Come abbiamo già visto, i sistemi di visione sono alleati nella produzione a zero difetti, cui le aziende mirano ogni giorno nel loro lavoro. Infatti, la velocità e la precisione con cui un sistema di visione agisce consentono di rendere più agile il processo aziendale di produzione, riducendo tempi e costi.
Inoltre, adottare un sistema di questo tipo per effettuare il controllo qualità della produzione aziendale consente di raccogliere una notevole mole di dati sui propri processi e sulle fasi di produzione.
Ma perché raccogliere dati è così importante?
L’importanza di un approccio data driven nella produzione industriale è un tema di cultura aziendale: raccogliere dati sulle fasi di produzione di un determinato prodotto, consente di avere tutto sempre sottocontrollo, tracciato, di verificare miglioramenti o cali di prestazione e prendere decisioni basate, non su opinioni, bensì su elementi oggettivi.
Raccogliere così tanti dati, come è possibile fare attraverso un sistema di visione industriale, consente di avere metriche e elementi concreti per orientare il processo decisionale aziendale.
Nel nostro laboratorio di ricerca industriale, sperimentiamo ogni giorno per i nostri clienti queste soluzioni e oggi vi raccontiamo uno dei progetti che abbiamo seguito negli ultimi mesi.
Intervento realizzato
L’azienda cliente ci ha richiesto lo sviluppo di una soluzione che consentisse di controllare eventuali difetti nei tubi metallici quotidianamente da essa prodotti, affinché la produzione dei tubi avvenisse in modalità più rapida e precisa, e non rubasse troppo tempo ai dipendenti.
Per prima cosa abbiamo quindi scelto un sensore di misurazione che consentisse di raccogliere rapidamente dati sugli oggetti osservati in pochi secondi: un profilometro.
Il profilometro è, in generale, un strumento di misurazione, che consente di raccogliere dati sull’oggetto che osserva: altezza e larghezza, oppure, come nel caso descritto di seguito, consente, a fronte di alcuni parametri, di stabilire se un oggetto rispetti questi ultimi o no.
I modelli di profilometro sul mercato sono moltissimi: nel caso in esame ci siamo affidati a Keyence.
La configurazione di un profilometro consente di prendere in considerazione moltissime variabili legate all’oggetto che si deve esaminare.
Per stabilire la presenza di eventuali difetti nell’oggetto, abbiamo impostato, per esempio, un determinato numero di immagini da raccogliere per singolo tubo metallico, un tempo entro cui il difetto deve essere rilevato, una determinata intensità luminosa e, ancora, un range di misurazione prestabilito. Questi sono solo alcuni dei moltissimi parametri che è possibile individuare per effettuare una misurazione non solo molto precisa, ma anche rapidissima e automatica.
Come lavora il nostro profilometro?
Il compito del nostro profilometro era individuare le difettosità di alcuni tubi metallici, in modo da rendere il lavoro dell’azienda produttrice più rapido e preciso. Ma come funziona il processo di ricerca e analisi degli eventuali difetti?
Prima di tutto c’è la fase di acquisizione delle immagini, con cui il sistema di controllo prende visione degli oggetti. Ne rileva il perimetro, i bordi, l’inizio e la fine.
La seconda fase, quindi, è quella della determinazione delle aree da ispezionare: individua, quindi, in ciascun tubo la zona che richiede il suo controllo approfondito sulla e procede con la ricerca dei possibili difetti. In questa fase non avvengono calcoli precisi, ma vengono solo contrassegnate le aree o i punti in cui successivamente si dovrà indagare. L’ultima fase, infine, è quella dell’analisi precisa di tutti i difetti: il profilometro li mette in evidenza, mostrando la tipologia di difetto, la dimensione e la misura.
L’interfaccia utente
Tutti i dati raccolti vengono poi analizzati, ordinati e mostrati in un’interfaccia creata appositamente. Qui è possibile verificare i dati raccolti e avere un elenco delle tipologie di difetti rilevati, del loro numero, dei difetti più gravi (sulla cui causa, quindi, sarà necessario intervenire immediatamente) e in generale consente di avere una panoramica del lavoro di controllo qualità eseguito.
In altre parole: consente di prendere decisioni ancorate ai dati raccolti e rendere il processo di produzione più efficiente.
