Sistemas de conteo con visión artificial

El rápido y constante desarrollo de la visión artificial, impulsado por la también continua y rápida evolución de la inteligencia artificial y la analítica avanzada, está permitiendo su aplicación cada vez a más tareas, en más sectores. Labores de vigilancia, detección de anomalías, identificación de defectos o clasificación de materiales son trabajos que ya se encomiendan a la visión computacional y que esta resuelve con altas cotas de eficiencia, muy superiores a las que puede aportar a estos procesos las capacidades humanas.

Un paso más se ha dado aportando a los ordenadores no solo la capacidad de ver, sino la capacidad de aprender de las imágenes que van recibiendo y analizando (machine learning). De este modo, entrenando a los sistemas en el reconocimiento de los elementos visuales que se determine, llegan a realizar las operaciones de manera autónoma ahorrando a los equipos tiempo y garantizando la máxima eficiencia en los procesos.

Una de las tareas en las que se está empleando con éxito la visión artificial, y en la que nos vamos a centrar en este post, es el conteo de productos, materiales, paquetería… A través de la captación de imágenes, bien de vídeo bien en formato fotográfico, saber la cantidad de elementos, productos o personas que hay en un determinado encuadre es un cometido mucho más rápido, más preciso y exacto. En décimas de segundo se puede obtener el recuento de la carga de un palet, de elementos apilados, de los artículos de las estanterías de un almacén, de las frutas que pasan por una cinta transportadora, de vehículos en una vía o de las personas que hay en un recinto, por ejemplo.

Toda esta información obtenida en tiempo real, con prácticamente un 100% de fiabilidad en los resultados obtenidos, simplifica enormemente la realización de tareas mecánicas, como el empaquetado de artículos con diversas unidades (semillas, tornillos…), la recepción o despacho de materiales (planchas metálicas, listones de madera…), o la gestión de stock (paquetería, producto finalizado…), y facilita la toma de decisiones, ahorrando tiempo y ganando en eficiencia.

Captación y tratamiento de imágenes

Figura 2. Conteo automático de piezas de andamiaje

El proceso para obtener el resultado del conteo es tremendamente sencillo, basta con tomar una imagen del material, tanto homogéneo como heterogéneo, que se desea contabilizar, en base a la que el sistema determinará la cantidad de referencias, su posición, la fecha y hora de la contabilización, ofreciendo la información en tiempo real y generando un histórico de actividad que, posteriormente puede ser empleado en la gestión de stock, predicción de la demanda, optimización logística…

Por tanto, para que la visión artificial pueda realizar esta función necesitamos de dispositivos ópticos de captación de foto o vídeo, ahora generalizados y continuamente a nuestro alcance gracias a los smartphone y tablets, herramientas muy útiles, por ejemplo, a lo largo de la cadena de suministro. Captada la imagen, intervienen en el proceso algoritmos avanzados, que analizan la información que aporta dicha imagen partiendo de parámetros prefijados en función del objetivo a conseguir, para los que el sistema ha sido entrenado de manera previa.

En base a nuestra experiencia en el desarrollo de sistemas de visión artificial para el conteo de distintos elementos, podemos afirmar que estas herramientas dan muy buenos resultados. Son altamente fiables, con una efectividad superior al 98% en la identificación de los SKU´s (Stock Keeping Unit) o número de referencia únicos principales.

Pero para que el proceso alcance esas cotas de operatividad es necesaria, como ya hemos apuntado, una etapa de entrenamiento previo del algoritmo con imágenes reales. De este modo, el sistema aprenderá a reconocer aquellas imágenes que queramos que identifique automatizando los procesos de reconocimiento y optimizando el rendimiento de la aplicación. Veamos dos ejemplos para visualizar lo que estamos contando.

Casos de uso

Pongamos que llega a una industria un camión cargado con decenas de varillas de ferralla, todas iguales, de pequeño diámetro y apiladas, al estilo de las piezas de andamiaje mostradas en la figura 2. Para realizar el inventario de transporte y las unidades a ingresar en el almacén, los operarios únicamente tienen que realizar una foto con un Smartphone o una Tablet a la carga, en función del encuadre determinado a plasmar. El sistema, entrenado para esta circunstancia concreta y cuantas quiera se necesiten en el entorno empresarial, va a analizar la imagen y reconocer los elementos contenidos en ella como piezas únicas. En consecuencia, nos devolverá en tiempo real un recuento de las unidades a recepcionar, ahorrándonos mucho tiempo en el proceso.

Otro caso de uso muy extendido sería el conteo de piezas o productos a su paso por cintas transportadoras de líneas de alta producción. Pongamos que una industria alimentaria ingresa manzanas en cantidades masivas, que en su proceso productivo se distribuyen por cintas a gran velocidad. La combinación de cámaras y programas de visión artificial desarrollados y entrenados para ello, identificará las frutas en base a las características con las que se haya entrenado al sistema, y ofrecerá un recuento de las unidades procesadas.

Estos trabajos, en muchas ocasiones, por volumen y velocidad se escapan a las capacidades de la sensórica, por lo que la visión máquina se ha convertido en una gran alternativa que, además, puede combinar el conteo con la detección de anomalías en los artículos, proceso que os contaremos en una nueva entrada de nuestro blog.

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