Implementación de un Módulo Didáctico de un Sensor de Visión Artificial

Valeria Analy Ramos Santiago
Instituto Politécnico Nacional, ESIME Zacatenco
valeriaramos0305@gmail.com

Resumen. Este trabajo es producto de una investigación en los sistemas de visión artificial, cómo se componen y cuáles son las etapas que se realizan para poder integrar un módulo didáctico de manufactura. Dentro de los sistemas de visión, se encuentran los sensores de visión artificial, el cual es utilizado para el desarrollo de este trabajo. La característica principal que lleva al estudio de este tema, encuentra que, debido al crecimiento que existe en las industrias automatizadas por mejorar sus procesos de inspección, es necesario poder importar a ellas nuevas técnicas que ofrecen soluciones rápidas y que garantizan el cumplimiento de estándares de calidad. Para analizar esta problemática, es necesario hacer mención de sus causas; siendo una de ellas que las inspecciones en los procesos de manufactura suelen ser de forma manual y esto genera que el error durante la inspección se incremente; teniendo en cuenta los grandes tamaños de producción, las condiciones de iluminación o la velocidad de la línea, el proceso de inspección llega a ser imposible de completarse.  Este desarrollo teórico crea un conocimiento previo de la metodología técnica y muestra cómo se conceptualiza, se desarrolla, se obtienen los perfiles establecidos de un sensor de visión artificial y su integración con un controlador lógico programable por medio de comunicaciones industriales.

Palabras clave: Sensor, visión artificial, perfiles, inspección, patrón, célula de trabajo, comunicación industrial, controlador lógico programable.

INTRODUCCIÓN

Los sensores de visión tienen la capacidad de tomar decisiones sobre la posición, calidad y la integridad de una pieza o producto manufacturado (figura 1). Críticamente, y a diferencia de otras clases de sensores, los sensores de visión pueden manejar múltiples puntos de inspección con un solo objetivo. Los sensores de visión también pueden detectar sus objetivos por patrón, característica y color.

Figura 1. Sensor en industria

Pueden detectar piezas específicas dentro de una región de interés muy amplia y pueden hacerlo dinámicamente a medida que la pieza se mueve a lo largo de una línea de producción. La idea es poder usar el conjunto de datos de salida de una tarea de inspección para posteriormente ser utilizada en la mejora de procesos y poder manejar estos datos para el diagnóstico de una célula de trabajo concreta.

Para lograr esto es importante realizar la programación y configuración mediante interfaces, para así permitir el intercambio de información con otros sistemas y comunicar resultados para pasar a la etapa de proceso (donde se lleva a cabo la activación de fases posteriores a una inspección).

Al existir una comunicación y recopilación de datos a través de un enlace a las redes de la fábrica y la empresa, se logra el desarrollo de la interfaz hombre máquina (HMI) y con esto se muestran los resultados, imágenes y datos en cualquier otra estación.

SENSOR DE VISIÓN ARTIFICIAL

El sensor seleccionado [4], es un modelo monocromático, el cual cuenta un software propio y libre donde se realiza la configuración de solo 10 herramientas (el sensor cuenta con otras herramientas, sin embargo no fueron requeridas para este desarrollo):

  • Detección (patrón, margen, círculo, intersección de márgenes)
  • Inspección (luminosidad, contraste, recuento de pixeles)
  • Medición (distancia, diámetro, ángulo)

Desde el software es posible capturar la imagen, para después por medio de módulos internos esta imagen sea digitalizada y procesada, y con la configuración de las herramientas (ingresadas manualmente a partir de la captura de imagen), realiza una medición y comparación y da como resultado una salida de aprobación o fallo (salida binaria 1/0).

ARQUITECTURA DE COMUNICACIÓN

En el diseño se seleccionó la red Ethernet/IP y la topología de estrella, en la figura 2 se muestra la conexión punto a punto a través de un swicht comunicación.

Figura 2. Topología en estrella de la conexión del sensor y el controlador.

Esta conexión ofrece la ventaja de compatibilidad de los dispositivos que se manejan a diferentes velocidades, ofrece facilidad de conexión y detección de fallos y mantenimiento.

La idea principal, es que al obtener los perfiles establecidos del sensor de visión se pueda comunicar con el controlador y hacer uso de los datos relevantes, en donde se puedan observar tendencias y conteos de tareas.

En la figura 3, se muestra el rol de trabajo que desempeña el sensor, en la inspección de un proceso, este trabaja como guía operativa, la cual comunica una salida para ser comparada y entonces se realice una acción de control.

Figura 3. Diagrama de bloques de control configurado.

PERFILES DE HERRAMIENTAS DE VISIÓN  ARTIFICIAL

Como resultados de la aplicación de herramientas se obtienen gráficas con una puntuación. En la figura 4, se muestra la tarea de inspección de la punta de un tornillo, donde se tiene el propósito de identificar la terminación que forma una línea recta y se hace uso de la herramienta de margen.

Figura 4. Resultados de la herramienta de margen.

En la gráfica se puede evaluar la puntuación medida y ver su ubicación en contra de los límites mínimos permitidos (ejemplo +-25).

Otro estudio de inspección es el empaquetado de unos plumones, teniendo el objetivo de evaluar la cantidad de pixeles medidos de sus tapas, después de hacer la configuración de la imagen patrón, se identifica la falta de una tapa debido a la variación de pixeles que este provoca en la medición (figura 5).

Figura 5. Resultados de la herramienta conteo de pixeles.

VINCULACIÓN A LA RED INDUSTRIAL DEL SENSOR CON EL PLC

Con los perfiles obtenidos, es posible realizar la vinculación del sensor con el controlador, con el propósito de hacer un manejo de datos.

El sensor y su software, son utilizados como procesador de las tareas, esto se puede visualizar en la estación PC (figura 2), y después ser enviada por la red Ethernet/IP al controlador, donde por medio de una máquina virtual y con la utilización de software de procesamiento, se lleva a cabo la programación; aquí los datos binarios son convertidos en puntuaciones para poder ser interpretados por medio de tendencias y estadísticas (Figura 6).

Figura 6. Software insight explorer y desplegado de tendencia.

CONCLUSIONES

El uso del sensor de visión demostró ser una mejor opción que las cámaras de visión y software de visión, debido que cuenta con una tecnología de correspondencia de patrones geométricos, capaz de realizar la inspección sin importar que la pieza presente grandes cambios debido a la iluminación, rotación o tamaño, en comparación con los softwares de visión.

Las cámaras de visión tienen la desventaja de tener un precio mayor y una compleja integración; gracias a esto, el sensor de visión se convierte en una opción viable, desde el punto vista de su adquisición, instalación y operación. Como una ventaja adicional el sensor de visión cuenta con un soporte gratis en su plataforma, con la documentación, software, boletines, y guías interactivas especializadas en los sistemas de visión artificial.

REFERENCIAS

[1] Valeria A. Ramos Santiago, Implementación de un módulo didáctico de un sensor de visión artificial, IPN 2019.

[2] PEMEX, NRF-046-PEMEX-2012 Protocolos de comunicación en sistemas digitales de monitoreo y control.

[3] Bill Hollifield, The high performance HMI handbook, Cap 7. 2012

[4] COGNEX, “Introducción a la visión artificial: un caso para la automatización con visión artificial”, 2019

ACERCA DEL AUTOR

Valeria Analy Ramos Santiago. Ingeniera en Control y Automatización de la Escuela Superior de Ingeniería Mecánica y Eléctrica del Instituto Politécnico Nacional, 2015-2019. Tesis desarrollada: Implementación de un módulo didáctico de un sensor de visión artificial.

Actualmente se encuentra realizando sus prácticas profesionales en el Instituto Mexicano del Petróleo bajo la tutela de M. Ing. Mario Pérez Marín y M. Ing. Erick Oswaldo Martínez Aguirre en el área de seguridad, realizando las actividades en el tema de lógicas típicas de funciones instrumentadas de seguridad.

Sus áreas de interés son la automatización mediante controladores lógicos programables (PLC), programación y procesamiento de datos, sistemas instrumentados de seguridad y control de procesos. Se extiende un agradecimiento a M. en C. Ivone Cecilia Torres Rodríguez y M. en C. Pedro Francisco Huerta González, profesores de la ESIME Zacatenco – IPN, por su asesoría y su apoyo brindado para el desarrollo de este trabajo. ■

 

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