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Actualmente existe una tendencia dominante en automatizar la mayoría de los procesos industriales, algunos de los cuales son basados en sistemas de visión. Los beneficios resultantes de la implementación de este tipo de sistemas en la industria, en especial en la garantía de los productos, son muy claras: mejora de la calidad, minimización de los tiempos de ejecución y en última instancia la optimización de la operación.

El grupo Smart Industrial Robotics and Management, del Centro de Ingeniería Mecánica de la Universidad de Coimbra (CEMUC), a parte del elevado know-how que posee en el sector de la robótica y en la gestión de activos técnicos, viene a reforzar su conocimiento en el área de la visión artificial, con especial énfasis en la visión 3D, incrementando, de esta forma, aún más el rango de competencias a los nuevos desafíos de la industria nacional e internacional.

Actualmente se encuentra en desarrollo un proyecto que busca determinar los mejores métodos para detectar piezas cuya posición y orientación inicial sean desconocidas y de las cuales apenas se conoce su modelo CAD, y que sea fácilmente transportable. Delante de las exigencias del proyecto se utilizó el software de visión Halcon como herramienta de procesamiento de imágenes y cámaras  CM-030GE de JAI con salida GigE Vision y resolución de 656×494 píxeles.

Puesto que la pieza puede ser captada desde cualquier ángulo de visión es necesario recurrir a métodos de visión 3D de Halcon, es decir, la reconstrucción del entorno real en una nube de puntos y posterior detección de la pieza en la nube, o detección de la pieza basada en su geometría sacada del fichero CAD.

En la reconstrucción del ambiente real no se puede recurrir a técnicas de triangulación láser debido a restricciones del proyecto, en cuanto a las cámaras Time-of-Flight (TOF) actualmente no representan una opción viable debido a que las dimensiones del área de trabajo capturada originan resultados con demasiado ruido. Así que la reconstrucción del ambiente real puede hacerse solamente con un sistema Multi-cámara. La desventaja de la utilización de este tipo de sistema en la reconstrucción está en la incapacidad en reconstruir superficies planas sin textura.

Como es posible verificar en la imagen 1, el sistema apenas pudo reconstruir los bordes de la caja pero sus lados, por ser lisos, no han sido reconstruidos, haciendo imposible la detección de la pieza en la nube de puntos.

Debido a la lentitud de esta reconstrucción, y a no ser posible reconstruir superficies planas, limitando así su aplicación y dificultando la implantación en dispositivos portátiles, este método demostró no ser el más adecuado para este proyecto.

En alternativa a la reconstrucción del ambiente real, el método de la detección de piezas con base en su geometría, permitió lograr mejores resultados para una amplia diversidad de escenarios. La tasa de éxito en este método está siendo mejorada por medio de un proceso de filtraje que está siendo desarrollado por el grupo de investigación. Este tipo de filtraje se realiza previamente al pre-proceso de Halcon y, a pesar de que este proceso de filtraje no está concluido, su objetivo es permitir una mayor tolerancia a las alteraciones de luminosidad para que el procesado en Halcon, mejore la detección de las piezas.

A parte de la aplicabilidad de este proceso de filtraje para mejorar la tasa de detecciones de piezas, el mismo puede ser aplicado genéricamente como un filtro de detección de contornos y atenuación/eliminación de ruidos en imágenes.

Adicionalmente a la detección de piezas, han sido desarrolladas interfaces gráficas sencillas para ejecutar todo el proceso de calibración del sistema de visión, lo que permite que el técnico no necesite tener conocimientos de programación para calibrar el sistema y permite que haya un número mayor de técnicos aptos para ejecutar la tarea.

No siempre las placas de calibración estándar poseen las dimensiones más adecuadas para proceder a la calibración del sistema de visión y las placas impresas en papel no presentan la calidad ni la robustez suficiente para un uso frecuente. Por ese motivo el grupo desarrolló la fabricación de placas de calibración con dimensiones personalizables.

El grupo Smart Industrial Robotics and Management, además de las responsabilidades de contribuir para el desarrollo científico internacional, procura que el mismo tenga aplicabilidad a nivel industrial. Con este este proyecto, buscan además marcar su liderazgo científico, académico y empresarial.