Inteligencia artificial del edge a la nube para la inspección visual

Rockwell Automation ha lanzado funcionalidades actualizadas de edge y nube para su plataforma FactoryTalk Analytics VisionAI, diseñadas para respaldar el control de calidad y la detección de defectos en entornos de fabricación de alta variabilidad. La arquitectura de software actualizada permite a los operadores industriales aplicar el aprendizaje automático a los flujos de trabajo de control de calidad automatizado sin requerir programación especializada en visión artificial.

Eliminación de la anotación manual de imágenes en la detección de defectos
Los sistemas de visión artificial tradicionales basados en reglas requieren una configuración exhaustiva y el etiquetado manual de imágenes para establecer parámetros de referencia para el control de calidad. Para abordar esta limitación técnica, la funcionalidad VisionStream utiliza el aprendizaje automático no supervisado para ingerir de forma autónoma datos de producción en tiempo real e identificar anomalías en los productos. Al eliminar el requisito de etiquetado manual de imágenes, el sistema reduce el tiempo de implementación y permite a los ingenieros de control inspeccionar líneas de producción complejas y altamente variables dentro de una cadena de suministro digital. Las tasas de aprendizaje configurables permiten que el sistema se adapte dinámicamente a las variables de producción cambiantes.

Integración de redes neuronales con hardware de cámaras heredado
La actualización de un ecosistema de datos industriales a menudo requiere el reemplazo completo del hardware, lo que aumenta los gastos de capital y el tiempo de inactividad de la instalación. El mecanismo de integración VisionLink evita esto al conectar las cámaras de terceros existentes compatibles con el Protocolo de Transferencia de Archivos (FTP) al hardware de edge computing. Esta arquitectura enruta los datos visuales de los sensores heredados hacia la plataforma de procesamiento de inteligencia artificial, lo que permite la detección avanzada de anomalías, la gestión de modelos basada en la nube y las copias de seguridad de datos remotas sin reemplazar la infraestructura de hardware óptico existente.

Arquitectura del edge a la nube y sincronización del sistema de control
La plataforma de inspección opera en una arquitectura híbrida, utilizando FactoryTalk Hub basado en la nube para el entrenamiento y la gestión de modelos mientras ejecuta la inferencia en tiempo real directamente en el edge. Jan Van Den Bossche, vicepresidente regional de Software y Control para EMEA de Rockwell Automation, indicó que estos módulos hacen que la inspección por inteligencia artificial sea más accesible al reducir la complejidad de la implementación e integrar capacidades de autoentrenamiento en la planta de producción. Los datos de inferencia resultantes se integran de forma nativa con los controladores lógicos programables estándar, incluidos los controladores Logix, lo que permite procesos de automatización de circuito cerrado que pueden accionar inmediatamente los datos de inspección para rechazar componentes defectuosos o ajustar los parámetros de la maquinaria.

Contexto adicional
Esta sección detalla las especificaciones técnicas y la evaluación comparativa competitiva que no se incluyen en el comunicado de prensa original.

El sector de la visión artificial industrial incluye plataformas de inteligencia artificial establecidas como Cognex VisionPro Deep Learning y Siemens Industrial Edge Vision. La evaluación comparativa objetiva para estas plataformas generalmente se centra en la latencia de inferencia en el edge y la interoperabilidad del hardware. Mientras que las plataformas ópticas tradicionales basadas en reglas dependen de algoritmos deterministas que requieren iluminación de alto contraste y un posicionamiento exacto de las piezas, los sistemas basados en redes neuronales se evalúan por su capacidad para mantener la precisión en la detección de defectos en medio de una iluminación de fábrica y orientación del producto variables. Además, las arquitecturas independientes del hardware que admiten protocolos de cámara FTP estándar ofrecen una reducción medible en el tiempo de integración y el gasto de capital en comparación con los ecosistemas patentados de circuito cerrado que exigen la compra de sensores de cámara de marcas específicas.

Editado por Aishwarya Mambet, editora de Induportals, con asistencia de IA.

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