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Sistemas capaces de ofrecer resultados repetibles y mantener la calidad de inspección en materiales de superficies difíciles e irregulares

Tendencias y nuevas tecnologías en la inspección 3D

Redacción Interempresas14/02/2017

Los últimos años han sido de gran trascendencia en el desarrollo de sensores de inspección 3D y sistemas de control de calidad automatizados, pudiéndose apreciar diversos avances relacionados con la calidad de inspección, fiabilidad e incluso en la viabilidad económica de los equipos 3D. En este artículo se exponen las nuevas tendencias en este sector que se encuentra en pleno auge.

Realizar la medición precisa de pequeños desniveles y fisuras en piezas electrónicas, como en los móviles por ejemplo, requiere de una alta resolución por parte de los equipos de visión. La precisión requerida a día de hoy está por debajo de los 10 µm y con repeticiones por debajo de 1 µm. Los sensores 3D Gocator están basados en cámaras de 2 megapíxeles y una precisión menor de 6 µm, ideales para inspecciones de productos electrónicos.

Los sensores 3D Gocator están basados en cámaras de 2 megapíxeles

Los sensores 3D Gocator están basados en cámaras de 2 megapíxeles.

Tecnología 3D como substituta del 2D

El crecimiento de la inspección con tecnologías 3D se debe al aumento del control de calidad en la industria. Los integradores y OEMs han percibido que la implementación de la tecnología 2D es más lenta y los resultados no son tan fiables en mediciones de precisión. Los sistemas 3D son capaces de ofrecer resultados repetibles y mantener la calidad de inspección en materiales de superficies difíciles e irregulares, y todo ello con menor tiempo de integración. La óptica pre-calibrada y el sistema de iluminación integrado en los sensores 3D simplifican la instalación y el mantenimiento.

Sistemas basados en múltiples componentes VS sensores 3D inteligentes

Los esfuerzos de ingeniería esenciales en la combinación de elementos como cámaras, ópticas, iluminaciones y softwares para lograr un sistema de metrología preciso, son enormes y requieren de una gran experiencia por parte del equipo desarrollador.

Adicionalmente nos encontramos con problemáticas frecuentes como soporte de equipos, obsolescencia, mantenimiento y confiabilidad. Un sistema basado en múltiples componentes puede funcionar perfectamente en la aplicación para el que haya sido proyectado y calibrado. Cualquier cambio en la línea de producción significa modificar todo el sistema 3D.

Los sistemas inteligentes 3D pre-calibrados tienen la flexibilidad de permitir su adaptación en un amplio rango de aplicaciones y proyectos sin grandes cambios en su configuración. Traduciéndose en un sistema más económico y mucho más rápido de integrar.

Los sistemas inteligentes 3D pre-calibrados se adaptan a un amplio rango de aplicaciones sin requerir grandes cambios en su configuración...

Los sistemas inteligentes 3D pre-calibrados se adaptan a un amplio rango de aplicaciones sin requerir grandes cambios en su configuración.

Evolución de los sistemas de visión artificial

Aunque las tecnologías de visión artificial evolucionan constantemente (cámaras, controladores integrados, LEDs y etc) los softwares todavía se encuentran a la altura para solucionar algunos tipos de problemas propios de la industria a día de hoy, sobretodo en la simplicidad de uso de los sistemas pre-calibrados 3D, como el Gocator de LMI Technologies.

El smartcam 3D Gocator combina la tecnología 2D y 3D en un solo equipo de muy fácil configuración.

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Visión integrada

Actualmente la visión integrada despierta un gran interés ya que ha representado un punto clave para la tecnología de sensores inteligentes de LMI desde su inicio. Dicha tendencia hacia sistemas ‘inteligentes’ significa integrar más y más funcionalidad en los equipos para que la toma de decisiones pueda tener lugar dentro del propio sensor, permitiendo que tales decisiones sean comunicadas directamente a la línea de producción.

Los sensores inteligentes, como el Gocator son determinantes para el avance de la Industria 4.0 pues son capaces de entregar datos procesables a los sistemas ‘deep learning’ y dinamizar así los procesos de fabricación.

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