Aspectos clave de la integración del sistema de visión artificial

Cuando se trata de aplicaciones simples o complejas de visión artificial, un sistema de visión es mucho más que una colección de partes. Para trabajar efectivamente, su gran número de componentes requieren de una cuidadosa selección. Sin un integrador de sistema experimentado, el sistema de visión puede no alcanzar las expectativas y requisitos del usuario final. Para asegurar el éxito del sistema y validar su inversión, los usuarios finales deben considerar tres aspectos críticos que construyen el cimiento de un exitoso sistema de visión artificial.

Especificación y factibilidad

Muchas veces, los aspectos de estos dos van mano a mano: Es importante empezar con una especificación de proyecto profunda seguida por un estudio de factibilidad. “La especificación del proyecto define los parámetros del sistema y asegura que estemos desarrollando un sistema que cumple con las expectativas del cliente”, comenta James Reed, Gerente de Producto de Visión en LEONI Engineering and Project Services, Inc. (LEPS).

Los parámetros del sistema pueden incluir:

  • El tamaño del defecto
  • Los diferentes tipos de piezas que necesitan inspeccionarse
  • Si la pieza es fija o móvil
  • Si es móvil, cuando y en cual dirección
  • Tiempo de ciclo
  • Tiempo de respuesta

Este paso de especificación con frecuencia viene siendo el más difícil para un integrador de sistema. “Muchas veces, estas especificaciones no se definen por el usuario final de una forma que sea compatible con la visión artificial, pero que son críticas para el éxito del sistema”, comenta Reed. “La visión artificial es una ciencia, no un arte. Se involucran muchos cálculos para simular y seleccionar los componentes correctos para asegurar que el sistema cumplirá con las expectativas del cliente”.

Para ayudar a los clientes a definir las especificaciones del proyecto, LEPS trabaja con el cliente para revisar sus procesos y tomar muestras de piezas para definir la especificación de un proyecto.

Una especificación de proyecto minuciosa conduce a un estudio de factibilidad integral. “Un estudio de factibilidad requiere que nosotros simulemos la aplicación y el ambiente de la planta lo más cercano posible para verificar que el sistema funcionara a las especificaciones requeridas”, comenta Reed. “Necesitamos asegurarnos de contar con la cámara y los lentes adecuados, la distancia de funcionamiento correcta de las piezas, la iluminación y ángulos correctos, etc., etc.”.

El estudio de factibilidad juega también un papel importante internamente para LEPS. “Nosotros necesitamos establecer una variedad de escenarios en nuestro laboratorio para asegurarnos de estar considerando todos los aspectos de la aplicación”, agrega Reed.

Finalmente, un estudio de factibilidad profundo “hace el trabajo preliminar para establecer la aplicación y le da a nuestro cliente la validación para una solución que ellos saben que funcionara y pueden justificar la inversión a la alta dirección”, comenta Reed.

Datos de resultados y requisitos de comunicación

De igual importancia que la especificación del proyecto y el estudio de factibilidad son los datos de resultados, estos muestran al cliente cómo funcionará su sistema de visión artificial. Muchos sistemas artificiales pueden indicar si una prueba pasa o no pasa desde una imagen. Pero los sistemas más sofisticados pueden recopilar datos de imagen más complejos o aplicar algoritmos para detectar, interpretar y resolver más parámetros de variables, como vienen siendo piezas faltantes, secuencia u orientación de piezas, o varios grados de calidad.

Un sistema más avanzado permite además un análisis más avanzado de datos. “Cuando empiezas a explorar los datos brutos, puedes utilizar software de análisis estadístico y ganar una perspectiva sobre qué podría estar ocasionando posibles problemas”, comenta Reed. “Te puede notificar que reemplaces la herramienta con cierta frecuencia en el ciclo o que ajustes la máquina que produce la pieza”. El software puede proporcionar información impactante que no solo está relacionada con su sistema de visión artificial, sino para todo el proceso de manufactura en sí”.

Debido a que los sistemas de visión artificial de la máquina con frecuencia forman parte de un proceso mayor, es importante que se comuniquen con facilidad con otros sistemas. Esto se puede lograr ya sea con I/O discreto o Ethernet/IP que se conecta a un PLC. Desde la activación de la cámara para comunicar información al Sistema de automatización, LEPS se asegura que todo el sistema de visión cumpla con los requisitos para comunicarse a la perfección con el ambiente de la planta.

La ventaja LEPS

Cuando está considerando un sistema de visión artificial para la máquina, el usuario final debe buscar un integrador que sea conocedor, cuente con experiencia y sea flexible. Al usar un integrador de sistema de visión que es agnóstico de producto también se ofrecen ventajas clave al cliente.

“Ser un agnóstico de producto quiere decir que buscamos la capacidad de los productos para cada aplicación”, comenta Reed. “Cuando revisamos una nueva aplicación, recomendamos el mejor hardware y software para el proyecto”.

Asimismo, LEPS proporciona a sus clientes algunos de los ingenieros más altamente cualificados en la industria. “Contamos con Profesionales de Visión certificados (CVP) con los niveles más avanzados que ningún otro integrador de visión”, comenta Reed. “Al contar con tantos CVP de planta a nivel avanzado, demostramos nuestro compromiso a un enfoque integral y personalizado para la integración del sistema de visión artificial de la máquina”.También contamos con un nivel más avanzado de Profesionales de Visión Certificados (CVP) que cualquier otro integrador de visión en máquinas.

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