Visión artificial en ingeniería

El acabado final de muchos productos depende de diversas propiedades como la resistencia mecánica, la resistencia al desgaste de las superficies o la calidad geométrica y dimensional de los elementos que componen las piezas. Esas propiedades están directamente relacionadas con el acabado superficial de las piezas, por lo que el control de calidad de éste constituye una tarea de suma importancia en la mayoría de las aplicaciones en ingeniería. Todas las superficies presentan una cierta textura constituida por picos y valles que varían en altura y espaciado y cuyas propiedades dependen del material de la pieza o producto y del proceso utilizado para su fabricación.

El acabado superficial se cuantifica de forma objetiva mediante la medida de diversos parámetros de rugosidad establecidos en la normativa internacional, que evalúan la altura de los picos y valles, su promedio, distancia entre ellos, etc. Sin embargo, la creciente demanda en la calidad de los productos y la necesidad de que las piezas tengan cada vez más un mejor acabado ha supuesto que los comités de normalización hayan tenido que seguir trabajado en la propuesta y definición de nuevos parámetros y métodos de medición de la rugosidad.

Los métodos de medida para caracterizar las superficies han variado mucho a lo largo de las últimas décadas. Inicialmente se utilizaron palpadores de contacto muy sencillos. Posteriormente se introdujeron técnicas digitales que conllevaron el desarrollo y uso de métodos sofisticados para el análisis de señal. Paralelamente, se fueron desarrollando nuevos instrumentos basados en sensores ópticos, capacitivos o los recientes métodos de escaneado. En general, se puede decir que la detección de defectos y la medida del acabado superficial se puede realizar mediante sistemas por contacto, sin contacto o con métodos combinados. Sin embargo, las técnicas de medición sin contacto han experimentado un amplio desarrollo en los últimos años y se están implementando en numerosas aplicaciones industriales. El progresivo aumento de la precisión de los sistemas sin contacto y la reducción en su precio ha llevado a que su uso se haya generalizado.

1397124194 Sistemas ópticos. De todos los métodos de medición sin contacto, los más utilizados son los basados en sistemas ópticos, que utilizan los principios de reflexión y luminosidad. Estos sistemas hacen uso principalmente de la luz reflejada por las superficies de las piezas y se basan en detectar los cambios en la intensidad de luz reflejada, que se corresponden con las diferentes alturas de las protuberancias que componen la superficie. De entre las diferentes tecnologías ópticas, la mayoría de los sistemas de medida de rugosidad superficial on-line o en-proceso se basan en técnicas de luz dispersa. Otros sistemas de visión también interesantes son los que utilizan el láser como fuente de iluminación y determinan los parámetros de rugosidad utilizando transformaciones y operadores matemáticos como la transformada de Fourier y la desviación estándar. Una de las ventajas a la hora de usar estas técnicas es la posibilidad de caracterizar superficies en tres dimensiones.

En este trabajo, desarrollado en la Universidad de León por Sir Alexis Suárez y dirigido por los profesores Enrique Alegre y Joaquín Barreiro, se ha utilizado un sistema de visión asistido por ordenador basado en luz dispersa, ya que son sistemas más fáciles de implementar y más económicos que los basados en láser. En los últimos años se han producido continuos avances en la tecnología de los sensores y, en particular, los sensores de visión se han visto especialmente mejorados tanto en prestaciones como en reducción de su coste. Los avances en la tecnología de procesado de imágenes y de inteligencia artificial han hecho que el análisis y extracción de características a partir de las imágenes sea más viable a la hora de definir estrategias. En estudios previos realizados por los miembros de este grupo de investigación ya se ha demostrado que la utilización de estos sistemas de visión con luz dispersa para la monitorización de los procesos de mecanizado de metales puede lograr una importante reducción en el tiempo de ciclo y en los recursos necesarios.

Sin embargo, todavía hoy es difícil la obtención de valores prácticos de rugosidad a partir de instrumentos o sistemas basados en visión por computador. Para evaluar la calidad de la superficie se debe caracterizar la rugosidad mediante la textura presente en la imagen. Basándose en lo anterior se han realizado trabajos en los que se extrae esta información utilizando descriptores en el dominio del espacio y frecuencia. En este trabajo en particular, se han evaluado y propuesto diversas técnicas que permiten obtener el valor de la rugosidad en piezas metálicas mediante el análisis de imágenes digitales después de ser mecanizadas por torneado. Para llevar a cabo esta tarea se han utilizando los descriptores de Haralick sobre la matriz de coocurrencia, la energía de Laws presente en la textura de las imágenes y se ha propuesto un nuevo descriptor basado en los filtros de Laws. Utilizando los anteriores descriptores de la textura de la superficie del material, se ha clasificado la rugosidad de las piezas siguiendo criterios de rangos de acabado superficial incluidos en la norma. Se determinó también cuál de los descriptores de textura ofrecía mejores tasas de acierto para discriminar este tipo de materiales.

Además, los resultados obtenidos confirman la existencia de una elevada correlación entre las variables usadas por el sistema tradicional por contacto (Ra) y los obtenidos con el sistema de visión propuesto, de manera que cuando una variable aumenta la otra lo hace con una tendencia semejante. La elevada correlación entre los dos parámetros anteriores permite usar la propuesta basada en visión como un único descriptor. En este contexto, se ha propuesto una ecuación lineal que permite obtener un valor de Ra a partir del valor de textura obtenido de la imagen digital. Por los estudios desarrollados en los últimos años en la Universidad de León, se puede concluir que la utilización de las técnicas de visión asistidas por ordenador cada vez tienen un mayor campo de aplicación. En este estudio particular se han aplicado a la monitorización del proceso de mecanizado de metales, pero también se han hecho desarrollos de aplicación industrial en el ámbito del reciclaje de residuos o en la valoración de la calidad seminal mediante el análisis de imagen digital.