Visión artificial

En el blog de hoy vamos a hablar de una de las tecnologías más aplicadas en el ámbito industrial relacionado con la Industria 4.0:la Visión por Computador. Es una tecnología con numerosas posibilidades y, aplicándola, es posible solucionar diversos problemas que comúnmente aparecen en las plantas de producción.

Las técnicas de Visión por Computador están en constante desarrollo y evolucionan gracias a los nuevos y más potentes sensores que incorporan y a las nuevas técnicas de procesamiento de imágenes.

A continuación, explicamos con más detalle, qué es Computer Vision, sus aplicaciones, tipos de Computer Vision, Deep learning, qué es el procesamiento de imágenes, la importancia de la iluminación y los beneficios que puede aportar a un proceso o a una empresa.

¿Qué es la visión artificial?

Computer Vision es una de las tecnologías que cada vez se utiliza más en fábricas. Los sistemas de Visión Artificial adquieren información del entorno en forma de imágenes , que puede ser de muchos tipos, procesarlo y analizarlo . Para entenderlo, puedes pensar en cómo entendemos nuestro entorno gracias a nuestros sentidos. En este caso, los ojos nos ayudan a obtener información del mundo que nos rodea, y los sistemas de visión realizan la misma tarea de digitalizar esa información para que pueda ser procesada por una máquina.

Para obtener estas imágenes se colocan sensores. Pueden ser de diferentes tipos:cámaras 2D, cámaras hiperespectrales, cámaras 3D, etc. Todas ellas nos proporcionan información del entorno que posteriormente es procesada para obtener la información que necesitamos.

Los sistemas de Visión por Computador no se conciben como un sistema aislado que no tiene relación con el resto de elementos de una fábrica, sino que se integran con el resto de procesos de recepción y envío de información.

Aplicaciones de visión artificial

(También te puede interesar nuestro post “Siete aplicaciones de la Visión por Computador“ )
Se pueden pensar muchos sectores en los que se puede utilizar la Visión por Computador, en muy diversas aplicaciones y para distintos propósitos. Esto se debe a que son muchos los tipos de sensores que se utilizan en Visión por Computador y que permiten cubrir muchas áreas de trabajo y muchos sectores industriales. Algunas de las aplicaciones más destacadas para las que se utilizan los sistemas de Visión por Computador son:metrología, detección de defectos en piezas, detección de elementos intrusivos, lectura de códigos de diferente tipo o como sistemas de calidad.

Visión artificial para detección de defectos

Es una de las aplicaciones más conocidas de la Visión por Computador. Los sistemas de Visión por Computador son capaces, una vez entrenados, de detectar defectos. Los defectos pueden variar desde grietas de metal, defectos de pintura, rebabas, impresiones incorrectas y muchas otras opciones. Los defectos que son capaces de detectar pueden llegar a menos de 0,05 mm. El entrenamiento se realiza alimentando las imágenes del sistema con defecto y sin defecto.

Visión artificial para metrología

Tomar medidas con una precisión de hasta micras es posible gracias a Computer Vision. Son aplicaciones que se realizan mediante equipos de metrología láser o sondas.

Los avances realizados en los equipos y sensores de Visión por Computador permiten obtener, cada vez, imágenes con más calidad. Por lo tanto, este tipo de sistemas se utilizan para metrología de alta precisión. . Con un sistema de visión, se pueden medir hasta micras para detectar defectos en una pieza específica.

Visión artificial para la detección de intrusos

Por otro lado, la diversidad de sensores también permite el uso de otro tipo de imágenes, que no son las habituales imágenes RGB. Por ejemplo, con las cámaras hiperespectrales se puede distinguir la composición de los materiales, lo que, en muchos casos, aporta información relevante. Esta técnica es muy utilizada en el sector agroalimentario, como sistema de calidad. Gracias a ellos podemos diferenciar entre fruta y hueso, o detectar restos de plástico u otros intrusos no deseados por ejemplo.

Visión artificial para lectura de código

Una de las aplicaciones más conocidas de los sistemas de visión es el reconocimiento o lectura de códigos. .
Hoy en día existen muchos sistemas que reconocen todo tipo de códigos que permiten, por ejemplo, tener trazabilidad en muchos procesos.

Visión artificial para verificación de montaje

Cada día se realizan montajes más y más complejos, con más piezas o conexiones. La Visión por Computador nos permite comprobar, paso a paso, que cada pieza está en su sitio, o al final del proceso, que el montaje final es el correcto. Esta aplicación es muy útil para el montaje de maquinaria, equipos, placas electrónicas o premontajes de gran complejidad. Estos sistemas reducen considerablemente los tiempos de ciclo de operación muy complejos y los tiempos de reintervención.

Visión artificial + robótica para Bin Picking

Y por último, una de las aplicaciones que más nos solicitan, es combinar la robótica colaborativa con la Visión por Computador para poder realizar bin picking de piezas en caótico. Las piezas están desordenadas y por lo tanto necesitamos optimizar las trayectorias y detectar las coordenadas de agarre. El robot necesita ayuda para decirte qué pieza es y dónde está, para que pueda decidir la mejor manera de conseguir la pieza.

En cuanto a la robótica, hablaremos de la robótica adaptativa, que se adapta a su entorno y es capaz de actuar de forma inteligente. Esto se consigue añadiendo sensores, que se comunican con el robot y le dan información de su entorno para poder actuar en diferentes casos. Los sistemas de visión proporcionan este tipo de información a los robots para que actúen, por ejemplo, en caso de cambios de posición, obstáculos, recogida de piezas en caótico, etc.

Como ves, las posibilidades de la Visión por Computador son infinitas, y desde ATRIA hemos llevado a cabo con éxito muchos Proyectos en esta área.

Beneficios de visión artificial

Por último, queremos hablar de algunos de los beneficios que aporta Computer Vision a los procesos productivos.

• Con un sistema de visión artificial puede automatizar tareas de inspección repetitivas .
• Un sistema de visión no sufre fatiga y elimina el factor subjetivo en la inspección .
• En muchos casos, la inspección del 100 % de la producción puede llevarse a cabo sin contacto físico, en procesos que no serían factibles sin él.
• Se reducen los costos de reparación y chatarra al poder detectar piezas o elementos en mal estado de forma temprana en el proceso de producción.
• Automatizar permite reducir el tiempo de ciclo de operaciones.
• Computer Vision proporciona seguridad y operaciones adicionales beneficios al disminuir la participación humana en el proceso de fabricación.
• Protege a los trabajadores de entornos peligrosos .

lDeep Learning y etiquetado de imágenes

Computer Vision junto con Deep learning, permite desarrollar aplicaciones mucho más inteligentes, actuando en situaciones muy variables y aprendiendo del entorno. Los algoritmos de aprendizaje profundo aprenden de los datos adquiridos de su entorno y aprenden sus características para poder actuar en diferentes situaciones, hacer clasificaciones o detectar objetos. En muchas ocasiones estos datos son imágenes obtenidas por cámaras. No olvide que, para crear los conjuntos de datos, es necesario entrenar estos algoritmos. Los sensores que se utilizan para crear estas muestras de datos son muy importantes. Los datos, en este caso, serían las imágenes y tanto su captura de calidad como su posterior etiquetado y filtrado son vitales para el correcto funcionamiento de una aplicación con Deep learning.

Tipos de visión artificial

Ya hemos avanzado que existen diferentes tipos de sensores que se utilizan en los sistemas de Visión por Computador. Aquí queremos hablar de los más importantes:

Visión 2D

En primer lugar, encontramos las cámaras de matriz 2D que obtienen imágenes bien en RGB, lo que conocemos como imágenes en color o en escala de grises. Estas cámaras obtienen imágenes que, traducidas, son matrices divididas en píxeles, que contienen la información de color. Estas cámaras tienen muchas posibilidades y se utilizan para diferentes aplicaciones como reconocimiento de caracteres, metrología, lectura de códigos o inspección de defectos.

Visión hiperespectral

Por otro lado, están las cámaras hiperespectrales , permitiendo conocer la composición de los materiales a través de la medida de la longitud de onda. De esta forma, es posible detectar intrusos como piedras, plásticos, etc. Son muy utilizados en el sector alimentario.

Termografía

Otra de las técnicas de Visión por Computador que existen es la termografía . A partir de estos sensores se obtiene información de la temperatura de las muestras o cuerpos en forma de imagen. Están representados por una escala de colores que da información sobre la temperatura. Se utiliza en aplicaciones como detección de fugas o desequilibrio de carga.

Visión 3D

Por último, hablaremos de las cámaras 3D . Estos tipos de sensores proporcionan información de profundidad. También existen diferentes tipos de cámaras 3D que permiten cubrir un espectro de aplicaciones muy amplio. Se utilizan para recoger piezas o detectar defectos entre otras aplicaciones.

¿En qué consiste el procesamiento de imágenes en Computer Vision?

El procesamiento de las imágenes obtenidas de los sensores de los que hemos hablado es el mecanismo para extraer la información necesaria de una imagen digital. Para ello, es necesario utilizar un software específico que realice los procesos necesarios para cada tipo de aplicación a la imagen.

Actualmente existen diferentes sistemas comerciales, o cámaras inteligentes, que cuentan con herramientas para el procesamiento de imágenes. Muchas veces, estas herramientas son suficientes para una aplicación específica, sin embargo, otras veces, es necesario desarrollar un software específico que brinde la versatilidad necesaria.

Tras procesar las imágenes y una vez obtenido el resultado o la información necesaria, esta información se devuelve al exterior como salida del sistema (para avisar de defectos, devolver un resultado de una medida o dar coordenadas al robot para que actúe).

Importancia de la iluminación en Visión por Computador

Además de los sensores que captan los datos, en los sistemas de visión se utilizan elementos auxiliares que mejoran la calidad de los datos obtenidos y que, muchas veces, son cruciales para su correcto funcionamiento.

Uno de estos elementos externos más importantes es la iluminación . Incluir un sistema de iluminación exterior sirve, en muchos casos, para conseguir que la imagen se capte correctamente. En este Proyecto,  por ejemplo, se utilizó una iluminación específica para obtener las imágenes de las piezas correctamente y sin reflejos.

Existen diferentes sistemas de iluminación para los sistemas de Visión por Computador en función del tipo de material que necesitemos iluminar, la distancia, la retroiluminación y muchos otros parámetros. Algunos de los sistemas de iluminación más utilizados son los directos, indirectos o de 'retroiluminación' Encendiendo. Por supuesto, también se puede iluminar con iluminación led, blanca o roja . Estos son solo algunos de los ejemplos que existen y que deben ser estudiados para cada aplicación específica, lo que nos permitirá obtener imágenes útiles para nuestro proceso.

¿Quieres aplicar la Visión por Computador en alguno de tus Proyectos? ¡Contáctanos!

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