Tendencias en sensores de visión artificial

La antorcha de tiempo de vuelo Cognex HPIL es un lector de códigos de barras de montaje fijo.

Los sensores que informan el desempeño de una fábrica midiendo el funcionamiento de la máquina, el tiempo de inactividad y los objetivos de producción tienen una gran demanda.

Y con esa demanda viene la expectativa de que esos sensores sean rápidos, precisos y proporcionen datos de calidad de manera constante.

"Los sensores son los ojos de la fábrica", dice Dana Holmes, gerente de desarrollo comercial global de Banner Engineering. “Te dicen lo que está sucediendo en cualquier momento, para que siempre lo sepas, incluso si no estás en la línea de producción. Es esencial poder mantener esas líneas en funcionamiento, fabricar productos que cumplan con los requisitos del cliente e implementar máquinas que realicen múltiples aplicaciones”.

En respuesta a esta demanda, los sensores están incorporando múltiples funciones dentro de un paquete singular. Por ejemplo, los sensores láser también podrían contener salidas de distancia además de proporcionar detección de presencia y ausencia, afirma Mike Hamoy, gerente de producto de Omron Automation Americas.

Ya sea que se trate de proximidad, fotoelectricidad o fibra óptica, hay un número creciente de sensores disponibles con mayores rangos de detección, entre otras capacidades. A medida que su funcionalidad e inteligencia continúan avanzando, los sensores actuales son más pequeños y están mejor preparados para manejar entornos más difíciles.

Como parte de la Industria 4.0, los fabricantes están adoptando redes industriales para máquinas más conectadas e inteligentes, lo que en última instancia mejora el rendimiento, la eficiencia y la productividad.

Hacer que los sensores sean más inteligentes les permite contribuir al mantenimiento predictivo, o la capacidad de predecir problemas y planificar en consecuencia, en lugar de reaccionar ante problemas de mantenimiento. Cuando se utiliza correctamente, el mantenimiento predictivo puede reducir el tiempo de inactividad.

Los sensores robustos que utilizan diagnósticos predictivos ayudan a evitar señales falsas de los sensores, dice Felix Klebe, gerente de marketing de detección avanzada de Omron Automation Americas.

Esto es clave cuando los cambios en los entornos de fabricación, como una mayor demanda de un determinado material, pueden requerir una mayor flexibilidad por parte del sensor. Esa flexibilidad podría significar un rango de detección más largo o tecnología como la supresión de fondo, que permite al sensor detectar una mayor variedad de objetos.

Para implementar el mantenimiento predictivo, los fabricantes deben recopilar una gran cantidad de datos de sensores en tiempo real para poder realizar ajustes rápidos y reequilibrar las líneas de producción.

Aquí es donde entra en juego IO-Link, un protocolo de comunicaciones abierto relativamente asequible e impactante. IO-Link permite comunicaciones directas y escalables entre los sensores y el controlador.

"Los sensores de mantenimiento predictivo con conectividad inalámbrica le permiten realizar un seguimiento del estado de su equipo mediante el monitoreo de características como vibración, temperatura, corriente y presión, y establecer umbrales para condiciones de advertencia y alarma", dice Holmes. "IO-Link tiene numerosas ventajas que también afectan el campo cambiante, tales como: cableado estandarizado y reducido, mayor disponibilidad de datos, configuración y monitoreo remotos, reemplazo simple de dispositivos y diagnósticos extendidos".

Según Holmes, tecnologías como IO-Link permiten que los sensores recopilen más datos, monitoreen exactamente lo que sucede en la línea de ensamblaje e identifiquen problemas para mantener el rendimiento de la máquina. Los sensores especiales con detección clara de objetos y capacidades de medición de precisión allanan el camino. Por ejemplo, ahora es posible detectar de forma fiable objetivos metálicos claros, negros y brillantes que históricamente eran difíciles gracias a estos sensores, dijo Holmes.

Por supuesto, una capacidad IO-Link primero requiere compatibilidad con IoT. IoT ha sido una “gran fuerza impulsora” en el desarrollo de sensores, afirma Holmes, ya que brinda a los fabricantes una mayor visibilidad de sus operaciones al permitir el acceso a datos críticos de rendimiento y producción. Esto facilita que los fabricantes resuelvan problemas, identifiquen tendencias y tomen mejores decisiones basadas en datos, dijo.

Hamoy dice que la conectividad de las máquinas (desde el nivel de la planta hasta el sensor) sigue la tendencia hacia el mantenimiento predictivo.

IoT también sincroniza múltiples funciones de detección en paquetes singulares, afirma.

"IoT está empujando a los fabricantes de sensores a agregar más inteligencia a sus sensores e incluir más funciones configurables", explica Holmes. “Con plataformas de IoT como IO-link; configuraciones de productos; y alarmas, los datos se pueden manipular y extraer del sensor”.

Por ejemplo, con esta inteligencia adicional, los sensores de proximidad que solían registrar solo la presencia o ausencia ahora también pueden proporcionar la temperatura interna a través de IO-Link, afirma.

La cámara inteligente Cognex 9912 cuenta con un sensor CMOS de 1,1”.

Dado que IoT permite que los sensores de visión se conecten con innumerables tecnologías, los estándares de interoperabilidad son esenciales.

Justin Testa, vicepresidente de Cognex Corp., considera que la Arquitectura Unificada OPC (OPC UA), un estándar de interoperabilidad industrial desarrollado para ayudar a la comunicación entre máquinas, es un desarrollo emocionante.

El campo ha adoptado en gran medida el estándar, incluida la asociación de la industria de ingeniería mecánica más grande de Europa, VDMA, y las principales asociaciones comerciales de visión artificial de todo el mundo contribuyen a su implementación.

"OPC UA, combinado con tecnología de sensores avanzada y tendencias como el aprendizaje profundo, ayudará a hacer la transición de la tecnología de visión artificial de una solución puntual a un puente entre el mundo industrial y el mundo físico", afirma Testa.

Hoy en día, este puente toma la forma de sistemas de visión y lectores de identificación, que son “fuentes clave de datos para las empresas modernas”, afirma.

Los propios sensores también son un puente para los datos. Los sistemas basados ​​en la nube utilizan sensores para tomar información de la fábrica y transferirla al almacenamiento basado en la nube, dice Holmes.

Este almacenamiento externo permite a los fabricantes obtener detalles del sensor de forma remota (por ejemplo, para ver si su sensor necesita ser reconfigurado, reemplazado o reprogramado), lo que resulta útil si un dispositivo se encuentra en una ubicación inaccesible, dijo Holmes.

Los sensores de imágenes basados ​​en la tecnología de puntos cuánticos son prometedores, afirma Steve Kinney, director de ventas de Smart Vision Lights. Los sensores que son un híbrido entre las tecnologías de semiconductores de óxido metálico complementario (CMOS) y de infrarrojos de onda corta (SWIR) utilizan tecnología de puntos cuánticos, que es altamente eficiente para convertir la luz en una carga eléctrica, para reducir costos y aumentar la velocidad y la resolución.

Si bien los sensores de puntos cuánticos y las cámaras enfocadas en imágenes SWIR ya están en el mercado, es probable que la tecnología de puntos cuánticos eventualmente aparezca en los sensores en forma de espectros de luz adicionales; sensores individuales con una respuesta espectral más amplia que la que es posible con los generadores de imágenes CMOS estándar; y la posibilidad de respuestas multiespectrales personalizadas adaptadas a aplicaciones específicas, afirma Kinney.

A medida que el campo CMOS evoluciona, la resolución ha aumentado mientras que el tamaño de los píxeles ha disminuido, afirma Kinney.

Con sensores de alta resolución más adecuados para imágenes de alto rendimiento, los sensores de imagen “vendrán equipados con diferenciadores como sensores de relación de aspecto muy amplia”, que podrían usarse, por ejemplo, para vehículos autónomos, dice Kinney.

A medida que la visión artificial adopta cámaras más inteligentes y de mayor resolución, nuevas soluciones automatizadas tanto dentro como fuera de la planta están al alcance de la mano, afirma Testa.

“[Esto es] todo con una simplicidad de operación cercana a la del teléfono inteligente, lo que reduce significativamente los requisitos de ingeniería y los costos asociados”, dice.

Como tal, Cognex está viendo un creciente interés en las cámaras inteligentes con una resolución de hasta 12 megapíxeles.

"Los sensores de alta resolución significan que una sola cámara inteligente que inspecciona el motor de un automóvil puede hacer el trabajo de varias cámaras inteligentes de 2 o 5 megapíxeles manteniendo inspecciones de alta precisión", afirma.

La última tecnología de procesamiento de imágenes de alto rango dinámico (HDR) plus también ayuda a las cámaras inteligentes a inspeccionar múltiples áreas de objetos grandes donde la uniformidad de la iluminación no es ideal.

"En el pasado, las variaciones de iluminación podían confundirse con defectos o la característica ni siquiera era visible", dice Testa. "Hoy en día, HDR-plus ayuda a reducir los efectos de las variaciones de iluminación, permitiendo aplicaciones en entornos desafiantes que estaban más allá de la capacidad de la tecnología de visión artificial hace apenas unos años".

Si bien las cámaras inteligentes avanzadas ejecutan tecnología HDR-plus en una matriz de puertas programables en campo (FPGA), o un circuito integrado diseñado para configurarse después de la fabricación, para mejorar la calidad de la imagen adquirida a velocidades de cuadro, la tecnología de sensores complementarios, como Sensores de tiempo de vuelo: permiten el enfoque dinámico basado en la distancia o enfoque automático, dice Testa.

Testa también cita el sistema de formación de imágenes de antorcha integrada de alta potencia (HPIT) de Cognex y la tecnología de lentes líquidas de alta velocidad como herramientas para permitir el enfoque automático dinámico a velocidad de fotogramas.

"Los lectores de identificación más nuevos incorporan capacidad HPIT para aplicaciones como clasificación de túneles de alta velocidad y gestión de almacenes en situaciones donde los paquetes y el tamaño del producto pueden variar significativamente, lo que requiere que la cámara se adapte rápidamente a diferentes rangos focales", dijo.

Genevieve Diesinges editor colaborador de Quality.