Por qué fallan los proyectos de visión artificial y cómo evitarlos

La visión artificial tiene un gran impacto en la automatización de fabricación, especialmente en la inspección, medición, clasificación y seguimiento. Sin embargo, a pesar de sus beneficios, los estudios demuestran que entre el 50 % y el 70 % de los proyectos de visión artificial no logran alcanzar sus objetivos.

Como líder mundial en tecnología de visión artificial, Cognex se ha asociado con miles de fabricantes y ha sido testigo de grandes éxitos y fallas costosas. A través de décadas de experiencia, hemos identificado errores comunes que descarrilan los proyectos, así como estrategias que conducen al éxito.

Ya sea que esté considerando su primer proyecto de visión artificial o buscando mejorar los sistemas existentes, comprender los puntos de falla puede ahorrarle cientos de miles de dólares. 

Las 5 razones principales por las que fallan los proyectos de visión artificial 

1. Falta de planificación para las necesidades adecuadas

Los proyectos se tropiezan sin objetivos claros, incluida la falta de comprensión de lo que su aplicación necesita. Muchos fabricantes omiten pasos importantes, como elegir resultados medibles como tasas de detección de defectos o tasas de rechazos falsos. Esto puede llevar a usar soluciones no coincidentes que no pueden cumplir con las expectativas.

Para evitar esto, comience cada proyecto con una evaluación completa de las necesidades. Realice preguntas como:  

• ¿Qué tipos de productos o materiales manejará el sistema?
• ¿Cuáles son las características o defectos que el sistema debe detectar?
• ¿Existen requisitos de velocidad o rendimiento que el sistema debe cumplir?
• ¿Cuáles son los desafíos o las limitaciones de las operaciones existentes?

Luego, defina objetivos medibles e involucre a todas las partes interesadas: equipos de ingeniería, producción, calidad, mantenimiento y finanzas, para asegurarse de que todos estén en sintonía. Obtenga información clara sobre lo que necesita antes de buscar la solución de visión artificial adecuada. 

2. Pasar por alto las condiciones ambientales

Los factores ambientales pueden hacer o deshacer el rendimiento de la visión artificial. La vibración, los cambios de temperatura, el polvo, la humedad e incluso las condiciones de luz pueden causar imágenes borrosas, sensibilidad reducida y problemas de mantenimiento. Muchos fabricantes subestiman estos desafíos durante el diseño del sistema, lo que lleva a costosas adaptaciones o fallas completas del sistema.

Para superar esto, intente lo siguiente:

• Evalúe el entorno donde colocó los sistemas y las aplicaciones antes de seleccionar el equipo.
• Tome nota de factores como la iluminación ambiental, los niveles de vibración, la exposición al polvo y las variaciones de temperatura.
• Elija sistemas con las clasificaciones IP adecuadas.

3. Falta de planificación de escalabilidad  

Cuando las empresas no anticipan necesidades futuras, los sistemas de visión artificial pueden volverse rápidamente obsoletos. Los cambios en el volumen de producción, los diseños de nuevos productos, los puntos de inspección adicionales o los cambios en los estándares de calidad pueden hacer que los sistemas rígidos no sean prácticos. Sin hardware modular o software flexible, la ampliación se vuelve costosa e ineficiente.

Para evitar esto, piense en el crecimiento desde el principio. Elija hardware con rutas de actualización fáciles, como cambiar lentes, iluminación o filtros sin reemplazar sistemas completos. Seleccione soluciones de software que admitan el encadenamiento de herramientas y la implementación unificada en múltiples líneas de producción, y expandirse más adelante será fácil.

4. Juzgar erróneamente las necesidades de formación de imágenes y de procesamiento

Los sistemas pueden fallar bajo presión de producción debido a la selección de la tecnología de imagenología incorrecta o a la subestimación de los requisitos.  

Por ejemplo, un sistema de escaneo de línea no funcionará eficazmente cuando se inspeccionan piezas discretas, al igual que un sistema de escaneo de área tiene problemas con materiales continuos. De manera similar, los sistemas diseñados para tareas simples pueden colapsar al manejar inspecciones difíciles o demandas de producción de alta velocidad.

Para resolver esto, haga coincidir su tecnología de imagenología con las necesidades de su aplicación y con ello límite a que sistema podría adaptarse mejor:

• Sistema de escaneo lineal: Perfecto para textiles, papel u objetos cilíndricos.
• Sistemas de escaneo de área: Ideal para piezas con amplios campos de visión e inspecciones de uso general.
• Sistemas de visión 3D: Esencial cuando necesita información de profundidad o para inspeccionar geometrías complicadas.

5. Enfocarse en los costos iniciales

Cumplir con un presupuesto es importante, pero algunos compradores priorizan los costos iniciales bajos sobre el valor a largo plazo. Esto puede conducir a sistemas menos duraderos que son más difíciles de mantener y tienen poco margen para adaptarse. Los costos ocultos incluyen reparaciones, reemplazos de sistemas y pérdidas de productividad.

Para abordar esto, concéntrese en el costo total de propiedad (TCO) en lugar de un precio inicial. Piense en los costos de mantenimiento, las actualizaciones, las necesidades de capacitación, las ganancias operativas y las soluciones flexibles que se adaptan a las necesidades de las aplicaciones y los estándares de calidad. 

Pasos para el éxito de la visión artificial 

Pruebas en condiciones del mundo real

Las pruebas de laboratorio rara vez muestran cada problema, así que asegúrese de validar el rendimiento del sistema en el piso de planta bajo condiciones ambientales reales y demandas de producción. Para obtener un rendimiento confiable desde el primer día, utilice pruebas en el mundo real para encontrar problemas que los entornos controlados pueden pasar por alto.

Proporciona formación y asistencia

Los operadores necesitan una buena capacitación para mantener los sistemas de visión artificial a lo largo del tiempo. Comience por recopilar documentos técnicos, guías y tutoriales en video para respaldar el aprendizaje continuo. Recopilar esta documentación ayuda a reducir el impacto en la rotación de personal. 

Colabore con expertos en visión artificial

Dos cabezas son mejores que una, y trabajar con especialistas en visión artificial acelera el éxito del proyecto. Busque socios que ofrezcan soporte sólido, herramientas de mantenimiento predictivo e historiales comprobados en aplicaciones. La asociación correcta significa orientación continua a medida que evolucionan sus necesidades.

Su camino hacia el éxito de la visión artificial

Los proyectos de visión artificial prosperan cuando la tecnología correcta se combina con objetivos claros, planificación estratégica y apoyo experto. Las implementaciones más exitosas provienen de la asociación con especialistas que comprenden tanto el panorama técnico como las demandas del mundo real de su aplicación.

En Cognex, ofrecemos orientación integral para ayudarle a hacerlo bien desde el principio. Nuestro enfoque comprobado incluye evaluaciones de necesidades integrales, diseño de soluciones personalizadas, integración de sistemas sin problemas y soporte continuo para garantizar un rendimiento a largo plazo.

Con décadas de experiencia y un equipo global de expertos, hemos ayudado a los fabricantes de todas las principales industrias a superar desafíos de visión complejos, y estamos listos para ayudarlo a hacer lo mismo.