El CVC de la UAB desarrolla el software VisionOkII para la realización de proyectos de visión artificial en ámbitos industriales

Software VisionOkll: la visión artificial en el sector industrial

Raúl Alcaide, ingeniero de I+D del Centro de Visión por Computador (CVC) de la UAB

21/03/2014

El Centro de Visión por Computador (CVC) es un centro de investigación sin ánimo de lucro que se fundó en 1995 por la Generalitat de Catalunya y la Universidad Autónoma de Barcelona (UAB). Su misión se divide en dos principales objetivos. Por un lado, se dedica a la investigación en el campo de la visión artificial, siendo centro de referencia a nivel europeo. Por otro lado, ateniéndose a su deber de retorno de conocimiento a la sociedad, dedica un gran esfuerzo a realizar proyectos de transferencia tecnológica y la formación de futuros investigadores y técnicos de alta calidad.

Dentro del CVC pueden distinguirse dos áreas bien diferenciadas, una dedicada a la investigación y otra a la de desarrollo. En la parte de investigación, los doctorandos son formados en el ámbito de la visión artificial por personal investigador cualificado a la par que realizan actividades de docencia en el Máster de Visión por Computador y en el grado de informática. La parte de desarrollo es donde se realiza toda la actividad de transferencia tecnológica propiamente. En ella, se resuelven todas las necesidades de la industria aplicando el know-how del centro en ámbitos tan diversos como la seguridad, la producción o la biomedicina. El procedimiento habitual de la llegada de un proyecto al centro es mediante un diagnóstico de viabilidad previo. En ese diagnóstico, se intenta realizar una primera aproximación al problema propuesto a nivel de laboratorio, se analizan las posibles complicaciones que se pueden presentar y se estima el presupuesto correspondiente a la ejecución de dicho proyecto.

Buena iluminación, condición indispensable

Al trabajar con visión por computador es de obligado análisis conseguir unas condiciones de iluminación óptimas para obtener una imagen lo más nítida y contrastada posible. De esta manera, en el momento de realizar el procesado de la imagen adquirida, los algoritmos y técnicas a aplicar se simplifican en un alto grado. Por esto, es necesario conocer las diferentes técnicas de iluminación (difusa, rasante, puntual, etc.), los efectos de la luz no visible en los diferentes materiales (infrarrojo y ultravioleta principalmente) o los componentes de la luz en entornos no controlados, como puede ser la luz solar para conocer su impacto sobre las imágenes que se estén adquiriendo.

foto

Imagen capturada de un componente del automóvil. Los pines, en la parte superior, y las lengüetas, en la parte inferior, brillan respecto al fondo debido a la iluminación difusa.

VisionOkII, el software del CVC

La visión por computador es una tecnología ampliamente transversal, por ello los proyectos de transferencia abarcan varias áreas de conocimiento dentro de la visión, entre ellos, la visión industrial. Para realizar estos proyectos relacionados con el control de calidad, una de las herramientas de las que se dispone es un software diseñado y realizado por el CVC llamado VisionOkII.

foto

Captura del software VisionOkII. En esta imagen se muestra el resultado después del procesado previamente parametrizado. En este caso, el resultado ha sido Piece Nok, debido a un defecto de fabricación de uno de los pines (cuadrado rojo).

Este software permite la conexión de una o varias cámaras, tanto Firewire como Ethernet, y permite el acceso a sus parámetros para ajustarlas en función de las condiciones de iluminación, tamaño de imagen, triggers necesarios, etc. Además, dispone de una serie de controles ya predefinidos para poder realizar detecciones sencillas con algoritmos altamente optimizados. Esta optimización es clave, ya que en muchas ocasiones es necesario dar una respuesta con tiempos de ciclo muy cortos. En el caso de necesitar algunos algoritmos de más alta complejidad o muy específicos, es posible ampliar la funcionalidad diseñando algoritmos a medidas para que el usuario final pueda utilizarlos a través de la interficie como un control más.

foto

Imagen capturada donde pueden verse en la parte central los diferentes fusibles con el grabado del número y el color que los identifica.

Una vez parametrizados tanto la parte de visión como los algoritmos, ya es posible arrancar la ejecución automática que da respuesta en cada ciclo, indicando si la pieza ha sido correctamente fabricada o no y dando una señal u otra como respuesta.

Adicionalmente, existen una serie de funcionalidades complementarias en VisionOkII que permiten gestionar la información o almacenar datos de interés. Para ello se dispone de la posibilidad de guardar imágenes defectuosas o el historial con la información del proceso que se está controlando.

El uso de VisionOkII en el campo de la visión industrial ha permitido realizar multitud de proyectos de entorno industrial con éxito. Un ejemplo de ello sería el control de calidad que se realizó a cajas de servicio de automóvil para un importante fabricante de componentes del sector. En este caso, había que inspeccionar la colocación de los componentes en el circuito impreso, las soldaduras de estos componentes, el barnizado del circuito impreso, el montaje final de la caja de servicios (componentes y conectores) y, finalmente, el marcado final de la caja de servicios (entre otras cosas, la impresión de número de serie).

foto

Imagen de pieza de automóvil iluminada con luz UV. Las zonas brillantes son debidas al efecto de fluorescencia producido por la iluminación de esta luz sobre el barniz.

Para analizar la colocación de los componentes en el circuito impreso, se inspeccionó la medida y correcta disposición de las lengüetas donde se conectarían posteriormente los conectores y la correcta posición de los fusibles dentro de dicho. Posteriormente, se analizaron las soldaduras de todos los componentes. En este punto, hubo que tener en cuenta que el estaño es un elemento que refleja mucho la luz con lo que se debían tener muy controladas las condiciones del entorno para no obtener falsos positivos y/o negativos. Para el correcto barnizado se utilizó una luz ultravioleta ya que, debido al efecto de fluorescencia que produce, las zonas cubiertas por el barniz brillaban posibilitando detectar si el barnizado estaba correctamente ejecutado. En el montaje final se detectaba la presencia/ausencia de los componentes previamente determinados en un modelo correcto, así como el correcto estado de los diferentes componentes (lengüetas rectas, pines no doblados, fusibles en la posición y con el valor correcto). Por último, en el marcado final de la caja, se utilizaba un algoritmo llamado 'Optical character recognition' (OCR), que permitía reconocer los diferentes caracteres para que pudieran ser identificados y comparados con la lectura esperada. Además, se incluyó la capacidad de lectura de códigos en 1D y 2D ya que muchas veces, por trazabilidad, se suele incluir este tipo de marcaje.

foto

Imagen de pieza de automóvil con texto inscrito en su superficie. Contiene toda la información necesaria para identificar a la pieza y obtener su trazabilidad. Este texto ha de ser leído mediante un algoritmo llamado 'Optical character recognition' (OCR).

Gracias al software diseñado en el CVC, VisionOkII, se han podido desarrollar gran parte de los proyectos de visión industrial. Este software es una herramienta muy completa, versátil y customizable que contiene una serie de controles sencillos para realizar un control de calidad básico pero que permite incluir algoritmos específicos para casos muy concretos donde se demanden unos controles más avanzados.

Comentarios al artículo/noticia

Nuevo comentario

Atención

Los comentarios son la opinión de los usuarios y no la del portal. No se admiten comentarios insultantes, racistas o contrarios a las leyes vigentes. No se publicarán comentarios que no tengan relación con la noticia/artículo, o que no cumplan con las condiciones de uso.