PROGRAMA DE INNOVACIÓN Y DESARROLLO TECNOLÓGICO PRODUCTIVO – CONVENIO : SENA-NEW STETIC Proyecto: Sistema de visión industrial para inspección y control calidad de dientes artificiales de la línea de dos capas

VISIÓN ARTIFICIAL UNA HERRAMIENTA PARA LA INSPECCIÓN VISUAL AUTOMÁTICA UNA OPORTUNIDAD PARA EL CONTROL DE CALIDAD EN LA INDUSTRIA NACIONAL

Módulo 1. EJEMPLOS Y PERSPECTIVAS DE LA VISIÓN ARTIFICIAL UNA OPORTUNIDAD PARA EL CONTROL DE CALIDAD EN LA INDUSTRIA NACIONAL

GRUPO GIDIA UNALMED John Willian Branch Ph.D Alejandro Restrepo Martínez Ph.D Albeiro Espinosa Ph.D Juan Carlos BriñezM.Sc Camilo Vargas Ing de Sistemas David Baena Ing Mecánico Jeyson Molina Ing de Sistemas John Alejandro SotoIng de Control y Automatización (c)

New Stetic Omar Franco Guerrero Henry Alberto Rodríguez Facultad de Minas UNALMED Clara Inés Orozco Aristizábal Tecnnova Lina Marcela Urrego Ramírez

1. Introducción 2. Sistemas de inspección visual automática (S.I.V.A) 3. Elementos generales de un S.I.V.A 4. Consideraciones a tener en cuenta de los S.I.V.A 5. S.I.V.A frente a inspección tradicional 6. Ejemplos de S.I.V.A 7. Actividad basada en estudio de casos 8. S.I.V.A en New STETIC 9. Referencias comerciales asociadas a S.I.V.A 10. Resumen de aspectos generales

Visión artificial Es un proceso computacional que le permite a una máquina, obtener información de una escena para la realización de tareas específicas. Tomada de:

Visión artificial Simulación hasta cierto grado del proceso de visión biológico para la toma de decisiones. vision-artificial/ Dependiendo del problema de estudio, existen características de la escena en las que la visión humana supera a la visión artificial. Registro de intensidades de colores Reconocimiento de objetos Medición de distancia objeto Etc.

Visión artificial La visión artificial se enfoca en el desarrollo de algoritmos para la interpretación y análisis de las imágenes, es decir, extrae características de la imagen mediante herramientas de procesamiento. Binarización para reconocimiento de contorno

Visión artificial Las técnicas de visión artificial pueden ser enfocadas desde cuatro tipos de aplicaciones: (Localización, medición, inspección e identificación). Localiza Mide Inspecciona Identifica

Pueden ser asociados a procesos de control de calidad que determina automáticamente si un producto se desvía de las especificaciones de fabricación, utilizando técnicas de procesamiento de imágenes y reconocimiento de patrones. Reconoce la forma con precisión de décimas y modifica la posición. riaVirtual/Producto-Robot-con-vision- artificial-SRS-Smart-Robot-System html

Un S.I.V.A debe cumplir dos condiciones: Eficiencia: De acuerdo a las especificaciones de producción, se debe detectar en lo posible el total de productos defectuosos, disminuyendo el rechazo de productos en buen estado. Rapidez: La velocidad de inspección debe estar de acuerdo a los ritmos de producción. Clasifica tipos de especies en peces negocios-y-finanzas/industria-pesquera/el- miguel-oliver-prueba-un-sistema-de-vision- artificial-para-la-identificacion-de-especies- pesqueras_sdiEvhK2tNIZmvwsPTsFR4/

Sistemas de alimentación Sistemas de posicionamiento Sistemas de adquisición Procesamiento de la imagen Sistemas electromecánicos que ejecuten la decisión

SISTEMAS DE ALIMENTACIÓN: Son los encargados de proveer de manera automática y secuencial el objeto de interés de inspección hacia el sistema de posicionamiento. SISTEMAS DE POSICIONAMIENTO: Elementos que disponen el objeto a un sistema de adquisición pharma.it/

SISTEMAS DE ADQUISICIÓN: Sistema compuesto básicamente por un tipo de iluminación específica (depende del problema) y una cámara. PROCESAMIENTO DE LA IMAGEN: Acción en la cuál la imagen es tratada por medio de algoritmos. Iluminación Cámara

SISTEMAS ELECTROMECÁNICOS QUE EJECUTEN LA DESICIÓN: Son los encargados en llevar a manera física la decisión tomada por el software.

Para implementar un sistema de inspección visual automática, primero se debe hacer una serie de preguntas para ver que tan factible y benéfico es para su problema. Inicialmente las principales preguntas serían: ¿Cómo se realiza actualmente la inspección en la empresa? ¿Cuál es el plazo máximo de amortización para los gastos de inversión en equipos de control de calidad? ¿Cuál es la tasa de rechazo del producto de acuerdo a sus métodos de inspección? ¿Cuál es el objetivo del sistema de inspección que se implementará?

Luego se pasa a conocer el problema del producto que se quiere inspeccionar. El siguiente listado muestra algunas formas de defectos que los S.I.V.A detectan Daños biológicos Color Contaminación, cuerpos extraños en objeto. Dimensiones Clasificación Incorrecto ensamble Defectos localizados Maquinado Malformados Impresiones erróneas Orientación

Ya conocido a fondo el problema, se identifica el tipo de acción que presentará el sistema de visión automático que se necesita para hacer inspección. Algunos de los problemas que son posibles resolver por visión serían: Clasificación Detección Dimensionamiento Posicionamiento (2D, 3D) Reconocimiento Contar Instrumentación

Comparación de Inspección visual automática y la tradicional Inspección humana Flexibilidad Adaptación rápida Procesamiento automático Etc. Inspección visual automática Poco sensible comparado con la capacidad y experiencia de las personas vinculadas al proceso de inspección La fatiga del operario no afecta el sistema, y mucho menos los estados de ánimo.

Caso 1. Sistema de inspección de nivel de líquido Imágenes tomadas de:

Caso 2. Sistema de inspección de superficie de o-ring Imágenes tomadas de:

Caso 3. Sistema de inspección para la clasificación de dientes artificiales Imágenes tomadas de:

Ejemplo 1. Exportación de rosa canina Una de las flores comunes de exportación es la rosa, para que la rosa canina sea de calidad de exportación requiere las siguientes características: - Tamaño entre 1.8 y 2 metros de altura. - Tallo de color verde, cubierto de espinas pequeñas. - Flores de color rosa pálido, de 4 a 6 cm de diámetro. - Hojas con 5 a 7 foliolos dentados ovales. Con los siguientes ejemplos, hacer un análisis de posible implementación de un sistema de inspección visual automática. ¿cómo cree que sería el proceso?, ¿qué necesito para adquirir las imágenes?, ¿qué analizar en la imagen?. Proponga una solución, Hacer un análisis de posible rentabilidad.

Con los siguientes ejemplos, hacer un análisis de posible implementación de un sistema de inspección visual automática. Ejemplo 2. Exportación de Bananos El banano es uno de los productos de mayor exportación en Colombia. Algunas características que hablan de la calidad del banano son: - Color verde, sin madurar - Completos en tamaño - Limpios y sin manchas - El banano debe tener los cabos intactos sin doblar

Ejemplo 3. Inspección de rines de carro un control de calidad errado que no detecte una fisura o una burbuja interna en una rueda, puede ocasionarle al conductor un accidente serio : - Detección de fisuras. - Detección de burbujas. - Circularidad. - Etc Con los siguientes ejemplos, hacer un análisis de posible implementación de un sistema de inspección visual automática.

Ejemplo 4. Arepa antioqueña Arepa de masa de maíz blanco precocido, acta para el consumo humano: - Color blanco - Circular. -15cm de diámetro -0.6cm de espesor -Sin machas asociadas a hongos Con los siguientes ejemplos, hacer un análisis de posible implementación de un sistema de inspección visual automática.

Ejemplo 5. Granos de café Entre los defectos que hacen que el café no sea de calidad son: - Granos negros. - Granos quebrados. - Conchas. - Granos de Café Verde. - Parcialmente comidos. Con los siguientes ejemplos, hacer un análisis de posible implementación de un sistema de inspección visual automática.

INSPECCIÓN Y CONTROL CALIDAD DE DIENTES ARTIFICIALES DE LA LÍNEA DE DOS CAPAS

Caso 4. INSPECCIÓN Y CONTROL CALIDAD DE DIENTES ARTIFICIALES DE LA LÍNEA DE DOS CAPAS Detalles que inspecciona - Quemados- Vetas- Contraídos

Un sistema de inspección visual, esta compuesto básicamente por un sistema de alimentación, un sistema de adquisición de imágenes, una unidad computacional de procesamiento y un sistema de ayuda a ejecución de decisión. La visión por computador ayuda a ser más eficiente los controles de calidad.

Digital Image Processing USING MATLAB, Gonzalez, Woods and Eddins Second Edition - Gatesmark Publishing (c)2009 R. Gonzales, R. Woods. (2001). Digital image processing. Segunda edición, Prentice hall, pp ISBN: Cuevas E., Zaldivar D., Pérez M., (2010) Procesamiento digital de imágenes con matlab y simulink. Primera edición, Alfaomega, pp ISBN