Cinco maneras de impulsar su línea de fabricación con una inspección de bordes más inteligente

Encontrar un borde es una de las funciones más críticas en los sistemas de visión artificial, cuyos algoritmos peinan los pixeles en una imagen digital en busca de líneas, arcos y formas geométricas. El software traduce estos datos en bordes que indican al software de visión artificial en qué áreas enfocarse y cuáles ignorar.

Por lo tanto, las herramientas de inspección de bordes tienen una responsabilidad sustancial de la precisión y eficiencia de los sistemas de visión artificial. Los fundamentos de las herramientas de inspección de bordes ilustran algunas de las funciones principales de la visión artificial.

Cómo funciona la detección de bordes en un entorno de fábrica

Este es un escenario común de inspección de bordes basado en el software de visión artificial de Cognex:

Se debe insertar un conjunto de pistón completo en un bloque de motor V-8. Una aplicación de visión artificial toma una fotografía del conjunto del pistón y utiliza algoritmos de visión artificial para identificar sus bordes. Otra imagen encuentra los bordes dentro del bloque del motor que revelan la ubicación de instalación del conjunto del pistón.

Las herramientas de inspección de bordes están configuradas para instruir al sistema de visión artificial a que enfoque su atención en áreas específicas del conjunto del pistón y el bloque del motor mientras filtra todo lo demás. Esto es crucial, ya que los procesadores de computadoras deben escanear cada pixel dentro de una imagen, lo que requiere tiempo y energía para el procesamiento. El sistema funciona mejor si escanea solo los pixeles requeridos.

En nuestro ejemplo, un sistema de visión artificial utiliza datos de inspección de bordes para configurar una aplicación de control de calidad que escanea imágenes del conjunto del pistón y del bloque del motor para detectar evidencia de defectos. Una vez que pasan la inspección, pasan por la línea de montaje hasta un brazo robótico que utiliza datos de inspección de bordes para indicarle al robot exactamente dónde colocar el pistón dentro del bloque del motor.

Operaciones como esta se desarrollan en una variedad casi infinita, dada la prevalencia generalizada de la tecnología de visión artificial en centros de distribución y automatización industrial.

Cinco herramientas para adquirir datos precisos de inspección de borde

Un sistema de visión artificial configura una serie de parámetros para determinar si un elemento que se escanea debe avanzar por el entorno de producción o ser redirigido a un área para abordar los defectos. Cada artículo fotografiado o escaneado obtiene una calificación de aprobado o fallo.

Las inspecciones de borde pueden configurarse para establecer tolerancias. Cualquier objeto que caiga fuera de estas tolerancias puede rechazarse, mientras que todo dentro de las tolerancias está aprobado.

Para visualizar cómo funcionan las inspecciones de bordes, imagine una fábrica moderna que crea reproducciones de ruedas de vagones antiguas, que tienen tres partes principales: el rin exterior, los rayos y el cubo. Los parámetros de inspección del borde son fundamentales para el uso de robots industriales y automatizar el proceso de fabricación.

Estas cinco técnicas de inspección de bordes entran en juego:

• Distancia. En una rueda de vagón, la distancia entre los rayos, los rines y los cubos debe caer dentro de tolerancias estrictas. Las herramientas de inspección de bordes miden la distancia entre estos componentes en una imagen escaneada, lo que permite el control de calidad y la alineación para la producción robótica.
• Ángulo. Cada rayo de la rueda del vagón debe instalarse en un ángulo exacto. Una herramienta de inspección de borde angular proporciona al robot una guía exacta sobre la alineación de los radios.
• Diámetro circular. Las imperfecciones en la fabricación o distribución pueden entregar los rines o cubos incorrectos al robot. Una inspección de borde de diámetro circular mide la distancia desde el centro hasta el borde, creando datos para marcar errores de producción.
• Concentricidad de círculo. El rin y el cubo de la rueda del vagón comparten el mismo centro, lo que los hace concéntricos. Una inspección de borde de concentricidad circular ayuda al robot a alinear los rines y los cubos.
• Radio. El radio de cada aro y cubo proporciona más datos para garantizar que la automatización robotizada los alinee con precisión.

Los componentes fabricados tan simples como una rueda de vagón o tan complejos como un circuito impreso para teléfonos inteligentes se benefician de este tipo de aplicaciones de inspección de borde.

Elegir la tecnología de inspección de borde correcta

En Cognex, hemos perfeccionado el arte y la ciencia de la visión artificial durante décadas. Nuestra herramienta InspectEdge es uno de los activos principales de nuestro conjunto de software de visión artificial diseñado para facilitar que cualquier persona configure una aplicación de visión, incluso si no tiene certificaciones avanzadas o título universitario.

Otras herramientas de nuestro paquete de software realizan tareas esenciales como inspección de cordones, emparejamiento de patrones, identificación y procesamiento de imágenes. Ya sea que dirija un centro de distribución o automatice un entorno de fábrica, estas herramientas darán una ventaja en control de calidad y eficiencia.