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Qué es la visión artificial
La visión artificial en robótica es la tecnología que permite a los robots ver y analizar su entorno mediante el uso de cámaras y software avanzado. Gracias a ella, los robots pueden identificar objetos, medir distancias y adaptarse en tiempo real a los cambios de su entorno. Esto se traduce en una mayor precisión y flexibilidad en tareas industriales como el pick and place, el bin picking o la inspección de calidad. Con el apoyo de la inteligencia artificial (IA) y el machine learning, la visión artificial se ha convertido en una herramienta fiable y accesible para optimizar procesos de automatización.
Integración de la IA y la visión artificial
La inteligencia artificial (IA) y la visión artificial se han convertido en pilares de la robótica industrial moderna. Por medio de técnicas como el deep learning y el machine learning, los robots pueden identificar patrones complejos, adaptarse a nuevas tareas y tomar decisiones en tiempo real sin necesidad de reprogramación constante.
«El sistema ARIES de CFZ Cobots aborda un desafío clave: permitir que los robots manejen nuevas situaciones sin un aprendizaje previo. Esto es posible adaptando modelos ligeros derivados del modelo fundacional IA, SAM (Segment Anything Model).
Al utilizar hardware y software IA de última generación, esta herramienta permite alcanzar lo que antes se consideraba el Santo Grial de la automatización: el batch size = 1. Cada maniobra de pick es distinta a la anterior y distinta a la siguiente.»
Borja Coronado, Fundador y CEO | CFZ Cobots
Tipos de visión artificial
Visión 2D
Las cámaras 2D capturan imágenes bidimensionales, ideales para aplicaciones donde los objetos están en un plano. Son económicas y fiables en tareas simples, con limitaciones en aplicaciones que requieren manipulación tridimensional o detección de profundidad.
- Ventajas:
- Alta fiabilidad en entornos estandarizados, condiciones constantes.
- Útiles con objetos de geometría simple.
- Desventajas:
- No pueden determinar la altura.
- Dificultad para adaptarse a objetos con variaciones en su forma.
Visión 3D
Las cámaras 3D capturan datos tridimensionales (largo, ancho y alto). Son perfectas para tareas donde la altura o profundidad juegan un papel clave, como el bin picking o el paletizado. Además, la visión 3D permite la manipulación de objetos en entornos desorganizados o con formas irregulares.
- Ventajas:
- Flexibilidad para trabajar con objetos variados en forma y tamaño.
- Capacidad para detectar profundidad.
- Desventajas:
- Coste elevado.
- Menor fiabilidad en ciertas condiciones de luz o materiales reflectantes.
«Las cámaras de visión artificial son el aliado perfecto para una solución completa, ya que permiten una integración y puesta en marcha rápida dentro del entorno de programación. Es fundamental elegir la resolución, el tipo (color o monocromo) y la lente adecuada según la distancia y el campo de visión.»
César Lorenzo, Robotics Business Development | OMRON
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El tipo de suministro de piezas depende principalmente de cómo estén dispuestas (ordenadas, semi-ordenadas o caóticas) y del entorno en el que se realice la manipulación.
Single Object Location
Localización de un solo objeto en movimiento, como en una cinta transportadora para realizar un rebarbado.
- Un único objeto en movimiento.
- Cintas transportadoras con flujo controlado.
- Menor complejidad en detección y posicionamiento.
Bin Picking Semi Ordenado
Impulsan el abrasivo a través de una boquilla mediante aire comprimido.
- Las piezas están semi-colocadas en soportes.
- Permite cierto orden, aunque no siempre uniforme.
- Adecuado para piezas que cuelgan sobre útiles.
Belt Picking
Recogida de piezas desde una cinta transportadora, como cuando se vuelca un contenedor de piezas en una cinta sinfín.
- Las piezas se desplazan continuamente en una cinta.
- Es ideal para procesos de flujo constante y rápido.
- Necesita sincronización precisa entre visión y robot.
Bin Picking Caótico
- Las piezas en bandejas o apiladas con cierta regularidad.
- Escenario más sencillo frente al desorden completo.
- Optimizar tiempos de ciclo con algoritmos intermedios.
Rack Picking
Las piezas están dispuestas de manera completamente desordenada dentro de un contenedor.
- Las piezas se encuentran totalmente desordenadas en un contenedor.
- Requiere algoritmos avanzados de visión 3D e IA.
- Es el escenario más complejo en términos de planificación y agarre.
Aplicaciones especiales
Aplicaciones fuera de lo común, que requieren algoritmos de detección avanzados y uso de inteligencia artificial.
- Incluyen objetos no estándar, como frutas u orgánicos.
- Necesitan algoritmos específicos de detección y adaptación.
- Suelen combinar visión artificial con inteligencia artificial avanzada.
Ámbitos de uso de la visión artificial con robots
La visión artificial se aplica en una amplia variedad
de procesos industriales, desde la logística hasta la fabricación avanzada. A continuación, se destacan algunos ejemplos concretos de su uso:
Bin Picking
- Logística: Escaneo de cajas en almacenes y pallets.
- Eficiencia: Organización automática según el destino final.
- Seguridad: Reducción de errores humanos en el proceso.
Inspección y control de calidad
Los sistemas de visión artificial permiten a los robots inspeccionar en tiempo real, detectar fallos y realizar mediciones en la línea de producción.
- Calidad: Garantiza que los productos cumplan con los estándares.
- Repetibilidad: Asegura procesos consistentes y resultados uniformes.
- Eficiencia: Optimiza tiempos y recursos al reducir inspecciones manuales.
«El bin picking ha evolucionado respecto al pick and
place tradicional, ya que ahora no es necesario colocar
las piezas individualmente en una cinta o útil. En lugar de
eso, el sistema crea modelos 3D de los objetos dentro
del contenedor, identifica la mejor ruta de acceso y
agarre para cada uno, y calcula trayectorias que evitan
colisiones tanto con el contenedor como con el entorno.
Además, se adapta a diferentes tipos de objetos y
condiciones de iluminación, lo que aumenta la
flexibilidad del proceso.»
Oriol Verdú, Project Manager | Bcnvision
Pick and Place
En aplicaciones pick and place, los robots con visión artificial detectan la posición exacta de los objetos y los manipulan con precisión en entornos de alta variabilidad.
- Farmacéutica: Clasificación de frascos de diferentes tamaños.
- Flexibilidad: Adaptación a múltiples productos en la misma línea.
Precisión: Agarre y etiquetado sin errores.
Trazabilidad
En trazabilidad, los robots con visión artificial escanean códigos de barras o QR para rastrear productos a lo largo de la cadena logística.
- Logística: Escaneo de cajas en almacenes y pallets.
- Eficiencia: Organización automática según el destino final.
- Seguridad: Reducción de errores humanos en el proceso.
Paletizado y despaletizado
En paletizado y despaletizado, los robots con visión 3D colocan productos de distintos tamaños maximizando espacio y estabilidad en pallets.
- Alimentación: Apilado de cajas de diferentes dimensiones.
- Optimización: Ajuste automático de posiciones.
- Protección: Evita daños durante la manipulación.
«En el sector logístico, la clasificación de sistemas de
visión artificial puede variar según las diferentes
prioridades. Estas incluyen la detección de mosaicos, identificación de capas intermedias, el tipo de pallet, detección de pallets remontados y los requerimientos para recoger cajas de manera individual o por capas. Las opciones son numerosas y variadas, cada una adaptada a las necesidades específicas del mercado.»
Sergio Torres, Especialista en soluciones de visión artificial para la industria | Stemmer Imaging
Preguntas frecuentes
Los sistemas de visión artificial tienen dos configuraciones principales:
- Embarcada en el robot: Cámaras más pequeñas y de menor resolución. Se utilizan en aplicaciones donde el campo visual es reducido y el tiempo de ciclo no es crítico.
- En pórtico: Cámaras son más voluminosas y mayor resolución, ideales para campos más grandes y donde el tiempo de ciclo es determinante. Pueden estar fijas o en movimiento a lo largo de un eje lineal, dependiendo de las necesidades.
No necesariamente; los sistemas están diseñados para integrarse rápidamente en líneas de producción existentes, minimizando interrupciones.
Permite a los robots identificar patrones complejos, adaptarse a cambios sin reprogramación y detectar defectos en tiempo real, asegurando mayor calidad y menos fallos en el proceso.
Porque permite a los robots “ver” su entorno, identificar piezas de diferentes formas y tamaños y ajustar automáticamente su agarre, lo que aumenta la precisión y reduce los errores en procesos repetitivos.
