Aplicaciones de los sistemas de visión en la manufactura de autopartes

Aplicaciones de los sistemas de visión en la manufactura de autopartes

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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.

Mientras que la industria automotriz está impulsando el número de celdas de trabajo de visión colaborativa, “en este momento la aplicación más desafiante es el kitting”, afirma Bruce. Kitting es el proceso de recolectar partes en un contenedor para una configuración o ensamblaje de producto especí­fico.

El camino hacia la trazabilidad completa

Cualquier tarea de montaje o ensamblaje es tan buena como la calidad y precisión de las piezas entrantes, por lo que las aplicaciones de seguimiento y rastreo son tan importantes para la industria automotriz. “En los últimos 31 años, el promedio de la industria fue de 1,115 retiros de autos por cada 1,000 vendidos, según la Administración Nacional de Seguridad de Tráfico en Carreteras”, sostuvo Adam Mull, gerente de Desarrollo de Negocios Machine Vision/ Laser Marking para Datalogic. La tasa de recuperación puede exceder 1,000 porque un solo automóvil puede tener más de un retiro.

Mientras vemos aplicaciones en general desde la inspección hasta la robótica guiada por visión [VGR], definitivamente estamos viendo una tendencia hacia la trazabilidad completa”, agrega Bradley Weber, lí­der de Ingenierí­a de Aplicaciones y Especialista de Productos de la Industria Manufacturera en Datalogic. “Siempre ha habido trazabilidad de los componentes más crí­ticos del automóvil, pero ahora va a todas partes. Cada parte está marcada con láser, leí­da y rastreada. Eso es parte de lo que ha abierto muchas puertas para Datalogic porque tenemos muchos tipos de marcadores láser, sistemas de visión para verificar esas marcas, y luego lectores de códigos de barras manuales y fijos para leer y rastrear esas marcas durante todo el proceso”.

Según Mull, mientras que una planta manufacturera solí­a fabricar un solo tipo de vehí­culo, hoy en dí­a cada planta fabrica repuestos para varios vehí­culos o ensambla diferentes vehí­culos. La demanda del consumidor está impulsando la necesidad de una mayor automatización en la fábrica. “Cuando vas a un concesionario, hay muchas más opciones que hace años, desde el color del tablero hasta la electrónica a bordo, señala Weber. “Con todas esas opciones, los fabricantes de equipos originales (OEM) necesitan un sólido sistema de ejecución de manufactura que reciba datos de todas las partes a lo largo del proceso de fabricación”.

Con códigos legibles por máquina que van en más y más componentes, también se abre la posibilidad de volver a trabajar piezas problemáticas en lugar de desecharlas. Con la automatización y la comunicación máquina a máquina desdibujando las lí­neas entre el robot, la visión, el sistema de marcado y los equipos de producción, el beneficio para el fabricante es una mayor facilidad de uso, lo que lleva a una mayor adopción de la visión artificial.

El software de visión avanzada como Matrox Design Assistant está ayudando a los nuevos usuarios a configurar rápidamente rutinas de ID, VGR y rutinas de inspección usando programación de diagrama de flujo simple y la adquisición automática de imágenes de muestra, según Fabio Perelli, gerente de Producto en Matrox Imaging.

Una mejor integración de automatización también está ayudando a educar a los ingenieros, abriendo aún más oportunidades para la visión y otras soluciones de automatización.

En la industria automotriz, los ingenieros a menudo trabajan en burbujas”, dice Mull, de Datalogic. “Todos están corriendo con su propia parte del proyecto. Pero a medida que un sistema trabaja más de cerca con otro sistema, los miembros del equipo comienzan a polinizar de forma cruzada, lo que abre la oportunidad de enseñarle al ingeniero que solo conoce sobre cámaras inteligentes cómo usar controladores integrados y sistemas avanzados de visión o marcado. Y, como todos nuestros sistemas usan el mismo entorno de software, hace que un ingeniero no tenga problemas para pasar de las cámaras inteligentes a los controladores integrados y de ahí­ a otras soluciones de Datalogic”.

Consulte aquí­ la publicación original del artí­culo en la página de la AIA.

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