Visión artificial

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¿Qué es la visión artificial?

La visión artificial industrial es una tecnología de procesamiento de imágenes que utiliza software de procesamiento de imágenes para detectar, identificar, contar, medir y clasificar objetos con imágenes digitales.

Se utiliza para automatizar procesos industriales, como el control de calidad, inspección, clasificación de productos, seguimiento de objetos y recopilación de datos.

Estos procesos pueden ser difíciles de realizar manualmente, por lo que la visión artificial industrial ayuda a las empresas a aumentar la productividad, la eficiencia y el control de calidad, además de reducir los costos.

¿Por qué es tan importante ahora la visión artificial?

La visión artificial lleva décadas existiendo, pero era una tecnología cara, solo al alcance de grandes empresas, generalmente los fabricantes de ella.

Con la bajada del precio de las cámaras y del software para procesamiento de imágenes, alguno de él de código libre, se ha abaratado los precios pudiendo ser accesible a la gran mayoría de las empresas.

¿Cómo funciona la visión artificial?

Un sistema de visión artificial se compone de:

Captura de imágenes: mediante sensores y cámaras de todo tipo (3D, 2D, infrarrojas, ultravioletas…)

Procesamiento de imágenes: en una CPU mediante software especifico para la obtención de datos del proceso (volumen, presencia de cuerpos extraños, falta de producto…)

Acción externa: en función de la información extraída se mandan órdenes a actuadores externos para que retiren de la cadena de elaboración producto erróneo, marquen la calidad de los lotes, den la alarma si el producto no se corresponde con la etiqueta…

Ventajas de la visión artificial

• Reducción de errores por la eliminación del error humano
• Aumento de calidad: al poder identificar con rapidez las piezas defectuosas
• Aumento de rapidez: al ganar autonomía las máquinas se pueden automatizar más procesos de la fábrica
• Reducción de costes: por el aumento de la producción y la reducción de los errores
• Control y trazabilidad del producto: desde su producción hasta el almacenamiento y expedición.
• Mantenimiento predictivo: Los datos recogidos se pueden utilizar para encontrar fallos, por ejemplo, aumento de producto de mala calidad, aumento de materias primas, etc.

Principales componentes de un sistema de visión artificial

Un sistema de visión artificial está compuesto por varios elementos, que trabajan juntos para capturar, analizar y utilizar información visual. Estos elementos incluyen:

1. Cámaras: son la parte principal de un sistema de visión artificial, ya que capturan la información visual que se utiliza para el análisis. Las cámaras pueden ser de diferentes tipos, como cámaras de seguimiento, cámaras de inspección o cámaras 3D.
2. Iluminación: es esencial para proporcionar una buena calidad de imagen. La iluminación puede ser controlada para adaptarse a diferentes condiciones de iluminación, como iluminación de fondo, iluminación de contorno, iluminación difusa, etc.
3. Sensores: se usan para detectar y medir diferentes características del entorno, como la distancia, el movimiento, la velocidad, la posición, etc.
4. Procesadores de imágenes: analizan la información visual capturada por las cámaras. Pueden detectar objetos, medir dimensiones, analizar patrones, etc.
5. Algoritmos de inteligencia artificial: procesan y analizan la información visual, y toman decisiones automatizadas en función de los datos obtenidos.
6. Sistemas de control: controlan y regulan el funcionamiento del sistema, e integran la visión artificial con otros sistemas de automatización.

Desventajas de la visión artificial

• Precio: El precio de un sistema de visión artificial está entorno a los 20.000 € (cámara, CPU y software) pero dependiendo de que tipo de actuadores lleve puede ser bastante costoso. Por lo que es primordial realizar un estudio previo para analizar las distintas alternativas.
• Productos y soluciones: hay muchos productos y soluciones de visión artificial, la gran mayoría no se van adaptar a tu empresa. Hay que estudiar cada caso en particular para encontrar los componentes adecuados a la iluminación existente, producto a inspeccionar, ambiente en donde se instalará el equipo, velocidad de captura…
• Personal adiestrado: Para mantener y entrenar este tipo de sistemas se necesitan profesionales con experiencia, así como unas inspecciones periódicas de la instalación para ver que todo funciona correctamente.

Aplicaciones y usos de la visión artificial

• Detección de defectos: piezas mal pintadas, falta de ingredientes en una receta, cantidad anormal de grasa en embutidos, producto mal colocado…
• Detección de cuerpos extraños: en envases, blíster… como partes de huesos, espinas, metales, ¡incluso pelos!
• Lector de etiquetas: verificando que el contenido corresponde con la etiqueta. Nadie quiere vender sopa de cocido como sopa de verduras
• Control de montaje al final de línea: para comprobar que está todo bien montado y lleva todas las piezas. Sobre todo, si el montaje lo hacen humanos.
• Mediciones: precisas de cualquier producto
• Guiado de robots: mediante cámaras 3D se puede hacer el guiado y control de calidad con precisión y rapidez.

Cómo la visión artificial mejora la eficiencia en la producción

La visión artificial tiene el potencial de mejorar significativamente la eficiencia en la producción al automatizar tareas repetitivas y monótonas.

Algunos ejemplos son:

1. Control de calidad en línea: automatizadas en tiempo real, lo que permite detectar y corregir problemas de calidad de manera temprana. Esto ayuda a reducir la cantidad de productos defectuosos y aumentar la velocidad de producción.
2. Identificación automática de objetos: La visión artificial permite identificar y clasificar objetos de manera automática. Esto ayuda a aumentar la velocidad y la precisión en la clasificación de productos en una línea de producción.
3. Guía de robots: en tareas como el ensamblaje, el embalaje y el manejo de materiales. Esto ayuda a aumentar la velocidad y la precisión en estas tareas, y a reducir la necesidad de mano de obra.
4. Seguimiento de objetos: en movimiento, como los productos en una línea de producción. Esto ayuda a aumentar la velocidad y la precisión del proceso
5. Detección de fallos: en equipos, maquinaria o productos de manera automática reduciendo los tiempos de inactividad y aumentando la eficiencia del proceso

Cómo seleccionar el equipo de visión artificial adecuado

La selección del equipo de visión artificial adecuado es esencial para garantizar el éxito de su implementación y obtener los beneficios deseados.

A continuación, se presentan algunas consideraciones a tener en cuenta:

1. Aplicación: El primer paso es determinar qué tarea o tareas se pretenden automatizar con la visión artificial. Esto ayudará a establecer qué tipo de equipo se necesita, ya que diferentes aplicaciones requieren diferentes características del equipo.
2. Resolución: La resolución de la cámara es importante para garantizar que el equipo pueda detectar objetos con precisión. Sin embargo, también se debe tener en cuenta que una mayor resolución puede aumentar el costo del equipo.
3. Velocidad: La velocidad de captura de imágenes es importante para garantizar que el equipo pueda detectar objetos en movimiento con precisión. Esto es especialmente importante en aplicaciones de control de calidad en línea.
4. Iluminación: El tipo de iluminación y las condiciones de iluminación en el lugar de trabajo deben ser consideradas al seleccionar el equipo. Por ejemplo, algunos sistemas de visión artificial requieren iluminación especial para funcionar correctamente o existen muchos reflejos en el lugar de trabajo que son incompatibles con el equipo.
5. Integración: El sistema debe ser fácilmente integrado con los otros sistemas de automatización existentes en la empresa.
6. Costo: El costo del equipo de visión artificial es importante, ya que puede variar entre los diferentes fabricantes y modelos.
7. Soporte y servicio técnico: disponible para el equipo de visión artificial, ya que esto puede afectar la facilidad de uso y la eficiencia de la implementación.

La importancia de la integración de la visión artificial la automatización

La integración de la visión artificial en la automatización es vital para obtener los máximos beneficios de esta tecnología.

Algunos ejemplos son:

1. Control de procesos: para supervisar y controlar procesos automatizados, lo que permite detectar y corregir problemas de manera temprana.
2. Toma de decisiones: se puede utilizar para recolectar y analizar datos, lo que permite tomar decisiones informadas en tiempo real.
3. Sistemas robóticos: La visión artificial se puede integrar con sistemas robóticos para mejorar la precisión y eficiencia en tareas como el ensamblaje, el embalaje y el manejo de materiales.
4. Sistemas de seguridad: para mejorar la supervisión y detección de posibles riesgos en el lugar de trabajo.
5. Sistemas de transporte: para mejorar la precisión y eficiencia en tareas como el seguimiento de objetos y el control de acceso.

Como aplicar la visión artificial en la industria

La implementación de visión artificial en la industria requiere una planificación cuidadosa y un enfoque en etapas para garantizar el éxito.

Estas etapas pueden ser:

1. Análisis de la aplicación: El primer paso es determinar qué tarea o tareas se pretenden automatizar con la visión artificial. Esto ayudará a determinar qué tipo de equipo se necesita, así como los requisitos y objetivos específicos de la aplicación.
2. Selección del equipo: Una vez que se ha estudiado la aplicación, se debe seleccionar el equipo y el software adecuado para satisfacer las necesidades específicas de la tarea.
3. Pruebas y validación: Antes de implementar el equipo en la producción, se deben realizar pruebas y validaciones para garantizar que el equipo funciona correctamente y cumple con los requisitos y objetivos específicos de la aplicación.
4. Integración: El siguiente paso es integrar el equipo de visión artificial con los otros sistemas de automatización existentes en la empresa.
5. Formación: Es importante formar al personal en el uso y mantenimiento del equipo de visión artificial para garantizar una instalación eficiente.
6. Puesta en marcha: Una vez completada la integración y la formación, se puede poner en marcha el equipo de visión artificial en la producción.
7. Monitoreo y evaluación: para detectar y corregir cualquier problema y asegurar que se están obteniendo los beneficios deseados.

La implementación de visión artificial en la industria requiere una planificación cuidadosa y un enfoque en etapas, como el análisis de la aplicación, la selección del equipo, las pruebas y validación, la integración, la capacitación, la puesta en marcha y el monitoreo y evaluación.

Cada etapa es crucial para garantizar una instalación exitosa y obtener los beneficios deseados de la tecnología de visión artificial.

Es importante tener en cuenta que la implementación de visión artificial no es un proceso puntual sino continuo, ya que la tecnología está en constante evolución y se deben realizar actualizaciones y mejoras para mantener el rendimiento y la eficiencia.

Coste de un sistema de visión artificial

El coste de un sistema de visión artificial industrial puede variar dependiendo de varios factores, como el tipo de tecnología utilizada, la complejidad del sistema y las necesidades específicas de la aplicación.

En general tiene un costo entre los 10.000-100.000€ dependiendo de sus especificaciones. Rondando los 20.000-40.000€ para las aplicaciones más comunes.

Los sistemas de visión artificial industrial más simples, como los utilizados para la inspección de productos, pueden tener un costo de alrededor de 10.000€. Sin embargo, los sistemas más complejos, como los utilizados para el seguimiento de objetos en movimiento o el control de calidad, pueden costar 80.000-100.000€

Además del costo inicial del sistema, también es importante tener en cuenta el costo de mantenimiento y actualizaciones a lo largo del tiempo. Los sistemas de visión artificial industrial pueden requerir actualizaciones de software y reparaciones, y es posible que se requieran nuevas cámaras o componentes adicionales para adaptarse a las necesidades cambiantes de la aplicación.

Principales fabricantes de visión artificial

Existen muchos fabricantes de visión artificial industrial, algunos son:

1. Sick: es una empresa alemana que ofrece sistemas de visión artificial para diferentes aplicaciones industriales, como la verificación de piezas, el seguimiento de objetos y la inspección de productos. La empresa cuenta con una amplia gama de productos y soluciones, incluyendo cámaras de visión, sistemas de visión artificial y sensores de visión. Sick se enfoca en proporcionar soluciones innovadoras y de alta calidad para satisfacer las necesidades de sus clientes en diferentes sectores industriales
2. Cognex: es una empresa estadounidense que ofrece sistemas de visión artificial para diversas aplicaciones industriales, como la verificación de piezas, el seguimiento de objetos y la inspección de productos.
3. Omron: es una empresa japonesa que ofrece sistemas de visión artificial para diversas aplicaciones industriales, como la verificación de piezas, el seguimiento de objetos y la detección de anomalías.
4. Infaimon: empresa española que ofrece sistemas de visión artificial y soluciones de automatización para la industria. Su línea de productos incluye cámaras de visión, sistemas de visión artificial y sistemas de control de procesos. La empresa se especializa en proporcionar soluciones a medida para diferentes sectores industriales, como el automotriz, alimentario, farmacéutico y de embalaje.

Estas son solo algunas de las empresas líderes en el mercado de la visión artificial industrial. Hay muchas otras empresas que ofrecen soluciones similares y pueden ser adecuadas para diferentes aplicaciones y necesidades específicas.