Talent desarrolla un sistema de inspección industrial en 3D

PROYECTOS
27/02/2018

En los procesos de inspección industrial es esencial poder comprobar la calidad de las piezas de la cadena de producción. En la actualidad, este proceso de verificación es incompleto o requiere de manipulación mecánica de las mismas.

Con el objetivo de subsanar estos inconvenientes el proyecto Talent tiene como objetivo principal la evolución y mejora de un sistema de inspección industrial en 3D, que permita a la industria mejorar sus procesos de aseguramiento de la calidad de los productos fabricados, aspecto fundamental en la mejora de la competitividad.

Talent aplica técnicas de machine learning y metrología para el control de calidad de las piezas. El hardware fabricado se compone de un conjunto de 16 cámaras que toman imágenes simultáneas de la pieza en impulsión de manera que La pieza se digitaliza y reconstruye en 3D en tiempo real, controlando cualquier tipo de desviación o anomalía, respecto a la pieza de referencia.

Este hardware ha sido revisado y modificado a lo largo del proyecto con el objetivo de que sea el adecuado para una posterior fase de industrialización. El prototipo actual cumple con los siguientes requisitos:

  • Una nueva estructura rediseñada y mejorada con material metálico de fácil montaje y desmontaje.
  • Los sistemas mecánicos, electrónicos y digitales del sistema se han mejorado de manera que se ha cambiado el sistema de alimentación mediante caída de objeto por otro de impulsión permitiendo reducir la inversión en iluminación y el coste de las 16 cámaras.

En cuanto al software el principal reto consistía en incorporar metrología para el proceso de inspección industrial y que constase con una interfaz gráfica del sistema usable, orientando el proyecto a su correcto uso y necesidades por parte de los operarios de una planta de producción.

Metrología basada en GD&T

En este sentido se ha incorporado una nueva funcionalidad de metrología basada en GD&T (Geometric dimensioning and tolerancing) que da soporte al control de diferentes tipos de cotas para cualquier pieza bajo inspección. El sistema es capaz de verificar no solo que las piezas cumplen las dimensiones y tolerancias establecidas por el propio diseño, así como otros factores de calidad como la ausencia de manchas o ralladuras, ausencia o exceso de material, sino que se convierte en un sistema útil para la separación de mezclas.

A nivel usuario la arquitectura se ha rediseñado para estar orientada a las necesidades de la planta de producción de manera que se ha simplificado su mantenimiento y mejorado los procesos de despliegue y arranque del sistema.

En esta nueva arquitectura se ha creado una aplicación de usuario integrada diseñada con una interfaz gráfica orientada a los posibles roles de usuario que se puedan encontrar en la planta industrial.

A lo largo de 2017 se realizaron diferentes testeos con la máquina potenciando la mejora de aspectos como el hardware del brazo lanzador, la interfaz web, mejoras en frontend, la captura de imágenes reales y la persistencia de datos.

El prototipo ha alcanzado gracias a estos testeos una versión del sistema robusta y usable que podrá ser trasladada al tejido industrial de cara a mejorar las tecnologías de inspección industrial.

Para conocer más información sobre los resultados obtenidos en el proyecto se puede descargar el whitepaper: Técnicas de Inteligencia Artificial aplicadas a la fabricación industrial.

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