31/07/2020
Óliver Miranda
La unión con la inteligencia artificial abre nuevas posibilidades
La visión artificial refuerza la automatización industrial
FANUC ha ampliado su gama de soluciones integradas de procesamiento de imágenes con el lanzamiento del sensor de visión 3DV / 600. FANUC ha ampliado su gama de soluciones integradas de procesamiento de imágenes con el lanzamiento del sensor de visión 3DV / 600.
Son los ojos de la industria, pero a diferencia de los humanos, los artificiales mejoran su capacidades con el paso de los años. Este artículo analiza cómo la visión artificial ha impulsado la evolución de la automatización de procesos industriales, además de apuntar las novedades más disruptivas que ofrece esta tecnología al mercado industrial.

“La visión artificial se ha convertido en los últimos años en una de las herramientas clave de la automatización industrial”, así de rotundo se muestra Salvador Giró, fundador y CEO de Infaimon. También lo creen el resto de expertos que componen el panel escogido para hacer este artículo. Poco se puede automatizar sin visión artificial, o mejor dicho, poca automatización de calidad. Y no les falta razón. Es una tecnología que se utiliza principalmente en sistemas de control de calidad de la producción y en procesos de trazabilidad, mediante algoritmos de lectura de códigos de barra, matriz y OCR (Optical Character Recognition). Pero también, cada vez más, está presente en el control y ejecución de los procesos productivos mediante su conexión con la robotización.

“Una de las principales características de la visión artificial es que permite capturar una gran cantidad de datos sobre la producción, y de esta forma alimentar los procesos de big data. La incorporación de las cámaras y sensores de visión inteligente, que son productos IIOT nativos, contribuye también a la conectividad de los sistemas de visión con el resto de los componentes de automatización de las fábricas, así como con los sistemas de control de la producción y también con los ERP”, señala Giró.

Creadores de datos, millones de datos que están cambiando las fábricas. “Estamos inmersos en un proceso de transformación digital de las empresas, en el cual el dato es lo más importante para la toma de decisiones a todos los niveles”, explica Javier Garbayo, responsable de producto Sensors en Schneider Electric. “Para ello es necesario el uso de tecnologías que habiliten esta transformación y una de ellas es la visión artificial. La visión artificial permite obtener información a partir del análisis de imágenes y estos datos son útiles para realizar análisis de calidad, identificación y trazabilidad de objetos, configuración de parámetros…, con lo que conseguimos que los procesos de producción pueden llevarse a cabo de una forma más rápida y eficiente, mejorando así la autonomía de las máquinas y la productividad de la empresa”, añade.

Producir más y mejor, es lo que permite la visión artificial al automatizar los procesos de verificación de defectos y la inspección visual de la producción. “La incorporación de los sistemas de visión permite inspeccionar el 100% de la producción, mejorar los costes de producción y asegurar una calidad uniforme independiente de los operarios”, remarca Josep Valcarce, director técnico de Bitmakers.

Jan Nieswandt, Product Marketing Manager de Visión y RFID en Omron Europa, profundiza en este aspecto: “La visión artificial mejora el cumplimiento de los requisitos de calidad en las líneas de producción. Permite identificar si un producto está defectuoso antes de su envío al cliente, lo que supone un importante ahorro de dinero, tiempo, y mantenimiento de su reputación. Los sistemas automatizados mejoran la eficacia de las líneas de producción, al efectuar las tareas de manera más rápida y precisa. Asimismo, cuanto mayor es el nivel de automatización de las líneas de producción, mayor ha de ser la automatización de la inspección y el control de calidad. Por otro lado, los beneficios reales se perciben cuando se implementa la visión artificial, capaz de interpretar datos de forma inteligente. Al aplicarla en los sistemas de inspección visuales, los errores se detectan y se resuelven rápidamente, sin alterar el funcionamiento de la línea de producción”.

Nieswandt, como ya había apuntado Giró, tiene una estrecha relación con los robots, concretamente, cree que “es esencial para el funcionamiento de la mayoría de las aplicaciones robóticas. La combinación de una cámara web y algoritmos permite a los robots procesar los datos y recoger toda la información relativa al objeto en cuestión. Sin visión artificial, el robot es ‘ciego’, ya que no puede procesar toda esta información. Los sistemas de visión artificial pueden aumentar la eficiencia y disminuir el gasto de cualquier línea de producción, tanto en términos de producto como de tiempo”.

Desde FANUC subrayan cómo la visión artificial ha permitido la mejora de multitud de procesos industriales, así como la irrupción de la robótica y automatización en sectores en los que, históricamente, el nivel de automatización ha sido muy bajo.

“En el ámbito de industria alimentaria, la visión artificial ha mejorado la calidad de los procesos, consiguiendo reducir rechazos de producto detectando antes de envasar los posibles defectos por forma o color. También se ha conseguido aumentar la producción con la combinación de robots de alta velocidad y sistema de visión artificial”, detalla Ángel Más, coordinador del Departamento de Aplicaciones de Robótica de FANUC Iberia.

¿Y en la industria automovilística, conocida por ser siempre punta de lanza en todo avance tecnológico? “En las principales fábricas de automóviles de la península ibérica se han ido introduciendo sistemas de visión artificial en operaciones en las que la ergonomía de la tarea dificultaba tareas manuales como montaje de puertas y salidas de piezas de finales de prensa”, responde Más, que añade: “En la industria Tier-1 el uso de la visión artificial se ha estandarizado en la mayoría de aplicaciones Bin-picking con la irrupción de sistemas de visión muy potentes en los últimos años”.

Pero, ¿cómo debe ser la visión artificial en el mundo de la automatización industrial? Esa misma pregunta se hicieron en B&R y, antes de empezar a desarrollar su sistema de visión artificial, fueron a buscar respuesta entre varios fabricantes de maquinaria. ¿La conclusión? La mayor dificultad es el control de la iluminación.

Marc Burrut Forés, responsable de sistemas de visión en B&R España, nos amplía la respuesta: “Los OEM han destacado que un cambio en la luz ambiente ha afectado en el resultado de un proceso de visión. Por este motivo, B&R no solo se centró en cómo debería ser la cámara, sino también en cómo tiene que ser la iluminación para que la influencia de la luz externa sea totalmente nula, incluso en sistemas abiertos. Esto se traduce en una iluminación totalmente sincronizada a los componentes del sistema de visión y homogénea para obtener siempre el mismo resultado sea cual sea el entorno”.

Además, la firma austriaca ofrece un sistema de visión totalmente integrado que se puede configurar con Automation Studio, la misma herramienta que se utiliza con cualquier otro de sus equipos. “Hay que tener en cuenta que todos los componentes de visión, cámaras, iluminación..., se comunican con POWERLINK, bus de campo a tiempo real que permite tiempos de ciclo de 400μs. Esto ha permitido que la visión sea una parte del nativa del proceso, reduciendo los tiempos de puesta en marcha y mantenimiento”, comenta Burrut.

Los últimos avances tecnológicos

Desde Infaimon destacan que existen diferentes innovaciones que están llevando a la visión artificial “a puntos que no se habían alcanzado hasta hace muy poco tiempo”. Concretamente tres. Y así las desgrana Salvador Giró: “En primer lugar, la robótica guiada por visión 3D es uno de los elementos que merece una especial atención. Esta tecnología, aunque está plenamente desarrollada, debe tener una total implantación en los próximos años. Será difícil entender un robot industrial sin la capacidad de visión que le permita realizar sus funciones sin necesidad de tener un entorno controlado. Por otro lado, la implementación de la Inteligencia Artificial (IA) para analizar las imágenes. Hoy en día, somos capaces de realizar control de calidad sobre elementos complejos o naturales mediante algoritmos de deep learning que nos permite resolver aplicaciones que solo hace unos años nos parecían imposibles de solucionar. Y finalmente, la utilización de sistemas hiperespectrales que a través de la caracterización de las diferentes longitudes de onda que reflejan o absorben los objetos nos permiten conocer la composición química de los materiales que estamos analizando”.

Tres tecnologías que de manera individual son realmente disruptivas, pero que también podrían converger en una aplicación conjunta. Giró pone un ejemplo: “Pensemos en sistemas automáticos de recolección de fruta en el campo completamente robotizados, que puedan recoger la fruta distinguiéndola del entorno mediante algoritmos de inteligencia artificial, y en la que un sistema hiperespectral haya podido determinar su punto de maduración o la no presencia de plagas”.

Ángel Más (FANUC) coincide con la opinión de Infaimon y situada a la visión artificial aplicada a procesos de automatización y robotización como un campo en constante evolución; al tiempo que apunta a la visión 3D como una de las tecnologías punteras aparecidas en la última década y que actualmente ya forman parte de las aplicaciones habituales.

“Actualmente la línea de investigación y tecnología que ya comienza a hacerse un hueco en el mercado son las aplicaciones de visión artificial basadas en IA, esta tecnología nos permite mediante el uso de redes reuronales aplicadas a la visión artificial, deep learning y potentes procesadores, ser capaces de construir sistemas que aprendan ‘solos’ mediante la búsqueda de patrones, y evolucionen mejorando los porcentajes de éxito del proceso que realizan. Además, estos sistemas basados en IA nos va a permitir en el medio plazo poder acceder a aplicaciones en las que actualmente no existe la posibilidad de aplicar visión artificial”, exponen desde FANUC ampliando así lo expuesto anteriormente por Infaimon.

“La visión artificial se ha convertido en un componente más de la automatización. Los sistemas actuales están diseñados para su uso industrial, se instalan en los cuadros eléctricos de la máquina y no necesitan de PC, ni de experiencia de programación de los usuarios”, señala Marc Burrut.

Para Keyence (marca distribuida por Bitmakers) la novedad es la utilización de la tecnología Multispectrum, un sistema de iluminación segmentada que utiliza 8 fuentes de luz diferentes desde el ultravioleta hasta el infrarrojo en combinación con una cámara de ultra alta velocidad y un algoritmo específico para obtener una imagen aún más estable independientemente del color del material. “Este sistema permite tener una iluminación universal para todo tipo de aplicaciones. Es fácil de configurar, intuitivo, fiable y estable”, destaca Burrut.

“Las mejoras tecnológicas que aporta esta tecnología a la industria incluyen una amplia variedad de servicios que mejoran la inspección de calidad: es necesario implementar controladores que identifiquen defectos de diversas maneras y formatos, y que puedan distinguirlos del resto de productos”, manifiesta Jan Nieswandt. “En general, se espera que la IA se encargue de esta tarea, pero la realidad es que necesita procesar una enorme cantidad de datos de imágenes para hacerlo. Además, existen otros inconvenientes como la falta de ingenieros de IA o la necesidad de un hardware muy específico”, advierte.

En este ámbito Omron han desarrollado una tecnología de detección de defectos que resuelve estos problemas y que realiza las mismas tareas que un trabajador cualificado o que la tecnología de procesamiento de imágenes. Mediante la aplicación de técnicas de procesamiento de imágenes, la solución permite detectar automáticamente qué imágenes son necesarias para un rendimiento óptimo. “Con solo reconocer 10 imágenes, la tecnología detecta los defectos hasta ahora difíciles de registrar por los sistemas de visión tradicionales, lo que permite una mayor automatización de la inspección de calidad. Esta funcionalidad de IA estará incorporada próximamente en el sistema de procesamiento de imágenes existente de la serie FH: una solución sencilla que funciona desde el PC, de modo que los ajustes pueden realizarse sin necesidad de un ingeniero experto en IA”.

Nieswandt, como ya han hecho desde Giró y Más, destaca incorporación de la visión artificial 3D en los robots. “De esta manera es posible identificar la posición y la orientación de los objetos para un montaje rápido y preciso, automatizando un proceso que hasta ahora siempre habían hecho los propios empleados; como nuestro sensor de visión 3D basado en esta tecnología. Para automatizar la recogida de muchas piezas en un proceso de producción, los robots deben tener visión u ‘ojos’. Esto requiere la incorporación de un sensor de visión 3D de alta velocidad capaz de reconocer de manera instantánea la posición y la orientación de las piezas”.

Por su parte, Javier Garbayo (Schneider Electric) observa como en los últimos años la visión artificial ha evolucionado rápidamente dando lugar a dispositivos más eficientes y con mayores capacidades técnicas. “Una de las novedades más interesantes para el mercado industrial son las cámaras termográficas con las que podemos escanear rápidamente una máquina o sistema eléctrico en búsqueda de puntos calientes que puedan indicar un posible problema y realizar acciones de mantenimiento preventivo. En un ámbito más general, también podemos destacar el aumento del uso de cámaras termográficas para la detección de temperatura corporal elevada con el fin de ayudar a disminuir drásticamente la propagación del coronavirus”, explica.

Finalmente, desde B&R califican de “disrupción tecnológica” su solución de control sincronizado de la iluminación. “Una iluminación flexible permite modificar a tiempo real el color (rojo, azul, verde, lima, blanco, infrarrojo, UV) entre producto y producto que permite adaptarse a cualquier proceso, siempre buscando el mejor contraste en las capturas. Además, la sincronización es total entre la cámara y la iluminación con una precisión de 1μs, juntamente con la potencia de la luz estroboscópica que permite reducir el tiempo de exposición, facilita la implementación de procesos de visión de alta velocidad llegando a la detección de objetos a velocidades de hasta 200 km/h”, explica Marc Burrut.

Y como señalábamos al principio, mientras la vista de las personas mengua con el paso de los tiempos, la tecnología hace posible que la visión artificial, convertida en los ojos de la industria, no detenga su avance.


Este artículo aparece publicado en el nº 521 de Automática e Instrumentación, págs. 44 y 48.
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