Economía Digital Disruptiva

Investigación en técnicas de Machine Learning aplicadas a la fabricación industrial (TALENT)

En la actualidad, el proceso de verificación de calidad de piezas en la cadena de producción es incompleto, o requiere de la manipulación mecánica de las mismas, con los inconvenientes que esto produce (ocultación de las piezas, incremento del  tiempo necesario, adaptación del sistema de inspección a cada tipo de pieza, etc.).

Por contra, cada vez más sectores industriales aumentan sus exigencias a nivel de control de calidad, buscando el objetivo de «cero defectos», lo cual pone más presión a los fabricantes dentro de la cadena de suministro y necesitan tecnologías que automaticen el proceso y puedan cubrir toda su producción.

Los sistemas de control de calidad tradicionales van desde dispositivos manuales (galgas, proyectores de perfiles, etc.) hasta sistema de inspección 3D de alta precisión, pero tienen en su mayoría el inconveniente de que están pensados para ensayos de laboratorio y no cubren el 100% de la producción, o si lo hacen es gracias a adaptaciones a medida de cada pieza con los inconvenientes que esto produce (incremento del tiempo necesario, adaptación del sistema de inspección a cada tipo de pieza, etc.).

El proyecto TALENT, impulsado por ITI, va dirigido al sector industrial para la mejora de los procesos de aseguramiento de la calidad de los productos fabricados, a través de la evolución y mejora de un sistema de inspección industrial en 3D.

El dispositivo de captura de este sistema está compuesto por 16 cámaras que permiten, mientras la pieza está en caída libre, su digitalización y posterior reconstrucción en 3D, sin necesidad de manipular el objeto bajo inspección. De esta forma, se comprueba de manera eficiente cualquier desviación que provocaría el descarte de la misma.

Sus aplicaciones para el control de calidad en la empresa son múltiples: control dimensional gracias a la obtención instantánea de medidas en 3D, análisis superficial, comparación geométrica y clasificación de piezas. Todo ello, con un bajo coste de mantenimiento y un alto rendimiento productivo.

En consecuencia, el desarrollo realizado en condiciones de laboratorio hasta la fecha ha sido satisfactorio y gracias al mismo, ha sido posible validar la viabilidad del sistema para diversas aplicaciones reales (detección de defectos  en  prótesis  dentales  y  piezas  de  motor,  clasificación  automática  entre  distintos  tipos  de objetos).

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