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Cómo las cámaras inteligentes ayudan a resolver algunos de los mayores problemas de manufactura

Las c√°maras inteligentes habilitadas con inteligencia artificial se pueden utilizar para mejorar la seguridad, la calidad y la eficiencia del operador.

Serie de cámara inteligente, IA, de AdLink, Neon-2000
Serie de c√°mara inteligente, IA, de AdLink, Neon-2000

La aplicaci√≥n de la inteligencia artificial (IA) en tecnolog√≠as de automatizaci√≥n ya abarca un amplio alcance, a pesar de que la tecnolog√≠a a√ļn se encuentra en sus primeras etapas. Desde guiar robots m√≥viles aut√≥nomos y mejorar dr√°sticamente la inspecci√≥n de calidad hasta la l√≥gica de control, la seguridad alimentaria y el mantenimiento predictivo, est√° claro que la IA desempe√Īar√° un papel fundamental en la automatizaci√≥n en el futuro previsible.

Chia-Wei Yang, director del Centro de Productos y Negocios, Unidad de Negocios de Tecnología y Soluciones de IoT, AdLink.Chia-Wei Yang, director del Centro de Productos y Negocios, Unidad de Negocios de Tecnología y Soluciones de IoT, AdLink.Si no ha comenzado a aplicar IA a ninguna de sus operaciones, las cámaras inteligentes pueden ser una buena forma de comenzar a utilizar la automatización habilitada por IA. Chia-Wei Yang, director del Centro de Productos y Negocios, Unidad de Negocio de Tecnología y Soluciones de IoT en AdLink, un proveedor de tecnologías de automatización que van desde la computación de borde y las PC industriales hasta la visión artificial y los dispositivos de red, sugiere tres aplicaciones clave para la inteligencia artificial habilitada para cámaras: seguridad, eficiencia del operador y calidad.

Seguridad

En lo que respecta a la seguridad de los trabajadores en entornos industriales, las cortinas de luz se encuentran entre las tecnologías más utilizadas. Estos dispositivos protegen al personal de lesiones mediante la creación de una pantalla de detección que protege los puntos de acceso y los perímetros de la máquina.

Sin embargo, ocupan mucho espacio en el piso, pueden ser dif√≠ciles de implementar y carecen de flexibilidad‚ÄĚ, dijo Yang. ‚ÄúY, en algunos casos, el tiempo de respuesta limitado de la cortina de luz de seguridad puede crear problemas adicionales.

Las cortinas de luz de seguridad ocupan espacio en el piso, son difíciles de desplegar y carecen de flexibilidad; algunas también están alcanzando sus limitaciones en cuanto a capacidad de respuesta. Las cámaras inteligentes con IA minimizan los retrasos, reducen los requisitos de espacio y ancho de banda y son fáciles de implementar y mantener.Las cortinas de luz de seguridad ocupan espacio en el piso, son difíciles de desplegar y carecen de flexibilidad; algunas también están alcanzando sus limitaciones en cuanto a capacidad de respuesta. Las cámaras inteligentes con IA minimizan los retrasos, reducen los requisitos de espacio y ancho de banda y son fáciles de implementar y mantener.Los sistemas de visión artificial convencionales que utilizan cámaras IP y módulos de inteligencia artificial también suelen tener problemas de latencia considerables, lo que los hace menos que ideales en aplicaciones que requieren una respuesta inmediata.

La c√°mara inteligente con inteligencia artificial de la serie Neon-2000 de AdLink ha sido dise√Īada para abordar este problema de latencia. ‚ÄúCaptura im√°genes y realiza todas las operaciones relacionadas con la inteligencia artificial antes de enviar resultados e instrucciones al equipo relacionado, como un brazo rob√≥tico‚ÄĚ, dijo Yang. ‚ÄúLa IA de visi√≥n artificial en tiempo real de la serie Neon-2000 ofrece beneficios adicionales para aumentar la seguridad de los trabajadores al alertar a los usuarios si ingresan a una zona insegura y registrar esa informaci√≥n con fines de reentrenamiento. Por ejemplo, si un trabajador se acerca a un √°rea peligrosa, en lugar de que el brazo rob√≥tico se apague por completo, podr√≠a entrar en un ciclo de proceso de seguridad funcional. Rutinas como estas no solo mejoran la seguridad de los trabajadores, sino que tambi√©n aumentan la eficiencia operativa de la f√°brica‚ÄĚ.

Eficiencia del operador

En la fabricación, el tiempo de ciclo es un aspecto clave de la eficiencia de la producción, ya que representa la cantidad de tiempo empleado para producir un artículo hasta que el producto está listo para su envío.

Yang dijo que el uso de la tecnología de cámara inteligente de inteligencia artificial para monitorear el comportamiento y la posición de los empleados ayuda a hacer cumplir los procedimientos operativos estándar y mejorar la eficiencia del trabajador, reduciendo así el tiempo de ciclo. A menudo denominado "seguimiento de pose" o "detección de pose", este término describe la notación de la posición y el movimiento de un cuerpo con un conjunto de puntos de referencia esqueléticos, como una mano, un codo o un hombro.

La detecci√≥n de poses en una l√≠nea de fabricaci√≥n de productos electr√≥nicos puede ayudar a aumentar la productividad, as√≠ como a mejorar el orden, la cantidad y el equilibrio de la l√≠nea.La detecci√≥n de poses en una l√≠nea de fabricaci√≥n de productos electr√≥nicos puede ayudar a aumentar la productividad, as√≠ como a mejorar el orden, la cantidad y el equilibrio de la l√≠nea.‚ÄúLa detecci√≥n de pose de video en vivo permite la superposici√≥n de contenido e informaci√≥n digital en la cima del mundo anal√≥gico‚ÄĚ, dijo Yang. ‚ÄúLa visi√≥n artificial de la inteligencia artificial permite a los operadores y trabajadores de las f√°bricas concentrarse en c√≥mo las posiciones f√≠sicas afectan su trabajo. Los datos de pose son una gran herramienta de entrenamiento para orientar sobre d√≥nde los operadores deben colocar sus brazos y manos para trabajar de manera m√°s ergon√≥mica y eficiente".

Agrega que el seguimiento de si un operador est√° presente en su estaci√≥n de trabajo en la l√≠nea de producci√≥n tambi√©n automatiza y verifica las hojas de tiempo. ‚ÄúEl monitoreo de que est√°n siguiendo activamente los procedimientos operativos est√°ndar garantiza el control de calidad y el equilibrio de la l√≠nea‚ÄĚ, se√Īal√≥ Yang.

Control de calidad

La inspecci√≥n manual de la calidad del producto requiere mucho tiempo, a menudo es inconsistente y, en √ļltima instancia, puede crear cuellos de botella en la l√≠nea de producci√≥n. La visi√≥n artificial convencional de inspecci√≥n √≥ptica automatizada (AOI) puede detectar defectos f√°ciles de encontrar m√°s r√°pido que los humanos, pero cuando una falla es dif√≠cil de detectar, como un defecto en una lente de contacto, estos sistemas de visi√≥n artificial alcanzan sus l√≠mites en t√©rminos y precisi√≥n y consistencia, dijo Yang.

La inspecci√≥n √≥ptica automatizada puede detectar incluso peque√Īos defectos en lentes de contacto transparentes, mejorando significativamente las tasas de inspecci√≥n en comparaci√≥n con los procesos de control de calidad manual utilizados anteriormente.La inspecci√≥n √≥ptica automatizada puede detectar incluso peque√Īos defectos en lentes de contacto transparentes, mejorando significativamente las tasas de inspecci√≥n en comparaci√≥n con los procesos de control de calidad manual utilizados anteriormente.‚ÄúDebido a que los lentes de contacto son transparentes, la implementaci√≥n de la detecci√≥n basada en visi√≥n artificial ha sido hist√≥ricamente un desaf√≠o para la industria‚ÄĚ, explic√≥. ‚ÄúEl AOI convencional se basa en algoritmos geom√©tricos fijos para descubrir defectos, pero adquirir im√°genes de calidad a partir de objetos transparentes es un desaf√≠o, lo que da como resultado un rendimiento de detecci√≥n inaceptable. La recopilaci√≥n de datos utilizando c√°maras inteligentes de IA para entrenar los algoritmos de IA e iterar sobre las ganancias en el rendimiento de la inspecci√≥n es un mejor enfoque. El sistema inteligente de inteligencia artificial puede identificar los defectos m√°s comunes, incluidas rebabas, burbujas, bordes, part√≠culas, ara√Īazos y m√°s, as√≠ como mantener registros de inspecci√≥n para referencia del cliente‚ÄĚ.

Yang se√Īala que las c√°maras inteligentes con IA pueden inspeccionar 50 veces m√°s lentes que la inspecci√≥n visual manual, con mejoras de precisi√≥n que van del 30% al 95%.

Analítica de visión

Seg√ļn Yang, las aplicaciones de visi√≥n artificial de IA que se√Īal√≥ anteriormente requieren algoritmos de IA para el aprendizaje profundo. ‚ÄúLos expertos en software que desarrollan algoritmos de IA necesitan una plataforma inteligente y confiable para ejecutar la inferencia del modelo de IA‚ÄĚ, dijo. "Las c√°maras inteligentes de IA con software de an√°lisis de visi√≥n de borde (EVA) preinstalado abordan muchos problemas comunes a los sistemas de visi√≥n de IA convencionales, mejoran la compatibilidad, aceleran la instalaci√≥n y minimizan los problemas de mantenimiento".

A√Īadi√≥ que EVA tambi√©n ayuda a acortar el tiempo de implementaci√≥n de la c√°mara inteligente.

‚ÄúLos ingenieros pueden tardar hasta 12 semanas en realizar una prueba de concepto (PoC) para un proyecto de visi√≥n de inteligencia artificial, porque se necesita un tiempo considerable para superar la curva de aprendizaje de elegir c√°maras optimizadas y el motor de inferencia de inteligencia artificial que se utilizar√°, reentrenando la inteligencia artificial modelos y optimizaci√≥n de transmisiones de video‚ÄĚ, dijo. "Sin embargo, el software EVA simplifica estos pasos con su estructura de canalizaci√≥n y acorta el tiempo de PoC en hasta 2 semanas".