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Visión Artificial

Los sistemas de visión Keysens permiten desarrollar casi cualquier aplicación de vision artificial.
El enfoque es ejecutar algoritmos secuencialmente.
Cada algoritmo se encarga de una tarea sencilla, la combinacion de algoritmos puede proporcionar resultados finales muy elaborados.
Todas las aplicaciones se realizan en tiempo real, los runtime y simuladores disponen de herramientas de medición de tiempos.

Algunos ejemplos:

  •  Detección de bolsas de azucar.
  •  Detección de teselas y huecos en bases ceramicás para pegado.
  •  Detección de piezas para confección de mosaicos.
  •  Control de calidad de impresiones sobre madera.
  •  Control de calidad de listones para imprimir.
  •  Detección de nudos y estrías en tableros de contrachapado.
  •  Detección de piezas rotas y desconchadas en cerámica.
  •  Detección de varias piezas de fontanería para agarre y montaje.

Detección de bolsas de azucar

Las bolsas de azucar son flexibles y por tanto no presentan siempre un patrón plano, pueden arrugarse en los bordes. Se detecta la orientación correcta para situarlas en las cajas de forma alineada, también se detectan bolsas solapadas y el correcto orden de agarre, primero la bolsa superior, después la siguiente, etc. Se puede fácilmente cambiar el modelo de bolsa y trabajar con varios modelos a la vez, distinguiéndolos como clase 1, clase 2, etc. Los resultados se comunican a un robot que tiene el programa de agarre. El robot realiza el seguimiento por medio de un encoder sobre la cinta transportadora. Para ello el Procesador de Visión proporciona al robot una señal con pulsos cada vez que se toma una imagen. Los resultados del análisis de imagen se envían por ethernet antes de que se produzca el siguiente pulso.

 

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Control de calidad en madera impresa

Se realiza un control de calidad de impresiones sobre listones de madera para fabricación de envases. Se detectan errores de impresión tanto por zonas que no se han marcado bien como por manchas, en cualquier color y cualquier tipo de texto. La impresión se realiza mediante diferentes rodillos mientras los listones están en moviminto, por lo que los textos impresos no están exactamente en la misma posición ni tienen exactamente la misma extensión, pues la velodidad de los listones y los rodillos puede variar ligeramente. La aplicación localiza los textos mediante segmentación por color, compara cada texto con su modelo de forma tolerante a alargamientos y rotaciones. Las medidas proporcionadas son porcentajes de zonas perdidas y de manchas en cada texto. En base a ellas un actuador decide que listones deshechar.

 

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Confección de mosaicos

Se realiza una detección de objetos segmentando las imágenes. Las formas se clasifican según unos modelos conocidos usando funciones de signatura, con ello se obtienen las orientaciones con gran resolución angular. Además, las formas no reconocidas, como objetos rotos, pegados o solapados, se rechazan. En una segunda clasificación se detecta el color de cada objeto también según unos patrones definidos, ello permite rechazar colores no reconocidos. Finalmente se realiza una calibración con un robot manipulador, al que se comunican resultados: posición x, posición y, orientación, atributo de forma y atributo de color.

 

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