Proyecto

Inspección por visión artificial del montaje de asientos

Diseñamos, entrenamos e instalamos un sistema de visión artificial con robot colaborativo para inspeccionar 5 puntos críticos de montaje de asientos.

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Objetivo. Automatizar la inspección de puntos críticos de montaje

Nuestro cliente, un gran fabricante de asientos, quiere automatizar la inspección de 5 puntos críticos del montaje de sus productos. Hasta el momento esta inspección la ha realizado de forma visual un operario. El nuevo sistema tiene que ser capaz de registrar todas las inspecciones y detectar cuando uno de los montajes se ha realizado de forma correcta y cuando no.

La variabilidad entre los distintos modelos y el que sean varios puntos de revisión añade complejidad al diseño de la solución. Necesitaban una solución fiable, robusta y económica para este caso.

Solución. Visión artificial con algoritmo propio con robot colaborativo

El primer paso consistió en la recopilación de todos los requisitos, tiempo de ciclo, modelos y casos que podían presentarse para cada uno de los 5 puntos de control que íbamos a implementar. Fue muy importante conocer qué se consideraba un ‘buen’ montaje y uno ‘malo’ para posteriormente poder entrenar el sistema de visión artificial.

Después, comenzamos con la definición y diseño del equipo. Seleccionamos la cámara que se encargaría de 4 de las inspecciones y del sensor láser de profundidad que se iba a encargar de la quinta. Propusimos utilizar un robot colaborativo para embarcar la cámara y el láser con el objetivo de capturar las imágenes para realizar la inspección de los distintos puntos.

El siguiente paso consistió en la programación de las trayectorias del robot para ser eficientes y conseguir una buena toma de las imágenes. Después, instalamos e integramos el sistema en la fábrica del cliente para poder comenzar con el resto de la programación. Aquí es donde realizamos el desarrollo de las comunicaciones entre todos los elementos del sistema y el sistema interno del cliente.

Llegados a este punto pudimos comenzar con la toma de imágenes para entrenar el sistema de visión artificial. En este caso diseñamos y entrenamos un algoritmo propio basado en redes neuronales convolucionales.

El paso final consistió en la validación de las comunicaciones e inspecciones por parte de nuestro cliente y en la formación que dimos del sistema y del algoritmo desarrollado.

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