Control de calidad en vidrio con visión artificial y Deep Learning, video visión artificial

La visión artificial para el control de calidad está presente en la industria desde los años 90, pero hasta la revolución de la Inteligencia Artificial algunas aplicaciones como la inspección de vidrio sencillamente no han sido posibles. Explicamos aquí qué ha cambiado.


Durante muchos años la visión artificial en la industria ha tenido importantes limitaciones a nivel de viabilidad técnica. Para algunas personas esto era especialmente frustrante porque no comprendían como podía ser que una máquina no fuera capaz de obtener un análisis que para un humano es casi inmediato. La realidad es que el procesamiento de imagen es una ciencia muy compleja y hasta la aparición del Deep Learning no hemos tenido herramientas potentes para, ahora sí, afrontar con éxito la gran mayoría de aplicaciones. Presentamos a continuación un caso que solo ha sido posible automatizar haciendo uso de la Inteligencia Artificial.

Proceso de fabricación de botellas por soplado

La fabricación de vidrio es un proceso que ya usaban los egipcios hace 4000 años. Durante todo este tiempo ha pasado de ser utilizado en objetos de lujo a ser un material de uso común. Hoy en día está completamente automatizado, pero en la mayoría de los casos no se logra obtener piezas idénticas. Las tolerancias de fabricación son más altas que las obtenidas por ejemplo con los procesos de inyección de plástico o fundición de metales. El conformado de vidrio por soplado no acostumbra a lograr espesores de pared ni geometría uniforme, lo cuál es un problema para la visión artificial clásica.

¿Sabías qué...?

El primero en utilizar la técnica del moldeo por soplado con fines artísticos fue Ennion, que vivió durante el siglo I d.C. Gracias a que firmaba sus obras, se han podido conservar más de 50 de sus obras, esparcidas por todo el territorio desde España hasta Israel.


Copa romana fabricada por Ennion en el siglo I d.C.

Pasando ya a los defectos que puede presentar el vidrio fabricado industrialmente, mostramos a continuación defectos que pueden aparecer en la fabricación de pipetas. Estas grietas se encuentran normalmente en la punta de las pipetas y se producen bien durante el proceso de corte o bien por impactos durante la manipulación posterior. En la mayoría de los casos es fundamental asegurar que la punta de las pipetas está perfecta. ¿Cómo automatizarlo si cada pipeta y cada defecto tiene un aspecto diferente?

Ejemplos de pipetas con defectos en la punta

Como ya hemos apuntado, este problema sería imposible para la visión artificial que conocemos desde los años 90, pero con la Inteligencia Artificial, que analiza las imágenes como lo hace un cerebro, es una tarea fácil. En el vídeo a continuación puedes ver cómo resolvimos este problema en Indeep Vision a principios de 2020, para encontrar grietas, descantillados y marcas de malformación del vidrio.



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