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Una mirada rápida a los filtros y la iluminación de color para los sensores de visión

machine vision lighting and filters

Los fabricantes que utilizan los sistemas de visión artificial para inspeccionar piezas, guiar brazos robóticos y clasificar paquetes enfrentan la misma realidad conocida para todos los aficionados a la fotografía durante los fines de semana: Todo se trata de conseguir la luz adecuada.

El problema es que la fábrica es un campo minado para la fotografía. Las ventanas de los talleres dejan pasar demasiada luz al mediodía, pero proyectan demasiadas sombras cuando se inicia el segundo turno. Las piezas brillantes reflejan la luz en la cámara y arruinan la imagen.

La solución a estas peculiaridades de la iluminación yace en los filtros de visión artificial, la iluminación dispersa y muchas más tácticas de iluminación que garantizan que los sistemas de visión artificial produzcan las imágenes digitales claras requeridas por las inspecciones de automatización industrial.

Desafíos frecuentes de iluminación en fábricas automatizadas

Las cámaras de visión artificial, al igual que todas las cámaras digitales, usan un lente para refractar la luz en un sensor de visión que trabaja con un chip de procesador de señal digital (PSD) para traducir las ondas de luz en píxeles que reproducen imágenes. Estas imágenes permiten a los robots industriales identificar las piezas y moverlas al lugar adecuado en la secuencia de producción. Todas estas variables deben interactuar con rapidez y precisión para permitir que la línea de producción funcione con la máxima eficiencia.

Esto no es fácil debido a todas las variables de iluminación en un entorno de producción. Los desafíos de iluminación más frecuentes en la automatización industrial incluyen:

Iluminación ambiente: Los niveles de luz ambiental de una fábrica cambian durante todo el día. Las operaciones como soldadura crean chorros incandescentes que pueden afectar la iluminación en los procesos de producción automatizados cercanos.

Si bien las correcciones convencionales, como ajustar las cámaras, las velocidades del obturador y los anchos de apertura, pueden ayudar, los sistemas de visión también pueden implementar filtros de banda que permiten que solamente un espectro estrecho de luz alcance el sensor de visión de la cámara. Esto garantiza que la cámara solo vea lo que el sistema de visión necesita ver.

Colores: El color de una pieza en producción pude afectar la capacidad de un robot para verla con una cámara y luego manipularla. En una caja o una etiqueta de embalaje, algunos colores reflejan la luz mientras que otros la absorben. Eso puede tener un enorme efecto en el funcionamiento del sistema de distribución de una compañía de logística. En la fabricación de electrónica, el color de los cables puede enviar señales críticas a un sistema de visión.

Las cámaras de visión artificial con frecuencia usan luces LED de colores para crear un contraste visual y contrarrestar los efectos de los colores sobre las superficies. Los filtros de color pueden mejorar o complementar los efectos de las luces LED.

las luces de colores tienen un impacto en la inspección OCR

Reflejos: Las superficies brillantes de metales y plásticos crean manchas de luz excesiva que impiden que el procesamiento de las imágenes sea eficiente. Pero no todos los reflejos son malos: Se pueden utilizar para redirigir la luz dentro de un área que, de lo contrario, sería oscura, y a la que otras tácticas de iluminación no pueden llegar.

Los filtros polarizadores son una de las mejores correcciones para los reflejos. Otra táctica, llamada iluminación de campo oscuro, emite luz sobre una superficie en un ángulo poco profundo para reducir el brillo. Si se usa la difusión de la luz, los rayos se propagan sobre un objeto para disminuir el número de rayos directos que impactan en la superficie brillante. Además, las cámaras se pueden colocar en ángulo e iluminar específicamente para que detecten las imperfecciones en las áreas reflejantes.

el polarizado reduce el brillo en las imágenes de inspección

Sombras: La luz desde casi cualquier ángulo puede producir sombras que reducen la claridad de una imagen de visión artificial. Las piezas tridimensionales (a diferencia de la etiqueta de un producto bidimensional, por ejemplo) tienden especialmente a crear sombras en las fotografías digitales.

Aunque cambiar los ángulos de montajes de las cámaras puede resolver algunas sombras, se está haciendo más popular una técnica de imágenes llamada de alto rango dinámico (HDR). Las fotografías de HDR oscurecen digitalmente las áreas de luz y dan brillo a las áreas oscuras para crear una mayor consistencia visual y reducir las sombras.

más contraste HDR en las imágenes de inspección

Ángulos: Las piezas complejas, como los bloques de motores y los colectores de escape, tienen muchos ángulos que crean una gran cantidad de desafíos para la iluminación.

El soporte de una cámara se puede colocar en diferentes ángulos para abordar muchos de estos problemas. Ubicar las piezas, cámaras y luces en ángulos específicos también puede contribuir a identificar las imperfecciones en un producto.

Defectos en las superficies: Los taladros y las fresadoras dejan rebabas en las piezas que se deben eliminar. Una soldadura robótica podría dejar un fragmento de metal fundido en un lugar que no corresponde. Las cámaras de visión artificial deben ser capaces de identificar estos defectos antes de que causen problemas.

Un filtro de difusión ayuda a distribuir la luz en la totalidad de estas superficies tridimensionales para identificar anomalías. Sobre superficies planas, la fotografía de campo oscuro podría producir una mejor imagen.

Dimensiones y distancia óptica: El tamaño de un objeto puede plantear desafíos de iluminación significativos, ya sea en un entorno microscópico, como un wafer de silicio, o en un ambiente macro, como una fábrica de aviones comerciales. Es más, la distancia óptica entre la cámara y su objeto puede afectar la calidad de la imagen y los requisitos de iluminación.

Por lo general, las distancias ópticas cortas necesitan menos luz que las largas. Por lo tanto, las cámaras deben montarse estratégicamente para optimizar la eficacia de la visión artificial.

Hardware y software: Al final, la visión artificial se reduce a seleccionar cámaras, lentes y software adecuados que produzcan el mejor resultado para una necesidad de automatización específica. Por ejemplo, las cámaras pueden contar con múltiples luces LED de color para proyectar una luz azul en una sección de la pieza y una luz roja en otra sección. Las cámaras con lentes líquidos no tienen piezas móviles, lo que reduce los costos de mantenimiento.

Algunas aplicaciones requieren de cámaras infrarrojas o ultravioletas que capturen la luz fuera del espectro de visión humana. El software de visión artificial de alto rendimiento une todas las variables en una solución cohesiva.

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