En las economías más industrializadas las aplicaciones de Visión Artificial (VA, también conocida por el término inglés “Machine Vision”) son altamente populares por las distintas ventajas que ofrecen, tales como velocidad y exactitud. No obstante, durante la última década, estas tecnologías se han ido introduciendo con mayor fuerza en diversos sectores industriales de nuestro país, abriendo una gama de posibles usos. “La VA es una tecnología bastante madura en varias aplicaciones. Por ejemplo, permite analizar imágenes para hacer control de calidad automatizado en frutas. También tiene la capacidad de asistir a la tecnología robótica a identificar la posición de los objetos para manipularlos, y eso es algo que cada vez se está usando más y que es cada vez más simple. En este aspecto, esta tecnología amplía mucho las capacidades del robot, versus a lo que era antes, cuando todo era mucho más programado, matemático, y, de alguna forma, está revolucionando la robótica”, explicó Allan Lüders, Jefe de Proyectos Robótica en Poch Applied Technologies.
Al respecto, Raúl Godoy, Product Manager Electric Automation de Festo Chile, sostiene que el concepto de VA está pasando a formar parte de los sistemas “ciberfísicos”, término que denomina a aquellas plataformas que ya no solamente interactúan con la máquina o con el robot, sino que también pueden enviar información directamente a los sistemas de gestión. “Por ejemplo, si se comunica con los sistemas ERP, un ejecutivo podría saber en línea la tasa de rechazo de productos”, declaró.
Pablo Arenas, PLC TEKNICA.
Aplicaciones en Chile
Para Tomás Giacaman, Software & Automation de Roboris, la caída en los precios, la disminución en el tamaño de los sensores y la incorporación de nuevos actores al mercado, han permitido la implementación de más proyectos de este tipo en nuestro país. “Generalmente, la industria en Chile, como la de Alimentos y Bebidas o la Farmaceútica, requiere la imagen de Machine Vision como un medio para obtener un resultado ‘pasa’ o ‘no pasa’. Un ejemplo es la industria del vino, donde un sistema de VA puede verificar -durante los procesos de llenado de envases- la rosca de la tapa o que la botella no tenga líquidos remanentes del proceso de lavado”, agregó.
Asimismo, dado que los estándares de productividad y calidad que están requiriendo los clientes son mucho más altos, los sistemas de Machine Vision serán mucho más demandados. “Como es normal, un operador -haciendo tareas repetitivas- se cansa física y mentalmente, produciendo una caída en su productividad y precisión. En cambio, una vez que un sistema de visión está instalado y configurado correctamente, no hay variación en su rendimiento, alcanzando tasas muy altas de flujo”, señaló.
En nuestro país, los principales casos de uso de esta tecnología se encuentran en el Control de Calidad en los sectores de Agroindustria y de Alimentos y Bebidas. Al respecto, Lüders enfatizó que el mercado local es muy distinto al norteamericano o al europeo. “Las máquinas que apuntan a esos mercados están orientadas a producir grandes volúmenes, mientras que en Chile se requieren máquinas que no manejen tanto flujo, pero sí más formatos de producto”, explicó.
Sin embargo, en otros sectores industriales, como la Minería, solo se han desarrollado algunos proyectos piloto, debido a diversos factores. Por ejemplo, los ambientes mineros son extremos, por lo que se debería resguardar los sensores en carcasas apropiadas. Además, muchas veces, se deben analizar datos no estructurados, los que para Lüders representan una de las principales tendencias a futuro en este campo tecnológico.
“Uno de estos casos de uso más fuertes en la agroindustria chilena es en el control de calidad de la fruta, con sistemas VA que pueden detectar cambios en sus características (forma, tamaño y color), que son datos no estructurados”, afirmó.
De igual modo, ya hay aplicaciones donde plataformas de VA interactúan con sistemas robóticos para tomar productos con bordes no definidos. “Un poco más complejo es el ‘Bin-Picking’, donde la solución de Machine Vision tiene que definir un producto específico en una bandeja o caja llena de productos similares”, declaró. Para Giacaman, uno de los puntos fundamentales para que la industria entienda los beneficios de esta tecnología, no es ofrecer un sistema de Visión Artificial, sino entregar una solución para resolver una problemática de negocios. “Vender una cámara no tiene sentido, pero sí proveer una plataforma que permita, por ejemplo, incrementar la productividad de una línea que no puede crecer físicamente”, expresó.
Para Pablo Arenas, Responsable Comercial de PLC Teknica, uno de los criterios que se deben tener en cuenta es el flujo de trabajo de la empresa usuaria. “Una empresa pequeña-mediana, que no tenga dos a tres turnos de alta producción, va a encontrar difícil tener un retorno de la inversión razonable sobre el sistema”, aseveró el profesional.
Luis Figueroa, Gerente de Comunicaciones Corporativas de ABB en Chile y Perú (marca que si bien no desarrolla productos con esta tecnología, es usuaria de la misma), consultó sobre el real nivel en que se encuentra nuestro país para “dar el paso adelante” hacia la implementación de estos sistemas. “Esta tecnología, al parecer, ya está ampliamente disponible. Por lo tanto, me pregunto cuál es el grado de conocimiento que tenemos al respecto”.
Frente a esta pregunta, Godoy ejemplificó que “en Colombia, por ejemplo, es el mismo usuario final quien hace la integración del producto. En cambio, el mercado chileno es muy distinto, pues se necesitan integradores con conocimientos en VA”.
El rol de la Iluminación
Al referirse a los factores que determinan el éxito de un proyecto de VA, los asistentes a esta reunión-desayuno coinciden en señalar a la Iluminación como uno de ellos. “Sin un sistema de iluminación adecuado -normalmente con luces LED-, la cámara no capturará una imagen adecuada por la aplicación. Por ello, existen proveedores de sistemas especializados de iluminación para los diversos proyectos de Visión Artificial”, explicó Lüders.
“En este sentido, hay productos para diversos tipos de iluminación y de diferentes colores, para acomodarse a los requerimientos específicos de cada proyecto”, indicó Godoy, agregando que “por eso, es fundamental considerar la experiencia del integrador”.
A juicio de Giacaman, “lo interesante es que se integran todos estos elementos (cámaras, luces, robots, etc.) en una solución en la que el cliente puede obtener información que puede usar o puede actuar sobre su proceso”.
En la actualidad, como comentó Lüders, algunos fabricantes están implementando capacidades de Machine Learning en sus cámaras orientadas a plataformas de VA para que puedan aprender a “ver” objetos. “Eso es lo que usamos los integradores para desarrollar las soluciones; no es que nos metamos en los parámetros para definir los algoritmos de la cámara misma”, aseguró.
Al referirse a los desafíos que deben superar como proveedores de sistemas VA, los especialistas coincidieron en que se debe hacer un trabajo de evangelización para dar a conocer las actuales prestaciones y ventajas de esta tecnología, y continuar visitando a los clientes para estar presentes cuando deseen ampliar su flujo de producción o sistemas de control de calidad. De igual modo, invitaron a las empresas y a las instituciones de educación superior a innovar más, especialmente en aplicaciones en sectores de gran importancia para la economía nacional.
