<h1> Visión Artificial</h1>

Con visión artificial pretendemos reemplazar o complementar inspecciones manuales y mediciones con cámaras digitales y procesamientos   de imágenes.

Beneficios:

- Aumentar la producción

- Mejorar la calidad

- Reducir el trabajo monótono (control repetitivo etc.)

Visión Artificial en la industria: 

      Logística:              Electrónica:         Empaque:

     Manufactura:          Robótica:          Farmacéutica:

       Autopartes:                           Alimenticia:

Solución con visión artificial:

Componentes típicos en una solución de visión

-      Cámara, lente e iluminación especial

-      Sistema de control, PLC

-      Interfase operador (HMI)

-      Trigger

-      Actuador

-      Cinta transportadora o soporte del objeto

-      Robot

Software básico:

Localización:

Encuentra la posición del objeto en la imagen, como presencia de agujeros en alguna superficie.

Decodificacion:

Decodifica códigos de barras o códigos 2D.


OCR:

Reconocimiento óptico de caracteres.

Conteo:

Conteo de piezas contenidas dentro de algún recipiente, como blíster para    

pastillas.

Presencia/Ausencia: 

Busca características particulares en objetos, como imperfecciones.

Medición:

Mide distancia entre dos ejes, bordes  o láminas etc.

Match Data:

Compara cadenas de datos entregadas por las herramientas del software.

Data Format:

Da formato a las cadenas de caracteres para depurar su salida.

Software avanzado:

Herramientas de análisis de imagen:

Herramientas que facilitan el procesamiento de manchas, bordes, vectores, imperfecciones, contornos,  reconocimiento y verificación de caracteres, códigos y símbolos, plantillas, ubicación de 1, 2, 3 puntos de cualquier objeto que se encuentre dentro del campo de visión de la cámara.

Herramientas de pre-procesamiento de imagen:

Herramientas que facilitan el pre-procesamiento de una imagen, desenvuelve etiquetas circulares o cilíndricas, realiza filtros de (binarizacion morfológica, promedio de umbrales de intensidad, ganancias y offset, morfología en escala de grises, operaciones aritméticas en imágenes, suavizado de contraste y atenuación de nitidez), umbrales de color, máscaras estáticas y dinámicas, histogramas en escala de grises, alineación de imagen de cualquier objeto que se encuentre dentro del campo de visión de la cámara.

Herramientas de medición basada en la imagen:

 

Herramientas que facilita la medición basado en la imagen, bisección de líneas, distancia entre dos puntos, intersección de líneas, mínimos cuadrados en círculo, mínimos cuadrados en líneas, distancia entre un punto y una línea, ajuste robusto en círculo, ajuste robusto en líneas, configuración de tolerancias de cualquier objeto que se encuentre dentro del campo de visión de la cámara. 

Herramientas de control de programa:

Herramientas que facilitan la programación del control de una imagen añadiendo, entradas y salidas digitales, matrices flexibles, formatos de salida de los datos a los puertos serial o Ethernet, condiciones, bucles, secuencia, trayectoria, tiempos de espera, asignación de variables a cualquier objeto que se encuentre dentro del campo de visión de la cámara.

Herramientas basadas en script:

Facilita la operación de algunas herramientas con scripts pre diseñados o la posibilidad de desarrollar nuevos scripts basados en software como Visual Basic, C++ y Perl.  La oportunidad de utilizar software de programación dirigida a objetos abre un mundo de posibilidades para el desarrollo más eficiente de las herramientas ya conocidas multiplexando la capacidad de realizar nuevas y complicadas tares en el campo de la visión artificial.

Desarrollos implementados:

1.         Improntas digitales:

Tipo de industria: Automotriz.

Alcance: reconocer numeración impresa en la carcasa del motor, enviarla al sistemas de planeación de recursos empresariales (ERP) de la compañía en formato string que se encargue de generar orden de trabajo que asigne automáticamente el número para el chasis. Recocer numeración impresa en el chasis, enviarla al sistemas de planeación de recursos empresariales (ERP) de la compañía en formato string que se encargue de generar la información completa de la nueva motocicleta a ensamblar. Toma de imágenes de las numeraciones y almacenamiento de información en forma digital (formato PDF) desempeñándose como improntas digitales que reposen en archivos  consultables dinámicamente  agilizando la detección de algún error en el proceso de ensamble o entrega de información a  entes gubernamentales aplicando a los casos de denuncias por fraudes.

Herramientas: Reconocimiento Óptico de caracteres.

Implementación:

            Imagen Inicial:

            Reconocimiento óptico de caracteres:

            Envió de caracteres a ERP en formato string:

            Imagen de impronta digital en formato PDF:

2.             Medición de piezas:

Tipo de industria: Manufactura.

Alcance: Verificar calidad de piezas de empaque basados en medidas a lo ancho y a lo largo.

Dimensiones:

Ancho: 69mm aproximadamente.

Largo: 29mm aproximadamente.

Tolerancia: +/- 2mm  

Rechazar automáticamente de la línea aquella que no cumplan con las especificaciones o recomendaciones de calidad.

Nota: para aplicaciones de medida se debe tener en cuenta la resolución de las cámaras de visión artificial, si la cámara es de alta resolución (5Mp) mejora  la calidad de la medida y las tolerancia disminuyen pero la velocidad de procesamiento es mas baja.

Herramientas: Medición, tolerancia.

              Implementació:

            Imagen Inicial:

            Medidas a lo largo:

            Medidas a lo ancho:

3.         Verificación en blíster:

Tipo de industria: Farmacéutica.

Alcance: Verificar contenido de blíster, identificar cantidad   y  calidad de las grageas, rechazar automáticamente de la línea aquella que no cumplan con las especificaciones o recomendaciones de calidad.

Herramientas: Ausencia o presencia.

            Implementación:

            Imagen Inicial:

  

            Detección de presencia de grageas:

            Conteo status: True (verdadero) pulso de salida positivo

            Numero de partes: 10

           

                Detección de Ausencia de grageas:           

            Conteo status: false (falso) pulso de salida negativo

            Numero de partes: 9

4.         Reconocimiento de código, lote y fecha:

Tipo de industria: Farmacéutica.

Alcance: Reconocer datos de lote, fecha y tipo de uso que se encuentran impresos en caja de empaque, enviar señales de alarma al identificar cambio de lote o tipo de uso, realizar  conteo comparativo de empaques con las especificaciones requeridas Vs cantidad de impresiones programadas, rechazar automáticamente de la línea aquellas que no cumplan con las especificaciones o recomendaciones de calidad. Reconocer código de barras y compararlo con información impresa a fin de garantizar autenticidad del producto a empacar.

Herramientas: Reconocimiento Óptico de caracteres. Decodificación de código de barras.

              Implementación:

            Imagen Inicial:

            Reconocimiento óptico de caracteres:

            Reconocimiento de código de barras:

Videos:

Lectura de Data Matrix a alta velocidad:

Lectura de codigos de barra en industria farmaceutica:

Seguimiento a los punteros del reloj:

Demostraciones:

Si usted esta interesado en que nuestro personal le haga demostraciones de nuestros equipos, contamos con kit de demostración para hacer las pruebas que requieran. No dude en llamarnos, estamos para servirle.