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Octubre de 2018 Página 1 de 2

Aplicaciones de los sistemas de visión en la manufactura de autopartes

Winn Hardin

Con la automatización desdibujando las líneas entre robots, sistemas de visión y de marcado, se avecina una rápida adopción de la visión artificial en la industria automotriz.

Camine a lo largo de una moderna línea de fabricación de automóviles y quizás llegue a pensar que está pisando el set de una película de “Terminator”. Donde quiera que mire, verá robots y muy pocos humanos, construyendo autos diligentemente.

Esto se debe a que la manufactura automotriz siempre ha sido líder en la adopción de tecnologías de automatización, incluida la visión artificial y los robots, y por una buena razón. El uso de la automatización ha hecho que los automóviles sean más asequibles para las masas y significativamente más seguros debido a la construcción de alta calidad y los sistemas automotrices avanzados, muchos de los cuales no serían posibles sin la asistencia de estas tecnologías.

Dada la adopción de vanguardia de la tecnología de automatización por parte de la industria automotriz, no sorprende que la cantidad de nuevas aplicaciones que se automaticen por primera vez no impulsen la adopción de la visión y otras soluciones avanzadas de automatización. Por el contrario, el crecimiento en la industria automotriz se debe más a la reorganización y modernización de las líneas de producción que a las nuevas aplicaciones resueltas por primera vez. Hoy, los sistemas de visión integrados cuentan con inteligencia para simplificar su configuración y operación y están impulsando la penetración de la visión en el mercado de vehículos motorizados, ayudando a la industria de manufactura automotriz a alcanzar nuevas alturas en productividad y rentabilidad.

Visión de parachoques a parachoques

Una lista de sistemas automotrices que usan tecnología de visión durante el ensamblaje o inspección de calidad se lee como la tabla de contenidos de un manual de servicio, cubriendo todos los aspectos del automóvil, desde chasis y trenes de potencia hasta seguridad, electrónica y neumáticos y ruedas. En la mayoría de los casos, la visión artificial hace un seguimiento del producto mediante el uso de códigos de barras 1D y 2D y la realización de inspecciones de calidad. Pero también está ayudando a ensamblar los productos.

La mayoría de las aplicaciones que resolvemos hoy involucran manejo de materiales, piezas móviles y bastidores para líneas de ensamblaje usando visión 2D o 3D”, explica David Bruce, gerente de Ingeniería para la Industria General y Segmento Automotriz para Fanuc America.). “Pero la palabra de moda más grande en este momento es '3D'”.

El paquete de visión artificial iRVision, de Fanuc, ha sido durante mucho tiempo un elemento básico de la industria automotriz, especialmente en los Estados Unidos y Asia. En los últimos años, Fanuc presentó un producto de visión de sensor de área 3D completamente integrado que utiliza dos cámaras y luz estructurada para generar nubes de puntos 3D del campo de visión de la cámara.

“Hoy en día, uno de los últimos procesos manuales en la línea de fabricación de automóviles implica la alimentación de partes, sacar partes de los contenedores, y así sucesivamente”, dice Bruce. “Nuestro sensor de área 3D no es solo una solución de hardware. Incluye una gran cantidad de software desarrollado solo para aplicaciones de selección de contenedores”.

En algunas de las celdas de trabajo de manejo de materiales más avanzadas, un robot con un sensor 3D recoge las piezas de la bandeja y las coloca sobre una mesa para que un segundo robot con un sistema de visión 2D pueda recoger fácilmente la pieza y alimentar a otra máquina, transportador u otro proceso. Bruce también señala que las herramientas de fin de brazo robótico son uno de los desafíos más difíciles para las aplicaciones de recolección desde contenedores: los imanes o equipos de aspiración/succión funcionan mejor.

Al tener el controlador del sistema de visión integrado directamente con el robot en lugar de usar una PC, los ingenieros pueden enfocarse en los desafíos de la ingeniería mecánica y desarrollar un sistema de recolección para contenedores con almacenamiento intermedio para garantizar tiempos de ciclo aceptables”, sostiene Bruce.

Una integración más estrecha entre el sistema de visión y el robot también facilita que los usuarios finales entrenen la estación de trabajo basada en Fanuc. “La forma en que configuras iRVision se ha vuelto mucho más simple”, indica Bruce. “Puedes tomar imágenes del robot en 7, 8 o 10 posiciones diferentes y el sistema te guiará a través de la programación. O si estás viendo una parte grande que no cabe en el campo de visión, algo común en la fabricación automotriz, puedes tomar imágenes desde varios campos de visión pequeños de la pieza, y el controlador del robot puede determinar la ubicación 3D completa de la parte”.

La visión 3D también está mejorando la última clase de robots de ensamblaje: robots livianos, también llamados robots colaborativos debido a su operación de baja fuerza y capacidad para trabajar junto a humanos con sistemas de seguridad mínimos.


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Winn Hardin

Winn Hardin

Editor colaborador de la Asociación para Información de Sistemas de Visión (AIA)
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