II
UNIVERSIDAD TECNOLÓGICA EQUINOCCIAL
FACULTAD DE CIENCIAS DE LA INGENIERÍA
CARRERA: INGENIERÍA MECATRÓNICA
DESARROLLO DE UN MÓDULO INSPECTOR DE BOTELLAS DE VIDRIO TRANSPARENTE UTILIZANDO VISIÓN ARTIFICIAL
TESIS DE GRADO PREVIA LA OBTENCIÓN DEL TÍTULO DE INGENIERO EN MECATRÓNICA
AUTOR:
ENDARA NICOLALDE LUIS MARCELO
DIRECTOR:
ING. ROGER PEÑAHERRERA
III
DECLARACIÓN
Del contenido del presente trabajo se responsabiliza el autor.
Luis Marcelo Endara Nicolalde.
IV
CERTIFICADO
Certifico que el presente trabajo “DESARROLLO DE UN MÓDULO INSPECTOR DE
BOTELLAS DE VIDRIO TRANSPARENTE UTILIZANDO VISIÓN ARTIFICIAL”,
fue realizado en la totalidad por el Sr. Luis Marcelo Endara Nicolalde, bajo mi control y
mi supervisión.
V
AGRADECIMIENTO
A la Universidad Tecnológica Equinoccial, a la Facultad Ciencias de la Ingeniería,
Carrera de Ingeniería Mecatrónica, Al Ingeniero Roger Peñaherrera por colaborar en la
elaboración de este documento, a la National Instruments por crear LabVIEW y a todos
los docentes de la carrera que colaboraron en mi formación profesional.
VI
DEDICATORIA
Este trabajo está dedicado para mis padres que me han dado su confianza y apoyo para
que pueda obtener un título profesional, a mi hermano que ha sabido motivarme de
manera adecuada para ser mejor en cada momento, mi familia que siempre me apoyaron
al transcurso de mi vida, a todos mis amigos que me acompañaron en las largas jornadas
de estudio y a la persona que supo motivar mi vida para vivirla con alegría y que me
ayudo a entender que todo esfuerzo vale la pena, y principalmente a Dios que me dio la
capacidad de afrontar todos los retos de la vida.
VII
ÍNDICES
ÍNDICE DE CONTENIDOS
DECLARACIÓN ... III
CERTIFICADO ... IV
AGRADECIMIENTO ... V
DEDICATORIA ... VI
ÍNDICES ... VII
RESUMEN ... XXIII
VIII
ÍNDICE GENERAL
CAPÍTULO I ... 2
1. INTRODUCCIÓN ... 2
1.1 ANTECEDENTES ... 4
1.2 SISTEMATIZACIÓN ... 4
1.2.1 DIAGNÓSTICO ... 4
1.2.2 PRONÓSTICO ... 5
1.2.3 CONTROL DEL PRONÓSTICO ... 5
1.3 FORMULACIÓNDELPROBLEMA ... 6
1.4 OBJETIVOS ... 6
1.4.1 OBJETIVO GENERAL ... 6
1.4.2 OBJETIVOS ESPECÍFICOS ... 6
1.5 JUSTIFICACIÓN ... 7
1.6 ALCANCE ... 8
1.7 FACTIBILIDAD ... 8
1.7.1 FACTIBILIDAD TÉCNICA ... 9
1.7.2 FACTIBILIDAD ECONÓMICA... 11
CAPÍTULO II ... 14
2. MARCO REFERENCIAL ... 14
2.1 MARCOTEÓRICO ... 14
2.1.1 Herramientas informáticas de Visión Artificial ... 14
2.1.2 Imágenes Digitales ... 14
IX
2.1.2.2 Representación de imágenes digitales ... 15
2.1.2.3 Propiedades de una imagen digitalizadas ... 16
2.1.2.3.1 Resolución ... 16
2.1.2.3.2 Definición de la Imagen ... 16
2.1.2.3.3 Número de Planos ... 17
2.1.3 Tipos de Imágenes... 17
2.1.3.1 Imágenes en Escala de Grises ... 17
2.1.3.2 Imágenes a Color... 18
2.1.3.3 Imágenes Complejas ... 18
2.1.4 Regiones de interés ... 19
2.1.5 Análisis de imágenes ... 19
2.1.5.1 Histograma ... 19
2.1.5.1.1 La saturación ... 20
2.1.5.1.2 La Falta de contraste ... 21
2.1.5.2 Relaciones entre píxeles ... 21
2.1.6 Procesamiento de Imágenes ... 23
2.1.6.1 Tablas de búsqueda ... 23
2.1.6.1.1 Corrección Gama logarítmica e inversa ... 23
2.1.6.1.2 Corrección Gama exponencial ... 26
2.1.6.2 Convolusión de Núcleos ... 29
2.1.6.3 Convolución bidimensional ... 30
2.1.7 Morfología en Escala de Grises ... 30
2.1.6.1 La función Erosión ... 30
X
2.1.6.3 Función de Apertura ... 32
2.1.6.4 Función de Cierre ... 33
2.1.6.5 Función de apertura adecuada ... 33
2.1.6.6 Función de cierre adecuado ... 34
2.1.6.7 Función de media automática ... 34
2.1.7 Segmentación de imagen... 34
2.1.7.1 Binarización de una imagen ... 34
2.1.8 Electrónica y eléctrica competente al documento ... 36
2.1.8.1 Motores de corriente continua ... 36
2.1.8.2 El estator... 37
2.1.8.3 El rotor ... 37
2.1.8.4 El colector de delgas ... 38
2.1.8.5 Porta escobillas y escobillas ... 38
2.1.8.6 Elementos mecánicos de soporte ... 38
2.1.8.7 Principio de funcionamiento ... 38
2.1.9 Control de motores de CC Control por Ancho de Pulso (PWM) ... 39
2.1.10 IEEE 1394 ... 42
2.1.10.1 FireWire 400 ... 42
2.1.11 Opto acoplador ... 43
2.1.12 Bandas Trasportadoras ... 44
2.1.12.1 Bandas sobre Planchas ... 44
2.1.12.2 Bandas sobre Rodillos ... 44
2.1.12.3 Bandas de rodillos vivos ... 45
XI
3. METODOLOGÍA ... 48
3.1 METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN ... 48
3.2 METODOLOGÍA MECATRÓNICA ... 48
3.2.1 Análisis de Requerimientos del Proyecto ... 48
3.2.2 Diseño simultaneo de los componentes mecatrónicos del del proyecto ... 53
3.2.2.1 Diseño del módulo de inspección utilizando herramientas de procesamiento digital de imágenes. ... 53
3.2.2.2 Diseño electrónico ... 90
3.2.2.3 Diseño mecánico de los componentes... 92
3.2.3 Simulación del Prototipo ... 103
CAPÍTULO IV ... 108
4 DESARROLLO DEL PRODUCTO MECATRÓNICO ... 108
4.1 CONSTRUCCIÓN DEL PROTOTIPO ... 108
4.2 CREACIÓN DE GUÍAS Y MANUALES DE FUNCIONAMIENTO ... 112
5 CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES ... 129
5.1 CONCLUSIONES ... 129
5.2 RECOMENDACIONES ... 130
XII
ÍNDICE DIAGRAMAS
DIAGRAMA1:PROCESO DE INSPECCIÓN ... 4 DIAGRAMA 2:DIAGRAMADEPROCESOPARALAINSPECCIÓNDEBOTELLAS
... 48 DIAGRAMA 3: ALGORITMO DEL SISTEMA DE INSPECCIÓN A SER IMPLEMENTADO EN
XIII
ÍNDICE ECUACIONES
XIV
ÍNDICE FIGURAS
FIGURA1:REPRESENTACIÓN DE RELACIONES ENTRE PÍXELES ... 22
FIGURA2:REPRESENTACIÓN DE RELACIONES ENTRE PÍXELES ... 22
FIGURA 3:CONVOLUSIÓN DE NUCLEOS ... 29
FIGURA 4:MOTOR DC ... 36
FIGURA 5:ESQUEMA DE MOTOR DE CORRIENTE CONTINUA ... 37
FIGURA 6:FUNCIONAMIENTO MOTOR CORRIENTE CONTINUA... 38
FIGURA 7:MODULACIÓN DE ANCHO DE PULSO ... 39
FIGURA 8:CONFIGURACIÓN ASTABLE DEL NE555 ... 40
FIGURA 9:ONDAS DE CIRCUITO PWM ... 41
FIGURA 10:CÁLCULO DE FRECUENCIA PWM ... 41
FIGURA 11:BANDA TRANSPORTADORA SOBRE RODILLOS ... 45
FIGURA 12:BANDA TRANSPORTADORA SOBRE RODILLOS VIVOS ... 46
FIGURA 13:FUNCIONAMIENTO DE OPTO ACOPLADOR ... 43
FIGURA 14:SE REALIZA LA ADQUISICIÓN DE LA IMAGEN 1. ... 53
FIGURA 15:SE COMPENSA EL CONTRASTE Y LA LUMINOSIDAD EN IMAGEN 1 ... 53
FIGURA 16:CONVERTIMOS A IMAGEN BINARIA UTILIZANDO LA FUNCIÓN UMBRAL EN IMAGEN 1 ... 55
FIGURA 17REMOVEMOS LOS OBJETOS DE LOS BORDES EN IMAGEN 1 ... 56
FIGURA 18:REMOVEMOS LOS OBJETOS PEQUEÑOS PARA AISLAR EL PICO DE LA BOTELLA EN LA IMAGEN 1 ... 57
FIGURA 19:REALIZAMOS UNA EROSIÓN A LA IMAGEN 1 ... 59
XV
FIGURA 21:VOLVEMOS A EROSIONAR LA IMAGEN 1 ... 61
FIGURA 22:SEPARAMOS LOS OBJETOS PARA OBTENER PARTÍCULAS PEQUEÑOS EN IMAGEN 1 ... 62
FIGURA 23:REMOVEMOS LOS OBJETOS PEQUEÑOS EN IMAGEN 1 ... 62
FIGURA 24:EQUALIZAMOS LA IMAGEN PARA OBTENER UNA IMAGEN EN BLANCO Y NEGRO NUEVAMENTE EN IMAGEN 1 ... 63
FIGURA 25:MEDIMOS INTENSIDAD MEDIA EN EL ÁREA DE INTERÉS EN IMAGEN 1 ... 64
FIGURA 26:ADQUISICIÓN DE LA IMAGEN 2 ... 66
FIGURA 27:COMPENSAMOS EL CONTRASTE EN IMAGEN 2 ... 66
FIGURA 28:BINARIZACIÓN DE LA IMAGEN 2 CON BASE 100 ... 68
FIGURA 29:REMOVEMOS LOS OBJETOS DEL BORDE EN IMAGEN 2 ... 68
FIGURA 30:ELIMINACIÓN DE LOS OBJETOS PEQUEÑOS PARA AISLAR EL PICO DEL RESTO DE LA IMAGEN 2 ... 70
FIGURA 31:EROSIONAMOS LA IMAGEN 2 ... 71
FIGURA 32:LLENAMOS LO HOYOS EN LA IMAGEN 2 ... 72
FIGURA 33:EROSIONAMOS NUEVAMENTE LA IMAGEN 2 ... 73
FIGURA 34:SEPARAMOS LOS OBJETOS PEQUEÑOS EN IMAGEN 2 ... 74
FIGURA 35:REMOVEMOS LOS OBJETOS PEQUEÑOS EN IMAGEN 2 ... 75
FIGURA 36:UTILIZANDO UNA TABLA DE BÚSQUEDA ECUALIZAMOS LA IMAGEN PARA CONVERTIRLA EN IMAGEN BLANCO Y NEGRO EN IMAGEN 2 ... 76
FIGURA 37:REALIZAMOS LA MEDICIÓN DE INTENSIDAD EN IMAGEN 2 ... 77
FIGURA 38:ADQUIRIMOS LA IMAGEN 2 ... 79
FIGURA 39:COMPENSAMOS LA LUMINOSIDAD DE LA IMAGEN 3 ... 79
XVI
FIGURA 41:REMOVEMOS LOS OBJETOS DE LOS BORDES EN IMAGEN 3 ... 81
FIGURA 42:REMOVEMOS LOS OBJETOS PEQUEÑOS EN LA IMAGEN 3 ... 83
FIGURA 43:EROSIONAMOS LA IMAGEN 3 ... 85
FIGURA 44:LLENAMOS LOS HOYOS EN LA IMAGEN 3 ... 86
FIGURA 45:EROSIONAMOS NUEVAMENTE LA IMAGEN 3 ... 87
FIGURA 46:SEPARAMOS AL OBJETO EN LA IMAGEN 3 ... 88
FIGURA 47:ELIMINAMOS LOS OBJETOS PEQUEÑOS EN LA IMAGEN 3 ... 89
FIGURA 48:ECUALIZAMOS LA IMAGEN 3 ... 89
FIGURA 49:CIRCUITO PWM CON UN CICLO DE TRABAJO AL 1% ... 90
FIGURA 50:PWM CON UN CICLO DE TRABAJO AL 50% ... 90
FIGURA 51:PWM CON UN CICLO DE TRABAJO DEL 100% ... 90
FIGURA 52:VISTA 3D DEL CIRCUITO PWM ... 91
FIGURA 53:ESFUERZO EQUIVALENTE ... 92
FIGURA 54:EL MÁXIMO ESFUERZO PRINCIPAL ... 92
FIGURA 55:LA DEFORMACIÓN ... 94
FIGURA 56:CORTAMOS 2 TUBOS DE 1.5[M] DE LARGO ... 95
FIGURA 57:SE PROCEDE A SOLDAR LOS TUBOS DE LA BASE. ... 95
FIGURA 58:REPETIMOS EL PROCESO Y LOS COLOCAMOS EN PARALELO ... 96
FIGURA 59:SOLDAMOS LOS SOPORTES DE LOS LATERALES DE LA BANDA ... 96
FIGURA 60:SOLDAMOS LOS SOPORTES DE LA PLANCHA. ... 96
FIGURA 61:SOLDAMOS LA PLANCHA SOBRE LA CUAL DESLIZARÁ LA BANDA TRANSPORTADORA. ... 97
FIGURA 62:COLOCAMOS LAS CHUMACERAS. ... 97
XVII
FIGURA 64:COLOCAMOS EL MOTOR ... 98
FIGURA 65:COLOCAMOS LA LONA ... 99
FIGURA 66:COLOCAMOS LOS LATERALES DE LA BANDA... 99
FIGURA 67:COLOCAMOS EL SOPORTE DE LA CÁMARA ... 100
FIGURA 68:EN EL INTERIOR DEL SOPORTE DE LA CÁMARA COLOCAREMOS LA ILUMINACIÓN ... 100
FIGURA 69:COLOCAMOS EL SENSOR EN EL ORIFICIO LATERAL DEL SOPORTE DE LA CÁMARA. ... 101
FIGURA 70:COLOCAMOS LA CÁMARA EN EL AGUJERO SUPERIOR ... 101
FIGURA 71:FINALMENTE COLOCAMOS LOS INDICADORES DE BOTELLAS BUENAS Y MALAS102 FIGURA 72:INGRESO DE BOTELLAS ... 103
FIGURA 73:EL SENSOR DETECTA LA PRESENCIA DE UNA BOTELLA ... 103
FIGURA 74:SE PROCESA LA IMAGEN 1 ... 103
FIGURA 75:SE INDICA EL RESULTADO 1 ... 104
FIGURA 76:SE DETECTA UNA NUEVA BOTELLA ... 104
FIGURA 77:SE REALIZA EL PROCESAMIENTO DE LA NUEVA BOTELLA ... 105
XVIII
ÍNDICE DE FOTOGRAFÍAS
FOTOGRAFÍA 1:CONECTORES IEEE1394[400] ... 42
FOTOGRAFÍA 2:BANDA TRANSPORTADORA SOBRE PLANCHA ... 44
FOTOGRAFÍA 3:SE OBTIENE LA IMAGEN 1 ... 53
FOTOGRAFÍA 4: SE OBTIENE LA IMAGEN 1 SIGUIENTE ... 54
FOTOGRAFÍA 5:BINARIZACIÓN CON BASE 100 EN LA IMAGEN 1 ... 55
FOTOGRAFÍA 6:OBTENIENDO LA IMAGEN 1 SIGUIENTE ... 56
FOTOGRAFÍA 7:OBTENIENDO LA IMAGEN 1 SIGUIENTE ... 57
FOTOGRAFÍA8PROCESO DE ELIMINACIÓN DE OBJETOS PEQUEÑOS EN LA IMAGEN 1 ... 57
FOTOGRAFÍA9:EROSIÓN DE LA IMAGEN 1 ... 59
FOTOGRAFÍA 10:PROCESO DE LLENADO DE HOYOS EN IMAGEN 1 ... 60
FOTOGRAFÍA 11:PROCESO DE EROSIÓN 2 EN IMAGEN 1 ... 61
FOTOGRAFÍA 12:PROCESO DE SEPARACIÓN DE OBJETOS EN IMAGEN 1 ... 62
FOTOGRAFÍA13:PROCESO DE ELIMINACIÓN DE OBJETOS PEQUEÑOS EN IMAGEN 1 ... 63
FOTOGRAFÍA 14:PROCESO DE ECUALIZACIÓN EN IMAGEN 1 ... 63
FOTOGRAFÍA 15:PRESENTACIÓN DE RESULTADOS DE IMAGEN 1 ... 65
FOTOGRAFÍA 16:IMAGEN 2 ADQUIRIDA. ... 66
FOTOGRAFÍA 17:COMPENSACIÓN DE CONTRASTE EN IMAGEN 2 ... 67
FOTOGRAFÍA 18:PROCESO DE BINARIZACIÓN EN IMAGEN 2 ... 68
FOTOGRAFÍA 19:REMOCIÓN DE OBJETOS DEL BORDE EN IMAGEN 2 ... 69
FOTOGRAFÍA 20:PROCESO DE ELIMINACIÓN DE OBJETOS PEQUEÑOS EN IMAGEN 2 ... 70
FOTOGRAFÍA 21:PROCESO DE EROSIÓN EN LA IMAGEN 2 ... 72
XIX
FOTOGRAFÍA 23:PROCESO DE EROSIÓN 2 EN IMAGEN 2 ... 74
FOTOGRAFÍA 24:PROCESO DE SEPARACIÓN DE OBJETOS EN IMAGEN 2 ... 75
FOTOGRAFÍA 25:PROCES DE ELIMINACIÓN DE OBJETOS EN IMAGEN 2 ... 76
FOTOGRAFÍA 26:PROCESO DE ECUALIZACIÓN DE IMAGEN 2 ... 77
FOTOGRAFÍA 27:PRESENTACIÓN DE RESULTADOS DE LA INSPECCIÓN EN IMAGEN 2 ... 78
FOTOGRAFÍA 28:IMAGEN 3 ADQUIRIDA ... 79
FOTOGRAFÍA 29:COMPENSACIÓN DE LA LUMINOSIDAD EN IMAGEN 3 ... 80
FOTOGRAFÍA 30:PROCESO DE BINARIZACIÓN DE LA IMAGEN 3 ... 81
FOTOGRAFÍA 31:PROCESO DE REMOCIÓN DE LOS BORDES EN LA IMAGEN 3 ... 82
FOTOGRAFÍA 32:PROCESO DE ELIMINACIÓN DE OBJETOS PEQUEÑOS EN IMAGEN 3 ... 84
FOTOGRAFÍA 33:EROSIÓN DE LA IMAGEN 3 ... 85
FOTOGRAFÍA 34:LLENADO DE HOYOS EN IMAGEN 3 ... 86
FOTOGRAFÍA 35:EROSIÓN 2 DE LA IMAGEN 3 ... 87
FOTOGRAFÍA 36:SEPARACIÓN DE LA IMAGEN 3 ... 88
FOTOGRAFÍA 37:PROCESO DE ELIMINACIÓN DE OBJETOS PEQUEÑOS EN LA IMAGEN 3 ... 89
FOTOGRAFÍA 38:PLACA OPTO ACLOPADORES ... 108
FOTOGRAFÍA 39:PLACA DE CONTROL DE VELOCIDAD PWM ... 109
FOTOGRAFÍA 40:PANEL DE CONTROL ... 110
FOTOGRAFÍA 41:BANDA TRANSPORTADORA ... 110
FOTOGRAFÍA 41:BANDA TRANSPORTADORA ... 111
XX
ÍNDICE DE GRÁFICOS
GRÁFICO1:REPRESENTACIÓN DE PÍXEL ... 15
GRÁFICO2:EJEMPLOS DE HISTOGRAMA ... 20
GRÁFICO 3:CORRECCIÓN GAMA LOGARÍTMICA E INVERSA. ... 24
GRÁFICO 4:IMAGEN ORIGINAL Y SU HISTOGRAMA ... 24
GRÁFICO 5:TRANSFORMACIÓN POTENCIA 1/Y LOGARÍTMICA E INVERSA ... 25
GRÁFICO 6:TRANSFORMACIÓN RAÍZ CUADRADA O PODER 1/Y LOGARÍTMICA E INVERSA 25 GRÁFICO 7:TRANSFORMACIÓN LOGARÍTMICA ... 26
GRÁFICO 8:TRANSFORMACIÓN GAMA EXPONENCIAL ... 27
GRÁFICO 9:IMAGEN ORIGINAL E HISTOGRAMA ... 27
GRÁFICO 10:TRANSFORMACIÓN POTENCIA 1/Y EXPONENCIAL ... 28
GRÁFICO 11:TRANSFORMACIÓN RAÍZ CUADRADA O PODER 1/Y EXPONENCIAL ... 28
GRÁFICO 12:TRANSFORMACIÓN EXPONENCIAL ... 28
GRÁFICO 13:FUNCIÓN EROSIÓN Y DILATACIÓN ... 31
GRÁFICO 14:FUNCIÓN EROSIÓN Y DILATACIÓN COMPARACIÓN ... 32
GRÁFICO 15:FUNCIÓN APERTURA ... 33
GRÁFICO 16:FUNCIÓN CIERRE ... 33
XXI
ÍNDICE DE TABLAS
TABLA 1:TIPOS DE CÁMARAS ... 9
TABLA 2:TIPOS DE SOFTWARE ... 9
TABLA 3:TIPOS DE CONTROLADORES ... 9
XXII
ÍNDICE DE ANEXOS
ANEXO 1 ... 134 4N25DATASHEET ... 134
ANEXO 2 ... 147
NE555 DATASHEET ... 147 ANEXO 3 ... 157
TIP122 DATASHEET ... 157 ANEXO 4 ... 160
XXIII
RESUMEN
El presente documento explica el desarrollo e implementación de un sistema automático
de inspección de botellas de vidrio dentro de un proceso de producción con la finalidad
que este sistema asegure un producto de calidad, un sistema de estas características se
considera muy importante en la actualidad donde existen mercados competitivos.
Los consumidores buscan cada vez mejores productos a menor costo y la
automatización es una opción importante especialmente al realizar tareas repetitivas que
producen excesivo desgaste mental y físico al personal.
Se detalla en el trabajo las técnicas de procesamiento digital de imágenes utilizados para
desarrollar un sistema inspector de botellas autómata utilizando herramientas de visión
artificial.
El proceso consta de la adquisición de las imágenes, pasa por un proceso de filtrado,
adecuación de la imagen, un proceso para aislar los componentes de la imagen que nos
interesa para proceder a la etapa de análisis, toma de decisiones y presentación de
resultados.
Al final de documento encontrará un manual de operación en el cual se muestra
gráficamente el ensamblaje total del equipo, un detalle de las conexiones eléctricas
XXIV
SUMMARY
The document explains the development and implementation of glass bottles automatic
inspection system in order to ensure the quality of the product, the systems with these
characteristics is considered very important now in an environment of competitive
markets.
Consumers look for best and cheaper products and automation is a very important
choice especially to do repetitive tasks that involve excessive physic and mental wear.
This work detail the techniques of digital image processing that have been used to
develop an automated system of bottles inspection applying artificial vision tools.
The inspection involves image acquisition, filtering process, adaptation of an image and
the isolation of the image components to proceed with the analysis, results presentation
and making of decisions.
At the end of the document you can find the operation manual, there is showed
2
CAPÍTULO I
1. INTRODUCCIÓN
La automatización es una actividad que se inicia desde la creación de las primeras
máquinas simples que buscaban cambiar la manera de realizar una actividad reduciendo
el esfuerzo humano al realizarla o potencializando las capacidades humanas para
obtener un mejor resultado comparado con realizar la misma actividad sin ningún tipo
de herramienta.
A medida que los años han transcurrido la automatización ha evolucionado hasta lo que
hoy en día conocemos como la automatización de procesos con lo que se busca crear
procesos más eficientes y que permitan brindar mejores condiciones de trabajo a
quienes operan o laboran en las plantas de producción.
De igual manera los conceptos de calidad han ido cambiando a medida que han
avanzado los procesos de producción es así que antes se consideraba que algo era de
calidad cuando era realizado por un buen artesano, pero hoy en día calidad representa
crear una producción en masa que contenga pocos defectos y que sus procesos traten de
corregir los inconvenientes en sus actividades para que el costo de producción sea cada
vez más bajo y de este modo pueda el consumidor final disfrutar de un buen producto
con un bajo costo.
En los modernos procesos de mejora se incluye la tendencia mundial de automatizar la
3
gran fatiga humana y utilizar estas herramientas mejora las condiciones de trabajo,
permiten producir más y en menor tiempo, y lo más importante entreguen productos a
4
1.1 ANTECEDENTES
En el país la mayor parte de empresas no han implementado sistemas de visión
artificial para la inspección de sus productos, en el caso de embotelladoras muchas
utilizan sistemas de inspección que requieren de detener las botellas para
inspeccionarlas al utilizar sistemas basados en presión o de sistemas que utilizan
foto-celdas y prismas para detectar defectos en los picos, estos sistemas además
requieren de mantenimientos constantes ya que el mal funcionamiento de sus
elementos puede alterar el resultado de la inspección y son elementos más
susceptibles a daños , mientras que los sistemas de visión artificial no necesitan
detener las botellas y son sistemas que controlado la iluminación y la limpieza del
lente de la cámara perduran por períodos mayores de tiempo.
1.2 SISTEMATIZACIÓN
1.2.1 DIAGNÓSTICO
Diagrama1: Proceso de inspección
Elaborado por: Luis Endara Nicolalde
Control
Estructura
Inspector de Botellas Entrada
Botellas
Mecanismos
Sistema de fotoceldas y prismas de alto mantenimiento.
Salida
5
Existen varios sistemas de inspección para botellas como son los que están basados
en foto-celdas o sensores de intensidad lumínica que muchas veces requieren de
mantenimientos constantes o a remplazo de sus elementos ya que pueden sufrir
descalibraciones continuas y para realizar una inspección diferente se debe cambiar
el hardware para realizarlas.
Mientras que en los sistemas de visión artificial por el contrario son sistemas que
pueden ser modificados para realizar distintos tipos de inspección ya que al ser
sistemas flexibles en el programa únicamente se debe modificar el programa y la
velocidad de inspección es relativamente más alto que el de otros sistemas en los
que se necesita detener las botellas.
1.2.2 PRONÓSTICO
En caso de mantenerse sistemas que no integren visión artificial no permitirá que la
empresa crezca a nivel de las industrias internacionales ya que sus procesos serán
detenidos constantemente para realizar el mantenimiento de los elementos de estos
sistemas lo que representa un aumento de tiempos muertos en la línea.
1.2.3 CONTROL DEL PRONÓSTICO
Al implementar un sistema para inspección basado en visión artificial podrán no
solo inspeccionar errores en los picos de las botellas sino que también pueden
rechazar botellas que no corresponden al líquido que se está realizando el
6
aquellas que definitivamente deben ser rechazas esto claro dependiendo de los
parámetros que maneje la empresa.
1.3 FORMULACIÓN DEL PROBLEMA
Los productos que no cumplen las expectativas de un consumidor pueden generar
que dicho consumidor deje de adquirir un producto lo que repercute directamente en
los ingresos económicos de la empresa y realizar una inspección por parte de
personal de planta resultará un trabajo de gran desgaste mental y puede generar
problemas en una rutina extensa realizando este tipo de actividades, en este caso se
busca entregar botellas sin defectos a las líneas de llenado, además de que no se
requerirá de mantenimientos tan frecuentes en el sistema y que en caso de cambiar
los parámetros de inspección no se necesitará cambiar el hardware sino únicamente
los parámetros en el programa de inspección.
1.4 OBJETIVOS
1.4.1 OBJETIVO GENERAL
Diseño y creación de un módulo inspector de botellas de vidrio transparente
utilizando visión artificial
1.4.2 OBJETIVOS ESPECÍFICOS
Desarrollar un sistema de visión artificial que permita identificar picos rotos en
7
Diseñar una estructura que permita realizar la inspección de botellas de vidrio en
una banda de llenado.
Crear una interface gráfica que permita extraer los resultados de la inspección.
1.5 JUSTIFICACIÓN
La utilización de un sistema de visión artificial para la detección de errores en las
botellas de vidrio transparente puede impulsar la creación de tecnología en el
Ecuador ya que es importante empezar a aprovechar el potencial de los
profesionales del país y dado que crear sistemas de visión artificial que
verdaderamente puedan ser aplicados a la industria brindan las posibilidades de
estar al mismo nivel que de las industrias extranjeras de alto nivel, además que dado
que la creación del equipo será realizado en el país se puede crear sistemas de
acuerdo a las necesidades de las empresas lo que será de gran interés por parte de las
mismas.
Por otra parte la tendencia mundial dado los índices de contaminación en el planeta
es regresar a brindar envases retornables o de vidrio para la distribución de sus
productos ya que estos pueden ser lavados o reciclados con mayor facilidad que los
envases plásticos desechables, que actualmente son utilizados por su bajo costo pero
creando sistemas que ayuden a asegurar la calidad de sus productos pueden ayudar a
8
1.6 ALCANCE
Se realizará un prototipo de módulo inspector de botellas de vidrio transparente de
jugos pequeños de una conocida marca del mercado ecuatoriano que nos permita
identificar picos rotos en la botellas y generar una señal para un agente externo y se
realizará el conteo de botellas defectuosas y de botellas conformes, el módulo
constará de una banda transportadora con lona de pvc impulsada por un motor de
24VDC, se utilizará una cámara fire wire para la adquisición de las imágenes, para
posteriormente ser procesadas en la plataforma de labview por medio de la cual se
creará una aplicación mediante la cual el operario podrá interactuar con el inspector,
para receptar y enviar señales al hardware se utilizará una DAQ USB 6009.
1.7 FACTIBILIDAD
Se presentan los datos técnicos que respaldan la vialidad del proyecto y las herramientas
con que se cuentan para resolver el problema así como el análisis económico que
9
1.7.1 FACTIBILIDAD TÉCNICA
Tabla 1: Tipos de cámaras
TIPO Equipo1 Equipo2 Equipo3
Cámara Fire-i Unibrain IEEE 1394
Web Cam NI Smart Camera
Ventajas con software
Comunicación con labview e IMAQ protocolo IEEE 1394.
Comunicación con la mayoría de lenguajes. Comunicaión con LabView, protocolo TCP/IP. Ventajas del Hardware
30 FPS en 640x480 píxeles, sensor CCD, más flexible, alto consumo de potencia, lente enfoque fijo.
Varios modos de captura y operación, bajo consumo de potencia, no se puede controlar el enfoque x medio del lente. Especializado para inspección en Plantas, modelo flexible, lente enfoque fijo.
Fuente: DataSheet Unibrain, DataSheet Genius Webcam, DataSheet NI Smart Camera Elaborado por: Luis Endara Nicolalde
Tabla 2: Tipos de Software
TIPO Equipo1 Equipo2
Software LabView MatLab
Ventajas de entorno de programación
Lenguaje gráfico y varios módulos para facilitar la programación, pude ser modificado fácilmente. Extensas Librerías matemáticas y funciones con matrices, apertura de puertos.
Aplicabilidad Industrial
Está diseñado para control industrial y realizar aplicaciones para HMI.
Se puede realizar un ejecutable para correr el programa realizado.
Fuente: NI.com
10
Tabla 3: Tipos de Controladores
TIPO Equipo1 Equipo2
Hardware DAQ 6009 PLC SIEMENS
LOGO
Comunicación Directa con Labview Solo se puede monitorear los puertos
Salidas y entradas 12 entradas/salidas digitales, 8 entradas análogas, un counter
8 entradas digitales 4 salidas digitales
Fuente: DataSheet DAQ 6009, PLC Siemens Logo Elaborado por: Luis Endara Nicolalde
Para la adquisición de las imágenes se utilizará una cámara Fire Wire por las ventajas de
su sensor y la capacidad de enfoque que brinda el lente, se utilizará una DAQ 6009 para
la recepción y transmisión de señales entre el computador y la máquina, y el
procesamiento de imágenes y la toma de decisiones será realizado en la plataforma de
11
1.7.2 FACTIBILIDAD ECONÓMICA
Tabla4: ANÁLISIS COSTO BENEFICIO
Costo del sistema actual de inspección
Rubros Valores
empleados inspectores 6
sueldo inspector USD 240.00
sueldo anual acumulado USD 17,280.00 aporte patronal anual acumulado USD 2,099.52
13º sueldo acumulado USD 1,440.00
14º sueldo acumulado USD 1,440.00
vacaciones acumulado USD 720.00
fondos de reserva acumulado USD 1,440.00
Total año 1 USD 22,259.52
Total año2 USD 24,419.52
Costo de uns sistema de visión artificial
NI Compact Vision USD 20,265.00
Sensor USD 200.00
Electroválvula USD 45.00
Actuador Neumático USD 120.00
Ordenador USD 800.00
Panel de control USD 40.00
Estructura USD 200.00
Costo programación USD 2,500.00
Sistema de iluminación USD 50.00
12
Como se puede observar en el segundo año se recupera la inversión de utilizar un
14
CAPÍTULO II
2. MARCO REFERENCIAL
2.1 MARCO TEÓRICO
2.1.1 Herramientas informáticas de Visión Artificial
La visión artificial es una rama de la inteligencia artificial que permite a un
ordenador entender e interpretar una imagen digital por lo cual también se la conoce
como visión computarizada.
2.1.2 Imágenes Digitales
Son las imágenes que pueden ser interpretadas por un ordenador y sistemas digitales
a continuación se explicará más profundamente lo que es una imagen digital.
2.1.2.1Definición de Imágenes Digitales
Una imagen digital es la representación de una imagen en forma de matriz en donde
cada elemento contiene un valor correspondiente a la intensidad de luz estos
elementos son llamados píxeles.
Los píxeles son elementos con un valor numérico que representan la intensidad de
15
Gráfico1: Representación de píxel
Fuente: National Instruments, Concepts Manual
Por convención el píxel de referencia espacial con coordenadas (0,0) está localizado
en la esquina superior izquierda de la imagen. El valor de x se incrementa a medida
que recorre el eje horizontal hacia la izquierda y el valor de y se incrementa a
medida que recorre hacia abajo en el eje vertical.
Los sensores de imagen convierten las intensidades de luz en valores a ser
ingresados en cada píxel con una posición en las coordenadas (x,y) de la matriz que
se formará de la imagen y de esta manera transforman información de intensidad
lumínica a valores numéricos los que están listos para ser procesados por medio de
computadora.
2.1.2.2Representación de imágenes digitales
La salida del muestreo y cuantificación es una matriz de números reales.
Una imagen contínua f(x,y) se describe de forma aproximada por una serie de
muestras igualmente espaciadas organizadas en forma de una matriz N x M como se
indica en la ecuación siguiente, donde cada elemento de la matriz es una cantidad
16
Ecuación1: Representación de una imagen digital
Fuente: José Mejía Vilet, Apuntes de Procesamiento digital de imágenes.
Donde el término de la derecha representa lo que comúnmente se denomina una
imagen digital. Cada uno de sus elementos es un elemento de la imagen, o pixel.
2.1.2.3Propiedades de una imagen digitalizadas
Una imagen digitalizada tiene 3 propiedades básicas: resolución, definición, y
número de planos.
2.1.2.3.1 Resolución
Es la cantidad de filas y columnas que conforman la imagen digital es decir es el
número de píxeles con que cuenta la matriz numérica que representa a la imagen.
2.1.2.3.2 Definición de la Imagen
La definición de la imagen es indicada por la cantidad de sombras que se puede ver
en la imagen y el valor máximo que se puede ingresar en un elemento de la matriz
para expresar dicha profundidad es decir el rango que puede tener cada píxel.
La definición de la imagen está dado por 2ⁿ es decir si una imagen tiene una
definición de 8bits un pixel podrá tener 256 valores que van de 0 a 255. Y si una
imagen tiene una definición de 16 bits un pixel podrá tener 65536 valores diferentes
17 2.1.2.3.3 Número de Planos
Una imagen puede tener varias matrices para representar la misma cada una de estas
matrices corresponde a un plano. Las imágenes en escala de grises está compuestas
por un único plano y una imagen de color verdadero está compuesta de tres planos
uno para cada uno de los colores rojo, verde y azul.
Se puede tener dos tipos de codificaciones la RGB (Red, Green, Blue) de los valores
mencionados anteriormente y la HSL (Hue, Saturation, Luminance) que
corresponde a los valores de matiz, saturación y luminosidad.
2.1.3 Tipos de Imágenes
2.1.3.1Imágenes en Escala de Grises
Las imágenes en escala de grises poseen un solo plano y se puede utilizar las
siguientes codificaciones para representar a la imagen.
Una representación de escala de grises integrada de 8-bits sin signo con
valores entre 0 y 255.
Una representación de escala de grises integrada de 16-bits sin signo con
valores entre 0 y 65535.
Una representación de escala de grises integrada de 16-bits con signo con
valores entre -32768 y 32767.
Un solo número de punto flotante de precisión, codificado por medio de
cuatro bytes que representa los valores de escala de grises que van desde - ∞
18
2.1.3.2Imágenes a Color
Una imagen a color se codifica en la memoria, ya sea como rojo, verde, y azul
imagen (RGB) o una imagen (HSL). Los pixeles de una imagen a color son un
compuesto de cuatro valores. Las imágenes RGB almacenan la información del
color utilizando 8 bits para cada uno de los planos rojo, verde, y azul. Las imágenes
HSL almacenan la información del color utilizando 8 bits para cada una de los
elementos matiz, saturación y luminancia. Las imágenes RGB U64 almacenan la
información del color utilizando 16 bits para cada uno de los planos de rojo, verde, y
azul. En los modelos de color RGB y HSL, un valor adicional de 8 bits no se utiliza.
Esta representación es conocida como codificación de 4 x 8 bit o 32 bit. En el
modelo de color RGB U64, un valor adicional de 16 bits no es utilizado. Está
representación es conocida como codificación 4 x 16 bit o 64 bit.
2.1.3.3Imágenes Complejas
Una imagen compleja contiene la información de la frecuencia de una imagen de
escala de grises. Se puede crear una imagen compleja aplicando la trasformada
rápida de Fourier (FFT) a una imagen en escala de grises. Después de transformar
una imagen de escala de grises en una imagen compleja se puede realizar
operaciones de dominio de la frecuencia de la imagen.
Cada pixel en una imagen compleja está codificada como dos simples valores de
punto flotante de precisión, que representan los componentes reales e imaginarios de
un pixel complejo. Se puede extraer los cuatro siguientes componentes de una
19
2.1.4 Regiones de interés
La región de interés ROI (Region of interest) es un área en la que se desea realizar el
análisis o el procesamiento de la imagen.
2.1.5 Análisis de imágenes
Las técnicas de análisis para imágenes principalmente utiliza técnicas de estadística
y técnicas basadas en la medida de intensidad de los píxeles de una imagen en escala
de grises.
Existen diferentes técnicas de análisis todo depende del tipo de inspección lo más
común es identificar la presencia o ausencia de un objeto o de un parámetro en la
imagen a ser procesada.
2.1.5.1Histograma
Un histograma cuenta y grafica el número total de píxeles de la escala de grises de
un gráfico.
El histograma provee una descripción general de la apariencia de la imagen y
permite identificar varios componentes como el fondo los objetos y el ruido que
20
Gráfico2: Ejemplos de Histograma
Fuente: José Mejía Vilet, Apuntes de Procesamiento digital de imágenes.
Se puede detectar 2 criterios importantes al observar un histograma.
La Saturación
La Falta de contraste
2.1.5.1.1 La saturación
Cuando existe demasiada poca luz en el ambiente donde se adquiere la imagen
puede causar sub exposición en el sensor de la imagen, mientras que demasiada luz
21
Las imágenes que al ser adquiridas presentan sobre exposición o sub exposición que
no se espera observar no deben ser consideradas para poder realizar una inspección
adecuada, de ser detectados estas condiciones desfavorables en el histograma es
preciso corregirlas para que el sistema sea confiable en el futuro.
Cuando una imagen posee sub exposición contiene un alto número de píxeles con
valores cercanos a cero es decir contiene mayor cantidad de píxeles en color negro,
y cuando una imagen posee sobre exposición contiene una mayor cantidad de
píxeles con valores cercanos a 255 es decir mayor cantidad de píxeles en color
blanco.
2.1.5.1.2 La Falta de contraste
Se lo utiliza muy frecuentemente, implica la inspección y recuento de las partes de
interés de la imagen. Una estrategia para separar los objetos del fondo se basa en
una diferencia de las intensidades entre ambos.
Es decir se puede utilizar un fondo oscuro si se desea detectar objetos claros, en este
caso al observar el histograma se podrá fácilmente diferenciar 2 o más poblaciones
de intensidades bien marcadas y muy distinguibles.
Se debe ajustar las condiciones del sistema para que el contraste sea el requerido
para la aplicación a realizar.
2.1.5.2Relaciones entre píxeles
Un píxel p con coordenadas (x,y) tiene cuatro vecinos horizontales y verticales,
22
A este conjunto de píxeles se llama vecindad 4 o 4 vecinos de p y se denota por
N4(p), nótese que para cada uno de estos píxeles hay una distancia de 1 de p y que
en los bordes de la imagen algunos de estos píxeles quedarán fuera de la imagen.
Figura1: Representación de Relaciones entre píxeles
Fuente; José Esqueda Elizondo, Fundamentos de Procesamiento de Imágenes
Existen también 4 vecinos diagonales de p con coordenadas: (x+1,y+1), (x+1,y-1),
(x- 1,y-1), (x-1,y-1) y se les denota por ND(p), N4(p) y ND(p) juntos forman la
vecindad 8 denotada por N8(p).
Figura2: Representación de Relaciones entre píxeles
23
2.1.6 Procesamiento de Imágenes
El procesamiento de imágenes consiste utilizar herramientas para resaltar aquello
que es de interés para ser analizado y tratar de ocultar aquello que no nos interesa
para ser procesado.
2.1.6.1Tablas de búsqueda
Las tablas de búsqueda LUT (lookup table) son trasformaciones básicas que se les
aplica a la matriz de una imagen en la cual se desea resaltar las áreas con
información muy importante y ocultar las que no nos interesan.
Una tabla de búsqueda convierte los valores de la escala de grises de una imagen
adquirida y crean una nueva imagen con nuevos valores de grises que permiten
resaltar aquello que deseamos.
2.1.6.1.1 Corrección Gama logarítmica e inversa
Permite aumentar el brillo en la imagen y también aumenta el contraste de las zonas
oscuras, esto se consigue ampliando los rangos de los valores bajos de escala de
grises y mientras que comprime los rangos altos de la escala de grises.
Los gráficos siguientes muestran cómo se comportan las transformaciones. El eje
horizontal representa el rango de entrada de escala de grises, y el eje vertical
representa la salida de nivel de gris de gama. El valor de cada entrada de escala de
grises se representa verticalmente, y su punto de intersección con la curva del
24
Gráfico 3: Corrección Gama Logarítmica e inversa.
Fuente: National Instruments, Concepts Manual
El siguiente gráfico muestra la imagen original y los histogramas.
Gráfico 4: Imagen Original y su histograma
Fuente: National Instruments, Concepts Manual
Una transformación de potencia de 1 / Y (donde Y = 1,5) produce la siguiente imagen e
25
Gráfico 5: Transformación potencia 1/Y logarítmica e inversa
Fuente: National Instruments, Concepts Manual
Una transformación de raíz cuadrada o Poder 1 / Y (donde Y = 2) produce la siguiente
imagen e histogramas.
Gráfico 6: Transformación raíz cuadrada o poder 1/Y logarítmica e inversa
Fuente: National Instruments, Concepts Manual
26
Gráfico 7: Transformación Logarítmica
Fuente: National Instruments, Concepts Manual
2.1.6.1.2 Corrección Gama exponencial
Permite reducir el promedio del brillo de la imagen y aumenta el contraste en las
áreas brillantes a expensas del contraste en las áreas oscuras, esto mediante la
expansión de los niveles altos de la escala de grises mientras comprime los niveles
bajos de la escala de grises.
Los gráficos siguientes muestran cómo se comportan las transformaciones. El eje
horizontal representa el rango de entrada de escala de grises, y el eje vertical
representa la salida de nivel de gris de gama. El valor de cada entrada de escala de
grises se representa verticalmente, y su punto de intersección con la curva del
27
Gráfico 8: Transformación Gama exponencial
Fuente: National Instruments, Concepts Manual
El siguiente gráfico muestra la imagen original y los histogramas.
Gráfico 9: Imagen original e Histograma
Fuente: National Instruments, Concepts Manual
Una transformación de potencia de 1 / Y (donde Y = 1,5) produce la siguiente
28
Gráfico 10: Transformación potencia 1/Y exponencial
Fuente: National Instruments, Concepts Manual
Una transformación de raíz cuadrada o Poder 1 / Y (donde Y = 2) produce la
siguiente imagen e histogramas.
Gráfico 11: Transformación raíz cuadrada o poder 1/Y exponencial
Fuente: National Instruments, Concepts Manual
Una transformación Exponencial produce la siguiente imagen e histogramas.
Gráfico 12: Transformación Exponencial
29
2.1.6.2Convolusión de Núcleos
Es un filtro 2D que se puede aplicar a las imágenes en escala de grises cuyo
coeficiente define las características de del filtrado para generar una reducción de
ruido o para resaltar la información en los bordes de un objeto en la imagen.
La convolusión de núcleos o kernel utiliza los valores de los coeficientes vecinos de
un píxel para ser adaptado a un nuevo valor que permita obtener una imagen con los
detalles que la aplicación requiere, el tamaño de la convolusión de núcleos
determina el número de píxeles vecinos que se utilizará para alterar el píxel central.
El filtrado consiste en mover el núcleo desde el píxel más a la izquierda y más arriba
de la imagen es decir desde el origen hasta el píxel inferior derecho del final de la
imagen, los nuevos valores de los píxeles se calcula tomando en cuenta que valores
quedan por debajo del valor del píxel del núcleo.
Figura 3: Convolusión de Nucleos
30
2.1.6.3Convolución bidimensional
La convolución bidimensional discreta es la base de algunos procesamientos
comunes, como el filtrado de imágenes. En la convolución, el valor de un píxel de
salida se calcula mediante la suma ponderada de los píxeles vecinos. Dentro del
campo del procesamiento de imágenes, la convolución se realiza entre la imagen y
una matriz (los coeficientes del filtro) llamada máscara para filtrar una imagen.
2.1.7 Morfología en Escala de Grises
Consiste en extraer y modificar la estructura de las partículas de una imagen, existen
dos categorías de morfologías:
Funciones de morfología binaria que se aplica a imágenes binarias.
Funciones de morfología de escala de grises que se aplica a imágenes en escala de
grises.
En la morfología de escala de grises se compara un píxel con los píxeles que lo
rodean para conservar los valores más bajos en caso de que se realice una erosión o
se conserva los valores altos en caso de que se realice una dilatación.
Se lo utiliza para filtrar o suavizar las intensidades de los píxeles, para reducir el
ruido, corregir el fondo, y para extraer características de la escala de grises.
2.1.6.1La función Erosión
Consiste en reducir el brillo de los píxeles que se encuentran rodeados por píxeles de
menor intensidad, el vecindario es definido por estructuración de elemento.
31
Ecuación 2: Ecuación de la Función Erosión X B = {d E²: d + b X para cada b B }
Fuente: Martínez Gonzalo, Ejercicios Resueltos de Visión por computadora
Esta expresión dice que cada punto d del conjunto X, que para nosotros será la imagen, es comprobado; el resultado de la erosión está dado por los puntos d para los cuales todos los posibles d + b están en X.
2.1.6.2La función de Dilatación
La dilatación del nivel de gris consiste en aumentar el brillo de los píxeles que están
rodeados por píxeles con intensidades mayores, el vecindario es definido por
estructuración de elemento, la dilatación del nivel de gris aumenta el brillo de las
regiones brillantes y oscurece las regiones oscuras.
La transformación morfológica de la dilatación combina dos conjuntos utilizando la adición de vectores (o adición de conjuntos de Minokwski). La dilatación X(+)B es el conjunto de todas las posibles adiciones vectoriales de pares de elementos, uno de cada conjunto X y B.
Ecuación 3: Ecuación de la Función Dilatación X B = {d E²: d= x + b para cada x X y b B}
Fuente: Martínez Gonzalo, Ejercicios Resueltos de Visión por computadora
Ejemplo de aplicación de la Función Erosión y Dilatación
Gráfico 13: Función Erosión y Dilatación
32
Gráfico 14: Función Erosión y Dilatación comparación
Fuente: National Instruments, Concepts Manual
2.1.6.3Función de Apertura
Esta función consiste en realizar una erosión de la escala de grises seguida de una
dilatación, se la utiliza para retirar de la imagen manchas brillantes en regiones
oscuras y aisladas.
La erosión seguida de una dilatación crea una transformación morfológica importante llamada apertura. La apertura de una imagen X por un elemento estructural B se denota por X ₀ B.
Ecuación 4: Ecuación de la Función apertura
X ₀ B = (X B) B
33
Gráfico 15: Función Apertura
Fuente: National Instruments, Concepts Manual
2.1.6.4Función de Cierre
Consiste en realizar una dilatación seguida de la escala de grises seguida de una
erosión, se la utiliza para eliminar manchas oscuras en regiones oscuras y aisladas.
La dilatación seguida de una erosión crea una transformación morfológica llamada cierre. El cierre de una imagen X por un elemento estructural B se denota por X • B
Ecuación 5: Ecuación de la Función Cierre X • B = (X B) B
Fuente: Martínez Gonzalo, Ejercicios Resueltos de Visión por computadora
Gráfico 16: Función Cierre
Fuente: National Instruments, Concepts Manual
2.1.6.5Función de apertura adecuada
La función de apertura adecuada de nivel de grises es una combinación finita y dual
de aperturas y cierres, se lo utiliza para eliminar píxeles brillantes en las regiones
34
2.1.6.6Función de cierre adecuado
Es una combinación finita y dual de cierres y aperturas, elimina los píxeles oscuros
aislados y alisa los bordes de las regiones oscuras.
2.1.6.7Función de media automática
La función de media automática consiste en combinaciones duales de aperturas y
cierres para generar partículas más simples y con menos detalles.
2.1.7 Segmentación de imagen
La segmentación de la imagen es el proceso mediante el cual se separa los objetos
del fondo para que cada pueda una se pueda identificar y caracterizar.
2.1.7.1 Binarización de una imagen
La binarización de una imagen consiste en comparar los niveles de gris presentes
en la imagen con un valor (umbral) predeterminado. Si el nivel de gris de la
imagen es menor que el umbral predeterminado, se le asigna al píxel de la imagen
binarizada el valor 0 (negro), y si es mayor, se le asigna un 1 (blanco). De esta
forma se obtiene una imagen en blanco y negro. Generalmente se utiliza un umbral
de 128 si se trabaja con 255 niveles de gris, pero en algunas aplicaciones se
requiere de otro umbral.
Ecuación 6: Ecuación de histograma
0 si f(x , y) T g(x, y)=
1 si f(x, y) T
35
Gráfico 17: Binarización de una imagen
Original Binarizada
36
2.1.8 Electrónica y eléctrica competente al documento
A continuación se presenta la información sobre motores de corriente continua
detallando sus componentes, sistema de control y elementos electrónicos utilizados
en el desarrollo del sistema.
2.1.8.1Motores de corriente continua
Figura 4: Motor DC
Fuente: Stephen J. Chapman, Máquinas eléctricas
En la siguiente figura se describe el esquema de una máquina de corriente
37
Figura 5: Esquema de motor de corriente continua
Fuente: Jesús Fraile Mora, Máquinas eléctricas
2.1.8.2El estator
Es el que mediante imanes estáticos o devanado inductivo o de excitación es el
encargado de generar y conducir el campo magnético de excitación.
En caso de contar con devanado este esta formado por una corona de material
ferromagnético, denominado culata, en cuyo interior se encuentran dispuestos un
número par unos salientes con expansiones en los extremos, denominados polos.
2.1.8.3El rotor
Está constituido por una pieza cilíndrica ranurada, formada por chapas de material
ferromagnético, generalmente de acero laminado con un 2% de contenido de
silicio, para disminuir las pérdidas en el circuito magnético. En las ranuras del
rotor se aloja el devanado inducido de la máquina, constituido por bobinas de hilo
o de pletina de cobre; este devanado está cerrado sobre sí mismo, pues el final de
38
2.1.8.4El colector de delgas
Es un conjunto de láminas de cobre, llamadas delgas, aisladas entre sí por una
capa de mica y que giran solidariamente con el rotor. Las delgas están conectadas
eléctricamente a las bobinas del devanado inducido, es el encargado de distribuir
la corriente continua a las diferentes secciones del devanado inducido para generar
campos magnéticos opuestos al generado en el estator para producir la rotación.
2.1.8.5Porta escobillas y escobillas
Fabricados los primeros con un material estructural metálico, mientras que las
segundas son generalmente de grafito. Las escobillas permanecen fijas, sin realizar
movimiento alguno, y al deslizar sobre ellas el colector de delgas se efectúa el
contacto eléctrico y se produce el paso de corriente para la generación de campos
magnéticos en el rotor.
2.1.8.6Elementos mecánicos de soporte
Son los cojinetes los rodamientos y los elementos de envoltura.
2.1.8.7Principio de funcionamiento
39
Fuente: Jesús Fraile Mora, Máquinas eléctricas
Cuando en el rotor se produce un flujo de corriente a través del devanado en el
entrehierro y éste produce un campo magnético cuando esté se encuentre
opuesto al polo del estator se genera rotación del rotor y cada vez que cambie el
flujo de corriente en el colector de delgas se producirá un campo que genere un
movimiento acorde al polo que sigue en el estator y se produce un movimiento
continuo como se muestra en la figura.
2.1.9 Control de motores de CC Control por Ancho de Pulso (PWM)
Según Eduardo J. Carletti, la Regulación por Ancho de Pulso de un motor de CC está basada en el hecho de que si se recorta la CC de alimentación en forma de una
onda cuadrada, la energía que recibe el motor disminuirá de manera proporcional a
la relación entre la parte alta (habilita corriente) y baja (cero corriente) del ciclo de
la onda cuadrada. Controlando esta relación se lograría la velocidad del motor de
una manera bastante aceptable.
40
Fuente: http://robots-argentina.com.ar/MotorCC_ControlAncho.htm
Figura 8: Configuración Astable del NE555
41
A continuación se muestra la las ondas generadas en esta configuración
Figura 9: Ondas de circuito PWM
Fuente: ST Microelectronics, NE555 datasheet
A continuación el circuito básico y la fórmula para calcular los anchos de pulso
generados por el integrado 555.
42
Fuente: http://robots-argentina.com.ar/MotorCC_ControlAncho.htm
2.1.10 IEEE 1394
Es un estándar utilizado para la transferencia de datos en serie a gran velocidad
pueden ser datos de entrada y salida.
2.1.10.1 FireWire 400
Es la configuración IEEE 1394 para un ancho de banda de 400Mb/s que es treinta
veces mayor a USB1.1 de 12Mb/s y a la USB 2.0 que a pesar de que esta última
posea un ancho de banda de 480Mb/s en pruebas en pruebas de transferencia de
5000 ficheros con un total de 300 Mb, firewire completó la transferencia con 33%
más velocidad que la USB 2.0.
Fotografía 1: Conectores IEEE1394 [400]
43
Fuente: Luis Endara Nicolalde
2.1.11 Opto acoplador
Es un dispositivo electrónico que permite aislar elementos sensibles de dispositivos
de alta corriente o potencia mediante la utilización de emisión de luz de un led
permite excitar a un fototransistor u otro dispositivo fotoeléctrico que será activado
al saturarse.
Por lo general se encuentran encapsulados en elementos tipo DIP.
Figura 13: Funcionamiento de opto acoplador
44
2.1.12 Bandas Trasportadoras
2.1.12.1 Bandas sobre Planchas
Consiste en una plancha o lámina soportada entre dos perfiles que conforman la
estructura del conveyor. La banda se desliza sobre la lámina soportando y
transportando directamente los materiales. El transportador de banda sobre lámina
es una buena alternativa para el transporte de grandes mezclas de pequeños
productos que no necesariamente van empacados. Resulta a su vez una alternativa
más económica que la banda sobre rodillos, pues éstos se, sustituyen por una simple
lámina que sirve de soporte para la banda. Normalmente se utiliza este sistema en
tramos relativamente cortos y con cargas de liviano a mediano peso debido a la
excesiva fricción que pueda generarse entre la banda y la lámina.
Fotografía 2: Banda transportadora sobre plancha
Fuente: Siddhartha Ray Ph.D., Introduction to Material Handling
2.1.12.2 Bandas sobre Rodillos
En este sistema la banda se mueve sobre una superficie de rodillos. El sistema como
45
rodillos so sólo ofrecen una superficie estructuralmente fuerte, sino también porque
su libre rodamiento permite transportar cargas más pesadas en forma más eficiente.
Figura 11: Banda Transportadora Sobre Rodillos
Fuente: Siddhartha Ray Ph.D., Introduction to Material Handling
2.1.12.3 Bandas de rodillos vivos
En este sistema la banda corre por debajo de los rodillos dándole tracción a los
mismos. Su principal ventaja es la posibilidad de lograr diferentes niveles de
acumulación en los materiales a ser transportados. Ajustando la presión que realiza
la banda contra los rodillos se puede lograr desde sistemas con muy poca posibilidad
de acumular hasta sistemas donde los materiales pueden ser frenados muy
fácilmente. Es útil para cargas medianas o pequeñas transportadoras en cajas,
46
Figura 12: Banda Transportadora sobre rodillos vivos
48
CAPÍTULO III
3. Metodología
3.1 Metodología de la investigación
Se utilizará el método inductivo deductivo para la adquisición de conocimientos y
planteamiento de hipótesis de las posibles soluciones al problema planteado y para el
desarrollo, mejoramiento y construcción del prototipo mecatrónico se utilizará el
método empírico-analítico.
3.2 Metodología Mecatrónica
3.2.1 Análisis de Requerimientos del Proyecto
Diagrama 2: DIAGRAMA DE PROCESO PARA LA INSPECCIÓN DE
BOTELLAS
Elaborado por: Luis Endara Nicolalde
Ingreso de botellas guardando una distancia
de 5 cm entre botellas.
Detección de botellas para proceder a la
adquisición de imágenes.
Adquisición de imágenes para realizar
la inspección de botellas.
Realizar el procesamiento y posterior análisis de la
imágenes. Realizar la toma de
desición sobre si la botella presenta
defectos. Indicar el estado de la
botella por medio de indicadores luminosos y
auditivos.
49
Descripción de requerimientos para el desarrollo del módulo inspector.
Ingreso de botellas guardando una distancia de 5cm entre botellas
Se requiere de una banda transportadora para llevar las botellas hacia el inspector y
el mecanismo asegurare que exista un separación de 5cm entre cada botella se
requiere de un mecanismo que permita un controlar el ingreso de botellas al módulo
inspector.
Detección de botellas para proceder a la adquisición de imágenes
Se necesita un sensor que identifique las botellas de vidrio transparente y envíe una
señal al ordenador para que este proceda a la adquisición de las imágenes sólo
cuando una botella se posicione en frente del lente de la cámara.
Adquisición de imágenes para realizar la inspección de botellas
Para una buena adquisición de imágenes es preciso contar con un sistema de
iluminación adecuado y que nos permita resaltar aquello que nos interesa y ocultar
lo que no necesitamos, se debe tomar en cuenta variables como el brillo de la lona
de la banda, el reflejo de la botella, contar con una cámara que permita adquirir
imágenes y que su sensor sea de características CCD.
Realizar el procesamiento, análisis de las imágenes y posterior toma de decisiones
En el procesamiento de imágenes se tendrá como región de interés el pico de la
botella y se procederá a eliminar el resto de componentes de la imagen que no es
50
proceso es necesario tomar ese segmento únicamente y en un lenguaje que permita
la adecuación del sistema según se requiera en un futuro y que nos permita poseer
una interface para registrar los datos obtenidos.
Indicar el estado de la botella por medio de indicadores luminosos y auditivos.
Es necesario que se cuente con un indicador lumínico tanto en la máquina como en
la interface del ordenador para que se pueda verificar la correcta inspección de
botellas así como una señal sonora.
Realizar el rechazo de las botellas que presentan defectos.
Se debe implementar un sistema de rechazo para aislar aquellas botellas que
presenten defectos que pasarán a ser reprocesadas o desechadas según los estándares
de la empresa.
Características Mecánicas
Es necesario contar con una estructura lo suficientemente robusto para que el
movimiento de las botellas no cause vibración ya que esto generará una adquisición
de imágenes con excesivo ruido por el movimiento y se corre el riesgo que las
botellas no se mantengan verticales que es una condición primordial para poder
realizar la inspección.
La banda debe contar con guías para que las botellas se mantengan siempre en una
zona que esté dentro del rango de enfoque de la cámara.
La estructura debe contar de un sistema tensor para la lona de la banda para que se
51
Se requiere de un módulo que permita aislar luces externas al sistema de
iluminación del inspector para que no existan interferencias lumínicas en la
adquisición de imágenes.
El sistema debe contar con un mecanismo que permita introducir las botellas a la
banda de tal modo que exista una separación de 5cm entre una y otra.
Características Eléctricas y Electrónicas
Se requiere de un motor eléctrico para impulsar la banda transportadora con la
potencia suficiente para que exista un arrastre constante y cuya velocidad no
represente un factor que impida adquirir imágenes aceptables para ser analizadas.
Se requiere de fuentes de alta corriente para que alimente al sistema motriz del
inspector y de una pequeña fuente de corriente baja para alimentar al sistema de
control para mantener aislado los módulos de potencia y de control, para evitar
daños a la tarjeta de adquisición de datos y al ordenador.
Es necesario utilizar elementos electrónicos que permitan manejar los dispositivos
de alta corriente desde la tarjeta de adquisición de datos sin afectar el
funcionamiento del dispositivo de interface con el medio exterior.
Se utilizará un sensor que permita detectar las botellas al ingresar al inspector para
que se realice la adquisición de imágenes.
Características Informáticas
El software en el cual se desarrolle el procesamiento y análisis de imágenes debe ser
52
cambien los parámetros a inspeccionar esto en caso de que se cambie la forma o tipo
de botella.
Debe permitir la interface con el usuario u operario de la máquina para que este
pueda extraer datos de conteo y de inspecciones realizadas, y que le permita
comprobar de manera visual el defecto y el correcto funcionamiento del inspector.
Diagrama 3: Algoritmo del sistema de inspección a ser implementado en LabVIEW.
53
3.2.2 Diseño simultáneo de los componentes mecatrónicos del proyecto
3.2.2.1Diseño del módulo de inspección utilizando herramientas de
procesamiento digital de imágenes.
Imagen de un pico en perfecto estado
Figura 14: Se realiza la adquisición de la imagen 1.
Fuente: LabVIEW 8.6
Elaborado por: Luis Endara Nicolalde.
En esta parte del programa se abre la sesión de adquisición donde se define el nombre
de la cámara el número de fotografías a adquirir y la se obtiene un array de salida.
Fotografía 3: Se obtiene la imagen 1
Fuente: LabVIEW 8.6
54
Figura 15: Se compensa el contraste y la luminosidad en imagen 1
Fuente: LabVIEW 8.6
Elaborado por: Luis Endara Nicolalde.
Este bloque compensa el contraste realizando un aumento o disminución al valor de
cada píxel de la fotografía a través de los valores definidos en un clutser.
Fotografía 4: se obtiene la imagen 1 siguiente
Fuente: LabVIEW 8.6
55
La compensación de contraste se realiza para realzar el pico de la botella para su
posterior procesamiento.
Figura 16: Convertimos a imagen binaria utilizando la función umbral en imagen
1
Fuente: LabVIEW 8.6
Elaborado por: Luis Endara Nicolalde.
Este bloque transforma la imagen de escala de grises en una imagen binaria
definiendo el valor de umbral y busca los píxeles que cumplan con está condición
serán separados del resto de la imagen.
Fotografía 5: Binarización con base 100 en la imagen 1
Fuente: LabVIEW 8.6