Referencia EOI

UPV_95

Título de la Expresión de Interés

DETECCION Y CLASIFICACION DE DEFECTOS POR VISION POR COMPUTADOR E INTELIGENCIA ARTIFICIAL

Problemática a resolver

Muchos de los procesos de producción actuales, sea cual sea el sector al cual pertenecen requieren de mecanismos de inspección y control de calidad automáticos, tanto en producto acabado como en puntos intermedios de la línea de fabricación. Los sistemas de visión artificial aportan soluciones no destructivas ni invasivas a estos retos de inspección, así como mejoras al control de procesos en puntos sensibles de fabricación. Estos sistemas, aplicando técnicas complejas de procesado de imagen, son capaces de detectar defectos en las piezas fabricadas o realizar una clasificación de las mismas.
Los sistemas inspección pueden ser aplicados a diferentes funciones de control en la cadena de producción: detección de acabado superficial inadecuado, control dimensional, presencia de elementos extraños, defectos en punto final, clasificación, etc.
En definitiva, aquellos procesos en los que las decisiones se toman en base a cierta información visual son susceptibles de ser controlados mediante un sistema de visión artificial.

Propuesta de solución

La presente propuesta pretende abordar la reparación de defectos superficiales dentro del proceso de control de calidad asociado a la industria del automóvil. Esto eEl desarrollo de sistemas de detección y clasificación de defectos mediante visión artificial se desarrollan en 2 fases: 1) Análisis, diseño e implementación de un sistema de adquisición de imágenes basado en visión artificial. Esto se consigue bien de forma global mediante un túnel de inspección por donde transitas los objetos, partes o carrocerías, en el caso de fábricas de automóviles, o bien de forma parcial mediante el uso de dispositivos de inspección, que sean manejados por operarios o anclados en la mano del robot. La opción global tiene tiempos de ciclo menores, mientras que la parcial consigue mayores precisiones. Existen propuestas hibridas que tratan de aunar las ventas de ambas formas de inspección; 2) Diseño e implementación de un sistema de análisis y clasificación empleando técnicas de deep-learning. Caracterizar y etiquetar las distintas tipologías de defectos presentes, el diseño un modelo de clasificación basado en deep-learning capaz de diferenciar esas tipologías de forma rápida y eficiente y su integración en línea de producción se incluyen en esta segunda fase.

Prioridad sectorial en que se enmarca solución

OTRO

Perfil buscado

Se tiene una relación estable y sólida con ingenierías locales capaces de implantar los conocimientos técnico-científicos necesarios para el desarrollo de la presente propuesta. No obstante, sería interesante colaborar con una empresa interesada en implantar, al tiempo que evaluar, el demostrador desarrollado.

Referencias

Se tiene experiencia de más de 20 años, habiéndose implantado unos 25 túneles de inspección en Factorías de FORD Motor Company, mayoritariamente en EE. UU., pero también en Europa. Adicionalmente, se tienen sistemas de inspección de nueva generación en la factoría de MERCEDES-BENZ-España en Vitoria y en la factoría VOLKSWAGEN-Navarra en Pamplona. Además, actualmente se tienen 2 contratos con empresas dentro del Proyecto “CONTROL DE CALIDAD BASADO EN VISIÓN ARTIFICIAL PARA LA DETECCIÓN DE DEFECTOS SUPERFICIALES SOBRE CARROCERÍAS EN MOVIMIENTO, CLASIFICACIÓN MEDIANTE TÉCNICAS DE DEEP-LEARNING”, financiado por la Agencia Valenciana de la Innovación, con Ref. INNCAD00/19/070 y se lidera un Proyecto VISIÓN ARTIFICIAL Y ROBÓTICA COLABORATIVA EN PULIDO DE SUPERFICIES EN LA INDUSTRIA (ROCOPUL) dentro del Programa Estatal de Investigación, Desarrollo e Innovación Orientada a los Retos de la Sociedad, con Ref. DPI2017-87656-C2-1-R.
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