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6.3. VISION COMPUTACIONAL

Los sistemas de visión por computadora o computacional son cada día mas comunes en áreas como la automatización de procesos industriales e la robótica, por mencionar solamente dos ámbitos de la actividad humana. Los algoritmos adaptativos y los sistemas de inteligencia artificial permiten construir sistemas de control muy flexibles y adaptables a los diferentes tipos de trabajo. La inteligencia artificial como área de investigación científica incluye redes neuronales artificiales, algoritmos genéticos y lógica borrosa. En nuestras investigaciones y desarrollos tecnológicos hemos empleado con frecuencia redes neuronales. La combinación de sistemas de visión computacional con paradigmas de redes neuronales nos permite resolver numerosas tareas de automatización. En el siguiente apartado explicaremos con amplitud que es un sistema de visión computacional.
La visión computacional es el conjunto de técnicas y modelos que nos permiten el procesamiento, análisis y explicación de cualquier tipo de información espacial obtenida a través de imágenes digitales. Debido a que la información visual es una de las principales fuentes de datos del mundo real resulta útil simular estas posibilidades mediante una computadora (a partir de imágenes tomadas con cámaras digitales o analógicas) para que, junto con mecanismos tales como el aprendizaje, hagan de ella una herramienta capaz de detectar y ubicar objetos en el mundo real, objetivo principal de la visión por computadora.
El tamaño de la imagen se refiere a las dimensiones físicas de esta, ya sea que se mida en centímetros, pulgadas o pixeles. La resolución de la imagen es la cantidad de pixeles por unidad de medida. Asumiendo que el número de pixeles por unidad de medida se mantiene constante en una imagen, al aumentar el tamaño de esta disminuye su resolución y viceversa. De la misa forma, al aumentar la resolución de una imagen su tamaño se reduce ya que será necesaria una menor superficie para acomodar el mismo número de pixeles. Otro factor que hay que tomar en cuenta cuando se habla de las dimensiones de una imagen es el espacio en bytes que esta ocupa un disco. Si el tamaño de la imagen (ancho y altura) se mantiene igual, a mayor resolución mayor espacio requerirá una imagen de almacenamiento. Es por esta razón que al digitalizar en un scanner imágenes muy pequeñas, a veces se obtiene un archivo si se escogió una resolución demasiado alta.
“La captura de la imagen puede realizarse en diferentes formatos. Los dos principales son el formato vectorial y el de matriz de puntos (raster) o bitmap. Una imagen raster está constituida por un conjunto de pequeños puntos llamados pixeles que tienen diferentes colores. Los puntos crean un patrón, el cual la imagen. Una imagen almacenada en formato vectorial es aquella que se encuentra definida matemáticamente por líneas, curvas, círculos, etc, los cuales se guardan como formulas matemáticas. A diferencia de las imágenes raster, aquí únicamente se almacenan las formulas. Esto hace que el tamaño del archivo de la imagen sea muy pequeño. Una imagen vectorial provee una alta calidad, requiere poco espacio de almacenamiento y es fácil de editar.
El formato JPG (JPEG) fue producido por Joint Photographic Experts Group, cuyas siglas le dieron su nombre. –es muy utilizado en internet para reducir los tiempos de descarga de páginas web. Almacena las fotografías con una profundidad de color de 24 bits, es decir, 16 millones de colores, y soporta distintos grados de compresión. Este formato reduce una imagen a casi una decima parte (o menos), pero a un precio muy alto: la pérdida de calidad. Pero este no es el único inconveniente pues si hacemos modificaciones a la imagen y lo seguimos guardando en el mismo formato llegara a un punto en que ya no nos sirva.
6.3.1. Extracción de las características de una imagen
Entre las características de una imagen están el color, la textura, la forma y las relaciones espaciales, FFT, Wavelets, histogramas de brillo, de contraste y de orientación de contornos. A continuación nos referiremos a estos elementos:


  1. Color: la información que contiene color facilita nuestras vidas y es útil, por ejemplo, en el diseño de equipos de deportes o de automóviles. En sistemas de reconocimiento de imágenes de la información que nos brinda el color es una herramienta poderosa. Se usa RGB (rojo, verde, azul) para representar los colores.

  2. Textura: junto con el color, la textura es una poderosa característica discriminatoria. Está presente en casi cualquier parte en la naturaleza. La textura puede ser descrita de acuerdo con su espacio, frecuencia o propiedades perceptuales. La periocidad, la dirección y el grado de complejidad son algunos de estos atributos perceptuales. Ciertas características espaciales basadas en estos atributos son particularmente útiles para reconocer imágenes por similitud de textura.

  3. Coincidencia de formas: no hay una definición universal de forma; solo hay explicaciones generales y aceptadas sobre el significado de este concepto. Forma es la manera en la que se ve de un objeto definido por sus límites, es la apariencia externa de algo. Comparar formas es uno de los aspectos más difíciles del reconocimiento de la información visual ya que la representación de formas frecuentemente es más compleja que el color y la textura.” 5

5 Visión artificial.

6.4. CELDA DE AUTOMATIZACION HAS-200
La maquina HAS-200 surge de la necesidad de capacitación para los usuarios de las empresas que manejan grandes sistemas de producción a un nivel muy alto de automatización. Esta máquina a escala maneja cada uno de los procesos reales de una proceso en la industria, se enfoca al nivel ERP para la introducción de pedidos en la fabricación de los productos. Los sectores similares a este nivel de producción de la maquina son: semiconductores, automoción, farmacéutico, alimentación, etc).
La materia contiene cuatro tipos de etiqueta amarillo, rojo, azul y multicolor en cada uno de los recipientes marcados por un código de barras la cual incluye el número de lote y la fecha de fabricación. Una vez se llena el recipiente del producto solicitado, se coloca la tapa y se envía el producto a la estación de expediciones o a los almacenes en espera de ser despachados. En este proceso se mide la altura y peso de cada producto, estas dos variables son analizadas por el control estadístico del proceso para la toma de decisiones, generación de históricos, etc.
Está constituida por un sistema modular de 11 estaciones de trabajo Cada estación consta de una cinta transportadora disponen del panel botonera de control tres led’s tipo semáforo para indicar el tipo del proceso u PLC de gama alta, permitiendo el funcionamiento en modo manual y autónomo. La conexión entre estaciones se realiza a través de una red Ethernet que facilita la velocidad en la transmisión de datos y la estandarización a nivel mundial.
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Figura No. 2. Celda automatizada HAS-200.
7.0. DESCRIPCION DEL PROYECTO


En este diagrama de bloques se especifican las etapas de la solución del proyecto:

Dosificación del producto

(2)

Análisis del producto

(3)

Recolección del producto

(1)

Identificación del color

(4)
Distribución por color

(5)
Almacenamiento del producto seleccionado (6)


Figura No. 3. Diagrama de bloques de la solución.
A continuación la descripción de las etapas:


    1. Recolección del producto a reutilizar. Se toma el producto de cada una de las cajas en donde fue almacenado por la maquina, también lo que se pudo haber caído de la maquina por mal uso. Y se deposita en la tolva principal después de una previa descontaminación de partículas en mal estado (tamizado e inspección visual).

  1. (b) dsc02749

Figura No.4. (a)Granza multicolor a reutilizar., (b) Granza Defectuosa.

  1. Dosificación del producto. En la tolva de alimentación se tiene instalado un agitador el cual distribuye de forma ordenada la granza atraves de un tubo sobre la banda transportadora la cual la llevara a la etapa de identificación del color.

  2. dsc02728 (b) dsc02728

Figura No.5. (a) Alineamiento del producto., (b) Acercamiento

    1. Análisis del producto. Por medio de la captura de una imagen y el procesamiento de la misma se determina el color de la granza que se encuentra en ese instante pasando por la cámara.



  1. dsc02729 (b)


Figura No.6. (a)Punto de captura de la imagen., (b) Imagen capturada por el programa.

    1. Identificación del color. Esta etapa es la más importante de este diagrama de bloques, ya que en ella se logra obtener el color de la granza por medio de un algoritmo en Matlab, siendo este el encargado de identificar el color de la granza, y enviar tramas de datos al micro controlador para que este controle la activación, desactivación y funcionamiento de los actuadores, junto con una serie de arreglos electrónicos que se describirán más adelante.

(a)(b)

(c)
Figura No.7. Identificación del color por programa (a) color amarillo, (b) color azul, (c) color rojo.


    1. Distribución por color. Luego de la identificación del color, se envía a las tolvas secundarias el producto ya clasificado dependiendo el color.

En la distribución a estas tolvas secundarias se realiza por medio de inyección de aire a través de electroválvulas de 12 Voltios las cuales son activadas por medio del microcontrolador.



Figura No.8. Mecanismo neumático de distribución por color.

    1. Almacenamiento. Es la etapa final en la que se obtiene la granza clasificada por color, y se deposita en unas tolvas secundarias para ser extraída de forma manual y reingresada al proceso de manufactura.

c:\documents and settings\paola\escritorio\nueva carpeta\img0051a.jpg

Figura No.9. Almacenamiento.

8.0. DESARROLLO DEL PROYECTO

A continuación se detallan cada una de las etapas para el desarrollo del proyecto:

Algoritmo en Matlab para identificación del color

Control en Matlab

Micro controlador

Control del motor y la banda transportadora

Captura de imagen a procesar

Actuadores

Comunicación USB

Tolva granza amarilla

Tolva granza azul
Tolva granza roja

Figura No.10. Diagrama de bloques para el desarrollo del proyecto.


    1. Control del motor y la banda transportadora, En la tolva principal donde se encuentra la granza multicolor es necesario tener un mecanismo capaz de mezclar la granza permitiendo así que esta no se estanque en un solo punto sino que circule para que así pueda llegar de una en una a la banda transportadora.

Dicho mecanismo es un aspa que agita el producto, de esta manera se garantiza que en ningún punto del proceso se quedara el producto en su interior sin ser clasificado. El motoreductor D.C. que maneja el movimiento de esta aspa es accionado por el microcontrolador, quien recibe la orden del Matlab una vez lo necesite el sistema.

  1. dsc02731 (b)dsc02732

Figura No.11. (a)Estructura del aspa., (b) Motor D.C. que la controla.

Cuando la perla (granza) llega a la banda transportadora y el sistema se encuentra sincronizado, el motor va girando paso a paso permitiendo que cada perla se encuentre en la casilla que corresponda así de esta forma pueda ser analizada por el algoritmo.

dsc02733

Figura No.12. Banda transportadora

dsc02734

Figura No.13. Motor Paso a Paso


    1. Captura de imagen a procesar, mediante una cámara web ubicada a la salida del dosificador, se captura la imagen de la granza para ser analizada. Esta cámara se activa y desactiva mediante el control de Matlab, encargándose de entregar una imagen en formato JPG para ser procesada e identificada por su color.



  1. dsc02736 (b)


Figura No.14. (a)Cámara web encapsulada., (b) Imagen capturada.



    1. Algoritmo en Matlab, es el cerebro del proyecto, encargado de identificar el color y comandar al microcontrolador para que este active o desactive algún mecanismo ver Anexo 1. Este algoritmo realiza el siguiente proceso representado mediante el siguiente diagrama de flujo:



Figura No.15. Diagrama de flujo del algoritmo para identificación del color en Matlab

    1. Control en el micro, se realiza un código de control para que el microcontrolador reciba tramas de bits desde Matlab y así el pueda activar o desactivar entradas y salidas, por medio de comunicación USB con el microcontrolador. Ver detalle en el Anexo 2 (programa microcontrolador), Anexo 3 (circuito etapa de control).

dsc02738

Figura No. 16. Comunicación USB desde el PC al microcontrolador.

    1. Actuadores, se desarrollo una etapa de potencia la cual amplifica los datos de salida del microcontrolador hacia los actuadores, tanto para la parte de accionamiento de las electroválvulas donde se utilizaron amplificadores de corriente, como para el movimiento del motor paso donde se utilizo un driver para motor L298 controlado desde Matlab atraves del micro controlador. Ver anexo 4.

dsc02740
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