Gonvarri Industries MS R&D — Visión artificial y aprendizaje profundo para control de calidad
Sistema de bajo coste para la automatización de la inspección superficial usando nuevas técnicas de visión artificial y aprendizaje profundo
¿Qué problemática se busca solucionar o mejorar?
Gonvarri MS R&D tenía la necesidad de mejorar la detección de defectos superficiales en planchas de acero en la línea de decapado de su planta de Asturias, minimizando a la vez los riesgos del operario.
Hasta ahora, la detección de los defectos superficiales se basaba en métodos manuales, ineficientes e incompletos, por parte del trabajador a pie de la línea de producción.
El objetivo de este proyecto es automatizar la inspección superficial en la línea de decapado de la planta en el marco de la Industria 4.0 y la fabricación inteligente, proporcionando un sistema robusto y fiable de control de calidad.
El proyecto está liderado por Rubén Usamentiaga, del Grupo de Autogestión de Sistemas Informáticos de la Universidad de Oviedo.
¿Mediante qué tecnología digital se aborda el problema?
Contando con la Universidad de Oviedo como habilitador digital, Gonvarri ha puesto en marcha un sistema de bajo coste para la automatización de la inspección superficial usando nuevas técnicas de visión artificial y aprendizaje profundo (deep learning) para detectar anomalías.
Combinando aprendizaje profundo y visión por computador, el operario puede ver en una pantalla en tiempo real los defectos de las planchas.
Los resultados de la prueba de concepto del proyecto abarcaron el diseño integral de un sistema de inspección, que incluye la cámara, la óptica y la iluminación.
Otra de las piezas clave es una herramienta software capaz de realizar la adquisición de imágenes, la detección de defectos, la visualización remota y la gestión de la información. Esta herramienta se integra con la planta, intercambiando información con el PLC que controla el proceso de fabricación.
Se incorporó también un sistema de visualización en tiempo real que permite tanto a los operadores como a los ingenieros de calidad monitorizar el estado de la planta.
¿Qué resultados implica y qué impacto tiene?
El proyecto ha dado como resultado el desarrollo de un sistema de aprendizaje continuo que identifica de manera automática las imágenes pertinentes para su etiquetado y genera tareas en un sistema centralizado.
Estas tareas son etiquetadas por los operarios de planta, generando conjuntos de datos con etiquetas. A lo largo del proyecto, se han generado 525 tareas de etiquetado, lo que ha llevado a etiquetar un total de 9.878 imágenes con 9.748 defectos de veinte tipos diferentes.
A partir del conjunto de datos etiquetado, se llevó a cabo un diseño experimental para entrenar modelos de detección.
El resultado final es un modelo que exhibe una precisión media en la detección de defectos de 0.625 según la métrica F1 y 0.590 según la métrica mAP50, unas métricas altamente positivas.
El proyecto demostró así la viabilidad del proceso de inspección automática de superficies mediante el empleo de técnicas avanzadas de inteligencia artificial y visión por computador.
En este enlace hay más información sobre el proyecto de Gonvarri y la Universidad de Oviedo.
Primas Proof of Concept
Este proyecto fue uno de los tres financiados a través de las Primas Proof of Concept Gonvarri 2022-23, organizadas por la Agencia SEKUENS, la Universidad de Oviedo y Gonvarri MS R&D.
Mediante las Primas Proof of Concept, el Gobierno del Principado de Asturias promueve un instrumento de financiación público-privada para apoyar modelos de innovación abierta en empresas tractoras de la región.
El objetivo es impulsar pruebas de concepto que validen en entornos industriales reales los resultados de las investigaciones de los grupos universitarios en las Áreas de Investigación e Innovación propuestas en la estrategia S3 Asturias 2021-2027, fomentando modelos de innovación abierta.
Sobre Gonvarri Industries MS R&D
Gonvarri Industries se fundó en 1958 y ha continuado su crecimiento expandiéndose a nivel mundial y diversificándose. Es líder en el negocio de la transformación del acero y el aluminio, haciendo hincapié en un crecimiento sostenible y rentable y en la mejora continua de productos y servicios con el objetivo de fortalecer las relaciones con clientes y proveedores.
En los centros de servicio, el metal se somete a una serie de procesos de alto nivel tecnológico que permiten que el producto se ajuste a las necesidades del cliente.
Como experto en el sector del acero, Gonvarri Industries define las siguientes unidades de negocio: Centros de Servicio, Metal Structures, Material Handling y Precision Tubes.
