1. VISIÓN INDUSTRIAL

2. ÍNDICE
1. PRODINTEC.
2. INTRODUCCIÓN A LA VISIÓN INDUSTRIAL.
3. COMPONENTES.
4. APLICACIONES
5. RETORNO DE LA INVERSIÓN.
6. PROYECTOS. CASOS DE ÉXITO.

3. 1. PRODINTEC
Entidad privada sin ánimo de lucro
Fecha de creación: octubre 2004
Ubicación: Parque Científico y Tecnológico de
Gijón – zona INTRA
Misión:
“Potenciar la competitividad de las empresas
industriales aplicando avances tecnológicos
tanto a sus productos como a sus procesos de
fabricación y gestión"

4. 1. PRODINTEC
PRODINTEC
Entidad privada sin ánimo de lucro
Fecha de creación: octubre 2004
Ubicación: Parque Científico y Tecnológico de
Gijón – zona INTRA
Misión:
“Potenciar la competitividad de las empresas
industriales aplicando avances tecnológicos
tanto a sus productos como a sus procesos de
fabricación y gestión"

5. 2. INTRODUCCIÓN
• Visión Industrial = Visión Artificial aplicada a la industria
La inspección visual es a veces una tarea crítica e ineludible en el proceso productivo.
En términos de versatilidad, es difícil superar las prestaciones de la visión humana, pero existen
otros puntos débiles de ésta como lentitud, cansancio, coste y distracción que limitan su
productividad.
La visión industrial abarca la informática, la óptica, la ingeniería mecánica y la automatización.
VISIÓN HUMANA VISIÓN ARTIFICIAL
Conocimiento previo. Mejor evaluación de magnitudes físicas
 Mejor capacidad de reconocimiento.  Mejor desarrollo de tareas rutinarias.
 Mejor adaptación.  Mejor repetitividad, robustez, fiabilidad…

6. 2. INTRODUCCIÓN
• Beneficios de la Visión Industrial:
 los sistemas de visión artificial efectúan tareas repetitivas con precisión, fiabilidad y rapidez.
 permiten trabajar fuera del espectro visible distinguiendo detalles no visibles por el ojo
humano: IR, UV, filtros a distintas frecuencias…
 incrementan la calidad y el rendimiento de la producción.
 permiten alcanzar cotas de excelencia en temas de calidad: control del 100% de la
producción.
 reducción de costes de materiales, mano de obra y calidad.
 integrados en etapas intermedias de la producción, la reducción de costes es doble: la
extracción de la pieza antes de que esté acabada supone un ahorro en materiales y consumo
energético, y además permite detectar problemas en los dispositivos que originaron el defecto
evitando fabricar más piezas defectuosas.

7. 2. INTRODUCCIÓN
• Dos configuraciones típicas
La elección de uno u otro sistema depende de los requerimientos de la aplicación.
Habrá que analizar las características de los elementos ópticos (cámara, lente e iluminación) y asegurarse
que el programa utilizado se adapte a las necesidades del proceso.

8. 2. INTRODUCCIÓN
• Dos configuraciones típicas
Arquitectura PC Suelen adaptarse mejor a los requerimientos.
Tienen un coste más elevado, efecto que desaparece a medida que aumentamos el
número de cámaras que la inspección requiere.
Son más versátiles y potentes, adaptándose mejor a los cambios y a la integración de
nuevas tareas y cámaras.
Tienen un interfaz dedicado que facilita el mantenimiento.
“Smart Cameras” Orientados a usuario de bajo nivel.
 Integran en la misma cámara un procesador dedicado al procesamiento de imágenes, un
anillo de luz y un programa de visión de propósito general.
Ofrecen un ahorro en coste de componentes en caso de que sea necesaria una sola
cámara.
Conllevan un ahorro en tiempo de diseño y programación.
Requieren un especial cuidado para evitar el riesgo de no adaptarse correctamente a la
tarea de inspección.

9. 3. COMPONENTES
La implementación de un sistema de visión con un coste efectivo no es una tarea superficial. La clave del
éxito reside en la calidad de la imagen que afectará directamente a la precisión de la tarea visual.
Intentar resolver tareas de alta precisión mediante una imagen de baja calidad es algo inviable, se suele
intentar compensar la calidad de la imagen con complejos algoritmos que ralentizan el sistema y no acaban
resolviendo del todo el problema de base.
• Iluminación
Las variaciones en la iluminación son percibidas por el sistema como variaciones en los objetos.
Es necesario conseguir una iluminación estable que resalte (incremente el contraste) de los
elementos a detectar evitando sombras y reflejos.
• Ópticas (lentes)
Su correcta elección debe tener en cuenta la distancia de trabajo y el campo de visión
necesarios. La utilización de filtros ópticos que resalten los elementos a analizar garantizará el
éxito de la tarea

10. 3. COMPONENTES
• Cámaras
El tipo de sensor, su tamaño y su resolución deben escogerse en función de los elementos que
se desea ver y del tipo de información que se desee extraer: discriminar productos en función
de su color no requiere las mismas exigencias de resolución que tareas de control dimensional.
• Unidad de Procesamiento
Una opción es utilizar cámaras inteligentes que integran el procesamiento de imágenes dentro
de la propia cámara, evitando la necesidad de transferir imágenes a un ordenador externo. La
velocidad de proceso de estas cámaras es inferior a la de un ordenador y existen aplicaciones
en las que éstas no son adecuadas.

11. 4. APLICACIONES
• Sectores Industriales:
Automoción
Agroalimentario
Calderería
Farmacéutico
Aeroespacial
Naval
…
• Aplicaciones concretas:
automatizar tareas de inspección del tipo pasa/no pasa,
verificación de ensamblajes,
lectura de códigos,
localización de piezas y/o personas,
identificación y reconocimiento de objetos,
auto-guiado de máquinas (robots),
tareas metrológicas con altas precisiones dimensionales,
realimentación bucles cerrados para automatizaciones ya existentes,
…

12. 4. APLICACIONES
Inspección dimensional: Control de procesos: Lectura de códigos.
verificación de cotas. embotellado.
Control de calidad: Detección automática Control tráfico.
completitud. de características.

13. 5. RETORNO DE LA INVERSIÓN
• Costes ahorrados con un sistema de visión
 Costes de materiales: en muchos casos, evitar la producción de piezas defectuosas tendrá
un período de amortización muy corto. Para evitar que se fabriquen piezas defectuosas, el
sistema de inspección automática, ya sea muestreando el 100% en la línea de producción o
bien usado fuera de línea tomando muestras, debe formar parte del control estadístico de
procesos (SPC) del sistema productivo. El sistema indicará cuando un parámetro de control
deriva hacia el límite de tolerancia, o es simplemente demasiado errático. Tomando medidas
correctivas antes de que el límite sea superado.
Costes de mano de obra: la reducción de la mano de obra es también un importante ahorro
de costes, ya que muchas de las tareas realizadas por la visión industrial pueden sustituir a
personas directamente.
 Costes de calidad (eliminar el rechazo por pieza defectuosa): se puede llegar a inspeccionar
el 100% de la producción y evitar que el cliente reciba productos defectuosos, lo que supone
un altísimo valor tanto económico como de imagen y reputación.
Son varios los puntos clave que justifican la inversión en un sistema de visión.
+ = …

14. 6. PROYECTOS
• CASO 1: ARQUITECTURA PC, identificación /reconocimiento
Problema: identificar objeto y calcular su posición para que un robot lo manipule
y coloque en un lugar confinado en cierta posición preestablecida.

15. 6. PROYECTOS
• CASO 1:
Solución

16. 6. PROYECTOS
• CASO 1:
Solución

17. 6. PROYECTOS
• CASO 1:
Solución

18. 6. PROYECTOS
• CASO 1:
Solución

19. 6. PROYECTOS
• CASO 1:
Solución

20. 6. PROYECTOS
• CASO 2: “SMART CAMERA”, inspección dimensional
Problema: verificación dimensional probetas de acero.

21. 6. PROYECTOS
• CASO 2:
Solución:
• Cámara: BOA Pro Smart Vision System
• Óptica Telecéntrica: TC 23 16 de Opto Engineering
• Iluminación Telecéntrica: LT CL 016
• Estructura Soporte: CMPT 16-24
• Aplicación SW: Embedded Sherlock Application SW

22. 6. PROYECTOS
• CASO 2:
Solución:

23. 6. PROYECTOS
• CASO 2:
Solución:

24. 6. PROYECTOS
• CASO 2:
Solución:

25. GRACIAS POR SU ATENCIÓN
Fundación PRODINTEC
Centro tecnológico para el diseño y la producción industrial
SEDE SOCIAL
D Parque Científico Tecnológico de Gijón, zona INTRA.
Avda. Jardín Botánico, 1345 • Edificio “Antiguo secadero de tabacos”
33203 Gijón, Asturias
T +34 984 390 060
DELEGACIÓN EN MADRID
D Incubadora II – Parque Científico de Madrid
C. Santiago Grisolía, 2 – 1º
28760 Tres Cantos, Madrid
T +34 667 728 947