Visión artificial

El siguiente proyecto fue el PFC que realicé correspondiente a la titulación de "Organización Industrial" en la Escuela de Ingeniería de Vitoria-Gasteiz

Origen del proyecto

El origen de este proyecto es el interés de automatizar el proceso de descarte de piezas defectuosas para el sector de automoción.

En nuestro caso, el proyecto se centrará en piezas de una naturaleza geométrica sencilla, como las arandelas de las siguientes figuras.

  

 En futuros proyectos, el objetivo es ampliar todo lo desarrollado y conocido a piezas más complejas

Objetivos del proyecto

1. Evaluar distintos sistemas de iluminación de una pieza sólida
2. Comprobar la influencia exterior en los resultados (cambios de luz)
3. Desarrollar y ampliar el conocimiento en técnicas de visión artificial

Concepto visión artificial

La visión artificial describe la estructura y propiedades de un objeto tridimensional y dinámico a partir de imágenes bidimensionales. El proceso, a grandes rasgos, consiste en:

1. Captar una imagen de un objeto real
2. Conversión de la imagen a formato digital
3. Procesamiento de las imágenes (característica a analizar)
4. Análisis de la información

Instalación

Consta de los siguientes componentes:

1. PLC (Programmable Logic Controller)
2. Equipo de visión OMRON. Cámara SC50 y Amplificador ZFV-CA45
3. Sensor/detector de presencia
4. Contactores
5. Plato giratorio
6. Unidades de iluminación

PLC

El PLC permite el control secuencial de toda la instalación a través de unas entradas y unas salidas.

Lleva un software asociado (CX-Programmer) que permite todo el control del puesto y variar los tiempos de control

Cámara SC50 y Amplificador ZFV-CA45

 

La cámara consta de una resolución de 468 x 432 píxeles y lleva incorporados 36 LED's como iluminación auxiliar para las pruebas

En el amplificador se reciben las imagenes captadas y se puede inspeccionar la característica que se desee (área, color, posición, brillo, forma, patrón, etc)

Sensor-detector de presencia

Permite detectar objetos metálicos a través de una bobina electromagnética. Los objetos no metálicos son ignorados.

Una vez detecta la presencia de un objeto metálico (arandela) se envía una señal al PLC para que el sistema se pare y se saque la imagen del objeto. 

Contactores

Su objetivo es establecer o interrumpir el paso de corriente

Su función en esta instalación es controlar el tiempo de parada del plato para realizar la medición

Plato giratorio

Su velocidad de giro es ajustable con un adaptador.

No se debe superar los 6V en el adaptador ya que la fuerza centrífuga hace que las arandelas salgan disparadas del plato

Grupo de control

Se va a estudiar un grupo de 20 arandelas. De cada una de ellas se va a tomar 3 veces tanto el diámetro exterior como el interior.

Tomamos la diferencia para cada arandela entre las 3 medidas tomadas del diámetro exterior e interior.

La pregunta clave ahora es ¿cuál es el mínimo objeto que es capaz de identificar nuestra cámara?

Es decir, ¿con que margen de error o tolerancia trabaja nuestro equipo? 

Sabemos que la resolución de la cámara es de 468x432 píxeles

El mínimo objeto que es capaz de identificar nuestro equipo es de 0.1068 mm. De este modo todas aquellas arandelas cuyas diferencias de medición para un mismo diámetro superen este valor deben ser identificadas por arandelas defectuosas.

En la tabla colocada anteriormente está señalada con rojo aquellas arandelas y diámetro que nuestro equipo debe identificar como defectuoso

Variables de los ensayos

Tamaño de la muestra

Régimen de trabajo

El teaching es la imagen que se toma de las arandelas. En nuestro caso se realiza con el plato parado, en estático.

La medición es continua, es decir, el equipo está continuamente en el tiempo tomando mediciones, exista arandela o no.

Tipo y estructura de iluminación

Se va a emplear una iluminación frontal o directa con 3 tipos de luz: LED blanca, LED rojo continuo y los LED's propios del sensor

Condiciones de iluminación de los ensayos

Ensayos

Tenemos 4 muestras. Una con todas las arandelas correctas y otras tres con 6, 12 y 18 arandelas defectuosas respectivamente. Con 3 tipos de iluminación y 2 diámetros a comprobar son un total de 24 ensayos.

Análisis estadístico

Una vez realizados los ensayos y con los datos obtenidos en la mano realizamos un análisis estadístico para valorar la validez de los resultados.

Análisis continuo: Su objetivo es determinar si los diferentes tipos de iluminación proporcionan resultados diferentes o si por el contrario se pueden considerar semejantes.

Análisis discreto: Su objetivo es contrastar si hay diferencias o no entre las proporciones de arandelas buenas registradas por el equipo de visión artificial con diferentes sistemas de iluminación.

Este análisis se llevará a cabo con cada uno de los 24 ensayos a través de una hoja de cálculo Excel. A continuación se muestra la forma de proceder con uno de los ensayos

En este caso concreto podemos llegar a la conclusión de que la media de resultados con iluminación LED blanca y luz LED rojo continuo es diferente

En este caso concreto podemos llegar a la conclusión de que la proporción de éxito con iluminación LED blanca y luz LED rojo continuo es diferente.

Conclusiones