primera tarea de visión para las placas de circuito durante los procesos de ensamblaje es leer la etiqueta del producto, el número de serie o el código de barras. La etiqueta del producto identifica la unidad específica para que luego se pueda rastrear durante todo el proceso de ensamblaje.
La ubicación de la etiqueta se puede predefinir y el sistema de visión se utiliza para leer la etiqueta y comunicar sus hallazgos a otros sistemas de fábrica. La aplicación de etiquetas es un requisito común en las líneas de montaje y otro caso de uso perfecto para la visión artificial, que puede detectar cualquier obstáculo en la superficie y garantizar una colocación perfecta.
Instalación. Agregar componentes a una placa de circuito puede requerir capacidades de visión tanto para el control de calidad como para el posicionamiento. Por ejemplo, para un varistor que debe agregarse a una placa de circuito, la visión artificial primero inspeccionaría el varistor para verificar que ambas patas estén rectas y no estén dañadas. Vision también puede inspeccionar la identificación del varistor para confirmar que es la pieza correcta y la orientación del varistor para un montaje adecuado en la placa de circuito.
Finalmente, las capacidades de visión pueden identificar la ubicación correcta en la placa de circuito donde se instalará y se soldará el varistor en su lugar. Durante el proceso de soldadura, la visión se usa para monitorear condiciones tales como el área de humectación, longitudes de los cables, bolas de soldadura, ángulos de contacto y relleno de soldadura.
La visión artificial también ayuda en procesos similares que requieren consistencia y precisión, como la aplicación de dispensación de pasta térmica y la inserción de blindaje metálico. La dispensación de sellador es otro ejemplo; un sistema de visión puede hacer referencia a la trayectoria esperada y compararla con el resultado obtenido.
Montaje final. Los métodos de sujeción, como el destornillador, también se utilizan con frecuencia para ensamblar productos. Este proceso puede ser más consistente con un sistema de visión. La visión artificial se puede utilizar para identificar el orificio del tornillo y para desplazar el robot con el destornillador con precisión a la ubicación especificada. Una vez finalizado, un sistema de visión puede verificar que el tornillo se haya ajustado correctamente. Si hay más de un tornillo, el sistema de visión se puede usar para navegar a orificios adicionales e implementar el proceso de atornillado tantas veces como sea necesario.
La visión artificial también puede ser útil en la alimentación de componentes, guiando el ensamblaje detallado de piezas, clasificación de piezas y actividades de circuito cerrado como la inserción de tarjetas DIMM mediante el control de retroalimentación de fuerza. (cualquier proceso en el que no se necesitan aportes humanos y el sistema está diseñado para lograr resultados conocidos).
El ROI de la visión artificial
Para lograr la automatización de la próxima generación y aprovechar plenamente los beneficios de la tecnología, la visión artificial en una línea de montaje no es solo «agradable de tener», es vital. Esta tecnología permite diversas capacidades de inspección, navegación de robots y control de calidad, y los casos de uso de la visión artificial continúan expandiéndose en alcance y complejidad a medida que la tecnología continúa evolucionando.
Eso se traduce en un tremendo potencial para los fabricantes, ya que las soluciones de visión para líneas automatizadas pueden mejorar la capacidad de producción, la estabilidad de la producción y el rendimiento de la producción. A medida que el hardware y los algoritmos relacionados con la visión artificial continúan mejorando, también lo hace el ROI para los fabricantes que invierten en estas soluciones.
Assaf Eden es director de gestión de productos en Bright Machines , una empresa de tecnología que ofrece soluciones basadas en software e inteligencia artificial para automatizar el ensamblaje de productos, las operaciones de fabricación y la ejecución de la producción en la fábrica. Tiene su sede en Tel Aviv.
