En este artículo, dirigido a aquellos interesados en inteligencia artificial, analizamos 10 ejemplos de visión artificial en la fabricación. Empecemos.
1. Mantenimiento predictivo
Una empresa que depende de los componentes físicos para fabricar productos o ayudar a proporcionar servicios a menudo necesita realizar el mantenimiento de la maquinaria o el equipo o, en el peor de los casos, la maquinaria puede romperse o los componentes pueden fallar y el producto se detiene.
El mantenimiento predictivo es el proceso de usar dispositivos de aprendizaje automático e IoT para monitorear datos en maquinaria y componentes, a menudo usando sensores, para recopilar puntos de datos e identificar señales o tomar acciones correctivas antes de que los activos o componentes se averíen.
Considere que solo un minuto de inactividad en una fábrica de automóviles puede costar tanto como $20,000 en vehículos de alta ganancia. Sus desafíos, como la visión artificial, pueden ayudar a las empresas a mantenerse al tanto, por ejemplo, de un programa de software llamado ZDT (Tiempo de inactividad cero), desarrollado por FANUCque recopila imágenes de cámaras conectadas a robots, estas imágenes y los metadatos que las acompañan se envían a la nube para su procesamiento y ayuda a identificar posibles problemas antes de que surjan.
Durante una prueba piloto de 18 meses, la solución se implementó en 7000 robots en 38 fábricas de automóviles en seis contenidos y detectó y evitó fallas en 72 componentes.
2. Inspección de embalaje
Es fundamental que las empresas farmacéuticas cuenten las tabletas o cápsulas antes de colocarlas en los contenedores. Para resolver este problema, Pharma Packaging Systems, con sede en Inglaterra, ha desarrollado una solución que se puede implementar en las líneas de producción existentes o incluso funcionar como una unidad independiente.
Una característica clave de la solución implica el uso de la visión por computadora para verificar si hay tabletas rotas o parcialmente formadas. A medida que las tabletas se abren camino a través de la línea de producción, se toman fotografías y se transfieren a una PC dedicada que luego procesa las imágenes usando un software que luego ejecuta un análisis adicional para verificar si las tabletas tienen el color, la longitud, el ancho y el conjunto correctos.
El sistema de inspección de visión basado en PC también se implementa en una PC que realiza la función de conteo y si una tableta se considera defectuosa, esta información se registra y luego envía una señal al funcionamiento de conteo, y en el momento en que la botella de contenedores llega Al final de una línea de producción, los contenedores que tienen tabletas defectuosas se rechazan, eliminando así la posibilidad de enviar tabletas médicas defectuosas.
3. Lectura de códigos de barras
Leer, identificar y procesar cientos y miles de códigos de barras por día no es una tarea fácil y es algo que los humanos simplemente no pueden hacer a escala.
Por ejemplo, los teléfonos celulares y los dispositivos móviles requieren placas de circuito impreso (o PCB) cada vez más pequeñas. A medida que los fabricantes se ven presionados a producir mayores volúmenes de PCB para el mercado tecnológico en constante crecimiento, buscan un proceso conocido como «panelización».
En este proceso, se imprime una cantidad de placas de circuito idénticas en un panel grande, luego la máquina separa cada circuito para la prueba final, con el fin de inspeccionar estas placas, sin embargo, se desarrolló una solución basada en visión artificial llamada PanelScan para leer los códigos de barras, que son los identificadores únicos de cada circuito que está presente en el panel PCN.
Históricamente, un ser humano aplicó esta tarea mediante el uso de un escáner de código de barras de mano, naturalmente, esto requería mucho tiempo y estaba abierto a errores humanos. Al implementar una solución basada en visión artificial, los fabricantes de PCB pueden generar ahorros comerciales.
Puede obtener más información sobre cómo los fabricantes utilizan la visión artificial para procesar códigos de barras aquí.
4. Ensamblaje de productos y componentes
Las plantas de fabricación de alto rendimiento deben garantizar que los productos y componentes que salen de la línea de producción cumplan con las pautas de calidad, seguridad y producción. Con esto en mente, Acquire Automation ha desarrollado un conjunto de soluciones que ayudan a las empresas a garantizar que se cumplan los estándares de ensamblaje de sus productos y componentes.
Por ejemplo, una de sus soluciones implementa la visión artificial que permite a los fabricantes inspeccionar las botellas en una vista completa de 360 grados para garantizar que los productos se coloquen en el empaque correcto y también puede inspeccionar otros atributos críticos de los productos empaquetados, como:
- Tapa de cierre/sello
- Posición
- Etiqueta
- ¡Calidad de impresión y mucho más!
Todo esto ayuda a aumentar el rendimiento de la línea de producción y, al mismo tiempo, reduce la cantidad de retiros de productos y aumenta la productividad y, en última instancia, ¡mantiene contentos a los consumidores!
Puede leer más sobre algunos de los otros sistemas de visión artificial en su sitio aquí.
5. Reducción de defectos
Comprensiblemente, si ejecuta una línea de fabricación, ¡quiere producir componentes o productos libres de defectos! La visión artificial es una tecnología que puede ayudar a las empresas a lograrlo.
Dicho esto, los sistemas de inspección de visión artificial pueden variar ampliamente en términos de su implementación, algunos requieren un operador, mientras que las soluciones basadas en visión más complejas no necesitan un operador.
Una empresa llamada Shelton tiene un sistema de inspección de superficies llamado WebSPECTOR que identifica defectos y almacena imágenes y metadatos relacionados con la imagen. A medida que los artículos pasan por la línea de producción, los defectos se clasifican según su tipo y se les asigna un grado correspondiente.
Hacer esto permite a los fabricantes diferenciar entre los diferentes tipos de defectos que luego pueden desear detener la línea de producción solo cuando haya ocurrido una cantidad X de Y tipos de defectos.
¡Otra de las tecnologías basadas en visión artificial de Shelton llamada WebSpector que aprovecha el software de imágenes y cámaras de última generación podría mejorar la productividad de un productor de telas en un 50 %! Puedes leer más sobre esta historia. aquí.
6. Inspección de visión 3D
La visión artificial puede desempeñar un papel importante en el sector del automóvil. Un informe sugiere que el mercado general de visión artificial podría valer hasta $ 17.2 mil millones para 2027!
Un sistema de inspección de visión artificial que contiene una cámara Dalsa Genie Nano se está utilizando en una línea de producción para realizar tareas con las que los humanos a veces pueden tener dificultades. En este caso de uso, el sistema utiliza imágenes de alta resolución para construir un modelo 3D completo de componentes y sus pines de conexión.
A medida que los componentes pasan por la planta de fabricación, el sistema de visión artificial toma múltiples escaneos de imágenes desde diferentes ángulos para producir un modelo 3D, estas imágenes, cuando se combinan, permiten que el sistema identifique si las clavijas del conector en el circuito están defectuosas, lo que podría tener efectos desastrosos más adelante. abajo de la línea de producción.
La inspección de visión 3D tiene muchas aplicaciones, pero uno de los casos de uso más comunes de la tecnología es la producción de automóviles.
Dado que las fallas eléctricas representan una gran cantidad de fallas en los automóviles en estos días, poder realizar escaneos en 3D de las clavijas de los conectores puede ayudar a los fabricantes de automóviles a ahorrar costos, reducir la posibilidad de enviar componentes eléctricos defectuosos y ayudar a mejorar la seguridad del conductor.
Puede obtener más información sobre la inspección 3D y este caso de uso aquí.
7. Mejorar la seguridad
Las aplicaciones de la visión artificial no se limitan solo a las líneas de producción en las plantas de fabricación. Por ejemplo, Komatsu Ltd, que es un fabricante líder de equipos de minería y construcción con sede en el Reino Unido, anunció recientemente sus planes de asociarse con NVIDIA para integrar el conjunto de tecnologías de «nube a perímetro» de NVIDIA.
El principal impulsor de esto fue mejorar los servicios de administración del sitio, la seguridad y la eficiencia.
La asociación integra la plataforma NVIDIA Jetson AI en la maquinaria que se usa a menudo en perforación, excavación y minería. Una combinación de cámaras en tiempo real y análisis de video permite que el equipo funcione con mayor eficiencia y seguridad mejorada.
La idea también es aplicar inteligencia artificial basada en aprendizaje profundo para rastrear personas y predecir el movimiento de equipos para ayudar a evitar interacciones peligrosas, mejorando así la seguridad.
Con hasta diez mil lesiones que ocurren en los EE. UU. cada año en sitios de construcción asociados con vehículos y maquinaria, las empresas recibirán soluciones como esta.
Puedes encontrar más información sobre esta historia. aquí.
8. Seguimiento y rastreo
Las empresas farmacéuticas están, naturalmente, bajo estrictas normas y reglamentos para garantizar que sus productos puedan ser rastreados y rastreados desde la línea de producción hasta el paciente final.
Para ayudar a lograr esto, las cajas se pueden imprimir con detalles que incluyen, entre otros, números de serie, fechas de vencimiento y fechas de fabricación. Un identificador único global, a veces conocido como GTIN (Número global de artículo comercial) se usa a menudo para permitir el seguimiento de los paquetes en todo el mundo.
Los sistemas de fabricación pueden autogenerar estos identificadores en una base de datos maestra que se utilizan más adelante en el proceso de producción y se rocían en los contenedores y se puede realizar el siguiente paso del proceso de producción, que a menudo es la verificación de la información que se acaba de rociar en la caja de cartón. el embalaje.
Pero, ¿cómo se hace esto?
¡Lo has adivinado, visión artificial!
Una solución desarrollada por la firma alemana ISW emplea una solución como esta que involucra, entre otras cosas, cámaras de alta tecnología que pueden leer datos de etiquetas, así como realizar reconocimiento óptico de caracteres (OCR) para leer el texto impreso.
Cuando se ha leído el texto impreso, el sistema puede compararlo con la base de datos maestra y validar si el etiquetado de impresión del sistema coincide con los datos almacenados en la base de datos maestra. Si alguno de los códigos impresos es ilegible o no coincide con los códigos existentes en la base de datos principal, se pueden rechazar los paquetes o las cajas.
Puede obtener más información sobre la tecnología, los componentes y la solución aquí.
9. Lectura de texto sin formato y análisis de escritura a mano
El reconocimiento óptico de caracteres no es nada nuevo, existe desde hace bastante tiempo en el mundo de la informática. Dicho esto, hacer que la máquina detecte y extraiga texto escrito a mano de notas, cartas, etc. que contienen imágenes es algo completamente diferente.
¿Alguna vez ha estado en una conferencia y ha tomado fotos de las diapositivas del presentador con su teléfono inteligente? ¿O ha trazado alguna vez un proceso de fabricación en una pizarra?
Microsoft ha lanzado tecnología en su pila de Cognitive Services llamada Computer Vision API, con ella, puede proporcionar una imagen al punto final y la API detectará la presencia de texto legible y lo transformará en una secuencia de texto. Puedes ver un ejemplo de esto en la siguiente captura de pantalla:
Ser capaz de apuntar una máquina a una imagen que contiene texto, en lugar de ingresarlo manualmente, puede ser un gran aumento de la productividad.
Puede leer más sobre esta API en el sitio de Cognitive Services aquí.
10. Aterrizaje.AI
Landing.ai es una empresa con sede en Silicon Valley que fue fundada por el gurú de la IA, el Dr. Andrew Ng. Parte del trabajo del Dr. Ng en www.landing.ai implica el desarrollo de herramientas de visión artificial para encontrar defectos a nivel microscópico en productos que simplemente no pueden identificarse mediante la visión humana.
Un algoritmo de aprendizaje automático se puede entrenar en una cantidad relativamente pequeña de imágenes y produce resultados fantásticos.
La tecnología tiene varios casos de uso diferentes, pero está dirigida principalmente a resolver desafíos en la industria manufacturera que incluyen, entre otros:
- inspección
- control y automatización
- calibración y puesta a punto
- identificación automática de problemas
No solo contenta con resolver estos desafíos de fabricación, la startup también es consciente de que la tecnología impulsada por IA tiene el potencial de interrumpir la industria manufacturera, y con esto en mente, la startup también está buscando formas en que los trabajadores desplazados puedan volver a capacitarse.
¿Está interesado en la visión artificial para la tecnología de fabricación?
En esta publicación de blog, analizamos 10 ejemplos de visión artificial en empresas de fabricación, cubrimos todo, desde textiles hasta productos farmacéuticos, y mencionamos cómo la inteligencia artificial y el aprendizaje profundo también están teniendo un impacto en el espacio de visión artificial en la forma. de reconocimiento de imagen.
Esperamos que al leer esto tenga más información sobre cómo se puede aplicar la visión artificial en la fabricación.
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Preguntas frecuentes
La visión artificial se refiere a las computadoras que se utilizan para inspeccionar productos, estructuras y otros elementos en busca de daños o fallas. Permite que las fábricas inspeccionen sus productos en busca de fallas diminutas.
La visión artificial es una herramienta poderosa para ayudar a la automatización de la fabricación. Ayuda a acelerar las líneas de producción mientras reduce los errores. Para más información, Lee este artículo.
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