La visión artificial para la medida directa en herramientas de corte

La investigación realizada por Luz Karime, profesora de la Universidad de Pamplona en Colombia, constituye una parte más de los trabajos que vienen realizando desde hace tiempo un grupo de investigadores de la Universidad de León dirigidos por los doctores Enrique Alegre, Joaquín Barreiro y Manuel Castejón. Los trabajos llevados a cabo en este contexto pretenden aprovechar las oportunidades tecnológicas que ofrecen las técnicas de visión asistida por computador. Desde hace varios años el imparable avance tecnológico ha permitido reducir de manera muy significativa los costes de los equipos ópticos e informáticos, al mismo tiempo que sus prestaciones han mejorado sustancialmente. Esta confluencia de hechos hace que la aplicación industrial de sistemas para el control o monitorización basados en sistemas de visión sea una realidad en el ámbito industrial. En particular, este grupo de investigación está actualmente trabajando en dos líneas claramente diferenciadas pero cuyo sustrato teórico es similar, la determinación de las características de calidad en el semen de verracos de forma que se pueda realizar una selección asistida, y la determinación de las características de herramientas y piezas en los procesos de fabricación para llevar un control adecuado del proceso. Es en esta segunda línea de trabajo se ubica la investigación realizada por el equipo en el que está Luz Karime. El mecanizado por arranque de viruta constituye uno de los principales procesos en la fabricación de piezas metálicas. Aunque es un proceso muy antiguo y ha sido objeto de muchos estudios, la complejidad de los fenómenos físicos, químicos y mecánicos que tienen lugar en la interfase herramienta-pieza hace que los modelos desarrollados para representar el comportamiento de la pieza y herramienta no sean del todo precisos. Es por ello que, después de años de investigación, todavía se siguen desarrollando muchos trabajos en este ámbito. Uno de los aspectos que en las últimas décadas se ha considerado necesario optimizar es el conocimiento y la predicción de la evolución del desgaste y de la vida útil de la herramienta de corte. Como es bien sabido, estamos asistiendo en la actualidad a escenarios de producción globalizados donde la subsistencia de numerosas empresas depende directamente de su grado de competitividad. Esto es especialmente importante en entornos de producción altamente automatizados, como puede ser el mundo del decoletaje, del automóvil, etc. Con estos condicionantes, la importancia que tiene optimizar cualquier parámetro y variable de los procesos de producción es evidente. Uno de los elementos que contribuyen a aumentar el coste de los productos es el asociado con la herramienta. Aunque el coste propio de las herramientas de corte en el mecanizado no suele representar un porcentaje importante del coste de la pieza o del producto, no se puede decir lo mismo del coste asociado con su reemplazo, que es entre un 3 y un 12% de los costes finales totales de las piezas. Además, cerca del 20% del tiempo de proceso en operaciones de mecanizado no es productivo. Los resultados obtenidos hasta la fecha de los diferentes estudios no permiten optimizar la vida de las herramientas de corte, ya que trabajan con criterios demasiado conservadores. Esto se debe principalmente al elevado margen de error en las medidas del desgaste, asociado con la complejidad de los fenómenos implicados. Además, muchos de estos modelos ya no son válidos en la situación actual. En los últimos años se han utilizado numerosas técnicas de control que se pueden agrupar en dos grandes grupos: técnicas de control directas y técnicas indirectas. Nuestros trabajos se centran en la utilización de una técnica directa usando un sistema de visión por computador. La razón es doble: por un lado, los sistemas de visión por computador están ya implantados en numerosos ámbitos. Los continuos avances en la tecnología de las cámaras y las ópticas así como la importante reducción en los precios ha hecho que su campo de aplicación sea cada vez más extenso. Por otro lado, las técnicas directas de medición proporcionan resultados más fiables que las indirectas. Ventajas de la visión artificial Por tanto, la visión artificial presenta numerosas ventajas como técnica de medida directa. Sin embargo, las investigaciones realizadas hasta la fecha indican que, aunque es una tecnología fácil de usar, todavía existen problemas derivados de su integración. Esto se debe a los requerimientos industriales que precisan, tales como: resultados de medición de calidad, integración cercana a la máquina, uso de herramientas y técnicas avanzadas de iluminación adaptativa para obtener imágenes optimizadas. En este trabajo se aprovecha el potencial de la tecnología basada en la visión artificial, de forma que mediante el uso de cámaras CCD y ópticas de magnificación adecuada es posible capturar la huella de desgaste en la herramienta de corte, facilitando de esta manera su medida directa. Sin embargo, la imagen que se puede obtener de la plaquita puede contener ruido, debido a las condiciones del entorno como la presencia de brillos por los fluidos refrigerantes utilizados, cambios de color por las elevadas temperaturas de corte, partículas de material de aportación adheridas al filo, etc. Para que el sistema sea capaz de proporcionar resultados fiables sobre el desgaste de manera automática y precisa, se requiere realizar un tratamiento adecuado de la imagen. Es aquí donde los algoritmos de extracción de características y de clasificación adquieren importancia. Su capacidad para la descripción y reconstrucción de imágenes permite no sólo valorar las evoluciones producidas en el tiempo sino además realizar fidedignas descripciones basadas en la forma, lo que permite que se puedan utilizar para clasificar formas y por tanto los objetos relacionados con esas formas, en función de diversos estados, niveles, etc. En este trabajo se ha adoptado un desarrollo metodológico basado en la utilización de la visión artificial y de diversas técnicas de clasificación para el control de herramientas de corte en tiempo real. Se analizan diversos descriptores de región, algunos de ellos geométricos simples y otros más elaborados basados en momentos estadísticos. De igual manera se determina su utilidad para clasificar el estado de la herramienta asociándolo con la forma que presenta la región de desgaste que en ella se crea. Para ello se emplean diversos algoritmos de clasificación basados en el análisis discriminante, como son el análisis discriminante lineal y el cuadrático, y también métodos de agrupamientos basados en el análisis cluster. Con todos los algoritmos desarrollados, se procedió a desarrollar una interfaz gráfica de usuario que hiciera más asequibles todos estos procedimientos. La idea era que la interfaz la use tanto el operario a pie de máquina para monitorizar el estado de la herramienta en tiempo real, como el analista para obtener los modelos de decisión y las gráficas de fronteras base para su utilización en la interfaz del operario para cada familia de materiales a mecanizar. Los resultados obtenidos con este estudio son realmente alentadores y de utilidad potencial en el mundo del mecanizado. Como fruto natural del trabajo realizado, se han realizado varias publicaciones en revistas internacionales y congresos.