Inspección automatizada
Implementamos sistemas de visión artificial que inspeccionan el 100% de sus piezas en tiempo real, eliminando el factor humano en la detección de defectos visuales, dimensionales y de ensamble.
Por qué importa
En plantas del Bajío, los rechazos internos y devoluciones de cliente representan costos que van del 2% al 8% de las ventas. La inspección visual humana tiene una tasa de error de entre el 10% y el 30% en turnos de alta velocidad o tareas repetitivas.
Los sistemas de visión de NESS inspeccionan hasta 3,000 piezas por hora con reproducibilidad del 99.9%. Integrados directamente en la línea de San Luis Potosí, rechazan automáticamente las piezas no conformes antes de que lleguen al siguiente proceso o al embarque.
| Parámetro | Capacidad |
|---|---|
| Velocidad | Hasta 3,000 ppm en línea |
| Resolución | 0.01 mm con óptica correcta |
| Plataformas | Cognex, Keyence, Basler + OpenCV |
| Iluminación | Backlight, domeback, coaxial, structured light |
| Comunicación | OPC-UA, Profinet, EtherNet/IP, RS-232 |
| Reportes | SPC en tiempo real, historial de rechazos |
| IA aplicada | Deep learning para defectos no-uniformes |
Aplicaciones
Verificación de cordón de soldadura: presencia, geometría, salpicaduras y penetración insuficiente en piezas automotrices.
Medición sin contacto de agujeros, distancias entre centros, diámetros y planeidad en piezas de alta precisión.
Grabado láser y lectura de Data Matrix para trazabilidad lote a lote requerida por clientes automotrices Tier 1 en México.
Preguntas frecuentes
Sí, con la iluminación correcta. El diseño de iluminación es crítico: para piezas brillantes usamos luz polarizada o coaxial; para superficies mateadas, luz difusa o dome. Para geometrías complejas aplicamos luz estructurada o sensores 3D. En NESS hacemos pruebas de iluminación con muestras reales antes de comprometer el diseño final.
Un sistema bien diseñado puede inspeccionar simultáneamente múltiples tipos de defecto: dimensional, superficial, presencia/ausencia de componentes, lectura de código y OCR. Con modelos de deep learning entrenados en su proceso, el sistema aprende a clasificar defectos propios de su proceso productivo en San Luis Potosí, lo que mejora con el tiempo.
La integración se hace vía señal digital (I/O), protocolo industrial (Profinet, EtherNet/IP, Modbus) u OPC-UA hacia SCADA. El sistema de visión envía una señal de OK/NOK al PLC, que activa el mecanismo de rechazo (cilindro, desviador, alarma). También guardamos imágenes de piezas NOK con timestamp para análisis de causa raíz.
Diseñamos el sistema con cambio de receta por referencia. El operador selecciona el modelo desde HMI o el sistema lo detecta automáticamente vía lector de código. Cada receta tiene sus propios criterios de inspección, tolerancias y parámetros de cámara. El cambio de modelo tarda segundos sin intervención técnica.