Visione artificiale per il controllo automatico delle saldature a punti
Negli ultimi anni, l’industria manifatturiera ha abbracciato la rivoluzione digitale dell’Industria 4.0, introducendo tecnologie avanzate come la visione artificiale per ottimizzare i processi di produzione. In questo contesto, una ricerca scientifica ha proposto un sistema innovativo di controllo automatico delle saldature a punti tramite la visione artificiale, focalizzandosi sul fissaggio della cinghia d’imballaggio sulle bobine di lamiera. Questo articolo esplorerà l’architettura del sistema, gli algoritmi intelligenti impiegati e i risultati promettenti ottenuti.
Rivoluzione dell’Industria 4.0
L’Industria 4.0 ha introdotto tecnologie digitali e l’interconnessione di dispositivi intelligenti nell’ambito della produzione di lamiera. Questa evoluzione ha portato a un livello superiore di automazione e controllo, migliorando l’efficienza e la precisione dei prodotti finali.
Visione Artificiale per il Controllo Qualitativo
Il controllo qualitativo è cruciale per ogni processo produttivo. Tradizionalmente, il controllo visivo umano è stato impiegato, ma la sua efficienza può variare a causa di fattori come la formazione dell’operatore o l’affaticamento. La visione artificiale utilizza immagini digitali per replicare la vista umana, interpretando il contenuto e consentendo decisioni autonome, come il rilevamento di difetti. Questi sistemi includono illuminazione, camere, stazione di processamento e unità di controllo. Le fotocamere catturano segnali digitali inviati al computer, che, attraverso algoritmi di analisi automatica basati su intelligenza artificiale, estrae informazioni dall’immagine per guidare decisioni. In particolare, la ricerca evidenzia l’applicazione della visione artificiale nel corretto fissaggio della cinghia d’imballaggio sulle bobine di lamiera.
Applicazione del Sistema nella Produzione di Lamiera
Il controllo qualità su una cinghia d’imballaggio per bobine di lamiera è essenziale per sicurezza e facilità nella trasformazione. Ricercatori asiatici hanno introdotto un sistema di visione artificiale per monitorare i punti di saldatura e l’allineamento del “pad.” Il sistema, composto da due camere da 4 MP e illuminazione dedicata, è gestito da un computer con algoritmi intelligenti, interfacciato con un PLC per notificare anomalie durante la produzione. Questo processo si attiva ogni volta che un sensore laser, collegato al PLC, rileva l’arrivo di una nuova bobina.
Algoritmi Intelligenti e Deep Learning
Per valutare la qualità, è stato creato un algoritmo in Python che identifica le regioni d’interesse e analizza autonomamente le immagini. Utilizzando il deep learning, simile al funzionamento del cervello umano, il sistema apprende durante una fase di addestramento a riconoscere il “pad” e individuare i punti di saldatura. Le immagini vengono filtrate in bianco e nero per facilitare l’identificazione dei punti, e un algoritmo specifico è impiegato per riconoscere i cerchi. Questo approccio mira a contare almeno due punti di saldatura ben riconoscibili, identificando eventuali difetti in caso di problemi di riconoscimento o dimensioni insufficienti.
Interfaccia Utente Intuitiva
Un’interfaccia grafica mostra i video in tempo reale dalle camere, consente la configurazione delle variabili di controllo e fornisce una valutazione sintetica dei risultati, inclusi l’allineamento del “pad” e il numero di saldature.
Risultati e Sfide
Il sistema è stato testato in un ambiente industriale, identificando con successo oltre il 90% dei punti di saldatura e oltre l’80% dei “pad.” Le sfide, come l’illuminazione variabile, sono state superate con l’introduzione di una soglia adattativa.
La visione artificiale si conferma essenziale in ambiente industriale, migliorando le prestazioni e garantendo la qualità. L’utilizzo di algoritmi intelligenti, come dimostrato dalla ricerca, offre risultati promettenti, aprendo nuove prospettive per l’applicazione di sistemi digitali innovativi nella produzione di componenti di alta qualità.
Fonte: Wiangtong, T., Wongkharn, S., & Sirisuk, P. (2023). “Deployment of machine vision platform for checking spot welds on metal strap belts.” In 2023 International Electrical Engineering Congress (iEECON). DOI: 10.1109/ieecon56657.2023.10126530