¿Qué es la Visión Artificial 3D?
La visión artificial 3D se refiere a sistemas que tienen la capacidad de reconocer la posición y la orientación tridimensional de máquinas y componentes.
La visión artificial hace referencia a los sistemas que manejan equipos basándose en los resultados de la captura y el procesamiento de imágenes. Entre estos sistemas, la visión artificial 3D es la que maneja información tridimensional.
Uno de los problemas de la visión artificial convencional es que, para que los robots trabajen con eficacia, es necesario que las personas corrijan procesos que no se les dan bien. La visión artificial 3D resuelve este problema, que durante mucho tiempo ha supuesto una presión sobre el tiempo de proceso y el trabajo, cambiando el procesamiento de imágenes de 2D a 3D. Esto permite superar las limitaciones y presiones asociadas con el procesamiento de imágenes en dos dimensiones.
Usos de la Visión Artificial 3D
La visión artificial 3D se utiliza en diversos ámbitos con tres propósitos principales:
1. Medición dimensional
La visión artificial 3D se utiliza en la industria del automóvil para medir las dimensiones de diversas piezas, pasos de puertas y aberturas; en logística para medir los tres lados y la capacidad de los paquetes, y en la industria alimentaria para cortar carne automáticamente, clasificar grados y determinar variaciones de fabricación en confitería.
2. Inspección visual
Estos sistemas se utilizan para inspeccionar piezas de automóviles en busca de arañazos y abolladuras, placas de circuitos impresos y unión de cables en los campos eléctrico y electrónico, y para inspeccionar productos de confitería en busca de virutas en la industria alimentaria.
3. Trabajos de Posicionamiento
Se emplea en tareas como la recolección de diversos productos industriales, la paletización y el enrollado en operaciones logísticas.
Principios de la Visión Artificial 3D
El principio de la visión artificial 3D puede dividirse a grandes rasgos en tres pasos: proyección de patrones, medición de distancias y reconocimiento de piezas.
1. Proyección de Patrones y Medición de Distancias
En primer lugar, en el proceso de proyección de patrones y medición de distancias, se proyectan múltiples patrones sobre el objeto y se mide la distancia del mismo.
2. Reconocimiento de Piezas
A continuación, en el proceso de reconocimiento de piezas, se reconoce la posición de la pieza utilizando datos de diccionario prerregistrados y el modelo CAD 3D, y se decide si la mano del brazo robótico puede moverse sin entrar en contacto con nada que no sea el objeto.
3. Funcionamiento
Por último, los resultados del juicio se transfieren al controlador del robot y éste se mueve realmente.
Más Información sobre la Visión Artificial 3D
1. Visión Robótica Convencional y Visión Artificial 3D
La mayor parte de la visión robótica convencional se utiliza en sistemas en los que, por ejemplo, las piezas colocadas en plano son adquiridas por un brazo robótico. Estos sistemas capturan y procesan imágenes de las piezas alineadas en un plano 2D, corrigiendo cualquier desalineación o desplazamiento de fase, para que el brazo robótico pueda recogerlas.
Sin embargo, ha surgido una creciente demanda de sistemas que puedan recoger piezas apiladas mediante un brazo robótico. Los sistemas de visión robótica convencionales, basados en un plano bidimensional, no pueden manejar eficientemente piezas apiladas. Por esta razón, los sistemas de visión artificial 3D han ganado popularidad e interés.
2. Retos de la Visión Artificial 3D
El reto de la visión artificial 3D actual es que es vulnerable a las perturbaciones y a los pequeños errores. Entre las perturbaciones se incluyen las fuentes de luz al adquirir imágenes 3D. Si la fuente de luz cambia al reconocer piezas apiladas discretamente, es posible que la visión artificial 3D no pueda reconocer las piezas.
La iluminación es un factor muy importante para la visión artificial 3D. Si las condiciones se ven alteradas por alguna perturbación, es posible que los algoritmos implementados no puedan hacer frente a la situación y el sistema resulte inviable en ciertos casos.
Además, estrictamente hablando, todos los componentes de una caja de componentes tienen formas diferentes. Esto se debe a que cada componente individual tiene pequeños defectos y ligeros errores dimensionales. En la mayoría de los casos, estas diferencias no tienen ningún efecto si las piezas están perfectamente alineadas, pero en algunos casos, dependiendo del ángulo y la posición de las piezas en la pila, puede ser imposible determinar que las piezas son correctas y cuáles no.
En tales situaciones, piezas que deberían tratarse como normales se tratan como anormales, lo que dificulta una producción óptima. Para superar estos retos, en los últimos años se ha planteado el uso de la tecnología de inteligencia artificial (IA) en la visión artificial 3D.