visión artificial

10 Dic 2019

BIONIC AIRCRAFT PROJECT

2019-12-10T19:11:21+02:00Categorías: Control de calidad|Etiquetas: , , , |Sin comentarios

Recientemente ha finalizado el proyecto BIONIC Aircraft - Increasing resource efficiency of aviation through implementation of ALM technology and bionic design in all stages of an aircraft life cycle.  Este Proyecto ha contado con un presupuesto de 7.9 millones de euros y ha sido financiado por la Comisión Europea dentro del programa Horizon2020. El consorcio ha estado formado por Fraunhofer, Airbus, Tekna, Cenit, Hexagon, Laser Zentrum Nord, Technische Universitaet Hamburg-Harburg, ENLYTE, la Asociación Española de Certificación y Normalización, así como Tecnalia. El objetivo general del proyecto ha sido la mejora de la eficiencia de recursos durante la fabricación de aeronaves, habilitando para ello un uso exhaustivo de la tecnología de Fabricación Aditiva (ALM). Esta tecnología, entre otros, permitirá la reducción de emisiones durante el servicio de la aeronave, por la merma en peso que proporcionará una nueva generación de piezas de geometrías complejas, ligeras y de alta [...]

25 Oct 2019

CÓMO APLICAR DEEP LEARNING EN MI EMPRESA. CASOS PRÁCTICOS

2019-10-29T09:59:21+02:00Categorías: Deep Learning|Etiquetas: , , , |Sin comentarios

En los últimos años, en Estados Unidos más del 70% de las empresas habían previsto inversiones en soluciones de fabricación avanzada e inteligencia artificial. De hecho, siguiendo con esta dinámica, muchas empresas ya han puesto en marcha soluciones de mejora relacionadas con las líneas que propone la industria 4.0 y la ola de digitalización. Esta jornada, que tendrá lugar el 26 de Noviembre en el Parque Tecnológico de Bizkaia, es una continuación de la que presentamos en 2017. Si entonces hablábamos de qué era el Deep Learning y qué podía hacer por mi empresa, dos años después te mostraremos cómo llegar a implantarlo y presentaremos diferentes casos de uso realizados por empresas de primer nivel. FORMULARIO DE INSCRIPCIÓN DEEP LEARNING: Una tecnología clave en el futuro de las empresas Gracias al campo de la Inteligencia Artificial (IA) conceptos como el Deep Learning y el Machine Learning han adquirido una gran relevancia en los últimos años.  Muchos expertos predicen la [...]

27 Jul 2018

Aplicaciones industriales pick & place

2019-07-19T09:45:50+02:00Categorías: Control de calidad|Etiquetas: , |Sin comentarios

Las aplicaciones pick & place en la industria permiten automatizar procesos donde es necesario proceder a la carga y/o descarga de producto unitario mediante robots o brazos articulados desde una zona a otra, con el fin de realizar labores de apilado, encajado o paletizado. Tanto las características físicas del producto (forma, grado de deformidad, adherencia etc.) y su disposición, así como la velocidad de transferencia y las particularidades de las zonas de manipulación determinarán la complejidad de la tarea. Con el fin de optimizar el rendimiento de la instalación y reducir al máximo los tiempos de ciclo, es común que tanto la cogida como la dejada del producto se realicen sobre una cinta a través de la técnica de line tracking, que permite su manipulación en seguimiento a la misma en base a la señal de un encoder. Otro punto importante a tener en cuenta es el [...]

6 Oct 2016

Las redes neuronales convolucionales (CNNs) hacen evolucionar Surfin Hot inspection® de Tecnalia para asegurar el control de calidad automático

2019-10-25T13:20:16+02:00Categorías: Control de calidad, Deep Learning|Etiquetas: , , , , , , |1 comentario

Tecnalia ha presentado recientemente una nueva versión del SURFIN Hot surface inspection® en el Primer Forum europeo de Visión Artificial de la Asociación europea de Vision EMVA. SURFIN lleva a cabo la detección y clasificación en tiempo real de defectos (por ejemplo marcas de rodillo, grietas, etc.) en etapas tempranas del proceso de producción en línea y/o el control final de productos metálicos tales como barras, tubos, palanquillas, planchones, beam blanks y perfil estructural. Opera tanto en caliente (aprox. 1000ºC) como en frío, evitando dar valor añadido a producto defectuoso, permitiendo tanto una trazabilidad completa de la producción como un mantenimiento preventivo, gracias a la información de proceso que se obtiene. El sistema está basado en procesado de imagen 2D especial con iluminación LED o láser y emplea técnicas de aprendizaje automático. SURFIN ha evolucionado sustituyendo su módulo de clasificación previo (basado en Suport Vector Machines-SVM) con un [...]

10 Jun 2015

Pickable: Nuevo robot de cables 2D desarrollado por TECNALIA

2019-10-25T13:20:18+02:00Categorías: Computer Vision|Etiquetas: , , , |Sin comentarios

El proyecto “Robotics and flexible automation of food product packaging” conocido como PicknPack es un proyecto de 4 años de duración que cuenta con un presupuesto de 11,88Millones de Euros de los cuales 8,76Millones de Euros se han financiado por la Unión Europea. Está coordinado por la universidad Wageningen de Holanda y trabajan en él 14 socios de 9 países diferentes, entre ellos Tecnalia desde su División de Industria y Transporte. PicknPack comenzó el 12 de Noviembre de 2012 para ofrecer a la industria alimentaria europea los beneficios de la producción flexible, ofreciendo la gran ventaja de reducir los costes aumentando la seguridad e higiene en el empaquetado de sus productos combinando la capacidad única de adaptación al producto y tamaño del lote en cuestión. En PicknPack se desarrollan 3 módulos principales que trabajan en estrecha cooperación: un módulo sensor para evaluar la calidad del producto, un módulo [...]

8 Ene 2013

Historia de la visión artificial 1: Control de acumuladores de energía de principios de los 90.

2019-10-25T13:20:31+02:00Categorías: Computer Vision|Etiquetas: , , , |Sin comentarios

Aunque parece que ha pasado poco tiempo, pero tras 25 años las formas y modos de desarrollar aplicaciones de visión artificial, las aplicaciones objetivo y los problemas existentes han evolucionado de forma considerable. Vamos a tratar de explicarlo con una aplicación de control de calidad de negativos de acumuladores eléctricos que desarrollamos para Cegasa (Energía Portátil), en 1994 para la planta de Oñati. La aplicación En este caso se trataba de controlar la distribución del negativo de las cubetas que forman los acumuladores determinando automáticamente su horizontalidad, nivel de llenado y la verificación de ausencia de masa sobrante de negativo, ya que todo esto podía provocar cortocircuitos con el aislante y el positivo del acumulador. El software En esta época, la programación de sistemas industriales gráficos tenía una complejidad elevada. La programación gráfica para DOS, El SDK para Windows 3.0 y 3.1 (los veteranos os acordaréis que se [...]