puntos a tratar - sivart sl · elementos de un sistema de visión artificial ej l d dl pieza el...

Puntos a tratar:Puntos a tratar:

Visión ArtificialDefinición: ¿Qué es y cómo puede usarse?Partes de un sistemaEjemplos de sistemas de VisiónBeneficios de la Visión

Extracción automática de información de imágenes digitales

¿Qué es la Visión Artificial ?

Extracción automática de información de imágenes digitales

Las más populares aplicaciones de visión artificial realizan:

1. Medición:  Medir una pieza y comprobar las tolerancias2. Decodificación:  Códigos 1D, símbolos 2D y lectura OCR/OCV3. Conteo:  Encontrar el número de piezas de un conjunto4. Localización:  Informar de la posición y orientación de una pieza

¡No es magia!

Tercera ley de Arthur C. Clarke

“Cualquier tecnología suficientemente avanzada es indistinguible de la magia ”avanzada es indistinguible de la magia.

1. Medición1. Medición

Medir de forma automática y comprobar posteriormente las toleranciasespecificadas.

Medición de la distancia entre electrodos de una bujía.

2. 2. DecodificaciónDecodificación y OCR/OCV Iy OCR/OCV I

Decodificar códigos de 1D o 2D y leer OCR/OCV

Grabar información para trazabilidadUsar información para una acción inmediataIdentificar contenidos

OCR en latas para identificar el contenido

1D y simbología 2D verificar referencia horno 

DPM Data Matrix

2. 2. DecodificaciónDecodificación y OCR/OCV IIy OCR/OCV IIOCR: Optical Character Recognition

∙ La herramienta desconoce los caracteresC d lidi b j lid d∙ Capaz de lidiar con muy baja calidad

OCV: Optical Character VerificationC i id i d i t id. Coincidencia con cadena previamente conocida. Evaluación de la calidad de la marca

C i id i lib í d t‐ Coincidencia con librería de caracteres‐ Completitud de la librería‐ Aprendizaje de tipologías

Tipologías específicas para maximizar la diferencia entre caracteres:

3. 3. ConteoConteoEncontrar el número de elementos de una parte.

Faltan piezas / montaje correctoP iPresenciaIdentificar la cantidad

C t l jContar los agujeros perforados en un bloque de aluminio mecanizado

Contar el número deContar el número de bebidas en un pack de 8

4. Localización

Informar de la posición y orientación de una parte.

Localizar posición y orientación y comprobar las tolerancias especificadasLocalizar posición y orientación y comprobar las tolerancias especificadasInformar a otro dispositivo para la orientaciónAlineación de otras herramientas de VisiónBuscar un único patrón para identificar la pieza

Buscar un único patrón para identificar la pieza

Las herramientas de localización puedenLas herramientas de localización pueden alinear imágenes para otras herramientas

¿Porqué usar Visión Artificial?

Reducir los defectos Pista WIP (Work in Progress)

A t l d ti id dAumentar la productividad

Cumplir con las normativas

Las máquinas no se cansan

Elementos de un sistema de Visión ArtificialElementos de un sistema de Visión ArtificialEj l d d l

PiezaEl objeto a medir o inspeccionar

Ejemplo de componentes del sistema

Ejemplos de sistemas integrados

1. IluminaciónEl elemento más importante

2. LenteEnvía la imagen al sensor

3. SensorCaptura la luz y la convierte en una imagen 

digital

4. Rutina de inspecciónAnalizar la imagen digital para extraer las características

5. ComunicaciónInformar de los resultados a otro equipo a través de 

distintos protocolos.Los lectores 2D utilizan los mismoselementos que la visión artificial

1. La iluminación y la pieza

Una iluminación adecuada es esencial para una exitosa aplicación de Visión

Seleccionar la correcta luz y geometría :Revelar las características de la piezaMinimizar información no valiosa

Si las características no pueden ser vistas, no pueden ser analizadasno pueden ser analizadas

2.   LentesDistribuir la imagen al sensor.

Determinar el campo de visión, la profundidad de enfoque y elpunto focal.pIntercambiable: C‐mount

Profundidad del foco

12mm: Largo del campo de Visión

Lentes y extensores

25mm: Aumenta la imagen25mm: Aumenta la imagen

3.   Sensor

Captura la luz y la convierte en imagen digital (8bits)

Sensor 3MP Sensor 5MPEl sensor está en el interior de la 

cámara

Se so 5

4.   La rutina de inspección

Extraer información útil de las imágenesAdquiere la imagen: almacena la imagen que fue capturada por el sensor / lente. Pre procesamiento de imagen:Modificar la imagen para destacar lasPre‐procesamiento de imagen: Modificar la imagen para destacar las característicasAnálisis de imagen: Extrae las características de la imagenG í l i Mid l í i l lGeometría y tolerancia: Mide las características y las compara con las especificadas. Resultados: Comunica OK/ NO OK

Cuenta los pines de un conector usando blobs

Mide usando herramientas de 

Localiza las piezas buscando características únicasconector usando blobs

última generacióncaracterísticas únicas

5.   Comunicación

Informa de los resultados de la inspección

Señales digitales I/O: Trigger de inspección, luces indicadoras , PLCs.Datos: Envía datos a través de RS‐232, Ethernet, …

Un PLC puede almacenar datos y señales discretas.

Los sistemas integrados tienen I/Otienen I/O.

Las señales eléctricas pueden ser enviadas aun desviador para quitar los artículosd f b li idefectuosos , y a una baliza para prevenir alos operarios.

Las pantallas HMI pueden mostrar elestado de la máquina inspeccionada porVisión.

Partes de un sistema de Visión ArtificialPartes de un sistema de Visión ArtificialEjemplo:  Comprobar el nivel de llenado y la colocación de la tapa

1. Trigger de inspección (Comunicación)2. Iluminación de la botella (Iluminación)( )3. Captura de imagen (Lentes y sensor)4. Ejecución de las herramientas de Visión Artificial (rutina de 

inspección)5 M t l lt d HMI (C i ió )5. Mostrar los resultados a HMI (Comunicación)6. Envía la señal de muestra  OK/NOOK(Comunicación)

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Definiciones y Análisis previosDefiniciones y Análisis previosEl éxito de la aplicación también depende de una clara definición de requisitos y 

objetivos 

◦ Los puntos clave son:1. Suministro de muestras representativas2. Lista concisa de requisitos y casos a contemplar3. Estudio de la integración si es necesario4. Aceptar algunos Falsos rechazosp g

Cuando las piezas buenas y defectuosas son muy similares algunos falsos rechazos deben ser aceptados para detectar todas las piezas 

defectuosas

Lo ideal es que haya una gran separación entre piezas buenas y defectuosas.

defectuosas.

Aplicaciones ideales de Visión Artificial

Ejemplos de aplicaciones exitosas

Leer código de barras y comprobar cotas de posicionamiento

Cuenta tres tornillos instaladosCuenta tres tornillos instalados

Validar 2D y OCRValidar 2D y OCR

Introducción a la Visión ArtificialIntroducción a la Visión Artificial

Beneficios y Comentarios finales

La Visión Artificial permite:Automatizar tareas manualesOptimizar tareas de inspecciónOptimizar tareas de inspecciónAumentar la productividadEvitar rechazos y devoluciones de cliente

Los sistemas de Visión Artificial se amortizan a corto plazo y son precisosLos sistemas de Visión Artificial se amortizan a corto plazo y son precisos, personalizables, fiables y duraderos, con un mantenimiento prácticamente nulo.

Invertir en Visión es apostar por la modernización y las mejoras de los procesosInvertir en Visión es apostar por la modernización y las mejoras de los procesos productivos.

Fin de la presentación