La Visión Artificial siempre reduce costes de producción. Ya sea por una mejora en la calidad de producto o bien por permitir la automatización de procesos industriales que no serían posibles con otras tecnologías.
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Con el incremento de potencia de los microprocesadores, las aplicaciones que pueden resolverse con éxito utilizando sistemas de visión están creciendo rápidamente. Una aplicación puede exigir una o más funciones de procesamiento de imágenes que, cuando se combinan, crean una solución. La gama de detección es muy amplia e incluye:
Los sistemas actuales, por lo general, comienzan con una operación de medición bidimensional para establecer el desplazamiento necesario para que el objeto se encuentre en una posición ideal. Posteriormente, se llevan a cabo las operaciones de comparación con un objeto patrón o la caracterización geométrica de su forma. De esta manera, se puede decidir si el objeto analizado cumple o no con los requisitos preestablecidos.
La detección de defectos puede ser considerada como un caso especial de control de la conformidad, en el que los objetos no ofrecen formas específicas caracterizables. Como ejemplos, citaremos la inspección de baldosas cerámicas en la etapa previa al esmaltado para detectar defectos en la superficie como rugosidades, o el uso de infrarrojos para la inspección de defectos de botellas de vidrio.
La característica de muchos sistemas de este tipo es que se debe examinar grandes áreas a gran velocidad, en busca de defectos relativamente pequeños. El material producido en bobinas incluye la chapa de acero, papel, películas fotográficas, vidrio, hoja de plástico y los textiles. Algunos de estos sistemas utilizan el escaneado láser en lugar de cámaras lineales para formar la imagen.
La inspección por color se utiliza ampliamente en la industria farmacéutica para confirmar que la tableta o píldora de color se ha colocado en el embalaje correcto.
Las mediciones bidimensionales se pueden realizar mediante la superposición de calibres ópticos sobre la imagen del producto. La medición por este método es muy rápida porque no hay movimiento mecánico, y el posicionamiento exacto del objeto a medir no es crítico (el sistema puede determinar el desplazamiento X e Y del objeto y el grado de rotación).
Algunos sistemas ofrecen interpolación sub-píxel que, en condiciones adecuadas, hace que el sistema sea capaz de medir y, en particular, detectar cambios o diferencias en la medición, de milésimas en lugar de las centésimas que ofrecen otros métodos de metrología. El número de píxeles de la imagen se puede aumentar mediante el uso de cámaras de muy alta resolución y obtener así mediciones aún más precisas.
Si una banda fina de luz se dirige a una superficie tridimensional y se observa con una cámara en un ángulo diferente al del dispositivo de iluminación, la forma aparente de la banda puede ser usada para inferir la forma de la superficie expuesta a lo largo de la longitud de la banda. Mediante la exploración de la banda a través de la superficie, se puede generar un mapa tridimensional del objeto observado. A menudo es conveniente usar un láser como fuente de luz, dado que puede ser fácilmente refractado para formar un plano de luz.
También se puede obtener información tridimensional mediante el uso de visión estereoscópica automatizada.
El reconocimiento de caracteres se puede basar en técnicas de correlación simple (comparación), sin conocimientos especializados de la forma en que los caracteres individuales se forman, o se pueden usar algoritmos más avanzados de inteligencia artificial.
Los sistemas de visión también pueden ser usados para leer códigos de barras con un mayor grado de confianza que un escáner láser. Incluso si una gran parte del código de barras está oculto por suciedad, un sistema de visión, por lo general, puede leerlo, mientras que un lector de códigos de barras convencional no.
Además de códigos de barras, los sistemas de visión también se usan para leer códigos matriciales de dos dimensiones, donde los códigos pueden contener mucha más información que un código de barras unidimensional.
El reconocimiento de piezas o componentes puede ser usado para identificar qué partes deben ser sometidas a cada proceso. Por ejemplo, un sistema de visión puede discernir entre las diferentes piezas de un elemento e instruir a un robot para el correcto montaje del elemento.
El guiado predeterminado se caracteriza por una situación en la que una cámara azimutal toma una instantánea de la escena y el sistema de visión dirige un robot para que recoja o deje un objeto en una posición concreta. A continuación, el robot obra a ciegas. Una aplicación típica incluye tareas de paletización de objetos pesados, tales como bloques de motor y cigüeñales, pero también puede incluir trabajos mucho más ligeros, tales como el embalaje de chocolates.
El guiado continuo implica una cámara montada sobre el brazo o la mano del robot y el camino del robot está continuamente corregido por el sistema de visión. Una aplicación común es el guiado de la soldadura por arco, pero la técnica puede utilizarse también para controlar el camino en la aplicación de selladoras o pegamentos por robots.
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