"La automatización y evolución del sector de la visión artificial es una realidad imparable"

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Entrevistamos a Jaume Fontanella, Senior Machine Vision Engineer & Co-Founder de Vision Online, quien nos entrega detalles sobre las perspectivas de negocio para la compañía y cómo serán los desarrollos que marquen el futuro de la visión artificial en los próximos años.

"La automatización y evolución del sector de la visión artificial es una realidad imparable"

Vision Online es una empresa especializada en componentes y soluciones basadas en visión artificial. Su propuesta va más allá de la distribución de tecnologías específicas, tal y como explica Jaume Fontanella, Senior Machine Vision Engineer & co-Founder: "no estamos limitados a lo que una marca o producto es capaz de aportar, sino que nuestra presencia a nivel de grupo nos permite siempre seleccionar los componentes más adecuados del mercado para proveer de un conjunto que garantice el éxito final de la aplicación".

Para 2021, las perspectivas de la compañía son cautas, pero optimistas para este 2021. Para el futuro a más largo plazo: "veremos también como el análisis por deep learning y otras tecnologías basadas en redes neuronales inundan la industria, con una combinación con las tecnologías clásicas de generación de la información y de una lógica convencional programada. a la luz de la futura evolución de la visión artificial".

¿Puede contarnos la historia de Vision Online?

Vision Online SL nace en 2012, con el lema de Visión artificial con valor añadido. El objetivo no únicamente la distribución de componentes, sino aportar al cliente todos los elementos necesarios para una aplicación exitosa en el campo de la visión artificial. El soporte en la selección e integración de los componentes, el desarrollo de software especializado o la consultoría para el dimensionado de la aplicación, son clave para garantizar a los clientes el éxito en sus proyectos.

Vision Online fue fundada inicialmente por dos socios con amplia experiencia previa en el mundo de la visión artificial. Hoy en día, Vision Online cuenta con un equipo de 15 personas y está integrada dentro del grupo Cretec Cybernetics, aportando soluciones de automatización industrial basadas en visión artificial, con una presencia a nivel global y con una fuerte componente de inversión en I+D.

¿Qué marcas representan?

Ofrecemos marcas de componentes como SVS, Vision&Control, Automation Technology, Latab o Autovimation. Éstas son solo un ejemplo de los productos representado, y que marcan un valor diferencial en algún aspecto funcional, un valor añadido crucial para la viabilidad del sistema. Por ello, nuestro enfoque es orientado siempre a soluciones, no estamos limitados a lo que una marca o producto es capaz de aportar, sino que nuestra presencia a nivel de grupo nos permite siempre seleccionar los componentes más adecuados del mercado para proveer de un conjunto que garantice el éxito final de la aplicación.

Vision Online cuenta con un equipo de 15 personas y está integrada dentro del grupo Cretec Cybernetics. Representa a marcas como SVS, Vision&Control, Automation Technology, Latab o Autovimation

¿Cuál cree que es el estado actual de los sistemas de visión en la industria y como se lo imagina a medio y largo plazo?

Históricamente hemos vivido la aparición de nuevas tecnologías que han permitido dar solución a necesidades no alcanzables hasta el momento, viendo como estas se han ido convirtiendo en una realidad y una necesidad para el control y la mejora de los procesos con el paso de los años. La aparición de las cámaras inteligentes, los sensores de triangulación 3D, los equipos de inspección mediante estéreo fotométrico o los sensores 3D mediante proyección de patrones codificados son un buen ejemplo.

Aunque todos estos equipos siguen teniendo su mercado específico, las nuevas tecnologías afloran en un mercado que avanza hacia las aplicaciones basadas en PC, para cubrir la necesidad en el desarrollo de aplicaciones hi-end, y que permiten la ejecución de múltiples procesos simultáneos y unas rápidas computaciones de algoritmos en GPUs, siguiendo las directrices de los nuevos estándares de programación y de desarrollo productivo.

Son muchos los procesos en la industria que requieren de sistemas de inspección básicos mediante procesamiento de imagen y que están aún por automatizar, siendo que la necesidad de automatización y evolución del sector de la visión artificial es una realidad imparable. Sistemas de termografía, equipos de visión hiperespectral o de adquisición mediante fotometría son solo unos ejemplos de cómo una tecnología puntera pasará a medio plazo a ser determinante y necesaria para ciertos procesos de inspección. La tecnología es importante, pero no sirve de nada sin un propósito, y es el tejido productivo industrial quien debe absorber esta capacidad.

A medio o largo plazo veremos también como el análisis por deep learning y otras tecnologías basadas en redes neuronales inundan la industria, con una combinación con las tecnologías clásicas de generación de la información y de una lógica convencional programada.

¿Qué aspecto básicos debemos de tener en cuenta a la hora de seleccionar un equipo de visión artificial para la inspección y calidad?

El éxito del dimensionado e integración de una solución depende de la selección correcta de cada uno de los componentes que conforma el sistema de visión artificial, entendiendo cada elemento como integrante de un conjunto mayor destinado a un propósito y funcionalidad específicos: lentes, sensores, cableados, computación o software. Cada componente individual es un engranaje esencial para la construcción de una máquina precisa y debe dimensionarse acorde.

El desarrollo software resulta en la mayoría de casos la parte más laboriosa de una aplicación. En cambio, quien determina la viabilidad de un sistema suele ser la selección e integración de los componentes de adquisición e iluminación adecuados. El sensor correcto, el interfaz de comunicación, los componentes ópticos o, por supuesto, la iluminación, son aspectos que requieren de un especial interés.

En el caso de los sensores, por ejemplo, más allá de la resolución, puede ser determinante un parámetro como la respuesta espectral, el tamaño del píxel, el rango dinámico o la relación señal/ruido. En el caso de la iluminación, la geometría, la longitud de onda, la potencia o la direccionalidad de la luz, son esenciales para la selección del componente adecuado.

Cada componente es importante y decisivo, desde la cámara o el software empleado, hasta un filtro óptico o un cable de transmisión de datos.

¿Trabajar con la cámara específica que opera sobre una banda muy concreta del espectro? ¿O quizá con la que realiza una combinación de ellas? Tal y como comentan desde Vision Online, trabajar con una tecnología o con una combinación de varias puede ser el elemento diferencial para llevar una aplicación al éxito. Cámaras UV (izq.), cámaras multi-espectrales (centro) y cámaras Hiperespectrales (dcha.)

¿Qué grado de importancia tiene la iluminación en una aplicación de visión artificial?

Que la iluminación es importante en un sistema de visión es ya un tópico dentro de este mundo. En la visión artificial en el espectro visible, se persigue el emular la visión humana, con lo que la gran importancia de la iluminación controlada es evidente. Pero, en general, la importancia y éxito de una aplicación reside en obtener una información de imagen uniforme y con todas las variaciones de contraste posibles controladas. Para ello, es clave el control de la iluminación externa, que ayude a obtener una información de contrastes adecuada para el posterior procesamiento de los datos.

Si nos centramos en sistemas de visión para el guiado de robots, ¿qué debemos tener en cuenta a la hora de elegir una solución correcta?

El un sistema Pick & Place, dónde las piezas se ubican en el mismo plano de inspección y manipulación, se suele trabajar con sistemas 2D calibrados y convencionalmente con iluminación backlight. En el caso de que las piezas se encuentren agrupadas, se realiza una gestión mediante sistemas que permiten separar las piezas para su correcta detección y manipulación, como los sistemas de Flexibowl integrados en células Qbic. A tener en cuenta: una correcta resolución de la cámara, una lente con baja distorsión óptica o una iluminación que permita destacar los aspectos geométricos del contorno.

Cuando hablamos de bin picking, nos referimos a la detección y manipulación de piezas en caótico, empleando sensores 3D para la reconstrucción de la escena. En función del material de la pieza, su cadencia, agarre o movimiento, se utilizan unas tecnologías 3D de detección u otras, y su correcta selección es clave para el éxito de la aplicación.

En las aplicaciones de visión artificial, y en especial los sistemas para bin picking o pick & place, es vital tener una visión más amplia del concepto del proyecto, a nivel de manipulación robótica, concepción de la pinza, poses de cogida y retirada o cálculo de trayectorias.

Respecto a las soluciones de perfilómetros 3D, ¿qué soluciones pueden aportar?

La perfilometría 3D es un sistema de adquisición 3D muy preciso y versátil. Permite capturar una escena en 3D mediante la integración de un conjunto de perfiles 3D por unidad de tiempo. Permiten el análisis de la información tridimensional a nivel de nube de puntos, el análisis de los perfiles, individuales o en conjunto, así como el análisis con técnicas convencionales de visión 2D a imágenes monocromas resultantes de la cuantificación de una imagen de alturas calibradas, o también llamada 2.5D.

Su utilización es clave para las aplicaciones de inspección lineal, como controles de soldadura o reconstrucción de objetos en revolución.

¿Qué soluciones aportan en el campo de las aplicaciones de bin picking?

Históricamente el bin picking ha resultado ser el hype de la visión artificial y de la robótica. Debido a esto, el mercado no ha dejado de estar expectante y atento a la aparición de estas soluciones. Gracias a la computación en GPUs de algoritmos de matching en 3D, ha permitido que la detección por visión artificial sea posible dentro de un tiempo de ciclo de pocos milisegundos, abriendo un abanico enorme de posibles soluciones.

En Vision Online aportamos soluciones de bin picking a medida, pudiendo integrar prácticamente todos los sensores de adquisición del mercado y con compatibilidad con la gran mayoría de robots industriales y colaborativos. Nuestra solución es capaz de utilizar sensores 3D de estereo vision, lidar, perfilómetría, fringe o tiempo de vuelo.

Los dispositivos de adquisición Time of Flight (ToF) integran un fuente de proyección infrarroja y generan la información 3D a partir del tiempo transcurrido entre la proyección y la captura de la reflexión producida

Existen talento formado en sistema de visión artificial o es un perfil que cuesta encontrar?

Es un perfil que generalmente cuesta de encontrar. En Vision Online disponemos de vacantes prácticamente permanentes, que permitan cubrir necesidades a nivel de ingeniería industrial, ingeniería de software, desarrollo de algoritmos matemáticos, física y optometría, para el desarrollo de aplicaciones y algoritmos, o automatizadores/instaladores para la integración de sistemas de visión artificial.

Este país hay un potencial enorme, tanto a nivel educativo como de ecosistema asociativo, pero la demanda de estos profesionales es también muy elevada. Un ejemplo de este potencial docente es el Centro de Visión por Computador (CVC), con un programa de máster específico en visión artificial, o la Asociación Española de Robótica (AER), impulsora de tecnologías de visión artificial en el mundo de la robótica.

A su modo de entender ¿que estándar ofrece mayores ventajas USB3.0 o GigE?

Depende de la aplicación. En tiempos de adquisición exigentes, el USB Vision 3.0 ofrece unas velocidades de transmisión más elevadas, y en algunos casos puede representar la única opción viable ante una limitación de velocidad de captura del interfaz GigE.

El GigE, por el contrario, ofrece la gran ventaja al disponer de una gran longitud de cableado entre CPU y cámara, y una mayor escalabilidad a nivel del control eficiente de la comunicación con un gran número de dispositivos.

Ambos estándares son muy populares debido a la facilidad de interconexión de las cámaras con hardware estándar. No obstante, en los casos dónde ambos interfaces cumplen con las especificaciones demandadas, nuestra consideración pasa, de entrada, por el GigE, ya que, por concepción del interfaz, ofrece una gestión más eficiente de la conexión y el control de las cámaras.

Ofrecen soluciones específicas para la industria como Palet Control, HOT o IR Control, ¿puede darnos detalles?

Todas estas soluciones son sistemas integrales con el propósito específico de ofrecer una solución a unas necesidades específicas, con un nivel de desarrollo técnico sin competencia. Las soluciones mencionadas son algunos casos de éxito referentes en el sector.

HOT es una solución realizada con y para los constructores de automóvil y proveedores de la cadena de suministro de primer nivel. Es un sistema que unifica todos los controles necesarios para los procesos de estampación en caliente (Hot Stamping), combinándolas tecnologías de análisis monocromo NIR con controles de temperatura mediante cámaras termográficas.

Palet Control es una solución que permite la inspección integral de palets mediante tecnología linescan, y que permite trabajar en un entorno seguro para el operario y de no necesaria protección a nivel de reflexión de los componentes de iluminación.

IR control es una solución de termografía activa para la inspección de defectos en materiales compuestos y que sus defectos presentan un comportamiento de absorción espectral distinto al material dentro del comportamiento especificado.

Machine vision para el sector de la automoción. Solución para la medición precisa de diámetros y perímetro en los aros de pistón mediante visión artificial (izq.) e Inspección de la correcta calidad del cordón de soldadura (dcha.)

Al margen de la industria ¿qué otros sectores ofrecen potencial para el desarrollo de soluciones en visión artificial?

Vemos a diario como la visión artificial forma parte de nuestras vidas, ya sea en la conducción autónoma, en la inteligencia artificial en los buscadores web, en el reconocimiento facial, en el control sanitario, etc.
Cualquier sistema de análisis basado en el procesamiento y la gestión de imágenes representa una solución basada en VA.

La industria productiva es un sector dónde la mejora de procesos e inversión en visión es constante, y se encuentra a nivel de estado del arte de la tecnología. No obstante, la visión artificial está presente en todo el entorno que nos rodea día a día: lectura de matrículas o códigos 2D, reconocimiento facial, análisis biométrico, tracking de vehículos y personas…

¿Puede hablarnos de alguna aplicación real en la que hayan logrado dar solución dentro de la industria?

Las soluciones comentadas anteriormente son una realidad industrial de aplicaciones desarrolladas por Vision Online, y a ellas se unen muchas más aplicaciones exitosas para trazabilidad industrial, detección de contaminantes mediante tecnología hyperespectral para la industria alimentaria, lectura de OCR basada en Deep Learning, guiados de robot, medición precisa de componentes o exigentes controles de calidad, entre muchos otros.

¿Cuáles son las previsiones de Vision Online para 2021?

Es cierto que la situación actual es de incertidumbre y estamos experimentando una ralentización de las actividades económicas. A pesar de ello, nuestro equipo se encuentra a máxima dedicación, y nuestro plan de expansión no se ha visto alterado.

Inauguramos nuestra sede de Cretec Cybernetics en Büdingen este noviembre pasado, y la siguiente consolidación del Grupo Cretec Cybernetics viene marcada por la apertura en breve de nuestra sede en Turquía. A pesar del contexto macro-económico que afecta a la gran mayoría de los sectores, en el caso de producción industrial, la inversión en mejoras de capacidad de producción se han traducido a una inversión en la mejora de la calidad en los productos y procesos productivos.

Más información

  • Nombre
    Jaume Fontanella
  • Cargo
    Senior Machine Vision Engineer & Co-Founder
  • Empresa
    Vision Online