Impulse la Calidad de Producción: Imagen Digital de Alta Velocidad Mejora la Visión Artificial Tradicional

La visión artificial es una herramienta de control de proceso probada para una variedad de aplicaciones de automatización industrial. Tradicionalmente, esta tecnología integra sensores de imagen comerciales estándar (COTS), módulos de iluminación y procesadores para guiar, inspeccionar o identificar piezas a medida que se mueven a lo largo de líneas de producción. Comparado con operadores humanos, los sistemas de visión artificial son rápidos, precisos y repetibles —mejorando calidad del producto, reduciendo tasas de desecho y aumentando productividad en entornos de fabricación de ritmo rápido.

Si bien los beneficios operativos son claros, la imagen digital de alta velocidad expande los beneficios, capacidades y casos de uso para la visión artificial aún más. Gracias a su alta resolución, altas tasas de cuadros y capacidades de streaming, las cámaras de alta velocidad permiten visión artificial en aplicaciones desafiantes que requieren análisis en tiempo real o tiempos de grabación largos, como fabricación de semiconductores, lanzamientos de transbordadores espaciales, inspección ferroviaria y más. Por estas razones, los sistemas de visión artificial de alta velocidad capturan lo que los sistemas de visión tradicionales no pueden, arrojando luz sobre procesos demasiado pequeños o demasiado rápidos para ver con el ojo humano.

Características Clave de Cámaras de Visión Artificial de Alta Velocidad

Las cámaras de visión artificial de alta velocidad difieren de las cámaras de visión artificial tradicionales en varias formas. En lugar de sensores COTS o de dispositivo de carga acoplada (CCD), las cámaras de alta velocidad integran sensores de semiconductor de óxido metálico complementario (CMOS) diseñados a medida. Cuando se diseñan específicamente para aplicaciones de alta velocidad, los sensores CMOS ofrecen velocidad y sensibilidad inigualables, llevando a inspecciones más detalladas y mayores rendimientos en aplicaciones de visión artificial como detección de defectos, medición de piezas y más. Las cámaras de visión artificial de alta velocidad que incorporan sensores CMOS con múltiples megapíxeles logran calidad de imagen excepcional incluso a tasas de cuadros desafiantes.

Características Deseables

Las cámaras de visión artificial de alta velocidad están ganando terreno en aplicaciones de ciencias de la vida, pruebas balísticas, impresión 3D y más.

No es suficiente que las cámaras de visión artificial simplemente vayan más rápido; deben estar diseñadas para manejarlo. Además de tasas de cuadros rápidas que superan 67,000 fps, las siguientes características son importantes a tener en cuenta al seleccionar cámaras de alta velocidad para aplicaciones de visión artificial:

• Resolución: Las cámaras de visión artificial Phantom incorporan sensores CMOS hasta 9 megapíxeles. Estos sensores multi-megapíxeles —acoplados con los tamaños de píxel pequeños de las cámaras— producen imágenes más detalladas a tasas de cuadros rápidas.
• Sensibilidad a la luz: Generalmente, cuanto menor el tamaño de píxel, mayor el detalle de imagen —lo cual es especialmente importante en aplicaciones que requieren microscopio. Los sensores CMOS presentan tamaños de píxel tan pequeños como 5.6 micrómetros, resultando en ISO nativo alto. Como resultado, estas cámaras logran excelente calidad de imagen a pesar de los bajos tiempos de exposición necesarios para aplicaciones de visión artificial de alta velocidad.
• Tiempo de exposición: Las cámaras Phantom tienen tiempos de exposición tan bajos como 1 microsegundo. Esta capacidad —junto con alta sensibilidad a la luz y tamaños de píxel pequeños— congela suficientemente el movimiento de alta velocidad mientras elimina desenfoque de movimiento.
• Rango dinámico: El rango dinámico entra en juego cuando una imagen tiene muchos tonos, o cuando un sujeto es casi del mismo color que su fondo. Cuanto mayor el rango dinámico de una cámara, más definición de sombreado puede detectar el sensor. Las cámaras de visión artificial Phantom tienen un rango dinámico entre 54.8 y 59.7 decibeles, haciéndolas adecuadas para aplicaciones más oscuras como inspección de semiconductores.

Además de sensores altamente personalizados, las cámaras de visión artificial de alta velocidad utilizan tecnología de cable de cobre CoaXPress (CXP), permitiéndoles transferir grandes cantidades de datos a grabbers de cuadros backend compatibles, estándar de la industria, en tiempo real. Esta capacidad de transmitir datos instantáneamente evita el proceso lento de guardar datos en la RAM limitada de la cámara antes de descargarlos a una computadora. Cuando se acoplan con unidades DVR estándar, estas cámaras de streaming también soportan aplicaciones de grabación más larga en aeroespacial, como dinámica de cohetes, dinámica de aviones y balística, por nombrar algunas.

El protocolo CXP6 es actualmente el método estándar de transferencia de datos más rápido. Cada cable de cobre logra tasas de transferencia de datos de 6.25 gigabits por segundo de la cámara al receptor backend. El estándar más reciente CXP12 duplica esta tasa, haciendo tanto CXP6 como CXP12 ideales para cámaras que requieren alto rendimiento.

Gracias a su sensibilidad a la luz y rápidas tasas de cuadros, las cámaras de streaming de alta calidad son ideales para inspección de semiconductores.

Mientras que la mayoría de cámaras de visión artificial proporcionan hasta 2-gigapíxeles por segundo de rendimiento de datos, las cámaras de streaming más rápidas del mundo logran velocidades de transferencia de datos directas hasta 9-gigapíxeles por segundo. Estas cámaras dividen y transmiten imágenes por filas, luego cosen cada imagen de nuevo usando un algoritmo simple —haciendo posibles tasas de cuadros y resoluciones más altas. Al confiar en GenICam, una interfaz de programación genérica, estas cámaras también facilitan configuración e integración en sistemas existentes.

Configuraciones Tiempo Real vs Grabación Larga

La configuración backend en sistemas de visión artificial de alta velocidad depende de varias variables, incluyendo la tasa de cuadros requerida, resolución y tiempo de grabación. Para análisis en tiempo real, los usuarios pueden utilizar hasta 16 canales CXP6 estándar en la cámara de streaming. Mientras que los cables CXP6 permiten comunicación hasta 68 metros, conectores de fibra óptica logran distancias más largas hasta 200 kilómetros. Los usuarios también pueden utilizar la entrada/salida de propósito general (GPIO) de la cámara para señalización y sincronización rápida y flexible.

Otros componentes de hardware y software incluyen:

• Grabador de cuadros específico para aplicación y tarjeta grabadora CXP6;
• Software, incluyendo API del grabador de cuadros, Matlab®, LABVIEW o herramientas de post-procesamiento de visión;
• Hardware de procesamiento de imagen, típicamente un microprocesador GPU o FPGA;
• Una computadora con ranuras PCIe (Peripheral Component Interconnect Express) Gen3.

Mientras que la mayoría de aplicaciones de alta velocidad tienen lugar en cientos de milisegundos, las aplicaciones de visión artificial pueden requerir tiempos de grabación más largos —varios minutos a media hora, por ejemplo— para acomodar eventos como lanzamientos de transbordadores espaciales. Para superar los desafíos de almacenamiento asociados con tal gran cantidad de datos, las cámaras de visión artificial de alta velocidad pueden transmitir datos directamente a una unidad DVR, que presenta múltiples terabytes de espacio. Esta configuración plug-and-play permite a los usuarios almacenar fácilmente los datos entrantes para análisis posterior.

Expandiendo Aplicaciones Tradicionales de Visión Artificial

Gracias a las cámaras de visión artificial de alta velocidad, los fabricantes pueden lograr imágenes con mayor resolución y precisión de grabación. Estas características aumentan velocidades de línea y volúmenes de producción, disminuyen cuellos de botella y reducen costos por unidad. Al mismo tiempo, estas cámaras de streaming pueden capturar objetivos a escala nanométrica que de otro modo son difíciles de ver —y mucho menos analizar— usando cámaras de visión artificial tradicionales, transformando la visión artificial de una herramienta de control de proceso a una herramienta de diagnóstico. Como resultado, la visión artificial está ganando tracción en industrias como ciencias de la vida, fabricación de semiconductores, farmacéuticas y más.

Áreas de Aplicación Emergentes

Inspección de semiconductores: Las cámaras de visión artificial de alta velocidad juegan un papel cada vez más importante en fabricación de semiconductores, una industria impulsada por rendimiento. Específicamente, identifican y marcan rápidamente defectos de piezas tan pronto como surgen, reduciendo costos y tiempos de inactividad relacionados con defectos, mejorando rendimiento y manteniendo tiempos de inspección al mínimo.

Las cámaras de visión artificial de alta calidad logran el equilibrio necesario entre sensibilidad a la luz, relación señal-ruido y rápidas tasas de cuadros requeridas por aplicaciones de semiconductores, que típicamente involucran escalas submicrónicas. A resolución completa 4,096 × 2,304, la cámara de streaming Phantom S990, por ejemplo, presenta tamaños de píxel de 6.75-μm, ruido 9.6e- y velocidades de grabación de 938-fps, generando imágenes de alta calidad que permiten al software de imagen detectar variaciones sutiles entre áreas claras y oscuras indicando un defecto.

Espectrómetros de alta velocidad: Usados en muchas aplicaciones de alimentos y bebidas, farmacéuticas y agrícolas, los espectrómetros de alta velocidad difractan luz blanca en varias longitudes de onda para crear un espectro de absorción, haciendo posible detectar la presencia de ciertos materiales. Una aplicación emergente para este proceso involucra verificar la composición química de tabletas farmacéuticas usando cámaras de visión artificial de alta velocidad. Las cámaras graban tabletas mientras se mueven a lo largo de un transportador. Luego, basado en la luz difractada, absorbida y transmitida que llega al lente, la cámara puede marcar tabletas defectuosas, todo mientras mantiene las líneas de producción en movimiento.

Gracias a sus rápidas velocidades de grabación y sensibilidad a la luz, las cámaras de streaming de alta velocidad son ideales para esta aplicación emergente. Además de proporcionar un método de inspección sin contacto, estas cámaras pueden inspeccionar fácilmente docenas de tabletas dentro del mismo campo de visión simultáneamente, mejorando rendimiento en operaciones farmacéuticas críticas.

Características de Cámaras de Streaming

En aplicaciones de streaming de visión artificial, los datos de imagen fluyen directamente a un grabador de cuadros y PC o DVR de grabación larga a través de tecnología de cable CXP. Los usuarios pueden acceder inmediatamente a estos datos ya sea para una aplicación en tiempo real o grabación larga y están limitados solo por la cantidad de almacenamiento en la PC o DVR.

• Otras características de cámaras de streaming de alta velocidad incluyen:
• Profundidad de bits configurable —8-/12-bit, 8-/10-bit
• Alimentadas por tecnología CXP6 para algunos streamers que consumen menos de 27 voltios
• Cumplimiento GenICam para fácil integración
• Compatibilidad con grabadores de cuadros PCIe3 CXP6
• GPIO proporciona características de señalización comunes y avanzadas
• Transferencia de datos escalable para necesidades de datos reducidas

Inspección ferroviaria: Las cámaras de visión artificial de alta velocidad tienen el potencial de cambiar cómo se inspeccionan los sistemas ferroviarios. A diferencia de las cámaras de visión artificial tradicionales, que pierden tiempo valioso durante el año por lluvia, nieve o tormentas de polvo, las cámaras de streaming proporcionan la alta tasa de cuadros, resolución y sensibilidad a la luz necesaria para ver a través de condiciones climáticas difíciles. A diferencia de la mayoría de cámaras, también manejan luz blanca sin el uso de filtros de lente adicionales.

Otras áreas de aplicación emergentes para cámaras de streaming incluyen ciencias de la vida, como diagnóstico celular; identificación de viales y hemólisis; pruebas balísticas; soldadura láser; e impresión 3D.

Este artículo fue escrito por Uma Gobena, Ingeniero de Aplicaciones de Visión, Vision Research (Wayne, NJ). Para más información, visite aquí.