Desarrollan un sistema de visión artificial para determinar la rugosidad de las piezas industriales

AMR/DICYT Un grupo de ingenieros de la Universidad de León desarrolla actualmente un sistema de visión artificial que sirva para determinar la rugosidad de las piezas industriales metálicas. Cada uno de estos elementos posee una serie de irregularidades en su superficie que restodeterminan la calidad de la pieza fabricada. Conocer la rugosidad con exactitud evita futuros problemas mecánicos. En la actualidad, en los procesos industriales, se emplean palpadores denominados rugosímetros. El objetivo de los investigadores de la Escuela de Ingenierías Industrial e Informática es conseguir un sistema de visión artificial que sea tan eficiente como el rugosímetro, pero que ofrezca la medida más rápida.

El grupo de investigación Visión Artificial y Renocomiento de Patrones (VARP) está integrado por ingenieros de diferentes áreas de conocimiento de la Escuela de Ingenierías Industrial e Informática de la Universidad de León. En su los ensayos realizados los investigadores emplean sistemas de visión compuestos por una cámara industrial con una óptica de pocos aumentos (hasta 2'5x) y un sistema dee iluminación difuso para obtener una imagen de la pieza metálica sin reflexiones. Para caracterizar la rugosidad utilizan descriptores de textura de la imagen. "Mediante los descriptores de textura, a partir de las imágenes obtenidas, se puede determinan la rugosidad de una pieza", explica a DiCYT uno de los integrantes del equipo, Enrique Alegre, del departamento de Ingeniería Eléctrica y, de Sistemas y Automática.

En realizados, los ingenieros tornearon piezas cilíndricas a partir de barras de acero compactas y largas. Como si se tratara de un proceso de fabricación real de la industria de la automoción simulando la fabricación de ejes, los técnicos obtienen cilindros de unos 20 centímetros de longitud y ocho de diámetro. Estas piezas son sucesivamente pulidas mecanizadas con una plaquita de corte, una especie de cuchilla que va eliminando capas del metal. Mientras el torno gira, la plaquita hace su trabajo y moldea el cilindro, como un alfarero da forma a una pieza de cerámica.

En micras

A través de imágenes fotográficas de la cámara, el sistema de visión artificial determina el grado de rugosidad de la pieza. Para obtener las imágenes bidimensionales no hace falta un gran equipo fotográfico. Los investigadores emplean cámaras de entre uno y cinco megapíxeles de resolución. Los autores de la investigación han utilizado aproximadamente unas 4.000 imágenes procedentes de 500 piezas para describir dos clases de rugosidad: entre 2'6 y 2'8 micras y entre 3'65 y 4'3. El valor de rugosidad de una pieza es muy importante para definir la capacidad de desgaste, de resistencia a la fatiga y el aspecto externo de una pieza. El principal parámetro utilizado para caracterizar la calidad del acabado superficial de una superficie es el parámetro Ra que es el valor promedio aritmético de la rugosidad, expresado en micrómetros (o micras, la millonésima parte de un metro) y esta medida es tan importante que "no se concibe fabricar una pieza sin especificar su rugosidadacabado superficial, de la misma forma que no se concebiría no indicar su diámetro o su longitud", indica Alegre.

El equipo investigador ha presentado los últimos avances de su sistema de visión artificial en el simposio internacional sobre modelado informático de objetos representados en imágenes, que se celebró en primavera en Búfalo (Estados Unidos). Una tesis doctoral defendida esta semana en León por Sir Alexcy Suárez ha presentado igualmente avances importantes en este campo, al conseguir un sistema de visión artificial que obtiene un valor de Ra –el principal parámetro utilizado para caracterizar la rugosidad de las piezas en la industria- "prácticamente igual" al que proporciona un rugosímetro.