INTRODUCCIÓN

 

Uno de los sentidos más importantes de los seres humanos es la visión. Ésta es empleada para obtener la información visual del entorno físico. Según Aristóteles, “Visión es saber que hay y donde mediante la vista”. De hecho, se calcula que más de 70% de las tareas del cerebro son empleadas en el análisis de la información visual. El refrán popular de “Una imagen vale más que mil palabras” tiene mucho que ver con los aspectos cognitivos de la especie humana. Casi todas las disciplinas científicas emplean utillajes gráficos para transmitir conocimiento. Por ejemplo, en Ingeniería

Electrónica se emplean esquemas de circuitos, a modo gráfico, para describirlos. Se podría hacerlo mediante texto, pero para la especie humana resulta mucho más eficiente procesar imágenes que procesar texto. La visión humana es el sentido más desarrollado y el que menos se conoce debido a su gran complejidad. Es una actividad inconsciente y difícil de saber cómo se produce. De hecho, hoy en día, se carece de una teoría que explique cómo los humanos perciben el exterior a través de la vista.

La tecnología de visión es una disciplina relativamente reciente que tuvo su introducción en la industria en la década de los 80. Aplicada en sistemas basados en la tecnología de los PC, se beneficia de los rápidos avances informáticos y de redes.

 

OBJETIVOS

 

Con la visión artificial se pueden:

 

•     Automatizar tareas repetitivas de inspección realizadas por operadores.

•     Realizar controles de calidad de productos que no era posible verificar por métodos tradicionales.

•     Realizar inspecciones de objetos sin contacto físico.

•     Realizar la inspección del 100% de la producción (calidad total) a gran velocidad.

•     Reducir el tiempo de ciclo en procesos automatizados.

• Realizar inspecciones en procesos donde existe diversidad de piezas con cambios frecuentes de producción.

 

VISIÓN ARTIFICIAL

 

CONCEPTOS GENERALES

 

Se puede definir la “Visión Artificial” como un campo de la “Inteligencia Artificial” que, mediante la utilización de las técnicas adecuadas, permite la obtención, procesamiento y análisis de cualquier tipo de información especial obtenida a través de imágenes digitales.

 

La visión industrial o Visión Artificial aplicada a la industria abarca la informática, la óptica, la ingeniería mecánica y la automatización industrial. A diferencia de la Visión Artificial académica, que se centra principalmente en máquinas basadas en el procesamiento de imágenes, las aplicaciones de Visión Artificial industrial integran sistemas de captura de imágenes digitales, dispositivos de entrada/salida y redes de ordenador para el control de equipos destinados a la fabricación, tales como brazos robóticos. Los sistemas de Visión Artificial se destinan a realizar inspecciones visuales que requieren alta velocidad, gran aumento, funcionamiento las 24 horas del día o la repetibilidad de las medidas.

 

El objetivo de un sistema de inspección por Visión Artificial suele ser comprobar la conformidad de una pieza con ciertos requisitos, tales como las dimensiones, números de serie, la presencia de componentes, etc.

        

¿Quién la utiliza?

• En el pasado, el usuario típico de un sistema de visión era un experto en la materia. Tanto los sistemas de visión como sus aplicaciones estaban orientadas a un perfil muy técnico y con amplios conocimientos tanto en el hardware específico como en el proceso a controlar.

•  Actualmente existen productos de visión que se pueden poner en funcionamiento por usuarios no expertos con una cierta formación respecto al producto. Los interfaces gráficos y la simplicidad en las cámaras han orientado la visión a este tipo de procesos a controlar.

¿Para qué se utiliza?

En los últimos años, los sistemas de visión artificial han evolucionado tanto tecnológicamente como en la propia filosofía del sistema de visión. Esto ha implicado cambios sustanciales en la forma de interpretar la visión como una herramienta standard para el análisis de procesos.

• Inspección continua

•  Inspección del 100% de los productos

•  Criterios constantes

•  Tiempo real

•  Análisis de errores

•  Errores de aspecto, color, ...

 

1.3  CARACTERÍSTICAS PRINCIPALES EN UN SISTEMA DE VISIÓN ARTIFICIAL

 

•     Analizan luz o color reflejado: Miden nivel de luz

•     Detectan bordes y formas

•     Analizan color

•     Actúan sin contacto: No deforman el material

•     Se puede analizar un objeto en movimiento

•     Son automáticos: Alta velocidad de procesado

•     Flexibles: basados en software

•     Entorno informático

 

1.4  APLICACIONES DE LA VISIÓN ARTIFICIAL

 

La visión se aplica en distintos sectores de la industria como, industria alimentaria, automoción, electrónica, farmacia, packaging…

 

Las aplicaciones de Visión Artificial se dividen en tres grandes categorías:

 

•     Control de procesos

•     Control de calidad

•     Aplicaciones no industriales (por ejemplo, control del tráfico)

 

2  DEFINICIÓN TÉCNICA

 

La visión artificial consiste en  la captación de  imágenes en línea mediante cámaras CCD  y su  posterior tratamiento a través de técnicas de procesamiento avanzadas, permitiendo así poder intervenir sobre un proceso (modificación de variables del mismo) o producto (detección de unidades defectuosas), para el control de calidad y seguridad de toda la producción.

 

Un sistema de visión artificial:

 

•     Capta una imagen de un objeto real

•     La convierte en formato digital

•     La procesa mediante un ordenador

•     Obtiene unos resultados del proceso

 

 

Módulo de digitalización. Convierte la señal analógica proporcionada por la cámara a una señal digital (para su posterior procesamiento).

 

Memoria de imagen. Almacena la señal procedente del módulo de digitalización.

 

Módulo de visualización. Convierte la señal digital residente en memoria, en señal de vídeo analógica para poder ser visualizada en el monitor de TV.

 

Procesador de imagen. Procesa e interpreta las imágenes captadas por la cámara.

 

Módulo de entradas/salidas. Gestiona la entrada de sincronismo de captación de imagen y las salidas de control que actúan sobre dispositivos externos en función del resultado de la inspección.

 

Comunicaciones. Vía I/O, ethernet, RS232 (la más estándar).

 

 

3.1  ILUMINACIÓN: EL SISTEMA DE ILUMINACIÓN ( FLUORESCENTE, LED, POLARIZADA, BACKLIGTH,LÁSER...)

 

La iluminación es la parte más crítica dentro de un sistema de visión.

 

Las cámaras capturan la luz reflejada de los objetos. El propósito de la iluminación utilizada en las aplicaciones de visión es controlar la forma en que la cámara va a ver el objeto.

 

La luz se refleja de forma distinta si se ilumina una bola de acero, que si se ilumina una hoja de papel blanco y el sistema de iluminación por tanto debe ajustarse al objeto a iluminar.

 

Hay un cierto número de consideraciones a tener en cuenta para determinar la mejor iluminación para una aplicación:

 

¿Es en color o en monocromo?

 

¿Es de alta velocidad o no?

 

¿Cuál es el campo de visión a iluminar?

 

¿El objeto presenta superficies con reflejos?

 

¿Qué fondo presenta la aplicación: color, geometría, ...?

 

¿Cuál es la característica a resaltar?

 

¿Qué duración debe tener el sistema de iluminación?

 

¿Qué requisitos mecánicos, ambientales, deben considerarse?

 

La respuesta a estas preguntas dará el tipo de iluminación a utilizar, para lo que se tendrá en cuenta:

 

•     Intensidad de luz necesaria

•     Longitud de onda adecuada

•     Superficie a iluminar

•     Reflectividad del objeto

•     Color del objeto

•     Espacio disponible

•     Tipo de cámara utilizada

 

La iluminación podrá ser mediante fibra óptica, fluorescente, led, difusa, láser.

Iluminación mediante fibra óptica. Proporcionan una gran intensidad de luz uniforme, con ausencia de sombras. Es ideal para iluminar objetos de reducidas dimensiones y se pueden sujetar al objetivo de la cámara o a la óptica de un microscopio. A los anillos de luz se les puede acoplar filtros de colores, polarizadores/analizadores, y difusores para eliminar reflejos y aumentar el efecto difusor.

Iluminación mediante fluorescentes. (anulares, lineales, lineales de apertura, de panel).Este tipo de iluminación proporciona una luz brillante, sin sombras. Las lámparas han sido diseñadas para suministrar el máximo de intensidad durante al menos 7000 horas. Lo que proporciona una mayor productividad. Existen lámparas blancas en distintas temperaturas de color, Y también ultravioletas (UV). Esta iluminación se aplica en entornos que requieren mucha luz, y ningún tipo de sombra, ( análisis biológicos, inspección y la m icroscopía, Ensamblaje, Inspección de circuitos, Industria, Laboratorios, Visión Industrial, Fotografía, Control de Calidad, Robótica, etc...)

Iluminación mediante diodos led. Proporcionan una luz difusa muy útil para la aplicación en ciertos objetos. Pueden ser de iluminación directa y en anillo.

Iluminación mediante láser. Los patrones láser se utilizan mayoritariamente en aplicaciones de medida de profundidad, y de superficies irregulares. Mediante ópticas especialmente diseñadas, se puede convertir un puntero láser, en diferentes formas y tamaños.

 

CAMARAS

Su función es capturar la imagen proyectada en el sensor, vía las ópticas, para poder transferirla a un sistema electrónico.

 

Las cámaras utilizadas en visión artificial requieren de una serie de características que permitan el control del disparo de la cámara para capturar piezas que pasan por delante de ella en la posición requerida. Son más sofisticadas que las cámaras convencionales, ya que tienen que poder realizar un control completo de: tiempos, señales, velocidad de obturación, sensibilidad, etc.

Se clasifican en función de:

• La tecnología del elemento sensor.

• Cámaras de tubo. Se basan en la utilización de un material fotosensible que capta la imagen, siendo leída por un haz de electrones.

• Cámaras  de  estado  sólido  CCD  (Charge  –  Coupled  –  Device).  Se  basan  en  materiales semiconductores fotosensibles para cuya lectura no es necesario un barrido electrónico (más pequeñas que las de tubo)

• La disposición física.

• Cámaras lineales. Se basan en un sensor CCD lineal

• Cámaras matriciales. Se  basan  en  un  sensor  CCD  matricial,  lo  que  permite  el  análisis  de imágenes bidimensionales.

 

Hay  una  cámara  específica  para  cada  aplicación,  color,  monocromo, alta  definición,  alta  sensibilidad, alta velocidad, infrarrojas, etc. Pasamos a comentar en forma breve el funcionamiento de las más utilizadas.

 

Cámaras lineales. Construyen la imagen línea a línea realizando un barrido del objeto junto con un desplazamiento longitudinal del mismo.

Las cámaras lineales utilizan sensores que tienen entre los 512 y 8192 pixels, con una longitud lo mas corta posible y gran calidad de imagen. El hecho de construir imágenes de alta calidad a partir de líneas individuales, requiere de una alta precisión. La alineación y el sincronismo del sistema son críticos si se quiere obtener una imagen precisa del objeto a analizar.

Cámara lineal de 2048   Obtención  de  la  imagen  mediante  barridos sucesivos

 

Su utilización está muy extendida para la inspección de objetos de longitud indeterminada. Tipo telas, papel, vidrio, planchas de metal, etc.

 

Características técnicas:

 

• Número de elementos del sensor. A mayor número de elementos (pixeles) mayor tamaño de la óptica.

• Velocidad. Número de pixeles capaces de ser leídos por unidad de tiempo. En las cámaras lineales es un valor  mucho  más  alto  que  en  las  matriciales.  En  las  cámaras  de  última  generación  se  alcanzan velocidades superiores a los 200 MHz

• Cámaras lineales a color. Tienen tres sensores lineales, uno para cada color (rojo verde y azul). Pueden ser de dos tipos:

• Trisensor. Los sensores CCd están posicionados unos junto a otros separados por un pequeño espacio.  Tienen  una  buena  sensibilidad  pero  solo  pueden  utilizarse  en  aplicaciones  con superficies planas.Prisma. Los sensores están posicionados en las tres caras de un prisma. Pueden utilizarse para cualquier tipo de aplicación pero necesitan de una mayor iluminación.

 

Cámaras matriciales. El sensor cubre un área que está formada por una matriz de pixeles. Los sensores de las cámaras modernas son todos de tecnología CCD formados por miles de diodos fotosensibles posicionados de forma muy precisa en la matriz.

 

El tamaño de los CCD está definido en  pulgadas, sin embargo su tamaño real no tiene nada que ver con su valor en pulgadas, sino que están basados en la relación de los primeros con el tamaño de los tubos Vidicón. Formatos habituales son 1/3”,1/2” y 2/3”.

 

Características de los sensores.

• Factor de relleno. Porcentaje del área de píxel que es sensible a la luz, el ideal es el 100%, porcentaje imposible de obtener por la separación entre los registros.

• Tipo de transferencia. Según la forma de transferencia de la información.

• Transferencia  Inter-línea  (ITL).  Son  los  más  comunes,  utilizan  registros  de  desplazamiento situados entre las líneas de píxel para almacenar y transferir los datos de la imagen lo que permite una alta velocidad de obturación.

• Transferencia de cuadro. Disponen de un área dedicada al almacenamiento de la luz, la cual está separada del área activa, esto permite un mayor factor de relleno aunque se pierde velocidad de obturación.

• Cuadro entero. Son los de arquitectura más simple, emplean un registro paralelo para exposición de los fotones, integración de la carga y transporte de la misma, alcanzando con este sistema factores de relleno del 100%.

 

Cámaras color. Aunque el proceso de obtención de las imágenes es más complejo, proporcionan una mayor información que las monocromo.

 

Cámara color 1CCD. Incorporan un sensor con filtro en forma de mosaico, con los colores primarios RGB (filtro

Bayer),

 

Debido al carácter del filtro, bien en el interior de la cámara, o bien en un ordenador, se realizan los cálculos necesarios para obtener en tiempo real una señal analógica o digital en RGB.

 

Cámara color 3CCD. Incorporan un prisma y tres sensores, la luz procedente del objeto pasa a través de la óptica y se divide en tres direcciones al llegar al prisma. En cada una de los tres extremos del prisma se encuentra un filtro de color (rojo, verde y azul) y un sensor que captura la luz de cada color que viene del exterior. Inter namente la cámara combina los colores y genera una señal RGB similar a la que ve el ojo humano.

 

Aunque la calidad de las imágenes de este tipo de cámaras respecto de las de 1CCD es muy superior, tienen dos inconvenientes a tener en cuenta: la necesidad de una mejor iluminación para compensar el efecto producido por el prisma y el efecto de aberración cromática que se crea por la propia estructura del sistema que se subsana colocando las ópticas adecuadas para este tipo de cámaras.

 

OPTICAS

Fundamentos teóricos. Las ópticas se utilizan para transmitir la  luz al sensor de  la  cámara de  una  forma controlada para poder obtener una imagen enfocada de uno o varios objetos.

 

Para saber exactamente que óptica debe utilizarse hay que tener en cuenta una serie de parámetros: Tamaño del sensor, distancia del objeto a la cámara y el campo de visión que deseamos abarcar. Se puede calcular la óptica mediante la siguiente fórmula:

 

En los sistemas de visión artificial es necesario utilizar ópticas de calidad para tener la mejor imagen posible y permitir las medidas con la mayor precisión.

Para definir el tipo de óptica se deben seguir una serie de consideraciones:

 

•     El tipo de iluminación utilizado

•     Las especificaciones del sensor de la cámara

•     El tamaño y geometría del objeto

•     La distancia y el espacio disponible

 

Elementos que componen las lentes:

 

•     Anillo de enfoque. Cuanto más cerca enfocamos, más sobresale el objetivo.

•     Diafragma. Se gira para seleccionar la entrada de luz a la cámara. Su escala suele ser: 16,11,...,1.8. A mayor número seleccionado, menor abertura del diafragma y mayor profundidad de campo.

•     Velocidad de obturación. Selecciona el tiempo que estará abierto el diafragma.

 

Su escala suele ser: 1/1, ½, ... 1/250, 1/ 1000. Para obtener imágenes nítidas de objetos que se desplazan a gran velocidad hay que seleccionar velocidades de obturación altas (>1/250).

 

•             Longitud focal. Valor en milímetros que nos informa de la distancia entre el plano focal (CCD) y el centro del objetivo.

 

• Profundidad de campo. Espacio en el cual se ve el objeto totalmente nítido. Depende de la longitud focal de la lente empleada.

•  Precisión de la medida. Depende exclusivamente del campo de medida y de la resolución de la cámara.

Ejemplo: si el campo de visión es de 10x10 mm. Y utilizamos una cámara de 752x752 pixels, la precisión de la medida en cada eje sería de 0,013 mm/píxel, o lo que es lo mismo, un píxel equivale a 13 milésimas de milímetro.

 

3.3  PC

 

El PC es la parte pensante del sistema, se encarga no solo de recoger y mostrar las imágenes capturadas, si no de procesarlas para llevar a cabo su cometido. Las tareas a realizar son:

 

•             Recibir todas aquellas señales de sincronización para que se pueda realizar correctamente la captura de imágenes.

•     Realizar la lectura de las imágenes.

•     Procesar los datos proporcionados por las cámaras para realizar el análisis de imagen.

•     Realizar el interfaz con los usuarios

•     Comunicar con los sistemas productivos, para detener el proceso en caso de la aparición de algún defecto

•     Controlar el buen funcionamiento de todos los elementos hardware.

 

3.4  TARJETA DE ADQUISICIÓN

 

GRABBERS (tarjeta de adquisición). En las aplicaciones de visión industrial y de análisis de imagen es neces ario tomar las imágenes con la mejor calidad posible y enviarlas a la memoria del ordenador con el fin de procesarlas, analizarlas y /o visualizarlas. Las cámaras que se utilizan en estos entornos presentan una serie de requisitos que en la mayoría de ocasiones no son estándar. Las especificaciones y precios de las placas de captura de imagen (Frame Grabbers) varían enormemente y por tanto se deben tener en cuenta los requisitos técnicos de cada frame grabber para su elección.

 

Las tarjetas se dividen en tres categorías distintas en función de sus características:

 

•     Frame Grabbers estándar de bajo coste

•     Frame Grabbers avanzados de altas prestaciones y con características multicanal

•     Frame Grabbers "inteligentes" con procesadores abordo.

 

 

3.5  PROCESAMIENTO DE IMAGEN (PROCESADOR Y ALGORITMOS DE PRETRATAMIENTO Y FILTRADO DE LA IMAGEN, DE SEGMENTACIÓN Y RECONOCIMIENTO DE FORMAS, DE EXTRACCIÓN DE DESCRIPTORES Y DE CLASIFICACIÓN)

 

SOFTWARE. En el pasado más reciente no era posible hacer los procesos en tiempo real debido a que los ordenadores no eran lo suficientemente rápidos para realizar los cálculos con las imágenes. Con la llegada del bus PCI y con la rápida evolución de los procesadores de los PC se ha conseguido visualizar las imágenes en tiempo real y realizar la mayoría de procesos en tiempos suficientemente cortos, como para que puedan resolver aplicaciones de visión en entornos científicos e industriales, con los resultados esperados en su justo tiempo. Esta evolución del hardware a comportado el desarrollo de librerías de visión que puedan funcionar en entornos estándar de todo tipo de sistemas operativos como de procesadores.

 

La base del software de un sistema de visión es la interpretación y análisis de los píxeles. El resultado final puede ser, desde la medida de una partícula, a la determinación o lectura de una serie de caracteres (OCR), pasando por cualquier otro proceso que podamos imaginar sobre las imágenes.

 

INTERFACE. Una interfaz para notificar el resultado del análisis a un operador.

 

ACTUADORES EXTERNOS. Sincronía con el proceso, para adquirir la imagen en el momento adecuado y para actuar con el proceso o separar unidades defectuosas.

 

4  SISTEMAS DE VISIÓN ARTIFICIAL

 

En la industria actual se utilizan los siguientes sistemas de visión artificial: sistema de presencia-ausencia, sistema de pick-up & place, sistema de control de calidad, sistema de metrología, sistema de clasificación industria.

 

SISTEMA DE PRESENCIA-AUSENCIA

Inspección de un área donde entre otras funciones, puede definirse en cada imagen las regiones de interés (ROI) y en ellas buscar objetos, medir distancias y reconocer patrones para verificar los procesos de:

 

•     Ensamblaje

•     Etiquetado y Marcado

•     Soldaduras efectuadas

•     Calidad

•     Control de presencia de piezas

•     Control de utillaje

•     Control de acabado superficial

 

SISTEMAS INTEGRADOS.

 Se denomina sistema de visión integrado al que incorporan el software y todo el hardware necesario en un mismo sistema. Lo forman un conjunto de componentes de pequeñas dimensiones preparados para poder ser instalados en cualquier aplicación de visión, con los mínimos requisitos de programación.

 Existen dos tipos de sistemas:

 

Ventana del software DT visión foundry en una aplicación de identificación de posición de un circuito impreso.  

Sistema de visión integrado de la casa NetSight

 Cámaras inteligentes. Tienen el aspecto de una cámara pero integran a su vez un procesador, memoria, puertos de comunicación con el exterior (I/O, RS232, Ethernet). La programación del sistema se realiza mediante PC.

 Sistemas de visión multicámara. Son sistemas integrados que permiten ser conectados a cualquier tipo de cámara existente. Permiten controlar hasta 4 cámaras analógicas o digitales.

 

5  VENTAJAS Y BENEFICIOS  DE LAS APLICACIONES DE VISIÓN ARTIFICIAL

 

Los sistemas de visión artificial efectúan tareas repetitivas con precisión y rapidez y permiten trabajar fuera del espectro visible distinguiendo detalles no visibles por el ojo humano y aportando numerosos beneficios, siendo los más inmediatos el incremento de la calidad y del rendimiento de la producción y la reducción de costes de mano de obra.

 

Integrados en etapas intermedias de la producción, la reducción de costes es doble: la extracción de la pieza antes de que esté acabada supone un ahorro en materiales y consumo energético y además permite detectar problemas en los dispositivos que originaron el defecto evitando fabricar más piezas defectuosas.

 

Las prestaciones de la visión mejoran las de las demás tecnologías en todos los campos:

 

• Calidad en la producción. Producción 100% fiable: Verificación objetiva y constante (unitaria)

• Aumentar la producción (optimizar tiempos de producción)

• Reducción de costes

• Costes de devolución de pedidos

• Costes de la imagen de la empresa frente a los clientes

• Costes de personal

• Costes de tiempo

• Costes de procesos productivos

• Evita errores humanos

• Falta de atención

• Errores visuales

• Absentismo laboral

• Verificación objetiva y constante

• Verificación de lugares inaccesibles

•     Detección de defectos sobre la misma línea de producción:

 

Se han desarrollado nuevas tecnologías como la visión multiespectral, que permiten ver más allá de lo que es capaz de captar el sistema visual humano. De este modo, ampliando la respuesta de las cámaras a los espectros ultravioleta e infrarrojo, es posible detectar defectos y problemas que, de otro modo, pasarían inadvertidos.

 

Detección de cuerpos extraños:

 

Una de las últimas aplicaciones de la visión artificial es el análisis de imágenes procedentes de señales que son capaces de atravesar la muestra, como los rayos-X, la resonancia magnética nuclear o la termografía. A través de estas técnicas, es posible detectar cuerpos extraños de pocos milímetros

 

•     Medición sin contacto

•     Realización de históricos con imágenes

•      Resolver problemas de seguridad y ergonomía

•       Alta  velocidad de  procesado: Sistema de  alta  velocidad  y resolución capaz de  conseguir ratios  de inspección de más de 1000 productos por segundo.

•        Sistemas multirecetas:

 

Uno de los problemas habituales en las líneas de producción es el cambio frecuente del tipo de receta y el empleo de un gran número de formulaciones diferentes. Mediante el empleo de modelos estadísticos multivariantes es posible identificar a qué tipo de receta corresponde un producto, adaptando automáticamente los parámetros de configuración para detectar cualquier defecto relacionado con el color, la forma, el recubrimiento, etc.

 

De este modo, el sistema puede trabajar con una amplia variedad de recetas, adaptándose en cada momento sin necesidad de que ningún operario se lo indique.

 

• Identificación automática de receta

• Adaptación al cambio de recet

• Posibilidad de simultanear diferentes recetas

 

CONCLUSIONES

 

Con toda la información que presentamos anteriormente tratamos de demostrar la importancia que tiene la visión artificial que es una parte que abarca la inteligencia artificial, pero de igual manera no deja de ser importante ya que gracias a la visión artificial podemos crear mecanismos que realicen trabajo no por el simple hecho de recibir órdenes si no que son capaces de visualizar su objetivo, tomar decisiones y ejecutarlas.

En este artículo también se trata de explicar un poco más sobre los proyectos que involucran la visión artificial, como por ejemplo aplicada en la detección de peatones.

Pero todo esto solo es un trabajo de investigación ya que todo lo realizado es simplemente una recopilación de información o experimentos que ya fueron realizados.