Donde la visión humana es mejor para la interpretación cualitativa de una escena compleja y no estructurada, la visión artificial sobresale en la medición cuantitativa de una escena estructurada debido a su velocidad, precisión y repetibilidad.
Por ejemplo, en una línea de producción, los sistemas de visión artificial pueden inspeccionar cientos, o incluso miles, de piezas por minuto. Un sistema de visión artificial construido en torno a la resolución y la óptica correctas de la cámara puede inspeccionar fácilmente detalles de objetos demasiado pequeños para ser vistos por el ojo humano.
Hoy en día, el sistema de visión artificial se utiliza para la inspección de múltiples maneras, desde la selección de piezas y la verificación del montaje hasta la inspección final y el seguimiento. Aquí hay 4 maneras en que el sistema de visión artificial puede beneficiar a su instalación.
- Prueba de errores
Las aplicaciones complejas son a menudo propensas a errores con el ojo humano. Los sistemas de visión artificial eliminan significativamente el riesgo de productos mal ensamblados.
- Coste reducido
Los equipos de visión artificial pueden mejorar la velocidad y reducir la tasa de desecho, al tiempo que reducen la cantidad de mano de obra necesaria para hacer funcionar el equipo, todo ello conlleva una reducción de los costes de producción.
- Reduce el tiempo de inactividad
Al eliminar el contacto físico entre un sistema de prueba y las piezas que se están probando, la visión artificial previene el daño de las piezas y elimina el tiempo y los costos de mantenimiento asociados al desgaste de los componentes mecánicos.
- Es más seguro
La visión artificial aporta una seguridad adicional y beneficios operacionales al reducir la participación humana en un proceso de fabricación. Además, evita la contaminación humana de las salas limpias y protege a los trabajadores humanos de los entornos peligrosos.
Típicamente el primer paso en cualquier aplicación de visión artificial, ya sea la más simple verificación de montaje o una compleja selección de basura robótica en 3D, es que la tecnología de comparación de patrones encuentre el objeto o característica de interés dentro del campo de visión de la cámara.
La localización del objeto de interés a menudo determina el éxito o el fracaso. Si las herramientas de software de concordancia de patrones no pueden localizar con precisión la pieza dentro de la imagen, entonces no pueden guiar, identificar, inspeccionar, contar o medir la pieza.
Si bien encontrar una pieza parece sencillo, las diferencias en su aspecto en los entornos de producción reales pueden hacer que ese paso sea extremadamente difícil.
Aunque los sistemas de visión están capacitados para reconocer piezas basándose en patrones, incluso los procesos más estrictamente controlados permiten cierta variabilidad en el aspecto de una pieza.
Para lograr resultados precisos, fiables y repetibles, las herramientas de localización de piezas de un sistema de visión deben incluir la suficiente inteligencia para comparar rápida y exactamente los patrones de entrenamiento con los objetos reales (coincidencia de patrones) que se mueven a lo largo de una línea de producción.