Diseño, desarrollo y evaluación de un sistema de detección de defectos mediante el aprendizaje profundo (Deep Learning). Aplicación a cordones de soldadura en el sector de automoción

Abstract

[ES] En los años setenta se poseían sistemas clásicos de visión que eran capaces de procesar imágenes y reconocer características básicas con operaciones relativamente simples. Sin embargo, no ha sido hasta las últimas décadas, que la visión artificial ha conseguido reconocer objetos complicados de diferenciar mediante el desarrollo de las redes neuronales. Hoy en día, la visión artificial y la robótica han aumentado su presencia en el mundo industrial. Al unir ambas ramas tecnológicas se ha aumentado la precisión de ciertas tareas y se han disminuido sus tiempos y costes, trabajando así de una forma más eficiente. Se pueden encontrar sistemas de visión artificial en diferentes campos como puede ser el industrial o el sanitario. En el mundo industrial, la visión artificial se utiliza en múltiples aplicaciones: detección de defectos, verificación de montajes, lecturas de códigos¿ Por lo tanto, es una rama tecnológica que se encuentra en pleno auge y en constante desarrollo y perfeccionamiento. En el siguiente Trabajo Fin de Máster se aborda el diseño, el desarrollo y la evaluación de un sistema de inspección en el que se verifican los cordones de soldadura de diferentes carrocerías en un entorno industrial. El objetivo es indicar la tipología y la posición de los defectos detectados. Para ello, se requieren dos perfilómetros láser capaces de adquirir las imágenes deseadas, un software de visión artificial con el que realizar el procesamiento de dichas imágenes, y dos robots encargados de trasladar los perfilómetros a lo largo de los cordones de soldadura. De este modo, las tareas que se abordan en el presente proyecto son las siguientes: ¿ Programación de las trayectorias de los robots y su correcta comunicación. ¿ Instalación y configuración de los perfilómetros láser 3D. ¿ Recepción de la información recogida por los perfilómetros y posterior tratamiento de los datos.

[EN] In the seventies, classical vision systems were able to process images and recognize basic features with relatively simple operations. Nevertheless, it has not been until the last few decades, that artificial vision has managed to recognize objects that are difficult to differentiate through the development of neural networks. Nowadays, artificial vision and robotics have increased their presence in the industrial world. By joining both technological branches, the precision of certain tasks has been increased and their time and costs have been reduced, thus working more efficiently. Artificial vision systems can be found in different fields such as industry or health. In the industrial world, artificial vision is used in multiple applications: defect detection, mounting verification, code readings¿ Therefore, it is a technological branch that is thriving and in constant development and improvement. The following Master¿s Thesis deals with the design, the development and the evaluation of an inspection system in which the weld seams of different bodies are verified in an industrial environment. The objective is to indicate the type and position of the defects detected. For this, two laser profilometers capable of acquiring the desired images, together with artificial vison software to perform the processing of said images, and two robots in charge of moving the profilometers along the weld seams are required. Thereby, the tasks addressed in this project are the following: ¿ Programming the trajectories of the robots and their correct communication. ¿ Installing and configurating 3D laser profilometers. ¿ Reception of the information collected by the profilometers and subsequent data processing.