Procesos de clasificación automatizados mediante visión artificial

La automatización de procesos de clasificación en las industrias ha supuesto siempre un reto. Ya sea por la diversidad de los productos a clasificar, por los criterios de clasificación o por aspectos físicos del material, la clasificación representa uno de los principales escollos para lograr procesos ágiles, fiables y rentables.

Desde Konetia te damos nuestra visión, nunca mejor dicho, sobre cómo la incorporación de sistemas de visión artificial a estos procesos de clasificación, ha ayudado a dotarlos de eficiencia y fiabilidad.

Sistemas automatizados de clasificación

En prácticamente todas las industrias que trabajan con graneles, la clasificación de los productos representa el punto de partida de sus procesos.

Al adquirir las materias primas, el primer paso es clasificarlas con el fin de:

  • Agruparlas por calibres o categorías
  • Conocer el valor de lo adquirido
  • Conducirlas a diferentes procesos según criterios predefinidos

Empresas como cooperativas hortofrutícolas o tratamiento de áridos son algunos de los casos en los que la etapa de inspección y clasificación supone un proceso estratégico dentro de su producción, ya que:

  • De él dependen el resto de procesos
  • Supone un tiempo importante dentro del proceso industrial
  • Permite a la empresa ser competitiva

En su gran mayoría, la clasificación se realiza mediante juegos de cintas transportadoras, donde sensores y actuadores detectan los diferentes elementos a clasificar y los van derivando por diferentes caminos en función a unos criterios preestablecidos.

El principal handicap viene dado por una rigidez en los sistemas de inspección y detección que hace difícil y costoso el cambio de criterio de clasificación.

Fundamentos de la visión artificial

La visión artificial se basa en una combinación de tecnologías que permiten a los sistemas interpretar y comprender el entorno visual de manera similar a como lo hace el ojo humano. 

En el contexto de la automatización industrial, estos fundamentos juegan un papel esencial en la mejora de la eficiencia en la toma de decisiones. 

Éstos son algunos de los conceptos clave que te ayudarán a comprender cómo funciona la visión artificial en sus aplicaciones al ámbito de la industria:

Reconocimiento de Patrones

La capacidad de identificar y entender patrones visuales es fundamental. Los algoritmos de reconocimiento de patrones permiten a los sistemas de visión artificial distinguir entre objetos, formas y estructuras, posibilitando una clasificación precisa de los materiales en los procesos industriales.

Análisis de Imágenes

El análisis detallado de imágenes es esencial para extraer información valiosa. Los algoritmos de inspección y análisis de imágenes permiten identificar características específicas, evaluar la calidad de los productos y detectar posibles defectos en tiempo real.

Aprendizaje Automático

La capacidad de aprender y mejorar con la experiencia es un factor de la visión artificial capaz de aportar valor a la automatización industrial en aquellos casos que se requiera. 

Mediante el aprendizaje automático, los sistemas pueden adaptarse a nuevas situaciones, optimizando constantemente la precisión y eficiencia en la clasificación de materiales.

Redes Neuronales

Inspiradas en el funcionamiento del cerebro humano, las redes neuronales son bloques que pueden intervenir en la visión artificial. Estas redes son eficaces para el reconocimiento de patrones complejos, siendo esenciales para tareas como la identificación de objetos complejos y la clasificación de imágenes con detalles variables.

Integración de Sensores

La visión artificial no se limita solo a las imágenes visuales. La integración de sensores, como sensores de profundidad o térmicos, amplía las capacidades de percepción de los sistemas, mejorando la precisión en ciertos entornos industriales.

Aplicación de la visión artificial a los procesos de clasificación

Como ya apuntábamos anteriormente, la incorporación de la visión artificial en los procesos de clasificación, marca una clara diferencia en varios aspectos:

  • Agilidad y velocidad
  • Precisión
  • Capacidad de identificar diferencias sutiles
  • Flexibilidad
  • Apoyo a control de calidad

Mediante diferentes aplicaciones de la visión artificial en los procesos de clasificación es posible detectar fallos tales como pequeñas manchas en frutas y hortalizas, identificar calibres de forma simultánea, balancear las líneas de envasado y/o procesado o incluso rechazar frutos secos en mal estado o fuera de parámetros de calidad.

Si dejamos la alimentación y nos acercamos a otros sectores, mediante la visión artificial, se pueden detectar fallos en soldadura, pintura o grados de acabado superficial mientras las piezas discurren a gran velocidad por cintas transportadoras que las conducen a las fases de ensamblaje o expedición.

Un caso de éxito

En KONETIA hemos desarrollado un sistema basado en visión artificial en una industria de tratamiento de hortalizas.

El problema consistía en poder variar el flujo de producto encaminado hacia una segunda fase, en función a la cantidad de material descargado.

Si bien esto hubiera sido posible hacerlo mediante galgas de peso, los problemas a los que nos enfrentábamos eran:

  • Variación de calibre
  • Cambio de tipología de hortaliza 
  • Lentitud en el proceso de pesaje

Por lo tanto, mediante un sistema de visión artificial se detecta cuán llena va la línea procedente del desencajado (vaciado de los palots) y, en función a la carga de ésta, se varía su velocidad, dando tiempo a que los procesos de clasificación posteriores puedan desempeñar su labor de forma óptima.

Si tienes la necesidad de clasificar productos, balancear líneas de transporte y consideras que la visión artificial puede ser tu mejor baza, no dudes en contactar con nosotros y te asesoraremos sin compromiso para plantearte la mejor solución posible para tu empresa.