{"id":1225,"date":"2026-07-27T07:27:00","date_gmt":"2026-07-27T07:27:00","guid":{"rendered":"https:\/\/com-proff.com\/?p=1225"},"modified":"2026-07-27T15:32:22","modified_gmt":"2026-07-27T15:32:22","slug":"necesidades-practicas-de-sistemas-de-vision-en-entornos-industriales","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/com-proff.com\/en\/equipo\/necesidades-practicas-de-sistemas-de-vision-en-entornos-industriales\/","title":{"rendered":"Necesidades pr\u00e1cticas de sistemas de visi\u00f3n en entornos industriales.\u00a0"},"content":{"rendered":"
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Tales sistemas requieren, por ejemplo, un precio competitivo, capacidad de proceso en tiempo real, baja frecuencia de errores y flexibilidad suficiente para adaptarse a los cambios de dise\u00f1o que se efect\u00faen en los productos). Hemos visto c\u00f3mo los sistemas de visi\u00f3n incluyen sensores, procesadores de imagen, etc., y se complementan con ordenadores que proporcionan la inteligencia necesaria. El desarrollo del microprocesador ha acercado la capacidad de proceso al punto de trabajo. Como los programas de visi\u00f3n ya considerados, casi todos los sistemas industriales de visi\u00f3n comienzan por convertir en digital la imagen anal\u00f3gica proporcionada por los sensores. Seguidamente se procesa la matriz digital para localizar e identificar las caracter\u00edsticas y fallos del producto. Los patrones y formas detectadas se pueden comparar con plantillas para revelar los fallos. En una aplicaci\u00f3n se utiliza un m\u00e9todo de m\u00faltiples adaptaciones de plantillas para detectar la posici\u00f3n de un transistor en un microcircuito en el campo visual de una c\u00e1mara vidic\u00f3n complementada con un microscopio. Posteriormente se pueden verificar fallos en el producto. Tales sistemas de detecci\u00f3n de fallos est\u00e1n basados en la evaluaci\u00f3n de disparidades en las caracter\u00edsticas medidas: calidad de la textura, variaciones de color, etc. Una vez m\u00e1s, t\u00e9cnicas desarrolladas en la investigaci\u00f3n de Al tienen aplicaci\u00f3n. Pr\u00e1ctica en m\u00e9todos de detecci\u00f3n de bordes para hallar discontinuidades en soldaduras, as\u00ed como otras imperfecciones en productos fabricados. <\/p>\n\n\n\n

En estas aplicaciones lo normal es clasificar los productos: los defectuosos van al caj\u00f3n de los desechos, mientras que los buenos pasan a inspecciones y procesos posteriores. La necesidad de eficaces y econ\u00f3micas instalaciones de visi\u00f3n artificial qued\u00f3 de manifiesto con el desarrollo de los sistemas flexibles de fabricaci\u00f3n (FMS: flexible manufacturing systems) al principio de los ochenta. Los FMS son sistemas que pueden incorporar una gran variedad de elementos automatizados (robots, m\u00e1quinas herramientas, cintas transportadoras, etc.) y hacer frente a una extensa gama de tareas de fabricaci\u00f3n. Un informe de 1983 de la Tech Tran Corporation (Machine Vision Systems: A Summary and Forecast) reconoce que los actuales sistemas de fabricaci\u00f3n flexible est\u00e1n limitados en su capacidad para detectar la posici\u00f3n, forma, etc. de los componentes de ensamblado. Concluye que los sistemas de visi\u00f3n artificial potenciar\u00e1n las capacidades de los FMS de varios modos. El informe sugiere que los sistemas de visi\u00f3n artificial son apropiados para la inspecci\u00f3n y clasificaci\u00f3n de partes, y la gu\u00eda y control de equipos tales como robots. Tambi\u00e9n contabiliza un total de 400 a 500 sistemas de visi\u00f3n en las factor\u00edas estadounidenses, y un ritmo de crecimiento de 400 a 500 por a\u00f1o.<\/p>\n\n\n\n

La tecnolog\u00eda actual de los sistemas de visi\u00f3n tiene determinadas limitaciones. Por ejemplo, la capacidad de interpretaci\u00f3n tridimensional es muy limitada y hay que presentar el componente en una posici\u00f3n concreta. Adem\u00e1s, los sistemas de visi\u00f3n se pueden confundir si las condiciones de iluminaci\u00f3n no son \u00f3ptimas (im\u00e1genes borrosas). Se intenta superar estos problemas. Jain y Haynes (1982), por ejemplo, describen la importancia de la teor\u00eda de conjuntos difusos para los sistemas computarizados de visi\u00f3n y Powly (1983) describe un sistema sueco de visi\u00f3n que puede continuar funcionando correctamente, aun-que se var\u00eden las condiciones de iluminaci\u00f3n. Este sistema de visi\u00f3n rob\u00f3tica, fabricado por ASEA Robotics, puede distinguir hasta 64gradaciones tonales negro\/blanco y su funcionamiento no se ve afectado por variaciones normales de intensidad lum\u00ednica en los entornos industriales. En una aplicaci\u00f3n, uno de estos sistemas se ha acoplado a un robot (en ASEA Control en Vasteras, Suecia) que controla la secci\u00f3n de acabado de piezas de resinas termoestables. El robot localiza e Identifica cada pieza seg\u00fan llega por una cinta transportadora, selecciona el sistema adecuado de sujeci\u00f3n, les quita las rebabas y las coloca en la cinta transportadora de salida. <\/p>\n\n\n\n

Los equipos de visi\u00f3n artificial utilizados en aplicaciones industria-les se suelen clasificar en dos grandes categor\u00edas:<\/p>\n\n\n\n

– sistemas de medida \u00f3ptica, que son m\u00e1quinas de no contacto controladas por ordenador usadas principalmente para med\u0131r las dimensiones de piezas. No est\u00e1n preparados para interpretar im\u00e1genes ni hacer inferencia sobre la pieza, sino meramente a identificar los puntos lindantes de una silueta.<\/p>\n\n\n\n

– sistemas de identificaci\u00f3n de im\u00e1genes, dise\u00f1ados para ampliar la informaci\u00f3n relativa a una imagen, a fin de ayudar a su interpretaci\u00f3n. Pueden ser reprogramados, es decir, se comportan como una instalaci\u00f3n de automatizaci\u00f3n flexible.<\/p>\n\n\n\n

Un objetivo omnipresente en todos los sistemas sofisticados de visi\u00f3n artificial es simular o reproducir los procesos humanos. Seg\u00fan el informe Tech Tran, el objetivo a largo plazo es crear sistemas de visi\u00f3n que se adapten precisamente a las capacidades del ojo y del cerebro humano. Algunos componentes de los sistemas de visi\u00f3n efect\u00faan capacidades an\u00e1logas a las de los seres humanos. Por ejemplo, un microcircuito desarrollado por el Dr. Saavas Chamberlain en la Universidad de Waterloo, Canad\u00e1, puede detectar la luz 5000 veces mejor que los dispositivos anteriores, casi con la misma perfecci\u00f3n que el ojo humano (citado por la revista Canadian Datasystem, noviembre 1983).<\/p>\n\n\n\n

Una estimaci\u00f3n sugiere que el 25% de los robots en los EEUU tendr\u00e1n capacidad de visi\u00f3n hacia 1990. En 1989 se calcula habr\u00e1 unas 100 instalaciones de visi\u00f3n artificial en Alemania Occidental (citado por Braggins, 1984). Actualmente, la gu\u00eda de robots supone el 20% de las aplicaciones de visi\u00f3n artificial, siendo las aplicaciones de inspecci\u00f3n y medida un 40%. Muchas empresas ofrecen actualmente sistemas de visi\u00f3n artificial, un campo que consideran tendr\u00e1 un espectacular desarrollo en los a\u00f1os venideros.<\/p>\n\n\n\n

La investigaci\u00f3n en sistemas de visi\u00f3n se est\u00e1 desarrollando en paralelo con muy diferentes \u00e1reas:<\/p>\n\n\n\n

– optimizaci\u00f3n de la tecnolog\u00eda de los microcircuitos para facilitar una mejor detecci\u00f3n de la luz;<\/p>\n\n\n\n

– desarrollo de sistemas de “bandas lineales” para ayudar a la identificaci\u00f3n de componentes;<\/p>\n\n\n\n

– desarrollo de la teor\u00eda de la l\u00f3gica difusa para que los sistemas de visi\u00f3n puedan funcionar con informaci\u00f3n parcial;<\/p>\n\n\n\n

– desarollo de algoritmos que permitan la computaci\u00f3n de los procesos de visi\u00f3n;<\/p>\n\n\n\n

– desarrollo de estrategias de software para tareas tales como detecci\u00f3n de bordes, an\u00e1lisis de movimientos, etc.;<\/p>\n\n\n\n

– desarrollo de formalismos de representaci\u00f3n especialmente dirigidos al manejo de conocimientos relativos a la visi\u00f3n (Havens y Mackworth, 1983).<\/p>\n\n\n\n

Tales \u00e1reas de inter\u00e9s, casi todas ellas relacionadas con la investigaci\u00f3n en Al, tienden a facilitar la fabricaci\u00f3n de sistemas pr\u00e1cticos de visi\u00f3n artificial. <\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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