En este post, me gustaría hablar de los dispositivos con capacidad de adquisición de imágenes en el rango espectral de los Terahercios, una tecnología emergente con un gran potencial de implantación en la industria, especialmente en el sector agroalimentario.
En la actualidad, los sistemas de visión artificial utilizados en la industria trabajan con diferentes rangos del espectro electromagnético, como la luz visible, infrarroja, ultravioleta, entre otros, que no son capaces de atravesar la materia. Por lo tanto, estas tecnologías solo pueden examinar las características de la superficie de un producto o envase, pero no pueden proporcionar información del interior.
Por el contrario, existen otras tecnologías que sí nos permiten examinar ciertas propiedades en el interior de la materia, como es el caso de los detectores de metales, la resonancia magnética, los ultrasonidos y los rayos X. Los detectores de metales solo tienen capacidad para detectar la presencia de metales. Los equipos de resonancia magnética tienen un alto costo y son de gran tamaño, utilizados básicamente en medicina, siendo prácticamente inviable su integración a nivel industrial. Los equipos de ultrasonido requieren contacto, cierta habilidad en su aplicación y son difíciles de interpretar, por lo que no es factible en el sector industrial. Finalmente, los rayos X son una radiación ionizante muy peligrosa, la cual implica un gran esfuerzo en recubrimientos de protección y un control exhaustivo de la dosis de radiación. Aunque pueden atravesar la materia, los rayos X solo pueden proporcionar información sobre las diferentes partes de un producto que absorben en este rango del espectro electromagnético.
Desde este punto de vista, nos encontramos ante un reto muy importante; investigar en el potencial de nuevas tecnologías con capacidad de inspeccionar, sin peligro y sin contacto, el interior de productos y envases, obteniendo información relevante de las características internas, como pueden ser la calidad, el estado, la presencia o ausencia de elementos en su interior, la homogeneidad, etc.
Estudiando las opciones, la solución puede estar en potenciar la integración en la industria de nuevas tecnologías que trabajen en rangos espectrales no-ionizantes con capacidad de penetrar la materia, como es el caso del rango espectral del terahercio/microondas cercano.
Primera radiografía de la historia. La mano de la mujer de Röngten
En 1985, el profesor Röntgen tomó la primera imagen radiológica en la historia, la mano de su mujer, han pasado 127 años y aún se sigue investigando. En 1995, se captó la primera imagen en el rango del Terahercio, por lo que solo han pasado 27 años desde entonces. Esto muestra el grado de madurez de la tecnología de Terahercios, aún en sus primeras fases de investigación. Esta radiación no es nueva, sabemos que está ahí, pero a día de hoy es muy difícil generarla y detectarla. Los principales trabajos de investigación se han centrado en mejorar la forma de emitir y captar esta radiación de una forma coherente, a partir de equipos desarrollados en el laboratorio.
En los últimos años las cosas han cambiado, se han obtenido nuevos sensores ópticos y nuevas fuentes de terahercios con una capacidad de industrialización muy alta, lo que abre las puertas de la industria a esta tecnología. Ahora queda una labor muy importante de investigación para ver los alcances de esta tecnología en los diferentes ámbitos de la industria.
Desde CARTIF se está apostando por esta tecnología y en la actualidad se trabaja en el desarrollo del proyecto de investigación industrial AGROVIS, «Computación VIsual inteligente para productos/procesos del sector AGROalimentario», un proyecto financiado por la Junta de Castilla y León, enmarcado en el campo de la visión por computador (habilitador digital de la industria 4.0) asociada al sector agroalimentario, donde uno de los principales objetivos es explorar las distintas posibilidades para inspeccionar automáticamente el interior de productos agroalimentarios de forma segura.
La visión artificial es uno de los habilitadores de la Industria 4.0 con una mayor integración en las líneas de producción, especialmente en el control de calidad de productos y procesos. En los últimos años, se está produciendo una auténtica revolución en este campo con la integración de la Inteligencia Artificial en el procesamiento de imágenes, con un potencial aún por descubrir. A pesar de las limitaciones que presenta la Inteligencia Artificial en cuanto a fiabilidad, se están obteniendo resultados en la industria que antes eran impensables aplicando la visión artificial tradicional.
El propósito de este post no es hablar de las posibilidades de la Inteligencia Artificial, ya que son muchos los blogs que se encargan de esta tarea, el propósito es resaltar el potencial de la visión artificial tradicional cuando se tiene experiencia y se desarrollan buenas ideas.
La visión artificial no es solo un conjunto de algoritmos que se aplican directamente sobre imágenes obtenidas por cámaras de altas prestaciones. Cuando desarrollamos un sistema de visión industrial, lo hacemos para detectar una variedad de defectos o características propias del producto. Nuestra labor es seleccionar la tecnología más adecuada y generar las condiciones óptimas en la escena para poder extraer la información requerida del mundo físico a partir de las imágenes capturadas. Son muchas las variables a considerar en esta tarea: las características de la iluminación empleada en la escena; la posición relativa entre los equipos de adquisición, el sistema de iluminación y el objeto a analizar; las características de la zona de inspección; la configuración y sensibilidad de los sistemas de adquisición, etc.
Como anécdota representativa de la importancia de la experiencia, me gustaría destacar un caso que se nos dio en una factoría de componentes para el automóvil.
La empresa tenía instalado un sistema de visión comercial de altas prestaciones cuyo objetivo era identificar varias piezas en función del color. Después de varios fracasos, se nos pidió ayuda para configurar dichos equipos, pero en lugar de actuar sobre estos dispositivos, trabajamos en cambiar las condiciones de iluminación de la escena y simplemente, dimos la vuelta a los focos y colocamos unos paneles para obtener una iluminación difusa en lugar de una iluminación directa. Con esto se solucionó el problema y la visión alcanzó el nivel de fiabilidad que requería el cliente.
En este post, me gustaría destacar un caso de éxito importante en la industria de la automoción que ha tenido un impacto relevantes en su proceso productivo, este es el sistema de visión SIVAM5 desarrollado por CARTIF e integrado en líneas de embutición en frio de chapa laminada.
Como todos sabemos, la calidad superficial del exterior del vehículo es clave para los usuarios, por lo que las empresas del sector de la automoción tienen que realizar un importante esfuerzo para detectar y corregir la presencia de defectos en la carrocería de sus vehículos. Gran parte de estos defectos se producen en la etapa de estampación, pero considerando la inconsistencia del color de la chapa y la generación de reflejos difusos, en algunos casos estos defectos pasan inadvertidos a la etapa de ensamblaje de la carrocería y posteriormente, a la etapa de pintura, tras la cual se manifiestan notoriamente. Esto implica que un pequeño defecto no detectado a tiempo se traduce en un gran coste para la producción del vehículo .
Para detectar estos defectos en una fase temprana, hemos desarrollado un innovador sistema de visión artificial para detectar las microgrietas y los porosque se generan en el proceso de estampación en frío de chapa laminada. Este es el claro ejemplo de una solución robusta basada en una idea sencilla, «el paso de la luz a través de los poros de la chapa», pero en la que se ha realizado un gran esfuerzo tecnológico para implantar la idea en la línea de producción. Para ello se han combinado diversas tecnologías ópticas y se han desarrollado complejos sistemas mecánicos, lo que ha permitido obtener una solución tecnológica de altas prestaciones, capaz de realizar una inspección exhaustiva de los puntos críticos de las chapas en el 100% de la producción y sin penalizar los breves tiempos de cadencia que caracterizan a las líneas de prensa.
Gracias a su excelente resistencia a vibraciones e impactos, a su gran capacidad de adaptación para la integración de nuevas referencias y a su fiabilidad en la detección de defectos, se ha obtenido una solución robusta, flexible y fiable. Partiendo de una idea sencilla, se ha implantado una solución robusta en el proceso productivo de grandes empresas del sector de la automoción, como Renault y Gestamp, donde lleva operativa sin actualizaciones más de 20 años, funcionando día y noche.
Son muchos los proyectos de investigación e innovación que tienen como objetivo el diseño y desarrollo de un dispositivo electrónico, cuya finalidad es cubrir una necesidad determinada del mercado. En general se buscan dispositivos con la capacidad necesaria para adquirir información del mundo físico que nos rodea y en muchos casos, interactuar con él.
Para realizar la validación de la idea de una forma funcional es necesaria la realización de un prototipo previo que permita tener una primera aproximación de la solución final. Generalmente, la parte más compleja e interesante es el diseño electrónico del dispositivo. En esta parte se realiza el diseño y desarrollo de la placa electrónica, definiendo requerimientos de consumo y comunicación, seleccionando microcontroladores, placa PCB, componentes, conectores, etc.
Para llevar a cabo esta tarea, son necesarias costosas licencias software de diseño electrónico, integrar en el equipo de trabajo personal electrónico experto y destinar una parte importante de las horas del proyecto a su ejecución.
Los tiempos cambian y cada vez son más las plataformas de desarrollo hardware implicadas en hacer posibles estos cambios. Estas plataformas ofrecen al usuario una placa que integra el microcontrolador con los circuitos y componentes básicos de comunicación, de alimentación, etc. Destacan entre ellas: Parallax, STMicroelectonics, LaunchPad, Microchip ChipKIT, mbed (versión de ARM para dar soluciones a internet de las cosas),…
Pero si tuviera que decantarme por una de estas plataformas en este momento lo haría por Arduino. Considero que ha sabido combinar hábilmente la parte hardware con la parte software, generando una plataforma de prototipado flexible, de código abierto y de fácil uso, cuyas características son:
Un hardware basado en potentes placas que integran microncontroladores sencillos y cuyas principales características son: bajo coste, reducido tamaño y bajo consumo. Dado que todo está publicado bajo licencia Creative Commons, en el mercado existe disponible una gran variedad de equipamiento auxiliar desarrollado por otros fabricantes que dan soporte a esta plataforma.
Un software de código abierto, basado en un entorno de desarrollo sencillo y claro, que permite a programadores expertos generar complejas soluciones. En parte, esto debe disponibilidad de multitud de librerías estandarizadas aportadas por una gran comunidad en la red.
Estas características facilitan y garantizan la integración de las nuevas tendencias y evoluciones que se producen continuamente en el campo de la electrónica, mejorando así sus prestaciones y capacidades.
Aunque a priori se pueda pensar que esta plataforma está diseñada para comenzar a experimentar con la electrónica, sus características la convierten en una herramienta flexible y potente para usuarios expertos, facilitando el desarrollo de prototipos avanzados.
Por lo tanto, estas herramientas permiten reducir costes y tiempos de diseño de cualquier propuesta tecnológica, facilitando la creación de prototipos y disminuyendo los errores generados en su fase de desarrollo. Esto permite al investigador olvidarse de la implementación a bajo nivel y centrarse en las prestaciones del diseño.
Esta tecnología tiene un gran potencial de integración en varias de las líneas tecnológicas de investigación e innovación con las que trabaja actualmente la Unión Europea como, por ejemplo, en el área de Internet de las Cosas (IoT) y en Factorías del Futuro (FoF), de H2020.
En CARTIF somos conscientes de su importancia y hemos comenzado a utilizar estas plataformas como apoyo en el desarrollo de nuestros trabajos de investigación. Una muestra de ello son el proyecto europeo “SANDS”, donde convergen Internet de las Cosas, Redes Sociales y Sistemas Inteligentes, y el proyecto nacional “REPARA 2.0”, donde se buscan nuevos sensores autónomos e inalámbricos para ser embebidos en la capa de asfalto de nuestras carreteras.
Con este post me gustaría tratar de mostrar un ejemplo muy claro de cómo el empleo inteligente de un sistema de visión artificial adecuado puede resolver un problema importante en una línea de producción a un precio razonable.
La carrocería de nuestro vehículo está formada por multitud de piezas metálicas, cada una de ellas con su propio requerimiento. La industria de la automoción fabrica estas piezas mediante un proceso de conformado de chapas laminadas denominado embutición. En este proceso se coloca una chapa metálica sobre una matriz, se fija esta con un pisador y, posteriormente, un punzón empuja la chapa hacia la matriz generando la cavidad deseada.
En función de la temperatura de la chapa, se definen dos tipos de embutición: en frío y en caliente. A continuación, nos centraremos en la embutición en caliente, que se aplica principalmente en elementos de alto requerimiento estructural, como refuerzos, pilares, etc.
En este proceso, la chapa se calienta por encima de la temperatura de austenización, obteniendo una alta ductilidad y a continuación se realiza un enfriamiento rápido para lograr el endurecimiento martensítico de la chapa. Las piezas así obtenidas alcanzan una alta resistencia, se consiguen formas complejas y se reducen los efectos de springback. Esto permite, entre otras cosas, mejorar la seguridad pasiva de nuestros coches y reducir su peso.
En este proceso de fabricación, las chapas salen del horno a gran velocidad, a una temperatura en torno a unos 900 -950 ºC, y se detienen bruscamente en una posición fija. Posteriormente, un robot las recoge para introducirlas en la prensa lo más rápido posible, con el fin de evitar su enfriamiento antes del golpe de prensa.
El problema surge por la dificultad para garantizar una posición fija con paradores mecánicos. Esto es debido, entre otras cosas, a la velocidad de la línea, a la gran variedad de referencias, a las altas temperaturas de las chapas (se enfrían muy rápidamente en el punto donde existe un contacto), a las características internas del horno (puede llegar a medir 30 m), etc.
Una posición incorrecta supone que el robot falle en la recogida de la chapa o, lo que es peor, que la coja mal y la coloque incorrectamente en la prensa, produciendo un golpe de prensa erróneo y la parada de la línea, unida a un deterioro de los útiles.
En este caso, la visión artificial se presenta como la mejor elección para indicar al robot si la posición real de la chapa es la correcta. La tarea más importante del sistema de visión será segmentar correctamente la chapa en la imagen con el fin de determinar de forma precisa la posición de la misma.
A priori, dada la intensa radiación infrarroja que emiten las chapas debido a su alta temperatura, parece que la alternativa más fácil para conseguir esta tarea es emplear cámaras industriales infrarrojas. Esta solución presenta dos problemas: el elevado coste de estos equipos y la baja resolución de los sensores infrarrojos.
La zona de trabajo en la que se posicionan las chapas es muy amplia, no solo por el tamaño de las piezas, sino también porque en muchos casos se trabaja por lotes, llegando a manipular simultáneamente hasta cuatro unidades. Dada la baja resolución de estos sensores, es necesario emplear varias cámaras para aumentar la precisión con la que se define la posición de la pieza.
En CARTIF estamos desarrollando soluciones más económicas, empleando cámaras industriales dentro del espectro electromagnético del visible con una mayor sensibilidad en el rango del infrarrojo. La resolución de estas cámaras es bastante mayor que la de las cámaras infrarrojas, lo que permite así aumentar la precisión de las medidas.
Esto ha permitido a empresas como Renault obtener un sistema robusto y configurable que evita las paradas indeseables de la línea y alarga la vida útil de sus herramientas, lo que conlleva una mejora considerable en la línea de producción.
En este post me gustaría retomar el tema de las carreteras con suelo radiante, con el fin de profundizar un poco más en el beneficio que puede tener calentar los puntos más críticos de la carretera.
Como ya indiqué, la solución actual para evitar y eliminar la formación de hielo en las carreteras es la aplicación de fundentes, lo que todos conocemos como “sal de carretera”. En mayor o menor medida, esta sustancia es cloruro de sodio, un producto barato y efectivo. Me gustaría pararme aquí para que hagamos una pequeña reflexión, ¿realmente somos conscientes del daño que estamos haciendo empleando estas sustancias? Seguramente no; de ahí que la mayor parte de la gente se alegre cuando ve echar la sal.
Anualmente se esparcen millones de toneladas por nuestras carreteras, a menudo, sin una distribución apropiada a la calzada y con una frecuencia excesiva. Por esta razón me gustaría destacar alguna de sus nefastas consecuencias:
La vegetación próxima a la calzada es la primera en sufrir los efectos negativos de estas sustancias. Por un lado, las altas concentraciones de cloruro lo convierten en un elemento tóxico, causando el dorado o quema de las hojas y, por otro, las altas concentraciones de sodio pueden afectar al crecimiento de las plantas al alterar la estructura del suelo, la permeabilidad y la aireación.
Una proporción importante de la sal es arrastrada por el agua de lluvia llegando a acuíferos, embalses, ríos, humedales, etc. Esto provoca un aumento drástico del riesgo de contaminación de delicados ecosistemas e incluso en muchos casos, del agua que bebemos.
La sal afecta en gran medida a la salud de la fauna silvestre desde dos puntos de vista: por las graves consecuencias de su consumo dada su toxicidad, en especial las aves, y por la frecuencia de atropellos, dado que la sal atrae a los animales para su ingestión.
Otro punto que apenas tenemos en cuenta es el suelo, a pesar de que su degradación es un problema grave para Europa. La sal reduce la estabilidad del suelo, modifica su conductividad eléctrica, disminuye su pH y en general, perjudica seriamente su fertilidad.
Como podemos ver, el impacto medioambiental de estas sustancias es muy grande, por lo tanto, deberíamos tratar de hacer un esfuerzo para minimizar su efecto, utilizando toda la tecnología que esté a nuestro alcance para conseguir un mantenimiento invernal menos agresivo.
Una solución parcial sería poder medir en tiempo real la cantidad de fundentes en cada punto de la carretera, no solo en un punto fijo. Esto solo se conseguiría embarcando los sensores en los vehículos de intervención y mantenimiento. En la actualidad existen algunos sistemas en fase de desarrollo que miden la salpicadura de la rueda, midiendo el índice de refracción del agua (Japan Highway Public Corporation) o la conductividad eléctrica (Universidad de Connecticut). Dados sus resultados, en ningún caso han sido incorporados al mercado.
En CARTIF, con la colaboración de la empresa Collosa, estamos investigando el desarrollo de este producto. Nuestros principales objetivos son evitar esparcir más sal cuando las cantidades actuales son suficientes, echar solo la cantidad necesaria en el lugar preciso que lo necesite (dado el sistema de posicionamiento global de estos dispositivos) y dotar al responsable del mantenimiento invernal de una herramienta objetiva sobre la que basar sus decisiones de intervención.
En CARTIF apostamos por una solución definitiva que evite, en lo posible, dispersar los fundentes. Si conseguimos atacar a tiempo el problema en los puntos más peligrosos, previniendo y evitando la formación de hielo, evitaremos la salida del camión para cubrir de fundentes dichos puntos. Además, esta salida no solo cubrirá los puntos peligrosos, sino que, ya que sale, esparcirá los fundentes por toda la carretera.
Esta solución es el desarrollo de un suelo radiantemás económico con mayor eficiencia energética, basado en energía geotérmica. Para ello es fundamental el desarrollo de una predicción inteligente que evite la formación del hielo y se base en el empleo de nuevas mezclas bituminosas.
Sin lugar a dudas, esto supondrá una reducción importante del impacto medioambiental que supone la vialidad invernal de nuestras carreteras y en particular, en los puntos más delicados de nuestra geografía como los parques naturales.
