Visión Artificial
La visión artifical es una tecnología que permite dotar de “sentidos” a las líneas y cadenas productivas.

¿Qué puede aportar un sistema de visión artificial?

Dota a controles de calidad con gran precisión y reproducibilidad. Son sistemas capaces de reconocer, mediante diversos sensores, todas las variables que rigen un proceso. Todo ello sin la necesidad de la intervención humana.

Ser capaz de detectar y diferenciar distintos elementos mediante códigos OCR o códigos 2D en las líneas de montaje. Incluso para elementos simples es capaz de detectar y clasificar según formas mediante algoritmos de reconocimiento.

La principal ventaja de estos sistemas. Aumentan la eficiencia de líneas de montaje y procesos productivos dotando de ‘ojos’ a las estaciones de trabajo, mediante sensores y cámaras. Es una forma de dotar de inteligencia al proceso productivo, siendo capaz de reaccionar ante cambios, previstos o imprevistos, y auto regularse.

Gracias a recientes avances en la miniaturización y a la reducción de costes es posible implementar estos sistemas en productos de consumo. Permitiendo a diseñadores e ingenieros proporcionar a sus productos nuevas funcionalidades 3.0.

Tipos de visión artificial

Lector de OCR y códigos 2D
Leen y obtienen información marcada en la pieza o elemento
Reconocimiento de patrones
Mediante sensores reconocen en el entorno un patrón previamente seleccionado. El patrón puede ser visual, infrarrojo, sonoro, electrónico, magnético,...
Selector de colores
Es capaz de detectar elementos de un color RGB definido con la precisión requerida
Contadores
Puede reconocer la cantidad de elementos preestablecidos que se encuentran en su área de visión

¿Cómo se comporta un sistema de visión artificial?

1. Adquisición de imágenes

Primero los sensores del sistema (visual, infrarrojo, magnético,…) adquieren la información del exterior, lo que llamamos ‘imagen’.

2. Lectura de base de datos

Es la memoria del sistema. Pueden ser bibliotecas, imágenes y patrones entre otros. Se encuentra el patrón adecuado para comprar con la imagen.

3. Comparación

Los algoritmos adecuados para cada aplicación se encargan de procesar imagen y patrón.

4. Creación de las salidas o reacción del sistema

Según el resultado de la comparación se crearán las salidas del sistema que previamente se hayan definido. O en el caso de sistemas más avanzados las que el sistema haya aprendido.

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