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Medición automatizada de piezas mediante visión artificial

En este proyecto analizamos las medidas y ángulos de diferentes objetos a través de un sistema de visión artificial y los datos obtenidos son enviados a un PLC en tiempo real.

La aplicación que os mostramos ha de ser capaz de reconocer los diferentes objetos con los que vamos a trabajar, detectar su contorno, realizar la medición entre sus vértices y el ángulo que forma cada uno de ellos. Una vez obtengamos los valores de la aplicación de visión artificial, estos serán enviados a un PLC y de este a una pantalla HMI.

Equipos y software utilizado

Para este proyecto hemos utilizado un PLCSiemens S7-1200, CPU 1212C, conectado al PC donde se está ejecutando el software de visión artificial. El PLC se encargará de recibir los datos del PC y enviarlos a la pantalla HMI TP700 Comfort, así como de mandar al software de visión artificial las órdenes dadas desde la pantalla.

La cámara utilizada pertenece a la marca Intel, modelo RealSense D415 con una resolución de 1920x1080píxeles, indicada en el desarrollo de aplicaciones de alta precisión.

En Mottus apostando por la inversión en I+D hemos recurrido para la realización de este proyecto al software MVTecHalcon, líder en el mercado de la visión artificial industrial, gracias a su sobresaliente rendimiento.

En Mottus somos lideres en procesos de Automatización y Robótica Industrial

Etapas de la medición de piezas y escuadría mediante visión artificial

Una aplicación de visión artificial se subdivide en varias etapas, en cada una de ellas se realizan las acciones concretas que derivaran en la extracción de los datos necesarios.

1º ADQUISICIÓN DE IMÁGENES

Tal y como ya vimos en la entrada anterior del blog el primer paso de un proceso de visión artificial es la calibración interna y externa de la cámara a fin de corregir las distorsiones propias de la imagen al pasar de un sistema de coordenadas 3D del mundo físico, a un sistema de información 2D en la imagen.

Aparte de esto se ha de tener muy en cuenta el tipo de iluminación que juega un papel fundamental a la hora de la adquisición de imágenes, lo que afectara de manera considerable la complejidad de los algoritmos, debido a sombras indeseadas, bajo contraste, etc.

2º PREPROCESADO

En el proceso de adquisición de imágenes mediante medios ópticos, electroópticos o electrónicos se produce una degradación de la información que se refleja como deformación de la imagen, ruido, perdida de definición, alteraciones del color, etc.

El objetivo de esta etapa es corregir estos desperfectos mediante el uso de algoritmos, así como la detección de bordes y realzado de la parte a analizar.

3º SEGMENTACIÓN

En la fase de segmentación se analizan las características de la imagen tales como el nivel de gris o textura a fin de poder determinar que pixeles corresponde al objeto o parte de este que deseamos analizar. Con esta información dividimos la imagen en regiones generando una imagen binaria donde los pixeles que pertenecen al objeto a analizar se ponen a 1 y el resto a 0. 

ANÁLISIS

En esta etapa se usan distintas técnicas a fin de extraer los datos que deseamos. En el caso de esta aplicación en esta fase se usan técnicas de metrología para extraer los bordes del objeto y los vértices generados por estos. Una vez tenemos los vértices se calcula la distancia y el ángulo de estos en pixeles, para posteriormente pasarlo a centímetros.

SALIDA DE DATOS

Una vez tenemos los datos deseados guardados en variables del software de visión industrial, estos han de ser enviados al PC y PLC. Para ello Halcon cuenta con el protocolo de comunicación OPC-UA basado en el principio cliente-servidor, lo que nos permite crear un servidor en el PC mediante el cual los datos son distribuidos desde el software de visión al PLC y viceversa.

Medición automatizada de piezas mediante visión artificial.

Este es el resultado. Mira el siguiente video.

Medición automatizada de piezas mediante visión artificial.

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