Una de las principales razones que motivan la investigación en sistemas de visión es la conveniencia de permitir que los puedan hacer frente a variaciones en un proceso de ensamblado automático. Si las piezas no están posicionadas precisamente, un robot sin visión tendrá dificultad para ensamblarlas. General Electric ha fabricado el sistema Bin Visión por el que un robot GE localiza y toma piezas orientadas aleatoriamente en una caja. El sistema admite hasta cuatro cámaras, trabajando en este caso con cuatro piezas diferentes. Los sistemas Bin Visión tienen varias limitaciones. Por ejemplo, no puede manejar piezas que pesen más de ocho kilos y sus formas tienen que ser cilíndricas o esféricas con una relación inferior 2:1 entre altura y diámetro. Además, tienen que ser rígidas y opacas con superficie reflectante. Se requieren también unas condiciones especiales de iluminación. Por el contrario, un sistema especial ASEA puede trabajar en condiciones ambientales normales.
El nuevo sistema ASEA (Idóneo para manejo de materiales, ensamblaje simple y diversas operaciones integradas) puede ser programado para tareas particulares. Cuando se sitúa una plaza debajo de la cámara. el sistema de visión muestra su contorno en una pantalla de vídeo El operador mueve el cursor alrededor de la forma y el robot la memoriza. De este modo la forma queda programada y el sistema puede manejar muchos tipos de componentes. El sistema ha sido probado en la planta de ASEA Control de Vasteras, Suecia, que fabrica equipos de control y conmutación. Mediante su sistema de visión el robot identifica cuál de las doce piezas que tiene programadas va a manejar, y selecciona el programa y sujetador adecuado. Seguidamente coge la pieza, le quita la rebaba y la coloca en una cinta transportadora o paleta, dependiendo del tipo de pieza. El sistema puede trabajar muchas horas seguidas sin la intervención humana. Esta instalación, como la desarrollada por GE, ofrece al usuario los recursos de un robot vidente integrado. Otro sistema de visión, suministrado por British Robotic System Ltd (BRSL) para el sistema de fabricación flexible (FMS: flexible manufacturing systems) de un fabricante de repuestos de automóviles, clasifica mangueras de enfriamiento. La clasificación es una de las funciones típicas de los sistemas de visión artificial.
También se están desarrollando capacidades sensoriales diferentes de la visión. Se proyecta el desarrollo de robots capaces de escuchar, oler, sentir táctilmente, etc. Dispositivos sensoriales táctiles piel artificial, bloques de presión u otros elementos táctiles se utilizan ya en los entornos operacionales. Por ejemplo, la sensibilidad táctil puede controlar la presión del sujetador para no estrujar objetos delicados. En la tercera conferencia sobre Visión y Controles Sensoriales (EEUU, 1984) se describieron varios sistemas táctiles y de visión. La cuestión de detección de sujeción de las mandíbulas del sujetador se puede enfocar de varias maneras. En un sistema se usa un bloque táctil con 64 puntos sensibles que detecta la forma de una tuerca puesta sobre él por el brazo de un robot. Se está investigando sensores magnéticos como medio de proporcionar sensibilidad táctil en una sensibilidad dura, pero están limitados a objetos no ferromagnéticos. Philips y RCA han desarrollado sensores de fuerza capaces de montar yugos de deflexión en tubos de TV y altavoces en los chasis de los receptores. La provisión de sensores táctiles y de otro tipo contribuye a la inteligencia del robot. Otra contribución fundamentales el desarrollo del sorftware adecuado que pueda interpretar la salida de los sensores y generar las señales necesarias para cerrar el bucle de control cibernético.
Robots de fabricación
Robots controlados por ordenadores y otros sistemas automatizados están haciendo un número cada vez más elevado de trabajos de todo tipo. En algunas ocasiones las aplicaciones son sorprendentes: por ejemplo, la prensa técnica ha prestado gran atención a un robot esquilador de ovejas. En 1984 el robot había esquilado más de 200 ovejas, y, según declaraciones de sus inventores de la Universidad de Western, Australia, sólo había producido una docena de cortes. Casi todos los robots trabajan en fábricas y cada vez más incorporan cierto nivel de inteligencia. Keller, 1983, en un artículo titulado “Los robots inteligentes preparados para incorporarse masivamente a la industria”, escribe: “La optimizada relación precio/prestaciones de la capacidad de computación complementada con la incorporación de tecnología electrónica avanzada, está generando robots cada vez más capaces”. Capaces de competir con sus rivales humanos (comentario del autor).
Los nuevos robots tienen sensores de varios tipos, bucle de control local, programación fuera de línea, y capacidades de simulación en pantalla. Con tales recursos los robots pueden ajustarse a su entorno y adaptarse a los diferentes requisitos operacionales de la tarea. Es decir, los robots pueden hacer frente a tareas cada vez más difíciles: por ejemplo, en operaciones de ensamblaje que necesitan un preciso manejo de los componentes. Sensores cada vez más sofisticados aumentarán el potencial de adaptación de los robots al entorno fabril. Se puede fabricar piel artificial con goma conductora o PZT, una cerámica pieza eléctrica fabricada por Vernitron Corp. (Belford, Ohio). También se puede incrustar en un sustrato una retícula de terminaciones sensibles y conectarla al sujetador de un robot. La Universidad Carnegie Mellon está desarrollando un sensor táctil en película de polivinilo fluorado (PVF2) que puede metalizarse por ambos lados para establecer contacto eléctrico. Un enfoque alternativo consiste en utilizar sensores de deformación para proporcionar sensibilidad táctil. Conseguir robots con mayor grado de inteligencia sensorial significa que los sistemas de cinta transportadora y otros dispositivos auxiliares pueden simplificarse, pues el robot puede detectar las variaciones en, por ejemplo, el modo en que llegan los componentes, y tomar las medidas adecuadas.
El trabajo en los sistemas de visión tiende a centrarse en unos cuantos métodos básicos: por ejemplo, en iluminación por bandas triangulación para proporcionar una información más exhaustiva. En el procedimiento de iluminación por bandas, una fuente envía los patrones luminosos y una cámara detecta la luz reflejada. A partir de la posición de la cámara y la deformación de los patrones, se determinan las ecuaciones de triangulación y se calculan los cambios de forma de un objeto sobre tres ejes. En un sistema desarrollado por Digital/Analog Design se utilizan ocho etapas de procesadores de imagen más dos etapas de ALU (unidad aritmético lógica) para identificar imágenes con hasta 256niveles de gris. Como controlador se utiliza un PC de IBM.
Belén Stettler, oriunda de Río Gallegos, Santa Cruz, Argentina, cuenta con 35 años y es Licenciada en Ciencias de la Comunicación Social por la Universidad de Buenos Aires (UBA). A lo largo de sus 13 años de trayectoria en comunicación política, ha trabajado como consultora en Buenos Aires, especializándose en estrategia, investigación y comunicación directa. Ha dirigido equipos de comunicación en diversas campañas. Su experiencia incluye roles importantes en la Obra Social del Personal de Seguridad Pública de Buenos Aires, la Vicejefatura de Gobierno de Buenos Aires, Claves Creativas, Ford Argentina y AkzoNobel, iniciando su carrera en Grupo Suessa Organización Empresaria.
