Ingenieros vallisoletanos fusionan imágenes para detectar fallos en piezas metálicas y brillantes

CGP/DICYT Miembros del departamento de Ingeniería de Sistemas y Automática de la Universidad de Valladolid han ideado un sistema de fusión de imágenes para detectar fallos industriales en piezas metálicas y brillantes. Según ha detallado en declaraciones a DiCYT Eusebio de la Fuente, uno de los profesores que trabaja en esta línea, la inspección de este tipo de superficies mediante visión artificial es complicada ya que en muchas ocasiones se trata de grandes piezas, los defectos presentan características muy tenues y su geometría “es tan compleja que hace que sea imposible evitar la aparición de brillos en la imagen que debe ser analizada”.

De esta forma, los defectos quedan “enmascarados”. La inspección de fallos en este tipo de piezas industriales se lleva a cabo normalmente de forma manual. Los ingenieros vallisoletanos llevan diez años trabajando en la inspección a través de visión artificial para lograr que este proceso sea automático y han diseñado un sistema que fusiona diversas imágenes. “La idea es tomar varias imágenes de un objeto o escena bajo diferentes condiciones de iluminación para obtener una imagen que contenga toda la información y los detalles sean más fácilmente extraíble”, explica el profesor.

Así, se captura una secuencia de imágenes generadas con una iluminación adecuada, un proceso cuya duración es cercana al 0’10 segundos. “Después, las juntamos todas con técnicas de procesamiento de imagen para tener una sola que no muestre brillos ni características espúreas como sombras u otras cosas que nos engañen y no permitan ver el defecto”. Fusionando las imágenes se logra una nueva donde la detección de defectos se puede llevar a cabo de forma “mucho más sencilla y fiable”.

Aplicación en carrocería

Tal y como explica Eusebio de la Fuente, la mayor parte de los elementos que componen la carrocería de un automóvil se obtiene mediante procesos de estampación de chapa que resultan muy eficientes pero que son complejos. Por ello, es común que aparezcan defectos como roturas debidas a la disminución del grosor de la chapa en determinadas zonas. Este tipo de fallos son difíciles de detectar hasta que la chapa no se ha pintado incluso por el personal de inspección entrenado.

Como el tamaño de las piezas de carrocería es enorme, en este caso para acceder a las zonas a analizar el sistema de adquisición de imágenes deber ser desplazado por un robot. Los ingenieros vallisoletanos han trabajado con diversas empresas en esta materia, donde han instalado sistemas para la detección de fallos. No obstante, queda camino por recorrer. “Los defectos más pequeños aún se nos escapan”, asegura Eusebio de la Fuente, quien advierte que la inspección de superficies brillantes o cromadas “es el tema que mayor complejidad tiene en visión automática”.

¿Qué es la visión artificial?

La visión artificial es una tecnología que hace uso de cámaras de vídeo y de la informática para procesar las imágenes digitales capturadas. En el caso de la inspección, destaca el profesor, el objetivo es determinar, basándose en las características visuales, si el producto fabricado cumple unas determinadas especificaciones técnicas. Frente a la inspección tradicional con operarios, la inspección automática presenta muchas ventajas: los sistemas de visión tienen un coste de funcionamiento muy bajo y permiten la inspección cien por cien incluso en las líneas más rápidas u hostiles para los operadores humanos. En la industria del automóvil y la metal-mecánica, este tipo de sistemas se utiliza para el control dimensional de piezas, la detección de grietas o la detección de defectos superficiales.