¿Cómo se puede utilizar el procesamiento de imágenes en los procesos continuos de fabricación de acero para la detección precoz de desviaciones en la calidad?

La inspección basada en cámaras en línea permite supervisar de forma continua las características geométricas directamente durante el proceso, sin depender de inspecciones por muestreo posteriores. Con ibaVision, los datos de imagen de una cámara de alta velocidad se analizan y se convierten en parámetros medibles, como las diferencias diagonales. Estas «señales visuales» se integran en ibaPDA y se representan gráficamente de forma sincronizada con los datos del proceso. Esto permite detectar desviaciones de forma temprana y adoptar medidas correctivas inmediatas.

¿Cómo se pueden combinar en tiempo real los datos de los sistemas de visión con los datos clásicos de los PLC y de medición?

La integración se logra convirtiendo la información de la imagen en señales numéricas de proceso que se envían directamente al sistema de adquisición de datos. ibaCapture graba las secuencias de vídeo, mientras que ibaVision calcula las características relevantes y las transfiere como valores de proceso a ibaPDA. Allí, estos datos se procesan de forma sincronizada con los datos del PLC y de los sensores, y se almacenan a largo plazo. De este modo se crea un modelo de datos coherente y sincronizado en el tiempo para el análisis y la evaluación de la calidad.

¿Cómo puede la monitorización de estado basada en imágenes reducir los desechos en los procesos metalúrgicos?

La monitorización de estado basada en imágenes permite detectar de forma temprana desviaciones geométricas que, de otro modo, podrían provocar desechos o alteraciones en los procesos de laminación. Con ibaVision, los parámetros críticos, como las diferencias diagonales, se calculan continuamente y se registran en forma de tendencias en ibaPDA. Cuando se superan los umbrales predefinidos, se activan alarmas inmediatas mediante una lógica de semáforo virtual. Esto permite retirar a tiempo las tiras defectuosas y evita interrupciones en el proceso.

¿Cuáles son las ventajas de sincronizar los datos de las cámaras y los datos de proceso para el análisis de las causas raíz?

La vinculación sincronizada en el tiempo de los datos de imagen y de proceso permite realizar un análisis preciso de las causas fundamentales de las desviaciones de calidad. Con ibaVision e ibaPDA, los eventos visuales pueden correlacionarse con precisión con los estados térmicos y mecánicos del proceso. Además, ibaAnalyzer permite evaluar conjuntamente las tendencias y las instantáneas de imagen en su contexto histórico. Esto acelera considerablemente el análisis de las causas fundamentales y mejora su fiabilidad.

¿Cómo se pueden integrar los valores de medición visual en un sistema de control de procesos ya existente y utilizarlos para orientar al operador?

Las mediciones visuales se convierten en señales de proceso estandarizadas mediante el análisis de imágenes y se integran en ibaPDA. Estos valores están disponibles en la plataforma al igual que los canales de medición convencionales y pueden supervisarse en tiempo real. A través de ibaQPanel, se presentan en forma de visualización orientada a la interfaz hombre-máquina (HMI), que incluye gráficos de tendencias y lógica de semáforo. De este modo, se establece un vínculo directo entre el procesamiento de imágenes, la supervisión del proceso y la toma de decisiones por parte del operador.

Aumento de la calidad del producto mediante señales visuales: Supervisión de procesos en línea con ibaVision

La colada continua es un procedimiento semicontinuo de fabricación de bloques de acero. El metal líquido fundido se vierte en el molde y se enfría previamente, de modo que el cordón tiene una capa sólida de unos pocos centímetros y una gran parte de la sección transversal sigue en estado líquido. El filamento es guiado por las máquinas sobre rodillos guía de filamentos y, a continuación, se enfría. Una vez solidificado, el filamento se corta en el transportador de salida en la longitud deseada mediante un soplete de corte.

Sin un control en tiempo real, la geometría de los tochos fundidos sólo puede medirse de forma aleatoria tras el enfriamiento. Los tochos no escuadrados y una desviación en el estado del proceso sólo pueden detectarse mucho más tarde en el proceso.

Esto se evita mediante la supervisión continua de la planta de producción con un sistema de procesamiento de imágenes. La eficacia del proceso y también la calidad del producto aumentan de forma duradera.

Aumentar

calidad del producto

Más alto

densidad de prueba

24/7

supervisión del estado del proceso

A vibrant red-hot metal bar is shown in a dark industrial setting, with white lines overlaid digitally to indicate measurement.

La tecnología

Una cámara instalada detrás de la antorcha de corte graba las caras frontales de los tochos y proporciona los datos de vídeo a ibaCapture . ibaVision procesa las secuencias de vídeo y, en primer lugar, determina los puntos de esquina de la cara frontal del tocho y calcula, a partir de estos datos, la longitud y la diferencia de la diagonal. Estos valores se introducen en el sistema de adquisición de datos de proceso ibaPDA como las llamadas señales visuales. ibaPDA crea entonces una tendencia a largo plazo de estos valores característicos. Así, ibaVision permite determinar valores numéricos que no tienen sensorialidad. En caso de una tendencia significativa, es decir, una diferencia diagonal por encima de un umbral predefinido, el operador recibe una alarma mediante un semáforo virtual en la interfaz de usuario. El tocho defectuoso puede entonces eliminarse. Simultáneamente, se adaptan los ajustes de la planta.

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El procesamiento de imágenes proporciona información que ningún otro sensor puede obtener, y lo hace las 24 horas del día, los 7 días de la semana.

Daniel Gauss
Director de Producto, iba AG

Los datos del proceso pueden visualizarse en línea mediante los datos registrados con ibaCapture e ibaPDA. Los datos determinados en tiempo real con ibaVision están disponibles como todos los demás datos del proceso. Los datos se visualizan en el panel de control mediante ibaQPanel, que combina la funcionalidad de una visualización interactiva de valores de medición y elementos del campo de HMI.

Además de la imagen de vídeo en directo de la cámara, se muestra mediante un semáforo la instantánea con el cálculo de la diagonal, la tendencia actual de las señales visuales y la calidad del proceso. El análisis fuera de línea de los datos de proceso, los datos visuales y las imágenes de vídeo grabadas de forma sincronizada en el tiempo se puede realizar con ibaAnalyzer con el fin de analizar la causa raíz.

Schematic illustration of online process monitoring with ibaVision

Funciones usadas

En esta aplicación se utilizan las siguientes funciones del sistema iba.

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Preguntas frecuentes (FAQ)

¿Cómo se puede utilizar el procesamiento de imágenes en los procesos continuos de fabricación de acero para la detección precoz de desviaciones en la calidad?: La inspección basada en cámaras en línea permite supervisar de forma continua las características geométricas directamente durante el proceso, sin depender de inspecciones por muestreo posteriores. Con ibaVision, los datos de imagen de una cámara de alta velocidad se analizan y se convierten en parámetros medibles, como las diferencias diagonales. Estas «señales visuales» se integran en ibaPDA y se representan gráficamente de forma sincronizada con los datos del proceso. Esto permite detectar desviaciones de forma temprana y adoptar medidas correctivas inmediatas.
¿Cómo se pueden combinar en tiempo real los datos de los sistemas de visión con los datos clásicos de los PLC y de medición?: La integración se logra convirtiendo la información de la imagen en señales numéricas de proceso que se envían directamente al sistema de adquisición de datos. ibaCapture graba las secuencias de vídeo, mientras que ibaVision calcula las características relevantes y las transfiere como valores de proceso a ibaPDA. Allí, estos datos se procesan de forma sincronizada con los datos del PLC y de los sensores, y se almacenan a largo plazo. De este modo se crea un modelo de datos coherente y sincronizado en el tiempo para el análisis y la evaluación de la calidad.
¿Cómo puede la monitorización de estado basada en imágenes reducir los desechos en los procesos metalúrgicos?: La monitorización de estado basada en imágenes permite detectar de forma temprana desviaciones geométricas que, de otro modo, podrían provocar desechos o alteraciones en los procesos de laminación. Con ibaVision, los parámetros críticos, como las diferencias diagonales, se calculan continuamente y se registran en forma de tendencias en ibaPDA. Cuando se superan los umbrales predefinidos, se activan alarmas inmediatas mediante una lógica de semáforo virtual. Esto permite retirar a tiempo las tiras defectuosas y evita interrupciones en el proceso.
¿Cuáles son las ventajas de sincronizar los datos de las cámaras y los datos de proceso para el análisis de las causas raíz?: La vinculación sincronizada en el tiempo de los datos de imagen y de proceso permite realizar un análisis preciso de las causas fundamentales de las desviaciones de calidad. Con ibaVision e ibaPDA, los eventos visuales pueden correlacionarse con precisión con los estados térmicos y mecánicos del proceso. Además, ibaAnalyzer permite evaluar conjuntamente las tendencias y las instantáneas de imagen en su contexto histórico. Esto acelera considerablemente el análisis de las causas fundamentales y mejora su fiabilidad.
¿Cómo se pueden integrar los valores de medición visual en un sistema de control de procesos ya existente y utilizarlos para orientar al operador?: Las mediciones visuales se convierten en señales de proceso estandarizadas mediante el análisis de imágenes y se integran en ibaPDA. Estos valores están disponibles en la plataforma al igual que los canales de medición convencionales y pueden supervisarse en tiempo real. A través de ibaQPanel, se presentan en forma de visualización orientada a la interfaz hombre-máquina (HMI), que incluye gráficos de tendencias y lógica de semáforo. De este modo, se establece un vínculo directo entre el procesamiento de imágenes, la supervisión del proceso y la toma de decisiones por parte del operador.