• Título:  IMPROVING THE OPTICAL SET-UP PIPELINE OF A 2D METROLOGY SYSTEM
• Autor:  Moru, Desmond Kehinde
• Universidad:  Universidad de Navarra
• Departamento:  Ingeniería Mecánica y Materiales
• Fecha de Lectura:  22/07/2020
• Programa de doctorado:  Programa de Doctorado en Ingeniería Aplicada por la Universidad de Navarra
• Dirección: 
  • BORRO YÁGÜEZ, DIEGO (DIRECTOR)
• Tribunal: 
  • GARCIA ALONSO MONTOYA, ALEJANDRO (PRESIDENTE)
  • Hernantes Apezetxea, Josune (SECRETARIO)
  • SEVILLA CAMPO, JOSE LUIS FRANCISCO (VOCAL)
  • Buchart Izaguirre, Carlos Ignacio (VOCAL)
  • FERNÁNDEZ DIAZ, JUSTINO (VOCAL)
• Descriptores: 
  • ENGRANAJES
  • INGENIERIA Y TECNOLOGIA MECANICAS
  • TRATAMIENTO DIGITAL DE IMAGENES
  • LUZ
• Localización:  ARCHIVO DIGITAL UNIVERSIDAD DE NAVARRA
• Resumen:
  La metrología es una de las muchas aplicaciones de la visión artificial que tiene la ventaja de permitir el análisis dimensional de un lote completo de producción que sale de una línea de ensamblaje sin suponer un cuello de botella. Gracias a su potencial, el control de calidad se convierte en una prioridad en los procesos de inspección de la fabricación industrial. Debido al avance de la tecnología y el auge de la Industria 4.0, las fábricas inteligentes exigen alta precisión y exactitud en las mediciones e inspección de productos industriales. La tecnología de visión artificial proporciona inspección y análisis basados en imágenes. Con el uso de software, sensores, cámaras, ópticas, luminarias y guía de robots, estos sistemas integrados permiten realizar inspecciones flexibles, sin contacto y llegando en muchos casos al 100% de la producción. En esta tesis se analizan las diferentes fases del pipeline óptico clásico de un sistema de visión, estudiando las configuraciones que permiten optimizar la inspección. El primer paso es el estudio de la alineación lente-luz para monitorizar y lograr un sistema óptimo de alineación. El algoritmo se ha probado con diferentes configuraciones de alineamiento para determinar su efectividad. En la segunda fase del pipeline, se realiza un estudio profundo del proceso de calibración para abordar el efecto de diferentes parámetros como el enfoque de la cámara, tiempo de exposición y número e inclinación de las imágenes. Se realiza un análisis estadístico multivariable para estudiar la influencia de cada parámetro en el proceso de calibración. En la tercera propuesta, se desarrolla un algoritmo de alineación de objetos para abordar el problema de posibles desalineamientos durante un proceso de medición. En el capítulo de validación de propuestas se realiza un estudio completo del impacto de cada fase del pipeline. Los diferentes estudios y algoritmos desarrollados en esta tesis demuestran que merece la pena realizar la búsqueda de las configuraciones óptimas en cada fase del pipeline ya que se comprueba que hay mejora estadística en el proceso. Finalmente, se ha desarrollado una aplicación completa de visión artificial en 2D para determinar la medición precisa de engranajes, a nivel de subpíxeles, con el potencial de mejorar el control de calidad, reducir el tiempo de inactividad y optimizar el proceso de inspección. El sistema de visión calibrado se ha verificado midiendo un engranaje ground-truth en una máquina de medición de coordinadas (CMM), utilizando esta medida como valor nominal. Se ha llevado a cabo un estudio metódico de la incertidumbre global asociada con el proceso de medición.