La visión artificial es la extracción automática de información de imágenes digitales. Un entorno típico sería una línea de producción de una fábrica en la que cientos de productos pasan por la línea frente a una cámara inteligente. Los fabricantes utilizan sistemas de visión en lugar de inspectores humanos porque son más rápidos y consistentes y no se cansan.  La cámara captura la imagen digital y la analiza en contraste con un conjunto predefinido de criterios. Si se cumplen los criterios, el objeto puede continuar. Si no es así, el objeto se redireccionará fuera de la línea de producción para una inspección adicional.

Por ejemplo, un fabricante de bebidas normalmente tendría inspectores humanos que verían miles de botellas moverse por una línea de producción. Los trabajadores tendrían que asegurarse de que cada botella tenga la tapa colocada correctamente, que cada etiqueta esté derecha y contenga la información correcta, y que cada botella se haya llenado hasta el nivel adecuado. Con la visión artificial, todo este proceso repetitivo puede automatizarse.

Las soluciones de visión se utilizan en gran medida en conjunto con robots para aumentar su eficacia y el valor general para el negocio. Estos tipos de robots se asemejan a un brazo humano con una cámara montada en la “mano”. La cámara actúa como los “ojos” del robot y lo guía para completar la tarea asignada.

Un sistema de visión incluye cinco componentes clave que se pueden configurar como componentes separados o integrar en una sola cámara inteligente. La configuración correcta depende de la aplicación y su complejidad. Los cinco componentes clave son los siguientes:

• Iluminación:este aspecto fundamental de un sistema de visión artificial ilumina la pieza que se debe inspeccionar, lo que permite que sus características se destaquen de modo que el sistema pueda verlas con la mayor claridad posible.
• Lente: captura la imagen y la presenta al sensor en forma de luz.
• Sensor:convierte la luz en una imagen digital para que el procesador la analice.
• Procesamiento de la visión:consta de algoritmos que revisan la imagen y extraen la información requerida.
• Comunicación: los datos resultantes se comunican al mundo de manera útil.

Existen cuatro beneficios principales: la reducción de los errores, el aumento del rendimiento, el seguimiento de las piezas y los productos, y el cumplimiento de las normas.

Reducción de errores

Las cámaras para la inspección aseguran que menos piezas defectuosas ingresen al mercado, lo que pueden causar retiros costosos y dañar la reputación de la empresa.

Evite el etiquetado erróneo de productos cuya etiqueta no coincide con el contenido. Estos defectos crean clientes insatisfechos, tienen un impacto negativo en la reputación de su marca y representan un riesgo de seguridad grave, especialmente con productos farmacéuticos y alimentos para clientes con alergias.

Aumento del rendimiento

Convierta el material adicional disponible en un producto comercializable.

Evite desechar materiales costosos y reconstruir piezas.

Reduzca el tiempo de inactividad mediante la detección de errores de enrutamiento de productos que pueden causar interrupciones del sistema.

Seguimiento de piezas y productos

Identifique de manera única los productos para que se puedan rastrear y monitorizar a través del proceso de fabricación.

Identifique todas las piezas en el proceso, reduciendo las existencias y garantizando que el producto estará disponible para los procesos "justo a tiempo" (JIT, del inglés just-in-time).

Evite la escasez de componentes, reduzca el inventario y acorte el tiempo de entrega.

Cumplimiento de regulaciones

Para competir en algunos mercados, los fabricantes deben cumplir con diversas regulaciones.

En los productos farmacéuticos, una industria altamente regulada, la visión artificial se utiliza para garantizar la integridad y la seguridad del producto mediante el cumplimiento de las regulaciones gubernamentales tales como 21CFR Parte 11 y los estándares de datos GS1.

La visión artificial es más adecuada que los inspectores humanos para las tareas de inspección repetitivas. Los sistemas de visión artificial son más rápidos, más consistentes y trabajan por un período más prolongado que los inspectores humanos, lo que reduce los defectos, aumenta el rendimiento, el seguimiento de las piezas y los productos, y facilita el cumplimiento de las regulaciones gubernamentales para ayudar a las empresas a ahorrar dinero y aumentar la rentabilidad.

Cuatro aplicaciones comunes de visión artificial: medición, conteo, ubicación y decodificación

Medición

Una aplicación común de la visión artificial es la medición automatizada. Después de capturar una imagen de una pieza, el software compara la medición con una tolerancia necesaria. Por ejemplo, en la automatización de fábrica, los sistemas de visión artificial se utilizan para medir el espacio en una bujía de encendido, lo que garantiza que cumpla con la tolerancia necesaria para funcionar correctamente. En la industria de empaque y etiquetado, la visión artificial se utiliza para medir el nivel de llenado de una botella de agua, asegurándose de que se llene a la altura correcta.

Conteo

Otra aplicación común de la visión artificial es el conteo: buscar un número específico de piezas o características en una pieza para verificar que se fabricó correctamente. Por ejemplo, en la industria de fabricación de electrónicos, la visión artificial se utiliza para contar diversas características de las tarjetas de circuito impreso (PCB, del inglés printed circuit boards) para garantizar que no se pierda ningún componente o paso en la producción.

Ubicación

La visión artificial se puede utilizar para localizar la posición y la orientación de una pieza y para verificar que el montaje esté dentro de las tolerancias específicas. La ubicación puede identificar una pieza para la inspección con otras herramientas de visión artificial y también se puede capacitar a fin de buscar un patrón único para identificar una pieza específica. En las ciencias biológicas y médicas, la visión artificial puede localizar tapas de tubos de ensayo para una evaluación adicional, como presencia de la tapa, color de la tapa y medición para asegurar la posición correcta de la tapa.

Decodificación

La visión artificial se puede utilizar para decodificar simbologías lineales, apiladas y en 2D. También se puede utilizar para el reconocimiento óptico de caracteres (OCR, del inglés optical character recognition), que pueden leerlo humanos y máquinas simultáneamente. En la automatización de fábrica, la visión artificial se utiliza para clasificar los productos en una línea de producción mediante la decodificación del símbolo en el producto. Los sistemas de verificación basados en la visión artificial pueden verificar los mismos símbolos para asegurarse de que cumplan con los requisitos de las diversas organizaciones de estándares de simbología.

Las razones más comunes que se deben considerar al seleccionar una cámara inteligente incluyen lo siguiente:

• Solución lista para su implementación
• Opciones para luz, lente (incluido el autoenfoque) y accesorios integrados
• No es necesario construir un panel adicional en la máquina
• Normalmente, se puede instalar en las máquinas existentes sin muchas modificaciones
• Aplicación de cámara única o inspecciones independientes de varios puntos
• Rentable
• Escalable a Vision Systems
• Procesadores de uno y dos núcleos
• Resoluciones de la cámara de 0.3 MP a 12 MP
• El software de programación incluye la cámara

Las razones más comunes que se deben considerar al seleccionar un sistema de visión incluyen lo siguiente:

• Alta velocidad
• Opciones de una sola cámara o de varias cámaras, incluido el procesamiento correlacionado o independiente de imágenes
• Hardware de procesamiento robusto y dedicado para la visión de la máquina
• Salida de video directamente del controlador
• Programación avanzada y personalizable
• Cámaras Camera Link para la transmisión de alta velocidad, alimentación, iluminación y control mediante un solo cable de cámara
• Sistema flexible y potente para abordar la mayoría de las aplicaciones
• Más opciones de E/S y bus de campo
• Opciones completas de cámara (de 0.3 MP a 20 MP), incluido en 3D
• Procesadores de doble núcleo y de cuatro núcleos con múltiples subprocesos
• El software de programación viene incluido en el sistema

Las razones más comunes que se deben considerar al seleccionar una cámara basada en computadora incluyen lo siguiente:

• Flexibilidad para elegir su propio hardware de procesamiento. Instalar el software de programación Omron en tu computadora o IPC
• Cámaras GigE
• E/S e interfaces limitadas
• Depende de la velocidad del hardware de host. Normalmente, combina la visión y otras tareas en el mismo hardware, en el que una puede afectar a la otra
• Adquiere una cámara y una licencia de software

Las razones más comunes que se deben considerar al seleccionar cámaras de visión basadas en computadora o industriales incluyen lo siguiente:

• Flexibilidad para elegir la interfaz de la cámara (GigE Vision, Camera Link, USB3 Vision, Coax, etc.) y una gran cantidad de sensores Sony, CMOSIS, e2v, OnSemi, etc.)
• Desea crear software de aplicación propio o utilizar software de terceros.
• E/S e interfaces limitadas
• Hardware de procesamiento flexible Es capaz de funcionar en sistemas de computadoras de alta potencia, computadoras de placa única, SO Linux, etc.
• Menor costo de hardware, pero mayores horas de ingeniería para desarrollar (o integrar) soluciones de software o aplicaciones