Sin embargo, es muy necesario para ejecutar procesos de forma correcta y evitar un desperdicio, ya que concentrar valor —con una máquina más rápida o ampliando el equipo— sin mejorar los puntos que provocan este desperdicio sería una forma de trabajar ineficaz. Esto es lo que nos explicó en uno de nuestros últimos webinars Pablo Domínguez, asesor técnico comercial en nuestra división de Formación y Consultoría. Ante esta necesidad, la visión artificial se consolida como una forma rápida y eficaz de controlar la calidad de las piezas.
En nuestra conferencia online Mejorando los sistemas de visión artificial con IA en el sector industrial, contamos con la presencia de Eric Cervera, de Bcnvision, que nos explicó los conceptos básicos de estos sistemas.
Como punto de partida, hay que considerar que una cámara no ve la imagen completa, sino píxeles de distintas tonalidades con valores asociados: 0 es el negro absoluto y 255 es el blanco absoluto. Cuantos más píxeles haya, mayor resolución tendremos y, por tanto, nos encontraremos con una imagen más nítida.
A la hora de captar imágenes de una pieza, hemos de considerar también el campo de trabajo y la profundidad de campo: regulando el diafragma, podemos dejar pasar más o menos luz a la cámara y definir, así, a qué distancia somos capaces de enfocar con una nitidez aceptable. En este sentido, configurar correctamente la iluminación es clave.
Para ello, ajustaremos los parámetros de exposición y ganancia y trabajaremos con distintos enfoques, según las necesidades.
- Iluminación frontal: Incidimos en el objeto y la luz rebota en la cámara, por lo que es probable que la imagen se queme.
- Iluminación lateral: No incide directamente en el sensor de la cámara, por lo que es posible evitar que la imagen se queme a no ser que el objeto sea muy brillante.
- Iluminación Domo: Se trata de una iluminación blanca por dentro con leds que apuntan a la cúpula interior, por lo que el objeto recibe la luz de forma indirecta.
- Iluminación de campo oscuro: Se ilumina desde los laterales para crear sombras en los posibles relieves de la pieza y optimizar así el contraste.
- Iluminación por contraste: Aunque no siempre es posible llevarla a cabo, esta iluminación se usa mucho para aplicaciones de medida por su gran precisión, ya que consiste en situar el panel de luz enfocando a la cámara y con la pieza delante, de forma que se capta la silueta del objeto en 0 (negro absoluto) con un fondo en 255 (blanco absoluto).
Los sistemas de visión artificial son muy útiles para detectar la presencia de componentes y defectos, entre otras cosas. Actualmente, tenemos varias formas de programarlos:
- Herramientas convencionales: Se trata de matemáticas aplicadas a los píxeles para sacar datos referentes a medidas, manchas, presencia de componentes, etc.
- Deep learning: Nace con el objetivo de simplificar la visión artificial y dar potencia a lo que no se podía detectar solo con herramientas convencionales. Para ello, imita el comportamiento del cerebro y actúa a partir de ejemplos, reconociendo píxeles comunes a partir de los mismos para detectar puntos de interés.
Es más potente que lo convencional, pero es una tecnología nueva y cara que requiere mucho procesamiento, por lo que hay que valorar en qué aplicaciones merece la pena usarla.
- Edge learning: Nace del deep learning, pero con la facilidad de que nos ofrece una red preentrenada con bibliotecas de imágenes, capaz de cambiar los resultados con lo que nosotros le entregamos. Es menos potente, pero simplifica el proceso.
Para beneficiarse de las ventajas de la IA en la visión artificial, apúntese a nuestros cursos junto a Bcnvision, divididos en dos niveles:
- El nivel 1 se divide en 2 días, en los que explicaremos los conceptos básicos, veremos cómo programar y abordaremos prácticas reales.
- El nivel 2 tendrá lugar a lo largo de 3 jornadas, en las que veremos ejemplos reales más avanzados y programaremos con el método de hoja de cálculo, donde se combina el edge learning con herramientas de deep learning y visión convencional.