Levantamiento Técnico para desarrollar Estaciones de Control de calidad de Sistemas de Visión.
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Un levantamiento técnico para una estación de control de calidad con sistemas de visión artificial es el proceso exhaustivo de recolección de información, análisis del entorno de producción y definición de requisitos para diseñar una solución que automatice la inspección de productos.
Este levantamiento consiste en identificar qué se va a inspeccionar, cómo se va a iluminar, dónde se colocará el equipo y cómo se comunicará con el resto de la planta.
A continuación, se describen los componentes clave:
- 1. Definición del Objetivo de Calidad
- • Identificación de defectos: Qué características se buscan (rayas, abolladuras, falta de componentes, errores de etiquetado).
- • Definición de "Bueno" vs. "Malo": Establecer tolerancias precisas. Se suelen solicitar muestras físicas de piezas defectuosas y aceptables.
- • Tipo de inspección: Medición dimensional, presencia/ausencia, reconocimiento óptico de caracteres (OCR), o inspección de color.
- 2. Análisis de la Pieza (Objeto de Estudio)
- • Características físicas: Material (metal reflectante, plástico, tela), tamaño, color y textura.
- • Variabilidad: Analizar si el producto cambia de forma, color o si hay diferentes modelos en la misma línea.
- • Orientación: Cómo llega la pieza a la estación (siempre igual, aleatoria, girada).
- 3. Entorno de Producción y Línea
- • Velocidad de línea: Cuántas piezas por minuto deben inspeccionarse (ciclo de tiempo).
- • Espacio físico disponible: Medición del área donde se instalarán las cámaras, iluminación y soportes (espacio limitado, vibraciones).
- • Condiciones ambientales: Presencia de polvo, humedad, alta temperatura, iluminación ambiental (luz solar, luces de techo) que pueda interferir.
- • Sistema de rechazo: Cómo se eliminará el producto defectuoso (brazo neumático, desviador, parada de línea).
- 4. Requerimientos de Visión Artificial (Hardaware)
- • Iluminación (Crítico): Selección de iluminación técnica (tipo back-light, ring-light, domo) para resaltar el defecto y eliminar reflejos no deseados.
- • Óptica y Cámara: Definición de la resolución de la cámara (resolución de píxeles necesaria para medir) y selección del lente adecuado (distancia focal).
- • Posicionamiento: Distancia de trabajo de la cámara respecto a la pieza.
- 5. Integración y Automatización
- • Comunicación: Definición del protocolo de comunicación con el PLC (ProfiNet, EtherNet/IP, Modbus).
- • Salidas/Entradas: Sensores de presencia de pieza (trigger) y señales de control para el actuador de rechazo.
- • Interfaz de Usuario (HMI): Definir qué información necesita ver el operador en pantalla.
Resultado del Levantamiento: Un documento detallado con las especificaciones técnicas que permite seleccionar el hardware (cámaras, luces, lentes) y desarrollar el software de inspección adecuado para el proyecto de visión artificial.
- DATOS:
Para desarrollar un sistema de visión artificial aplicado al control de calidad, es fundamental recopilar datos tanto del proceso productivo como imágenes específicas de los productos. La calidad de los datos determina la precisión del sistema.
Aquí están los datos clave divididos por categorías:
- 1. Datos del Producto y Defectos (Base de Datos Visual)
- • Imágenes de Calidad (Buenos): Cientos o miles de imágenes de productos sin defectos para entrenar al modelo en lo que constituye una "pieza correcta".
- • Imágenes de Defectos (Malos): Imágenes etiquetadas de todos los tipos de defectos posibles (rayones, grietas, decoloración, piezas faltantes, deformaciones, suciedad).
- • Variabilidad Normal: Imágenes con ligeras variaciones que no deben considerarse defectos (cambios de iluminación ambiental, posición ligeramente diferente, texturas naturales del material).
- • Clasificación y Etiquetado: Los datos deben estar categorizados. Para Deep Learning, se necesitan entre 500 y 2000 imágenes etiquetadas por categoría de defecto para una alta precisión.
- 2. Datos Técnicos de la Estación de Trabajo
- • Definición de "Defecto": Especificaciones técnicas exactas, medidas críticas, tolerancias dimensionales (tamaño/profundidad máxima de una grieta).
- • Campo de Visión (FOV): Tamaño del área que la cámara necesita capturar para ver la pieza completa o la zona de interés.
- • Resolución Requerida: Píxeles necesarios para detectar el defecto más pequeño (ej. un rayón de 0.1 mm).
- • Velocidad de Línea (Tiempo de Ciclo): Cuántas piezas por minuto/segundo deben inspeccionarse para determinar la velocidad de procesamiento requerida.
- 3. Datos del Entorno Físico
- • Iluminación: Datos sobre la luz existente y la necesaria. Se suele requerir iluminación controlada (difusa, directa, estroboscópica) para resaltar defectos.
- • Posicionamiento: Cómo se presentará la pieza (conveyor, posición fija, robot) y si la pieza se mueve o está estática durante la toma de imagen.
- • Conectividad: Interfaces requeridas para comunicar el sistema de visión con el PLC (variador, PLC, base de datos).
- 4. Datos de Operación y Escenarios
- • Acciones ante Falla: ¿Qué debe hacer el sistema si encuentra un defecto? (activar una alarma, separar la pieza con un brazo neumático).
- • Falsos Positivos/Negativos: Definir el nivel de tolerancia para productos aceptados erróneamente vs. productos buenos rechazados (falsos rechazos).
- Resumen de implementación
- 1. Definir objetivos: Qué se inspecciona (presencia, dimensión, superficie).
- 2. Adquisición de imágenes: Capturar imágenes reales del entorno.
- 3. Etiquetado (Labeling): Marcar los defectos en las imágenes.
- 4. Entrenamiento y Validación: Entrenar el modelo de IA con los datos.
- Requisitos Adicionales:
- Lista de procesos.
- Lista de procedimientos.
- Lista de maquinaria.
- Lista de máquinas.
- Lista de sistemas.
- Lista de departamentos.
- Lista de personal.
- Lista de clientes.
- Lista de roles.
- Lista de líneas de producción.
- Lista de planes de producción.
- Lista de fallas principales.
- Lista de problemas actuales.
- Lista de mermas.
- Lista de kpi´s principales por departamentos.
- En el caso de no estar convecido de comprar nuestro producto, servicio o curso, podemos realizar un levantamiento técnico, para dar mas claridad y precisión del alcance en el reporte que se entrega, sobre su planta directamente. Este tiene un costo de USD $60,000.00, el cual se realizara durante 2 semanas en sus instalaciones. Será re-embolsado al comprar el producto, servicio o curso; de lo contrario no:
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