Siete Formas Comprobadas en que la Visión Artificial Impulsa la Eficiencia y Ahorra Costes

Como comentamos la semana pasada en LinkedIn, la visión artificial es un tema de tendencia hoy en día. Es necesario ser muy cuidadoso al incorporar tecnología a nuestra empresa porque en muchos casos dicha tecnología es una tendencia temporal o está lejos de ser implementable. Pero la visión artificial es una tecnología madura y fiable que puede ahorrarnos tiempo, mejorar la calidad y, en última instancia, generar ahorro de costes. Hoy le mostramos 7 aplicaciones que debe conocer sobre visión artificial:

1. Visión artificial para detección de defectos

Esta es, quizás, la aplicación más común de la visión artificial. Hasta ahora, la detección de defectos se realiza por personal entrenado en lotes seleccionados, y el control total de la producción normalmente no es posible. Con visión artificial podemos detectar defectos como grietas en metales, defectos de pintura, malas impresiones, etc., en tamaños menores a 0,05 mm. ¡Mucho mejor que el ojo humano! Estas cámaras de visión necesitan un algoritmo que es el "cerebro inteligente" capaz de diferenciar qué es un defecto y qué no. Este algoritmo se diseña y entrena específicamente para cada aplicación particular a través de imágenes con y sin defecto.

2. Visión artificial para metrología

Es otra de las aplicaciones más importantes. Lo que hasta ahora se hacía con complejos equipos de metrología láser o sondas, ahora se puede medir usando visión artificial. La clave en este tema es hacer un buen ajuste de la referencia para poder medir con la precisión necesaria, y sobre todo, usar la iluminación adecuada para cada tipo de material y entorno de trabajo. Usando sistemas de visión artificial podemos medir tamaños de piezas variables, rectitud, paralelismo, etc.

3. Visión artificial para detección de intrusos

A través de cámaras hiperspectrales es posible diferenciar entre una fruta y una piedra, lo que permite, especialmente en alimentación, productos más seguros para el consumidor. Las cámaras hiperspectrales pueden diferenciar el tipo de material a través de la medición que hacen de la longitud de onda. De esta forma, es posible diferenciar una piedra de una fruta, un plástico de un metal u otras combinaciones mientras el material sea diferente.

4. Visión artificial para verificación de ensamblaje

Cada día se realizan ensamblajes más complejos, con más piezas o conexiones. La visión artificial nos permite verificar, paso a paso, que cada pieza está en su lugar, o al final del proceso, que el ensamblaje final es correcto. Esta aplicación es muy útil para el ensamblaje de maquinaria, equipos, placas electrónicas o pre-ensamblajes con mucha complejidad. Estos sistemas reducen significativamente los tiempos de ciclo de operaciones muy complejas y los tiempos de reproceso.

5. Visión artificial para lectura de pantallas

A veces no es posible extraer datos de una pantalla porque es un sistema de proveedor cerrado o porque ese sistema es incompatible con el instalado. Una solución a este problema es instalar una cámara de visión artificial para leer la pantalla y extraer los datos que aparecen en ella (temperaturas, códigos, tensiones... cualquier información útil que aparezca en la pantalla y necesite). Para ello, buscamos las regiones de interés donde se encuentra la información, usamos un algoritmo de reconocimiento de caracteres (OCR) para extraerla, ¡y todo perfecto!

6. Visión artificial para lectura de códigos y caracteres (OCR)

Seamos honestos, los diseñadores son gente muy maja, pero tienden a cambiar la tipografía a letras más complejas (¡y bonitas!) frecuentemente. Volvemos a los algoritmos de reconocimiento de caracteres para tener un sistema de reconocimiento de visión artificial entrenado, así incluso si tiene una tipografía compleja, el OCR podrá leerlas. Es un sistema tan robusto capaz de leer incluso letras manuscritas. ¡Prueba de los mejores diseñadores!

7. Visión artificial + robótica para bin picking (recogida de contenedores)

Y finalmente una de las aplicaciones que más nos solicitan, combinando robótica colaborativa con visión artificial para poder realizar bin picking de piezas colocadas desordenadamente. Las piezas están desordenadas y por tanto necesitamos optimizar las trayectorias y detectar las coordenadas de agarre. El robot necesita ayuda (la visión artificial) diciéndole qué es una pieza y dónde está, para que pueda decidir cuál es la mejor forma de recoger la pieza.

¡Cuéntenos en los comentarios para qué usa visión artificial o, si no la usa, cuál sería su aplicación ideal!

Puede ver algunos proyectos de Visión Artificial aquí.

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