Estándares de Visión 3D, Tecnología que se Adapta a las Necesidades Cambiantes de las Aplicaciones

by Winn Hardin, TechB2B, Editor contribuyente
A3 México Posted 23/04/2021

“No existen aplicaciones de visión artificial en 2D”, dice Thor Vollset, fundador y director ejecutivo del proveedor de software y cámaras de visión artificial Tordivel AS. Y no se equivoca.

Después de todo, el mundo real existe en tres dimensiones (largo, ancho y alto); cuatro si incluye el tiempo. Sin embargo, este hecho inconveniente no ha impedido que las empresas de visión artificial utilicen sistemas de imágenes 2D para resolver un número masivo y creciente de problemas 3D.

Pero integrar un mundo 3D en tecnología 2D plantea muchos desafíos para el diseñador de sistemas de visión artificial. Hasta la última década, la baja disponibilidad y el alto costo de la potencia de la computadora significaban que la resolución de problemas 3D generalmente requería descartar algunos datos útiles, como información de color y datos de rotación alrededor de cada eje. Y hasta hace poco, el creciente cuerpo de estándares técnicos de visión artificial también dejaba que los proveedores de software y cámaras 3D desarrollaran sus propios sistemas de circuito cerrado, lo que limitaba la adopción y el crecimiento.

En la actualidad, la inclusión de la transmisión de datos 3D en los estándares GigE Vision y GenICam, junto con cantidades masivas de potencia informática barata, está cambiando la forma en que las empresas diseñan y utilizan los sistemas de visión 3D, acercando la industria de la visión artificial un paso más a vivir en el mundo real. .

GigE Vision está cambiando silenciosamente su tecnología 3D
Los estándares técnicos brindan la compatibilidad que los clientes desean y el camino hacia la rentabilidad confiable que los proveedores necesitan a cambio. En 2018, EMVA y AIA, las asociaciones comerciales de visión artificial para Europa y América del Norte, respectivamente, lanzaron GigE Vision 2.1. Esta nueva versión del estándar definió un nuevo contenedor de carga útil de varias partes específicamente para transmitir datos 3D del sensor al procesador.

“El enfoque anterior era típicamente una solución de mosaico”, explica James Falconer, Gerente de Producto del proveedor de soluciones e interfaces de sensores Pleora Technologies y Vicepresidente del Comité Técnico de Visión de GigE. “Tomarían un formato de píxel RGB con 8 bits para cada componente, por ejemplo, y colocarían la imagen de profundidad en el componente R, los niveles de confianza en el componente G y algo más en el componente B. Su software tendría que deconstruir este contenedor para extraer información significativa, lo que resultó en sistemas 3D patentados y cerrados en lugar de cámaras 3D que pueden comunicarse con el software de procesamiento de varios proveedores”.

Tan solo el año pasado, Falconer ha visto a varios fabricantes de sistemas y cámaras 3D adoptar la nueva especificación de cámara de uso definido en 3D en los estándares GigE Vision y GenICam como parte de sus nuevos mapas de ruta de productos. “Esto permite a los fabricantes de cámaras construir potentes cámaras 3D integradas utilizando tecnologías como Jetson de bajo costo de NVIDIA que tienen mucho poder detrás de ellas”, dice Falconer. "Agregue algunos sensores MIPI y una placa nano, luego use nuestras bibliotecas eBUS SDK para transmitir los datos del sensor al procesador, y podrá construir rápidamente una potente solución de cámara 3D".

Es probable que esta tendencia hacia cámaras personalizadas con capacidad 3D se acelere, dice Ed Goffin, Gerente de Marketing de Pleora Technologies, ya que la Industria 4.0 lleva más visión artificial al borde de la red de la planta y más allá.

Los puerros señalan el camino
Para ilustrar cómo las tecnologías de visión artificial integradas están ayudando a los usuarios a llevar más automatización al borde de la planta, considere el simple acto de recortar puerros. Primo de la cebolleta, el puerro de alta gama necesita que la raíz y las verduras se corten a la altura adecuada antes de empacar y enviar a los supermercados locales.

"El corte de puerros se realiza normalmente con máquinas a medida en lugar de soluciones robóticas, pero aún necesitan un sistema de visión artificial para guiar la hoja hasta la raíz y cortar con precisión milimétrica", dice Vollset de Tordivel. “En el pasado, estos sistemas de visión 3D personalizados llenaban un gabinete grande con una PC industrial. Ahora, todo eso va dentro de una sola unidad de cámara: la cámara Scorpion 3D Stinger ".

La plataforma Stinger 3D de Tordivel está diseñada con total integración y flexibilidad en mente. Además de albergar varias cámaras y luces LED estructuradas y de colores para recopilar información de nubes de puntos en 3D y en color 2D, el Stinger puede incluir resoluciones desde VGA hasta el límite de GenICam de 29 MP, compensaciones entre sensores estereoscópicos que van de 35 a 220 mm, con o sin el gabinete lavable apto para alimentos IP69K, así como codificadores para el seguimiento del transportador. La capacidad de recopilar imágenes en color 2D y nubes de puntos 3D de alta resolución hace que el Stinger 3D sea particularmente útil para aplicaciones logísticas como el despaletizado, donde el usuario desea dimensionar cada caja para su clasificación y leer marcas y códigos de identificación.

Uno de los puntos fuertes de la plataforma adaptable Stinger es el enfoque de Tordivel para la calibración 3D. Si bien algunos sistemas utilizarán objetivos de calibración cercanos, Tordivel evalúa cada aplicación e imprime en 3D el mejor objetivo de calibración para esa aplicación específica. “Esto nos permite realizar una calibración con un solo botón incluso para las aplicaciones más exigentes”, dice Vollset.

Iluminación avanzada, ayuda de control de recogida de contenedores
La capacidad de combinar varios tipos de iluminación para una funcionalidad mejorada de visión artificial en 3D también es una parte importante de la próxima solución de selección de contenedores en 3D de Omron Automation America (que saldrá al mercado en el segundo trimestre de 2021). Basado en su sistema de visión FH, la nueva solución de recolección de contenedores incluirá la tecnología de aprendizaje Active One-Shot (AOS) que proyecta múltiples patrones simultáneamente en el objetivo, lo que le da al sistema un rico conjunto de características para la extracción rápida de datos de nubes de puntos 3D.

En el corazón del sistema hay una cámara FH-3D y un software de próxima aparición que integra sensores, fuentes de luz y controladores en un espacio compacto para montar en el extremo de los brazos robóticos. “El tamaño compacto del FH-3D brinda a los clientes la flexibilidad de adquirir imágenes en múltiples ángulos para objetos más desafiantes y poder seleccionar todas las partes de un contenedor correctamente”, explica Fernando Callejon, Gerente de Producto - Vision & Laser Marker en Omron. “Esto también permite una reducción en el tamaño de la celda, ya que no es necesario instalar una cámara en la parte superior de la celda y construir la estructura a su alrededor. Ahorra costo de material y espacio para la celda y también agrega más flexibilidad para aplicaciones multibin donde el robot puede mover la cámara encima de cada bin ”.

Los avances en el conocimiento de las soluciones de visión artificial 3D, respaldados por estándares que brindan a los clientes la libertad de elegir su solución 3D preferida, están ayudando a la visión artificial a afianzarse más en el "mundo real" 3D. A medida que se agregan la clasificación de aprendizaje profundo y otras funciones avanzadas a la cartera de soluciones de visión artificial 3D, pocas aplicaciones permanecerán fuera del alcance de las soluciones automatizadas 3D.

La serie Omron FH es un sistema de visión compacto que mejora la flexibilidad de las aplicaciones de inspección 2D y recogida de contenedores 3D.	El eBUS SDK de Pleora permite la captura, visualización y transmisión de imágenes, proporcionando a los desarrolladores una plataforma rica en funciones que simplifica el desarrollo de aplicaciones 2D y 3D junto con capacidades de recepción y transmisión para optimizar la entrega de datos de un extremo a otro entre los dispositivos sensores y las aplicaciones host.	Scorpion 3D Stinger ™ para Robot Vision está diseñado para resolver el desafío clásico de los fabricantes: recoger piezas de una cinta transportadora, un palé o una caja. Scorpion 3D Stinger ™ captura imágenes, identifica y ubica el producto y envía la identificación y la ubicación 3D a un robot de recolección.