IDE Online Magazine Febrero 2017 | Page 11

Sistemas basados en múltiples componentes VS sensores 3D inteligentes

Los esfuerzos de ingeniería esenciales en la combinación de elementos como cámaras, ópticas, iluminaciones y softwares para lograr un sistema de metrología preciso, son enormes y requieren de una gran experiencia por parte del equipo desarrollador.

Adicionalmente nos encontramos con problemáticas frecuentes como soporte de equipos, obsolescencia, mantenimiento y confiabilidad. Un sistema basado en múltiples componentes puede funcionar perfectamente en la aplicación para el que haya sido proyectado y calibrado. Cualquier cambio en la línea de producción significa modificar todo el sistema 3D.

Los sistemas inteligentes 3D pre-calibrados tienen la flexibilidad de permitir su adaptación en un amplio rango de aplicaciones y proyectos sin grandes cambios en su configuración.

Traduciéndose en un sistema más económico y mucho más rápido de integrar.

Evolución de los sistemas de visión artificial

Aunque las tecnologías de visión artificial evolucionan constantemente (cámaras, controladores integrados, LEDs y etc.) los softwares todavía se encuentran a la altura para solucionar algunos tipos de problemas propios de la industria a día de hoy, sobretodo en la simplicidad de uso de los sistemas pre-calibrados 3D, como el Gocator de LMI Technologies.

El smartcam 3D Gocator combina la tecnología 2D y 3D en un solo equipo de muy fácil configuración.

Visión integrada

Actualmente la visión integrada despierta un gran interés ya que ha representado un punto clave para la tecnología de sensores inteligentes de LMI desde su inicio. Dicha tendencia hacia sistemas “inteligentes” significa integrar más y más funcionalidad en los equipos para que la toma de decisiones pueda tener lugar dentro del propio sensor, permitiendo que tales decisiones sean comunicadas directamente a la línea de producción.

Los sensores inteligentes, como el Gocator son determinantes para el avance de la industria 4.0 pues son capaces de entregar datos procesables a los sistemas deep learning y dinamizar así los procesos de fabricación.

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Compañías de teléfonos usan el Gocator 2400 para detectar brechas entre la parte delantera del cristal y la carcasa