La tecnologia d'inspecció de visió artificial és una tècnica d'inspecció emergent basada en la investigació de la visió per ordinador. En l'automatització industrial que avança ràpidament, la tecnologia de visió artificial ha trobat una aplicació cada cop més estesa a la indústria i ha guanyat un reconeixement i un favor creixents entre els usuaris. En conseqüència, la gent ha començat a plantejar-se l'ús de càmeres CCD per capturar imatges i transmetre-les a ordinadors o mòduls dedicats de processament d'imatges. Mitjançant el processament digital, es pot determinar la mida, la forma i el color en funció de la distribució de píxels, la brillantor i la informació del color. Aquest enfocament combina la velocitat i la repetibilitat del processament informàtic amb l'alta intel·ligència i les capacitats d'abstracció de la visió humana, donant lloc al concepte de tecnologia d'inspecció de visió artificial.
És evident que el seu àmbit d'aplicació és cada cop més estès. A partir d'aquestes categories, podem resumir cinc aplicacions principals dins de l'automatització industrial.
1. Vision-Aplicacions de posicionament guiat
El posicionament-basat en visió requereix que els sistemes de visió artificial localitzin de manera ràpida i precisa els components objectiu i confirmin les seves posicions. La visió artificial s'utilitza per posicionar-se durant la càrrega/descàrrega per guiar els braços robòtics per a una presa precisa. En els envasos de semiconductors, l'equip ajusta els caps-de recollida en funció de les dades d'ubicació dels xips obtingudes mitjançant la visió artificial per recollir els xips amb precisió per a l'enllaç. Això representa l'aplicació més fonamental del posicionament visual en visió artificial industrial. A més, en la fabricació de semiconductors, ajustar-capçals de recollida en funció de les dades d'ubicació dels xips és notòriament un repte. La visió artificial resol aquest problema permetent la recollida i la unió precisa dels xips, subratllant per què el posicionament visual és l'aplicació fonamental en la visió artificial industrial.
2. Aplicacions de detecció de defectes d'aparença
Aquest procés detecta problemes de qualitat en els productes de les línies de producció i representa l'àrea on la mà d'obra humana es substitueix amb més freqüència. Per exemple, al sector farmacèutic, la visió artificial s'encarrega principalment de la inspecció de dimensions, la detecció de defectes de la superfície de l'ampolla, la detecció de defectes de l'espatlla de l'ampolla i la inspecció de la boca de l'ampolla. Amb l'avenç de l'automatització industrial moderna, la inspecció de visió artificial s'aplica àmpliament a diversos controls, mesures i identificació de peces. Alguns exemples inclouen la detecció de defectes superficials per a bateries d'energia noves, el reconeixement de components electrònics, la detecció de defectes d'aparença per a materials magnètics i el reconeixement de codis de barres/caràcters a l'embalatge del producte. Aquestes aplicacions comparteixen les característiques comunes de la producció en massa contínua i les exigències extremadament altes de qualitat d'aspecte. A mesura que augmenten els estàndards econòmics, la inspecció de visió artificial guanya cada cop més protagonisme. Millora la capacitat de producció de productes qualificats alhora que s'identifica i descarta els articles deficients al principi del procés de fabricació, reduint així els residus i reduint costos.
3. Aplicacions d'inspecció d'alta-precisió
Alguns productes exigeixen nivells de precisió fins a 0,01-0,02 micròmetres o fins i tot una precisió a nivell de micres-, cosa que fa que la inspecció humana sigui impossible i requereix solucions basades en màquina-. Els exemples principals inclouen la detecció de rebaves a les bateries d'alimentació i la inspecció de la placa de circuits de PCB. Una altra aplicació clau és la inspecció d'ampolles de vidre farmacèutiques, fent de l'àmbit mèdic un dels dominis principals de la visió artificial.
4. Aplicacions de reconeixement d'imatges
El reconeixement d'imatges implica processar, analitzar i interpretar imatges mitjançant la visió artificial per identificar diversos patrons i objectes. Això permet la traçabilitat i la recollida de dades, trobant un ús extensiu en bateries d'energia nova, plaques de circuits, components electrònics, accessoris de maquinari, alimentació, farmacèutica i altres sectors. L'exemple més emblemàtic és el reconeixement de codis QR. Els codis QR i codis de barres són omnipresents a la vida quotidiana. Els fabricants incorporen dades de producte extenses dins d'aquests codis compactes per a la gestió i la traçabilitat. A mesura que s'expandeix el reconeixement d'imatges de visió artificial, els codis de barres de diverses superfícies es poden llegir i detectar sense esforç. Això avança en la modernització, augmenta significativament l'eficiència de la producció i redueix progressivament els costos de fabricació.
5. Aplicacions d'ordenació d'objectes
Dins dels fluxos de treball de visió artificial, la classificació d'objectes segueix les etapes de reconeixement i inspecció. Els sistemes de visió artificial processen imatges i es coordinen amb braços robòtics per aconseguir la classificació dels productes. Les línies de producció tradicionals es basaven en la col·locació manual de materials en llocs designats abans de procedir als processos posteriors. Actualment, els equips automatitzats s'encarreguen de la distribució de materials. Els sistemes de visió artificial capturen imatges de productes, les analitzen i donen resultats. A continuació, els robots col·loquen els materials corresponents en posicions fixes, aconseguint una producció industrial intel·ligent, moderna i automatitzada. S'aplica habitualment a la classificació d'aliments, la classificació automatitzada de paquets i la classificació de la fibra de cotó, aquests sistemes estalvien mà d'obra, augmenten la velocitat i milloren la qualitat del producte-essencial per a la supervivència de les empreses en el clima econòmic actual. L'aprofitament de la tecnologia d'inspecció de visió artificial permet a les empreses mantenir un avantatge competitiu al mercat.