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CICLO GS :AUTOMATIZACIÓN Y ROBOTICA INDUSTRIAL

MODULO:

INTEGRACIÓN DE SISTEMAS AUTOMÁTICOS INDUSTRIALES

UNIDAD 6: VISION ARTIFICIAL.

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. AUTOMATIZACIÓN Y ROBOTICA INDUSTRIAL – INTEGRACIÓN DE SISTEMAS AUTOMÁTICOS INDUSTRIALES.

IES HIMILCE - LINARES Página 2

1.- INTRODUCCIÓN. Se puede definir la “Visión Artificial” como un campo de la “Inteligencia Artificial” que, mediante la utilización de las técnicas adecuadas, permite la obtención, procesamiento y análisis de cualquier tipo de información especial, obtenida a través de imágenes digitales. La visión industrial o Visión Artificial aplicada a la industria abarca la informática, la óptica, la ingeniería mecánica y la automatización industrial. A diferencia de la Visión Artificial académica, que se centra principalmente en máquinas basadas en el procesamiento de imágenes, las aplicaciones de Visión Artificial industrial integran sistemas de captura de imágenes digitales, dispositivos de entrada/salida y redes de ordenador para el control de equipos destinados a la fabricación, tales como brazos robóticos. Los sistemas de Visión Artificial se destinan a realizar inspecciones visuales que requieren alta velocidad, gran aumento, funcionamiento las 24 horas del día o la repetibilidad de las medidas. Por tanto, los sistemas de visión artificial deben ser considerados como elementos para la protección de fallos en el proceso de producción y detectar anomalías antes de añadir valor al producto; en ningún caso podrán ser considerados sistemas para mejorar directamente la producción ya que no intervienen en el proceso de producción. 2.- OBJETIVOS.

Mientras que la visión humana es mejor para la interpretación cualitativa de una escena desestructurada compleja, la visión artificial destaca en la medida cuantitativa de una escena estructurada debido a su velocidad, precisión y repetibilidad. Por ejemplo, en una línea de producción, un sistema de visión artificial puede inspeccionar cientos, o incluso miles, de piezas por minuto. Un sistema de visión artificial gira en torno a la resolución correcta de la cámara y a la óptica que le permiten inspeccionar fácilmente detalles de un objeto demasiado pequeños para que el ojo humano pueda llegarlos a ver. Al eliminar el contacto físico entre el sistema de prueba y las piezas que van a verificarse, la visión artificial evita daños en las piezas y elimina el tiempo y los costes de mantenimiento asociados al desgaste de los componentes mecánicos. La visión artificial aporta beneficios operativos y de seguridad adicionales al reducir la participación humana en el proceso de fabricación. Además, evita la contaminación humana de salas limpias y protege a las personas frente a entornos peligrosos. Resumiendo con la visión artificial se puede: · Automatizar tareas repetitivas de inspección realizadas por operadores. · Realizar controles de calidad de productos que no era posible verificar por métodos tradicionales. · Realizar inspecciones de objetos sin contacto físico. · Realizar la inspección del 100% de la producción (calidad total) a gran velocidad. · Reducir el tiempo de ciclo en procesos automatizados.

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· Realizar inspecciones en procesos donde existe diversidad de piezas con cambios frecuentes de producción. 3.- APLICACIONES DE LA VISIÓN ARTIFICIAL. Normalmente, la tecnología de correspondencia de patrones representa el primer paso en cualquier aplicación de visión artificial, ya sea la verificación del montaje más simple o la selección/extracción de piezas amontonadas aleatoriamente en un contenedor mediante un complejo sistema robótico 3D, para buscar el objeto o característica de interés dentro del campo de visión de la cámara. La localización del objeto de interés suele determinar el éxito o el fracaso de la aplicación. Si las herramientas de software de correspondencia de patrones no pueden localizar con precisión la pieza dentro de la imagen, no podrán guiar, identificar, inspeccionar, contar ni medir la pieza. Aunque la búsqueda de una pieza pueda parecer sencillo, las diferencias de apariencia en entornos de producción reales pueden hacer que el próximo paso sea excesivamente difícil, en la siguiente figura se puede observar como los cambios de apariencia debidos a la iluminación u oclusión pueden dificultar la localización de la pieza.

A pesar de que los sistemas de visión están entrenados para reconocer piezas basándose en patrones, incluso los procesos controlados más ajustados permiten alguna variabilidad en la apariencia de una pieza. En la siguiente figura se puede observar como La distorsión de pose o presentación de la pieza pueden dificultar su localización.

3.1.- Guiado. El guiado se puede realizar por varias razones. En primer lugar, los sistemas de visión artificial pueden localizar la posición y orientación de una pieza, compararla con una tolerancia especificada, y garantizar que está en el ángulo correcto para verificar el montaje apropiado. A continuación, el guiado se puede usar para notificar la localización y orientación de una pieza en el espacio 2D o 3D a un robot o unidad de control de una máquina, para que el robot pueda

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localizar la pieza o la máquina pueda alinearla. El guiado por visión artificial permite obtener una velocidad y una precisión muy superiores que el posicionamiento manual en tareas como la disposición de piezas dentro o fuera de palés, el embalaje de piezas al salir de una cinta transportadora, la búsqueda y alineación de piezas para el montaje con otros componentes, la colocación de piezas en un estante, o la retirada de piezas de los almacenes. El guiado también puede utilizarse para la alineación de otras herramientas de visión artificial. Se trata de una característica muy potente de la visión artificial, puesto que la presentación de las piezas a la cámara se puede producir en orientaciones desconocidas durante la producción. Al localizar la pieza y alinear las demás herramientas de visión artificial respecto a ella, la visión artificial permite el posicionamiento/sujeción automático de las herramientas. Esto implica la localización de las características claves de una pieza para permitir posicionar con precisión un calibre, nivel, perfil u otras herramientas de software de visión para que puedan interactuar correctamente con la pieza. Este enfoque permite a los fabricantes desarrollar diversos productos en la misma línea de producción y reduce la necesidad de herramientas de hardware costosas para mantener la posición de la pieza durante la inspección.

A veces, el guiado requiere la correspondencia de patrones geométricos. Las herramientas de correspondencia de patrones deben tolerar grandes variaciones en el contraste e iluminación, así como cambios de escala, rotación y otros factores mientras encuentran la pieza de manera fiable en todo momento. Eso es así porque la información de localización obtenida por la correspondencia de patrones permite la alineación de otras herramientas de software de visión artificial.

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3.2.-Identificación. Un sistema de visión artificial para identificación y reconocimiento de piezas lee códigos de barras (1-D), códigos de matrices de datos (2-D), marcajes directos en piezas (DPM) y caracteres impresos en piezas, etiquetas y paquetes. Un sistema de reconocimiento óptico de caracteres (OCR) lee caracteres alfanuméricos sin conocimiento previo, mientras que un sistema de comprobación óptica de caracteres (OCV) confirma la presencia de una cadena de caracteres. Además, los sistemas de visión artificial pueden identificar piezas mediante la localización de un patrón único o identificar elementos según su color, forma o tamaño. Las aplicaciones DPM marcan un código o una cadena de caracteres directamente en la pieza. Fabricantes de todas las industrias suelen usar esta técnica para detectar errores, habilitar estrategias eficaces de contención, supervisar el control de procesos y las métricas de control de calidad y cuantificar áreas problemáticas en una planta como cuellos de botella. La trazabilidad mediante el marcaje directo en las piezas mejora el seguimiento de los activos y la verificación de autenticidad de las piezas.

Las técnicas de identificación pueden abarcar desde la lectura de códigos de barras sencillos a OCR. Los códigos de barras convencionales han adquirido una amplia aceptación en los puntos de venta minorista y el control de inventarios. La información de trazabilidad, sin embargo, requiere más datos de los que pueden caber en un código de barras estándar. Para aumentar la capacidad de datos, las empresas desarrollaron los códigos 2-D, como las matrices de datos, que pueden almacenar más información, incluido el fabricante, identificación del producto, número de lote e, incluso, un número de serie exclusivo para prácticamente cualquier producto terminado. 3.3.- Medición. Un sistema de visión artificial para medición calcula las distancias entre dos o más puntos o ubicaciones geométricas de un objeto y determina si esas medidas cumplen las especificaciones. Si no, el sistema de visión envía una señal de fallo a la unidad de control de la máquina, activando un mecanismo de rechazo que expulsa el objeto de la línea. En la práctica, una cámara fija capta imágenes de las piezas cuando pasan por su campo de visión y el sistema utiliza software para calcular las distancias entre distintos puntos de la imagen. Como muchos sistemas de visión artificial pueden medir características de un objeto

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con una precisión de hasta 0,0254 milímetros, abordan una serie de aplicaciones que tradicionalmente se han gestionado a través de la medición por contacto.

3.4.- Inspección. Un sistema de visión artificial para inspección detecta defectos, contaminantes, imperfecciones funcionales y otras irregularidades en productos manufacturados. Como ejemplos cabe citar la inspección de tabletas de medicamentos en busca de taras, de pantallas para verificar los iconos o confirmar la presencia de píxeles, o de pantallas táctiles para medir el nivel de contraste de fondo. La visión artificial también puede inspeccionar la integridad de los productos, como garantizar la coincidencia entre producto y paquete en las industrias de alimentación y farmacéutica, y la comprobación de precintos de seguridad, tapones y anillas en las botellas.

4.- PROCESO DEL SISTEMA DE VISIÓN ARTIFICIAL. La visión artificial capta imágenes en línea mediante cámaras CCD y su posteriormente realiza el tratamiento a través de técnicas de procesamiento avanzadas, permitiendo así poder intervenir sobre un proceso (modificación de variables del mismo) o producto (detección de unidades defectuosas), para el control de calidad y seguridad de toda la producción. Un sistema de visión artificial: · Capta una imagen de un objeto real.

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· La convierte en formato digital. · La procesa mediante un ordenador. · Obtiene unos resultados del proceso.

Módulo de digitalización. Convierte la señal analógica proporcionada por la cámara a una señal digital (para su posterior procesamiento). Memoria de imagen. Almacena la señal procedente del módulo de digitalización. Módulo de visualización. Convierte la señal digital residente en memoria, en señal de vídeo analógica para poder ser visualizada en el monitor de TV. Procesador de imagen. Procesa e interpreta las imágenes captadas por la cámara. Módulo de entradas/salidas. Gestiona la entrada de sincronismo de captación de imagen y las salidas de control que actúan sobre dispositivos externos en función del resultado de la inspección. Comunicaciones. Vía I/O, ethernet, RS232 (la más estándar). 5.- COMPONENTES DE LA VISIÓN ARTIFICIAL. Los componentes principales de un sistema de visión artificial son la iluminación, la lente, el sensor de imagen, el procesamiento de visión y las comunicaciones. La iluminación ilumina la pieza que va a inspeccionarse permitiendo que sus características destaquen y puedan ser vistas claramente por la cámara. La lente capta la imagen y la presenta al sensor en forma de luz. El sensor de la cámara de visión artificial convierte esta luz en una imagen digital que se envía al procesador para su análisis. El procesamiento de visión consiste en unos algoritmos que revisan la imagen y extraen de ella la información precisa, realizan la inspección necesaria y toman una decisión. Por último, la comunicación se lleva a cabo normalmente a través de una señal de E/S discreta o los datos se envían a través de una conexión serie hacia un dispositivo que registra la información o la utiliza.

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La mayoría de componentes de hardware de los sistemas de visión artificial, como módulos de iluminación, sensores y procesadores, son productos comercialmente disponibles (COTS). Los sistemas de visión artificial se pueden montar a partir de productos COTS, o adquirirse como un sistema integrado con todos los componentes en un único dispositivo.

5.1.- Iluminación. La iluminación es una de las claves del éxito en los resultados de la visión artificial. Los sistemas de visión artificial crean imágenes a través del análisis de la luz reflejada por un objeto, no del análisis del propio objeto. Una técnica de iluminación implica una fuente de luz y su ubicación con respecto a la pieza y la cámara. Una técnica de iluminación particular puede mejorar una imagen de forma que se anulen algunas características y se mejoren otras, silueteando una pieza que oscurece los detalles superficiales para permitir la medición de sus bordes, por ejemplo.

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5.2.- Lentes. La lente capta la imagen y la pasa al sensor de imagen de la cámara. La lente variará según la calidad de la óptica y el precio; la lente utilizada determina la calidad y la resolución de la imagen captada. Las cámaras de la mayoría de sistemas de visión ofrecen dos tipos principales de lentes: intercambiables y fijas. La combinación correcta de lente y ampliación adquirirá la mejor imagen posible. Una lente fija como parte de un sistema de visión independiente utiliza normalmente autoenfoque, que bien podría ser a través de una lente ajustada mecánicamente o de una lente líquida que puede enfocar automáticamente la pieza. Las lentes de autoenfoque tienen normalmente un campo de visión fijo a una distancia determinada. 5.3.- Sensor de imagen. La capacidad de la cámara de captar una imagen iluminada correctamente del objeto inspeccionado no solo depende de la lente, sino también del sensor de imagen que hay dentro de la cámara. Los sensores de imagen suelen usar un dispositivo de carga acoplada (CCD) o la tecnología de semiconductor complementario de óxido metálico (CMOS) para convertir la luz (fotones) en señales eléctricas (electrones). Básicamente, el trabajo del sensor de imagen es captar luz y convertirla en una imagen digital equilibrada en ruido, sensibilidad y margen dinámico. La imagen es una colección de píxeles. Una baja iluminación produce píxeles oscuros, mientras que una luz brillante crea píxeles brillantes. Es importante asegurarse de que la cámara tiene la resolución de sensor correcta para la aplicación. Cuanto mayor sea la resolución, más detalles tendrá la imagen y se obtendrán las medidas más precisas. Dimensiones de la pieza, tolerancias de inspección y demás parámetros dictarán la resolución necesaria. 5.4.- Procesamiento de visión. El procesamiento es el mecanismo de extracción de información de una imagen digital y puede efectuarse externamente en un sistema basado en PC o internamente en un sistema de visión independiente. El procesamiento se realiza con software y consta de diversos pasos. En primer lugar, se adquiere una imagen desde el sensor. En algunos casos, puede ser necesario un procesamiento previo para optimizar la imagen y garantizar que destaquen todas las características necesarias. A continuación, el software localiza las características específicas, hace medidas y las compara con las especificaciones. Por último, se toma una decisión y se comunican los resultados. Aunque muchos componentes físicos de un sistema de visión artificial (como la iluminación) ofrecen especificaciones comparables, los algoritmos del sistema de visión marcan la diferencia y deberían ocupar el primer lugar en la lista de componentes claves a evaluar cuando se comparan soluciones. Dependiendo del sistema o aplicación específica, el software de visión configura los parámetros de la cámara, toma la decisión “pasa-no pasa”, comunica con la planta de producción y respalda el desarrollo de la interfaz hombre máquina (HMI). 5.5.- Comunicaciones. Como los sistemas de visión suelen utilizar diversos componentes comerciales, estos elementos deben coordinarse y conectarse rápida y fácilmente a los demás elementos de la máquina. Normalmente, la comunicación se lleva a cabo a través de una señal de E/S discreta o los datos se envían a través de una conexión serie hacia un dispositivo que registra la información o la utiliza. Los puntos de E/S discretos se pueden conectar a un controlador lógico programable

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(PLC), que usará dicha información para controlar una célula de trabajo o un indicador como una columna luminosa o directamente un solenoide que podría usarse para activar un mecanismo de rechazo. La comunicación de datos a través de una conexión serie puede ser una salida serie RS-232 convencional o Ethernet. Algunos sistemas utilizan un protocolo industrial de nivel superior como Ethernet/IP, que puede conectarse a un dispositivo como un monitor u otra interfaz de operador específica a la aplicación para un control y supervisión cómodos del proceso. 6.- DIFERENTES TIPOS DE SISTEMAS DE VISIÓN ARTIFICIAL. 6.1.- Sistemas de visión 1D. La visión 1D analiza una señal digital línea a línea en lugar de analizar al mismo tiempo la imagen completa, como evaluar la variación entre el grupo más reciente de diez líneas adquiridas y un grupo previo. Esta técnica detecta y clasifica normalmente los defectos en materiales fabricados en un proceso continuo, como papel, metales, plásticos y otras telas sin tejer o mercancías en rollos, como se muestra en la Figura.

Los sistemas de visión 1D escanean una línea a la vez mientras el proceso avanza. En el ejemplo anterior, se ha detectado un defecto en la tela.

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6.2.- Sistemas de visión 2D. La mayoría de cámaras de inspección comunes realizan escaneos superficiales que implican la captación de instantáneas 2D en diversas resoluciones, como se muestra en la Figura.

Los sistemas de visión 2D pueden generar imágenes con diferentes resoluciones.

Otro tipo de visión artificial 2D, escaneo lineal, crea una imagen 2D línea a línea, como se muestra en la Figura.

Las técnicas de escaneo lineal crean la imagen 2D línea a línea.

6.3.- Escaneo superficial. Escaneo lineal. En algunas aplicaciones, los sistemas de escaneo lineal presentan ventajas específicas frente a los sistemas de escaneo superficial. Por ejemplo, la inspección de piezas redondas o cilíndricas puede requerir varias cámaras de escaneo superficial para cubrir toda la superficie de la pieza. Sin embargo, girar la pieza delante de una única cámara de escaneo lineal captura toda la superficie desenvolviendo la imagen. Los sistemas de escaneo lineal se ajustan mejor a espacios estrechos para el caso en que la cámara deba atisbar a través de los rodillos de una cinta transportadora para ver la parte inferior de la pieza. Los sistemas de escaneo lineal también pueden proporcionar una resolución muy superior que las cámaras tradicionales. Como los sistemas de escaneo lineal requieren piezas móviles para crear la imagen, suelen ser muy apropiados para productos en movimiento continuo.

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Las cámaras de escaneo lineal pueden

(a.) Desenvolver objetos cilíndricos para su inspección. (b.) Añadir visión a entornos limitados en espacio. (c.) Cumplir los requisitos de inspección a alta resolución. (d.) Inspeccionar objetos en movimiento continuo.

6.4.- Sistemas 3D. Los sistemas de visión artificial 3D constan normalmente de varias cámaras o uno o más sensores de desplazamiento láser. La visión 3D con varias cámaras en aplicaciones de guiado robótico proporciona al robot información sobre la orientación de la pieza. Estos sistemas implican varias cámaras instaladas en diferentes ubicaciones y la “triangulación” sobre una posición objetivo en el espacio 3D.

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Por el contrario, las aplicaciones con sensores de desplazamiento láser 3D incluyen normalmente la inspección superficial y la medida de volúmenes, generando resultados 3D con solo una cámara. A partir del desplazamiento de la ubicación de los láseres reflejados en un objeto se genera un mapa de altura. El objeto o la cámara se deben desplazar para escanear todo el producto al igual que en el escaneo lineal. Con un láser offset calibrado, los sensores de desplazamiento pueden medir parámetros como la altura superficial y la planicidad con una precisión de hasta 20 μm. La Figura anterior muestra un sensor de desplazamiento láser 3D inspeccionando superficies de pastillas de freno en busca de defectos.

7.- CAMARA GONEX. INSTALACIÓN. CONFIGURACIÓN DE SOFTWARE. 7.1.- INSTALACIÓN DEL CABLEADO.

Conexión del cable Ethernet 1. Enchufe el conector M12 del cable Ethernet en el conector ENET del sensor de visión. 2. Enchufe el conector RJ-45 del cable Ethernet a un conmutador, enrutador o PC, según corresponda.

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Conexión del cable de conexión Nota: Los cables no utilizados se pueden recortar o apartar utilizando una brida fabricada con material no conductor. Mantenga todos los cables desnudos apartados del cable +24 V CC. 1. Asegúrese de que la fuente de alimentación de 24 V CC que está utilizando esté desenchufada y desconectada de todo suministro eléctrico. 2. Opcionalmente, conecte los cables de E/S o serie a un dispositivo adecuado (por ejemplo, a un PLC o dispositivo serie). 3. Enchufe los contactos +24 V CC (cable rojo) y TIERRA (cable negro) del cable de conexión a los terminales correspondientes de la fuente de alimentación. Precaución: Nunca aplique tensiones distintas de 24 V CC. Respete siempre la polaridad Indicada. 4. Enchufe el conector M12 del cable de conexión en el conector de alimentación, de E/S y RS232 del sensor de visión. 5. Restablezca el suministro eléctrico a la fuente de alimentación de 24 V CC y enciéndala si fuese necesario.

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Tenga en cuenta que si desea usar las entradas y salidas digitales, deberá conectar los terminales comunes de ambos. Si su intención es enviar una señal positiva (+24V) a la entrada, deberá conectar su común correspondiente a una señal de 0V. Si desea obtener una señal de +24V en los terminales de salida del sensor, deberá conectar su común a +24V. En caso contrario, conéctelo a 0V y obtendrá esa misma tensión en las salidas.

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7.2.- INSTALACIÓN DEL SOFTWARE. Para configurar el sensor de visión In-Sight, el software de In-Sight Explorer debe estar instalado en un PC conectado a la misma red que el sensor. El software In-Sight está disponible como descarga gratuita en el sitio de asistencia en línea de In-Sight. http://www.cognex.com/Support/InSight.

La instalación del software es totalmente automática e intuitiva sin ninguna complicación ni complejidad.

http://www.cognex.com/Support/InSight

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7.3.- CONFIGURACIÓN DEL SENSOR. 7.3.1.- Reconocimiento del sensor. Una vez instalado el software, habrá que agregar un sensor para comenzar la configuración del mismo. Podrá realizar esta acción en la pestaña “Sistema >> Agregar sensor.”

Se abrirá la siguiente ventana. Si observa que el buscador no es capaz de encontrar a su sensor deberá seleccionar el botón “Mostrar todo” situado en la parte inferior.

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Una vez el sensor aparezca, deberá configurar los parámetros de red para que el sensor sea capaz de operar con normalidad en su red local (LAN).

Seleccione su sensor y en el extremo derecho de la ventana elija la opción “Usar las siguientes opciones de la red”. Una vez hecho esto tendrá que presionar el botón “Copiar ajustes de red de PC” para hacer que la red del sensor sea compatible con la red local.

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Es importante elegir una dirección IP que no esté ocupada en su red. Para ello cambiará el último parámetro de la IP por el que usted vea conveniente.

Aplique los cambios y observará que la dirección de su sensor ha cambiado.

Una vez realizado todo, podrá cerrar la ventana.

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7.3.2.- Conexión con el sensor. 1. Para comenzar a trabajar con el sensor, deberá antes conec-tarse a él. Para ello deberá ir a la pestaña “Vista >> Red In-Sight”.

2. Se abrirá en el extremo izquierdo el listado de los sensores conectados a la red. Tendrá que hacer doble clic sobre su sensor.

3. En la pestaña “Archivo >> Nueva tarea…” crearemos una nueva tarea para poder trabajar sobre nuestro sensor.

4. Se habilitará el navegador para la configuración del sensor.

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5. Como último paso, seleccione su sensor del menú y establezca conexión con él.

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7.3.3.- Configuración de imagen. Para configurar la imagen tomada por el sensor seleccionará en el menú de pasos el botón “Configurar imagen”. Tendrá que realizar un disparo mediante el botón “Disparador” para visualizar la imagen que recoge el sensor.

Si observa que la imagen está desenfocada deberá actuar sobre el potenciómetro físico situado en el sensor. Para tener una visualización de la imagen ininterrumpida mientras graduamos el enfoque, tendrá que usar el video en vivo.

Visualizará las características del patrón en el menú inferior, donde podrá ajustar diversos parámetros del mismo.

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Una vez aceptado el patrón, verá el progreso reflejado en el panel derecho.

Tras determinar que pieza querrá localizar, podrá ajustar parámetros de control de calidad sobre la misma. Esto hará que aunque se detecte una pieza del mismo tipo, solo se de paso a aquellas que tengan determinadas características como por ejemplo un ensamblaje especial. Para realizar esto, seleccionará en el menú de pasos el botón “Inspeccionar pieza” y se mostrará el siguiente menú.

En primer lugar se le aplicará una herramienta para determinar si existen unos determinados círculos en la pieza.

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Nada más seleccione la herramienta automáticamente el sensor mostrará los círculos que ha detectado en la pieza.

Seleccioné en la imagen el círculo a detectar y aparecerá de color morado, acepte.

Le aparecerá la siguiente imagen junto con el menú de parámetros en la parte inferior, ajuste con la flecha del ratón la circunferencia y ya estaría todo listo.

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Una vez configure la herra-mienta con los demás agujeros de la pieza, todo queda como en la imagen de la izquierda. Es importante ver como estos parámetros están unidos al patrón inicial de la pieza en la columna de enlace.

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Otras herramientas de gran utilidad que ofrece este sensor son la medición tanto en longitud, ángulo o diámetro como el recuento de patrones o márgenes establecidos por usted.

En los resultados de las herramientas usadas, puede observar como se ha utilizado la medición de diámetro para la circunferencia central de la pieza que se ha establecido en 176.709 píxeles y un recuento de patrón para los 4 agujeros exteriores. Si tras un disparo se cumplen todos estos parámetros, el sensor dará por válida la pieza. Se ha de decir, que cuantas más herramientas se usen sobre una misma pieza más selectivo será el sensor, pero a su vez, se convierte en un sensor difícil de ajustar pudiendo discriminar a piezas que son totalmente válidas.

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7.3.5.- Configuración de E/S digitales. Seleccione en el menú de pasos, el botón “Entradas / Salidas”, para la configuración de las E/S digitales. Le aparecerá en la parte inferior el siguiente menú.

Para la configuración de la entrada, puede determinar que acción realizar cuando ésta sea activada. Si desea que el sensor lance un disparo cuando activemos su entrada deberá seleccionar “En línea/Sin conexión” esto mantendrá al sensor en modo “conexión discreta”. Quiere decir que se mantendrá desconectado a la espera de recibir la señal, que será el momento en que se conectará y disparará.

En cuanto a las salidas podrá configurar su activación en función del resultado de la tarea.

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Podrá configurar cada salida con la aceptación o el rechazo de cada herramienta de forma individual. Además de la aceptación o el rechazo de la tarea completa como se muestra en la imagen.

A su vez podrá configurar el tipo de señal que desea enviar en cada salida pinchando en el botón “Detalles”. Podrá elegir el tiempo que desea que se mantenga activa la salida y el retardo de activación o desactivación.

Si no selecciona nada, la salida se mantendrá a 1 mientras la tarea o herramienta asignada esté siendo aceptada. De lo contrario estará a 0.

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7.3.6.- Guardado y ejecución de tarea. Tras terminar todo el proceso de configuración deberá guardar la tarea. Pinche en “Sensores In-Sight” para guardar su tarea en la memoria del sensor y evitar perderla.

Póngale un nombre asegurándose de conservar la extensión “.job” y guarde. Como último paso, para la puesta en marcha del sensor debe dirigirse a “Ejecutar tarea” en el menú de pasos.

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Pinche en el botón “En línea” y el sensor comenzará a funcionar. En este menú visualizará el tiempo por disparo del sensor así como la tasa en tanto porciento de disparo y tarea aceptada. En el menú de la derecha, seleccione “I/O” para poder visualizar el estado de la entrada y las salidas.

Tenga en cuenta que tras un corte de suministro eléctrico, es posible que el sensor no funcione correctamente. Se recomienda que reinicie el sensor pinchando en la pestaña “Sensor >> Reiniciar…”. Este proceso es posible que tarde, por lo que debemos esperar a que se re-establezca automáticamente la conexión con el sensor.

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BIBLIOGRAFIA. · Manuales COGNEX.

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