Simulación de un proceso de ensamblaje a escala con la colaboración de un brazo robótico y monitoreo a través de un sistema de visión para control de calidad

La investigación desarrolla un modelo escalado de ensamblaje semiautomático utilizando un cobot y un sistema de visión, evaluando la calidad, la representatividad del proceso y las ventajas y limitaciones de esta simulación. Entre los desarrollos recientes se incluyen el montaje semiautomático con sistemas cobot y de visión, que permiten la detección de anomalías en tiempo real, mejorando la calidad, trazabilidad y eficiencia en procesos industriales. Un modelo de montaje semiautomático a escala con la visión de Cobot demuestra integración en un entorno educativo moderno de fabricación, mejorando la eficiencia, precisión y aplicabilidad en procesos industriales reales.

Nuestro protocolo combina cobots y visión en un modelo a escala, permitiendo una evaluación educativa práctica de eficiencia, precisión y consistencia, superando las limitaciones de la simulación tradicional o la práctica manual. Nuestro laboratorio se centrará en optimizar la colaboración cobot-humano y desarrollar un sistema de visión con una red neuronal para abordar problemas de iluminación, mejorar la detección de defectos y la escalabilidad a procesos industriales. Para empezar, organiza todos los componentes necesarios para el montaje en la bandeja de reposición, alineándolos según la disposición designada.

Introduce la secuencia de programación en la interfaz. Luego espera a que el robot colaborativo inicie la secuencia de ensamblaje recogiendo la parte inferior de la caja y transfiriéndola al punto de ensamblaje. Permite que el robot coja el gusano y lo coloque en la ranura designada dentro del conjunto.

Luego el robot recoge el engranaje sin fin y lo monta encima de la caja. Una vez completado el subensamblaje robótico, espera a que el brazo robótico lo transfiera al área de montaje manual para su procesamiento posterior por parte del operador. En el área de montaje manual, el operador recoge el subconjunto y continúa la construcción siguiendo el orden de montaje designado.

Al completar el montaje manual, coloca la pieza completamente montada verticalmente sobre la bandeja, asegurando que el gusano esté orientado hacia la parte trasera. Una vez asegurado, el robot colaborativo coloque el producto cerca del sensor en la cinta transportadora para la inspección con cámara. Para la evaluación de la forma del gusano, tras seleccionar la herramienta de inspección, se registra una imagen de referencia.

Haz clic en el icono de la imagen de referencia en la esquina superior derecha. Selecciona registrar imagen y haz clic en ejecutar para capturar la imagen. Para la configuración de parámetros del engranaje sin fin, selecciona la opción de región del patrón para ajustar el área de detección.

Elige la forma del polígono, delimita el perímetro de la pieza y haz clic en OK para confirmar. Para detectar colores, selecciona la opción de región del patrón para refinar el área alrededor del engranaje sin fin. Elige la forma del círculo, marca el perímetro del engranaje sin fin y haz clic en OK para aplicar los cambios.

Luego, selecciona la opción de región de máscara para excluir áreas no deseadas del análisis. Elige la forma del rectángulo, delimita el borde rojo de la pieza y haz clic en OK para confirmar. Ahora, activa la interfaz de software desde el ordenador y activa el interruptor para que funcione.

Luego selecciona el icono de utilidad, haz clic en la opción estadística y elige el tipo de grafo preferido, como un gráfico de tendencias o un histograma, para apoyar el análisis de calidad basado en datos por parte del nuevo gestor de procesos. El histograma de forma mostró una distribución normal centrada ligeramente por encima del valor nominal, indicando que el proceso estaba bajo control estadístico, aunque la mayoría de las partes estaban más cerca del límite superior de especificación. Los índices de capacidad de proceso revelaron una fuerte alineación con el límite inferior de especificación, pero una capacidad mucho menor cerca del límite superior, lo que conducía a una baja capacidad global de proceso.

El gráfico de control mostró que las lecturas iniciales fueron inestables debido a ajustes del sistema de medición, seguidos de un valor atípico en la etapa media probablemente causado por una pieza defectuosa, y terminaron con una tendencia estable dentro de los límites superiores de control. El histograma de color reveló que las mediciones se agrupaban cerca de los límites de tolerancia, sugiriendo solo un cumplimiento marginal de las especificaciones, y la presencia de dos distribuciones sesgadas indicaba inestabilidad del proceso. El análisis de capacidades para el color mostró que el proceso estaba centrado, ya que los valores de CPU y CPL eran similares, pero una alta variabilidad redujo la capacidad global a un CPK de 0,539.

La tabla de control para color mostraba una inestabilidad extrema con amplia variación y fallos frecuentes de control a lo largo del ciclo de producción.