CONTROL DE CALIDAD CON INTELIGENCIA ARTIFICIAL

La nueva visión artificial basada en Deep Learning ha llegado a la industria. La misma tecnología que permite la conducción autónoma, ahora aplicada al control de calidad. 

¿COMO LO HACEMOS?

Instalamos cámaras que puedan ver el defecto.

Las cámaras son los ojos de nuestros equipos, si queremos ver un defecto con visión artificial obviamente tiene que poder verse de algún modo. No obstante, podemos instalar cualquier tipo de cámara (matriciales, lineales, térmicas, infrarojas, UAV…), si lo que quieres inspeccionar es visible de alguna forma, lo podremos encontrar.

Creamos un cerebro artificial y le enseñamos qué debe hacer.

Si queremos tener sistemas que sean realmente inteligentes, no podemos seguir utilizando la misma estrategia que ha utilizado la visión industrial hasta el momento. En vez de utilizar lentos algoritmos de búsqueda de patrones, creamos sistemas que imitan el cerebro humano y les entrenamos para que hagan el control de calidad perfectamente. Literalmente creamos un cerebro artificial capaz de aprender cualquier cosa, pero que nunca se cansa.

Un programa para controlarlos a todos.

El software OneVision nos permite controlar todo el proceso. Aquí podemos conectar las cámaras con los cerebros artificiales y definir como tiene que ser la secuencia de inspección. El OneVision es un software intuitivo que permite controlar el equipo de visión, visualizar los resultados, definir las señales de comunicación, hacer la trazabilidad, etc. Este software permite utilizar la tecnología de los coches autónomos en entornos de producción industrial.

ONEVISION - EL SOFTWARE DE LA INDUSTRIA 4.0

El software OneVision se conecta a las cámaras para recibir imágenes y utiliza el cerebro artificial para hacer la inspección de forma automática. Combina simplicidad y potencia para adaptarse a todos los casos de uso.  Para más información sobre el producto, descargar folleto. 

pantalla onevision.png

BENIFICIOS DEL DEEP LEARNING

Tolerancia a cambios

Los cambios de iluminación o posición de la cámara no afectan a los sistemas de visión con Deep Learning. Se acabaron los ajustes constantes.

Múltiples formatos

El Deep Learning puede trabajar con múltiples formatos de un mismo producto de forma natural. No es necesario cambiar de formato.

Alta velocidad

Con Deep Learning se puede llegar a solucionar problemas muy complejos con tiempos de ciclo impensables hasta el momento. 

Variabilidad natural

Hasta el momento la visión artificial no había funcionado con productos muy variables. Con Deep Learning esto ya no es un problema.

TODAS LAS HERRAMIENTAS PARA LA INSPECCIÓN DE CALIDAD

Extracción de Bounding Box
bounding box extraction.jpg

Herramienta para localizar las regiones de interés (ROI) en la imagen. También puede utilizarse para contar un número indeterminado de objetos. En muchas aplicaciones la extracción de la región de interés es el primer paso de un análisis posterior.

Segmentación
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Encuentra los píxeles exactos sobre la imagen que corresponden a un objecto determinado, una característica o un defecto. Esta es la herramienta más potente y robusta para encontrar defectos en un producto. También es muy útil para calcular áreas.  

Lectura de códigos
barcode_reading.jpg

Esta herramienta puede leer una gran variedad de códigos de datos utilizados en la industria: QR, Datamatrix, GS1, etc. Con la ayuda del Deep Learning, se puede realizar lectura de códigos en escenarios extremadamente complejos.

Clasificación
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Para clasificar una imagen entre varias categorías. Herramienta extremadamente rápida utilizada para casos sencillos, capaz de obtener resultados muy robustos en entornos controlados.  

Regresión de geometrías
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Extracción de características geométricas de una imagen para hacer mediciones o aplicar algoritmos de búsqueda de patrones. Esta herramienta generalmente se utiliza para obtener coordenadas para un guiado de robot.

Mediciones
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Una amplia variedad de herramientas para realizar mediciones 2D entre formas geométricas. Con ella se pueden calcular fácilmente distancias, ángulos o áreas de múltiples objetos o características presentes en la imagen.