p s c.a. visiÓn - biblioteca digital de universidad de

n°: 2006-XXA

PROYECTO DE GRADO

Presentado ante la ilustre UNIVERSIDAD DE LOS ANDES como requisito parcial para

obtener el Título de INGENIERO DE SISTEMAS

“CONTROL DEL TAMAÑO DE LAS PELLAS EN LA PLANTA DE

PELLAS DE SIDOR, C.A. CON TÉCNICAS DE VISIÓN

ARTIFICIAL”

Por

Br. Betania del Mar Bellera Sosa

Tutor: Edgar Chacón

Co-Tutor: Eliezer Colina

Tutor Industrial: Juan Colmenares

Septiembre, 2006

©2006 Universidad de Los Andes Mérida, Venezuela

“Control del tamaño de las Pellas en la Planta de Pellas de

Sidor, C.A. con técnicas de Visión Artificial”

Br. Betania del Mar Bellera Sosa

Proyecto de Grado — Sistemas de Control, 165 páginas

Resumen: La solución de problemas en los procesos de tipo industrial debe estar

enmarcada en desarrollos tecnológicos basados en conceptos que conduzcan a una

solución práctica, bien estructurada y acompañada del componente computacional

para optimizar la solución acertada. Así pues, en este trabajo de investigación se

muestra una solución que permita llevar a cabo el control del tamaño de las pellas

producidas en Sidor C.A.

Cabe destacar que el proceso de peletización constituye uno de los primeros

procesos en el ciclo productivo de la empresa y que las pellas son elemento

principal para la producción de acero en Sidor, por lo que es de vital importancia

tener una buena supervisión y control de la producción de las mismas, en especial

su tamaño.

El sistema de control planteado comprende el diseño, desarrollo e

implementación de un Sistema de Visión Artificial, que permita el monitoreo de los

radios correspondientes de las pellas producidas en la planta, y un Sistema Experto

en Peletización, que genere la recomendación más adecuada para controlar el

tamaño de las pellas en caso de que éstas se encuentren fuera de los rangos

aceptables.

Luego de la implementación del sistema de control desarrollado, se

efectuaron las pruebas correspondientes a la evaluación del mismo, éstas

demostraron que cumple satisfactoriamente con los objetivos definidos

inicialmente y con los requerimientos de la empresa. De esta manera se determinó

que ambos sistemas en conjunto constituyen una acertada solución para la

empresa, permitiendo el control efectivo del tamaño de las pellas producidas en

planta.

Palabras clave: Sistema de Visión Artificial, Sistema Experto, Peletización,

Pellas, Disco Peletizador, Control, Monitoreo, Supervisión, Autimatización, Sidor.

Dedicatoria

A mis padres, por todo su amor y

apoyo incondicional;

por enseñarme que con

esfuerzo y dedicación

se obtienen grandes logros..,

éste es para uds.

Índice

Dedicatoria .................................................................................................................iii Índice.......................................................................................................................... iv Índice de Tablas .......................................................................................................viii Índice de Figuras........................................................................................................ ix Agradecimientos.......................................................................................................xiii Capítulo 1 Introducción ......................................................................................... 1

1.1 Antecedentes ................................................................................................ 1 1.2 Definición del problema...............................................................................2 1.3 Justificación ................................................................................................. 3 1.4 Objetivos....................................................................................................... 5

1.4.1 Objetivo General....................................................................................... 5 1.4.2 Objetivos Específicos................................................................................ 5

1.5 Estructura del documento............................................................................ 5 Capítulo 2 La empresa y el proceso........................................................................ 7

2.1 La empresa Sidor C.A. .................................................................................. 7 2.1.1 Planta de Pellas ...................................................................................... 10

2.1.1.1 Manejo de Materiales ..........................................................................11 2.1.1.2 Molienda ..............................................................................................11 2.1.1.3 Peletización ..........................................................................................11

2.1.2 El proceso en Planta de Pellas................................................................ 12 2.1.2.1 Variables de control del proceso ........................................................ 13

2.2 Proceso de Peletización .............................................................................. 13 2.2.1 Pellas....................................................................................................... 14 2.2.2 Mecanismo de formación de pellas........................................................ 15 2.2.3 Disco peletizador (Disco de boleo)..........................................................17

2.2.3.1 Principales componentes del disco .....................................................17 2.2.3.2 Operación del disco de boleo.............................................................. 18

2.2.4 Factores que influyen en la formación de pellas.................................... 19

2.2.4.1 Tipo y cantidad del agente humectante usado (agua) .......................20 2.2.4.2 Fineza y forma de las partículas ......................................................... 21 2.2.4.3 Tipo y cantidad de los aditivos aglomerantes usados ........................ 21 2.2.4.4 Dispositivos en el equipo de boleo para regular las fuerzas que

intervienen..........................................................................................23 Capítulo 3 Marco Teórico.....................................................................................26

3.1 Visión Artificial...........................................................................................26 3.1.1 Elementos de un sistema de visión artificial .........................................26

3.1.1.1 Fuente de luz....................................................................................... 27 3.1.1.2 Sensores de imagen ............................................................................38 3.1.1.3 Tarjetas de captura (adquisidora) ......................................................39 3.1.1.4 Algoritmos de análisis de imagen.......................................................40 3.1.1.5 Extracción y selección de características ........................................... 41 3.1.1.6 Reconocimiento de formas e inteligencia artificial............................42 3.1.1.7 Computadora o módulo de proceso ...................................................42 3.1.1.8 Sistema de respuesta en tiempo real ..................................................43

3.2 Sistemas Expertos (SE) ..............................................................................43 3.2.1 Aplicaciones............................................................................................44 3.2.2 Áreas de aplicación................................................................................. 45 3.2.3 Ventajas .................................................................................................. 47 3.2.4 Limitaciones ........................................................................................... 47 3.2.5 Arquitectura básica ................................................................................48

3.2.5.1 Base de conocimientos .......................................................................49 3.2.5.2 Base de hechos (Memoria de trabajo) ................................................49 3.2.5.3 Motor de inferencia ............................................................................50 3.2.5.4 Subsistema de explicaciones .............................................................. 51 3.2.5.5 Interfaz de usuario.............................................................................. 52

3.2.6 Tipos de Sistemas Expertos ................................................................... 52 3.2.6.1 Sistemas Expertos basados en reglas ................................................. 53 3.2.6.2 Sistemas Expertos basados en casos (Case Based Reasoning) ......... 53 3.2.6.3 Sistemas Expertos basados en reglas bayesianas .............................. 53

3.2.7 Metodología para el desarrollo de Sistemas Expertos........................... 53 3.2.7.1 Análisis y descripción del problema................................................... 53

v

3.2.7.2 Especificación de requerimientos ...................................................... 55 3.2.7.3 Análisis de costos, tiempo y recursos ................................................. 56 3.2.7.4 Ingeniería del conocimiento............................................................... 56 3.2.7.5 Diseño preliminar del Sistema Experto ............................................. 57 3.2.7.6 Desarrollo e implantación del Sistema Experto.................................58

Capítulo 4 Sistema de Visión Artificial ................................................................ 59 4.1 Metodología de desarrollo e implementación ........................................... 59

4.1.1 Fuente de luz .......................................................................................... 61 4.1.2 Sensor de imagen ...................................................................................63 4.1.3 Tarjeta de adquisición de imágenes.......................................................63 4.1.4 Análisis de imagen y reconocimiento de formas ...................................63

4.1.4.1 Filtrado (pre-procesamiento) y Segmentación (aislamiento objetos de

interés) ................................................................................................64 4.1.4.2 Extracción y selección de características ...........................................68

4.1.5 Módulo de proceso .................................................................................69 4.1.6 Adquisidor de radios ..............................................................................69

4.2 Evaluación del Sistema de Visión ..............................................................70 4.2.1 Iluminación ............................................................................................70

4.2.1.1 Iluminación por leds...........................................................................70 4.2.1.2 Iluminación por fluorescente ............................................................. 72

4.2.2 Procesamiento ........................................................................................ 74 Capítulo 5 Sistema Experto en Peletización ........................................................ 77

5.1 Metodología................................................................................................ 77 5.1.1 Análisis y descripción del problema ...................................................... 77

5.1.1.1 Descripción general del problema...................................................... 77 5.1.1.2 Especificación de requerimientos ......................................................80 5.1.1.3 Ingeniería del conocimiento...............................................................89 5.1.1.4 Diseño preliminar del Sistema Experto .............................................93

5.2 Desarrollo e implantación........................................................................ 105 5.2.1 Construcción del prototipo .................................................................. 105 5.2.2 Validación del prototipo....................................................................... 108 5.2.3 Construcción del modelo operacional.................................................. 109

5.2.3.1 Adquisidor de entradas..................................................................... 109

vi

5.2.3.2 Sistema Experto................................................................................. 111 5.2.3.3 Interfaz gráfica...................................................................................114

5.3 Evaluación del Sistema Experto............................................................... 122 5.3.1 Verificación del Sistema Experto ......................................................... 123 5.3.2 Validación del Sistema Experto ........................................................... 124 5.3.3 Usabilidad del Sistema Experto ........................................................... 125 5.3.4 Utilidad del Sistema Experto ............................................................... 126

5.4 Evaluación del Sistema Completo............................................................ 126 Capítulo 6 Conclusiones ..................................................................................... 128 Capítulo 7 Recomendaciones ............................................................................. 130 Bibliografía ...............................................................................................................131 Apéndice A Especificaciones de la cámara Legend530 ....................................... 134 Apéndice B Base de Conocimientos del Sistema Experto ................................... 135

B.1 Modelo conceptual ................................................................................... 135 B.2 Modelo computable.................................................................................. 136

B.2.1 Diagramas de flujo computables...........................................................137 B.2.2 Reglas en CLIPS ................................................................................... 138

Apéndice C Archivos del Sistema......................................................................... 148 C.1 Librería (pellaslib.lib)............................................................................... 148

C.1.1 Funciones de tratamiento de datos y cálculo de variables (pellas.c) .. 148 C.1.2 Almacenamiento y consulta de datos (db_util.c) ................................ 150

C.2 Adquisidor de datos de la cámara (AdqCamPellas.c)...............................151 C.3 Adquisidor de Sistema Experto (AdquisidorPellas.c) ..............................151

vii

Índice de Tablas

Tabla A. Aplicación de los Sistemas Expertos según el área. ...................................46

Tabla B. Diseño de la tabla de datos de instalación................................................100

Tabla C. Diseño de la tabla de factor de escala ........................................................101

Tabla D. Diseño de la tabla de históricos................................................................ 102

Tabla E. Respuesta del proceso ante variaciones de las principales variables. ..... 105

Tabla F. Tiempos de respuesta del proceso ............................................................. 111

Índice de Figuras

Figura 1. Ubicación de Sidor C.A. ............................................................................... 7

Figura 2. Proceso del sistema de reducción.............................................................. 10

Figura 3. Planta de Pellas de Sidor C.A. ....................................................................11

Figura 4. Discos peletizadores de Planta de Pelas Sidor C.A. .................................. 12

Figura 5. Etapas del proceso de formación de pellas en Sidor C.A. ......................... 13

Figura 6. Formación de pellas................................................................................... 15

Figura 7. Otras alternativas posibles en la formación de pellas ................................17

Figura 8. Principales dimensiones de discos industriales........................................ 18

Figura 9. Movimiento del mineral en el disco .......................................................... 19

Figura 10. Relación entre inclinación, altura de las paredes y ángulo de reposo del

disco. ..................................................................................................................24

Figura 11. Elementos de un sistema de visión artificial............................................ 27

Figura 12. Iluminación de un objeto .........................................................................28

Figura 13. Iluminación posterior difusa ...................................................................29

Figura 14. Iluminación posterior direccional ...........................................................29

Figura 15. Iluminación frontal oblicua .....................................................................30

Figura 16. Iluminación frontal direccional ...............................................................30

Figura 17. Anillo ........................................................................................................30

Figura 18. Anillo con difusor.....................................................................................30

Figura 19. Domo........................................................................................................30

Figura 20. Dispositivo de luz frontal axial................................................................ 31

Figura 21. Iluminación de día nublado (CDI)........................................................... 31

Figura 22. Dispositivo comercial de CDI ..................................................................32

Figura 23. Iluminación de campo oscuro .................................................................33

Figura 24. Dispositivo comercial iluminación de campo oscuro .............................33

Figura 25. Esquema de iluminación del array de luces............................................33

Figura 26. Spot (luz puntual) ....................................................................................34

Figura 27. Array de leds comercial ...........................................................................34

Figura 28. Esquema de iluminación de campo claro ...............................................34

Figura 29. Iluminación por fibra óptica ................................................................... 35

Figura 30. Iluminación por fluorescentes ................................................................36

Figura 31. Iluminación por LED's............................................................................. 37

Figura 32. Iluminación por láser .............................................................................. 37

Figura 33. Etapas de un proceso de reconocimiento de formas ..............................40

Figura 34. Esquema básico de un SE........................................................................49

Figura 35. Esquema extendido de un SE .................................................................. 52

Figura 36. Lugar de implantación del sistema. ........................................................60

Figura 37. Esquema del lugar de implantación ........................................................60

Figura 38. Fuente de luz directa ...............................................................................62

Figura 39. Fuente de luz con superficie reflectiva ....................................................62

Figura 40. Imagen capturada....................................................................................64

Figura 41. Histograma de intensidad........................................................................ 65

Figura 42. Aplicación del Método Modal al histograma. .........................................65

Figura 43. Imagen binaria producto de la umbralización........................................66

Figura 44. Conjunto B: Elemento estructural N8 ..................................................... 67

Figura 45. Apertura de la imagen capturada. ........................................................... 67

Figura 46. Clausura de la imagen capturada. ...........................................................68

Figura 47. Imagen con extracción y selección de características .............................69

Figura 48. Configuración de iluminación por leds directa........................................71

Figura 49. Configuración de iluminación por leds indirecta. ...................................71

Figura 50. Imagen capturada con iluminación por leds directa. ............................. 72

Figura 51. Imagen capturada con iluminación por leds indirecta............................ 72

Figura 52. Configuración de iluminación fluorescente directa. ............................... 73

Figura 53. Configuración de iluminación fluorescente indirecta............................. 73

x

Figura 54. Imagen capturada con iluminación por fluorescente directa. ................ 74

Figura 55. Imagen capturada con iluminación por fluorescente indirecta.............. 74

Figura 56. Imagen original capturada. ..................................................................... 75

Figura 57. Extracción de pellas, error al obtener un cúmulo de ellas. ..................... 76

Figura 58. Resultado luego de incorporar la densidad como requisito. .................. 76

Figura 59. Diseño preliminar de la pantalla .............................................................82

Figura 60. Diagrama Entradas-Salida del Sistema Experto ....................................84

Figura 61. Arquitectura de Red de Planta de Pellas ................................................88

Figura 62. Conexiones de la PC para el Sistema Experto.........................................89

Figura 63. Diagrama de respuesta ante la variación del flujo másico de entrada. .. 91

Figura 64. Diagrama de respuesta ante la variación de la velocidad al disco.......... 91

Figura 65. Diagrama de respuesta ante la variación del agua de entrada al disco. .92

Figura 66. Diagrama general de acciones.................................................................93

Figura 67. Arquitectura del Sistema .........................................................................93

Figura 68. Límites de un grafico de control ............................................................. 95

Figura 69. Arquitectura de T-Expert ........................................................................ 97

Figura 70. Sistema de adquisición I-vision ............................................................ 103

Figura 71. Diagrama de flujo para el caso 1 de las reglas de las Western Electric. 106

Figura 72. Diagrama de flujo para el caso 2 de las reglas de la Western Electric. . 106

Figura 73. Diagrama de flujo para el caso 3 de las reglas de la Western Electric. . 107

Figura 74. Diagrama de flujo para el caso 4 de las reglas de las Western Electric.108

Figura 75. Diagrama de flujo modificado para el caso 1......................................... 109

Figura 76. Formato de entrada al Sistema Experto.................................................110

Figura 77. Caso 1 desarrollado en T-Expert.............................................................112

Figura 78. Reglas programadas en CLIPS para el caso 1.........................................114

Figura 79. Pantalla principal....................................................................................115

Figura 80. Menú desplegable de cada variable .......................................................116

Figura 81. Tendencia de variables y configuración ................................................. 117

Figura 82. Estados del tamaño de las pellas con su respectivo led.........................118

Figura 83. Recomendación mostrada por el Sistema Experto................................119

xi

Figura 84. Pantalla de históricos ............................................................................ 120

Figura 85. Pantalla de históricos resaltados............................................................121

Figura 86. Módulos del sistema completo e interacción.........................................121

Figura A.1. Dimensiones de Legend530 ................................................................. 134 Figura B.1. Diagrama de flujo modificado para el caso 2. ...................................... 135 Figura B.2. Diagrama de flujo modificado para el caso 3....................................... 136 Figura B.3. Diagrama de flujo modificado para el caso 4....................................... 136 Figura B.4. Diagrama de flujo computable para el caso 2.......................................137 Figura B.5. Diagrama de flujo computable para el caso 3. ......................................137 Figura B.6. Diagrama de flujo computable para el caso 4...................................... 138

xii

Agradecimientos

A mi Dios, por estar siempre a mi lado, gracias por ser mi fuente de fuerza y

entereza para seguir siempre luchando.

A mi precioso ángel de la guarda, gracias por acompañarme siempre y

darme la fuerza para seguir adelante y culminar este proyecto.

A mi querida mamá, una mujer excepcional quien me enseñó el poder del

amor de madre; gracias por tu amor incondicional y tu apoyo, por haber estado

siempre allí cuando necesité de ti.

A mi adorado papá, gracias por todo tu apoyo, por enseñarme la

importancia de la constancia y la exigencia. Tus consejos llenos de amor, siempre

llegaron en el momento oportuno para mantenerme en mi camino.

A mi hermana Rebeca, la luz de mis ojos, mi mejor amiga. Gracias mi niña

por ser el refugio, la esperanza y la alegría cada vez que la necesito.

A mi hermano Julio César, mi mejor amigo y quien ha sido el apoyo para

siempre mantenerme de pie. Gracias mi chino por estar siempre dispuesto cuando

necesité de tu ayuda.

A mi abuelita del alma, Estela, por tanto amor y tantas enseñanzas, tu

experiencia compartida me ha enseñado más de lo que podría imaginar.

A toda mi familia, por preocuparse siempre por mí. Se les quiere.

A la ilustre Universidad de Los Andes por ser la fuente inagotable de

conocimientos que logró saciar mi sed de ellos durante toda mi carrera.

A mi tutor, el Prof. Edgar Chacón, y mi co-tutor, el Prof. Eliécer Colina, por

ser mis guías y mentores en el desarrollo de este trabajo de investigación.

A mis tutor industrial, Juan Colmenares, por acompañarme y ayudarme en

la increíble jornada emprendida para desarrollar este proyecto. Igualmente a toda

la Sección de Modelos, especialmente a José Lara, por el apoyo y la colaboración

brindada.

A mis amigos de la Universidad por compartir a mi lado, cada uno en su

momento, esta etapa tan importante de mi vida.

Al CDCHT por el apoyo financiero brindado para el desarrollo de este

proyecto.

xiii

Capítulo 1

Introducción

Una forma eficiente de modernización, y muy común en los últimos años, ha sido la

introducción de sistemas de automatización avanzados con la finalidad de

controlar y optimizar los procesos industriales; su implementación tiende a

minimizar el error que aporta la intervención humana directa y maximizar el

rendimiento de dicho proceso.

Este trabajo muestra el desarrollo y la implementación de un sistema

automatizado en tiempo real; se trata de un sistema experto en peletización, el cual

utiliza la visión artificial como herramienta para extraer la información principal

del proceso de peletización, específicamente la granulometría1 de las pellas

producidas en un disco peletizador de la Planta de Pellas ubicada en Sidor C.A.

1.1 Antecedentes

Sidor C.A. es una empresa privada dedicada a la producción de productos de acero

y subproductos de procesos básicos utilizando para ello mineral de hierro. Está

integrada por una planta de pellas, un complejo de reducción directa y dos grandes

complejos productivos: el de productos largos y el de planos, los que producen

bobinas, láminas, barras, palanquillas, alambrón y cabillas, entre otros. El mineral

de hierro es combinado con una serie de aglomerantes en cierta proporción y

convertido en pellas (esferas producidas por aglomerados de finos de mineral de

hierro concentrado) con características químicas y físicas bien definidas que pasan

a ser la materia prima en la producción del acero.

1 La granulometría es la distribución de los tamaños de las partículas de un material, tal como se determina por análisis de tamices (norma ASTM C 136).

Capítulo 1 - Introducción 2

En la planta de pellas ocurre el denominado proceso de peletización o

proceso de fabricación de pellas, éste incluye cinco etapas básicas: El secado y

molienda del mineral, el mezclado, el boleo, el cribado y la piro-consolidación. El

primer proceso es donde el mineral es secado, molido y seleccionado. Luego se le

agrega a la mezcla seca aglomerante orgánico y pulpa para darle la humedad

requerida. Esta mezcla húmeda pasa a los discos peletizadores para iniciar la etapa

de peletización, las partículas sólidas se adhieren entre sí por efecto de rodamiento,

formando un puente entre las partículas de agua, agregada en el disco, y el

elemento aglomerante, que ya trae la mezcla, formando así las pellas. Una vez

obtenidas estas pellas verdes (sin consolidar) se seleccionan mediante el uso de una

criba doble de rodillos que permite la obtención de pellas con el tamaño requerido

para la piro-consolidación. Finalmente en la última etapa, las pellas se consolidan

en un horno de parrilla móvil, logrando así dar las propiedades físicas deseadas.

1.2 Definición del problema

Sidor C.A. ha impulsado la automatización de gran parte de las plantas de

producción que la conforman; sin embargo, el proceso de peletización dentro de la

Planta de Pellas no goza de esta clase de beneficio; allí, el control es realizado

manualmente por un Técnico de Operaciones en el área quien se encarga

personalmente de revisar los parámetros de proceso y operativos que afectan la

calidad y productividad de los discos peletizadores. Además, determina la

granulometría de las pellas tomando una muestra una vez por turno (cada 8 horas)

y aplicándole un tamizado2.

Si el operador concluye que el tamaño de las pellas producidas se encuentra

fuera de los rangos óptimos3, tomará las acciones necesarias para colocar

nuevamente todas las variables dentro de los rangos deseados.

Para estandarizar de alguna manera el control del proceso y ayudar al

operador en tan importante tarea, existen una serie de prácticas operativas que

2 El tamizado de la muestra permite determinar la granulometría de las pellas. Los tamices que se utilizan en Planta de Pellas son: 1/4”; 1/2“; 3/8” y 5/8”. 3 Para llegar a esta conclusión, el operador calcula la fracción de pellas en cada tamiz. Se desea que la suma de las fracciones de 1/2” y 3/8”, lo que se denomina “Fracción Útil” sea mayor o igual a 90%.


proporcionan algoritmos de control, descritos como simples reglas, que

determinan las acciones que se deben ejecutar a la hora de que ocurra una

situación específica. Estas prácticas son seguidas por los Técnicos de Operaciones

en el Área y en Sala de Control y mejoradas cada cierto tiempo.

A pesar de ello, este tipo de control rudimentario, y en su mayoría manual,

facilita la incursión de errores humanos dentro del mismo, tales como imprecisión

a la hora de tomar mediciones, selección de muestras de pellas no representativas a

la salida del proceso a partir de las cuales se toman las decisiones finales; etc…

además, el tiempo que tarda el operador en realizar todas las actividades necesarias

para tomar acciones controladoras puede ser grande, lo que ocasiona que el

proceso no esté bajo control durante considerables períodos de tiempo. Es debido a

esta situación que la planta presenta actualmente un porcentaje de retorno de 30%

aproximadamente (fracción de pellas producidas en los discos peletizadores que no

cumplen con las condiciones mínimas de tamaño), lo que limita el

aprovechamiento de toda la capacidad de producción de los discos, ya que dicha

fracción de pellas pasa a ser reprocesada.

1.3 Justificación

La forma esférica de la pella es una característica fundamental dentro del proceso

de producción de acero; ésta sufre una serie de procesos consecutivos que van

desde la oxido-reducción, para convertirla en una esfera de hierro esponja o hierro

metálico (Hierro de Reducción Directa HRD), hasta la fundición para obtener

acero líquido que posteriormente será vertido en moldes y así formar productos

planos o largos dependiendo de las necesidades del cliente.

El tamaño que alcanzan las pellas verdes, se convierte entonces en una pieza

clave dentro del proceso de producción; ya que la existencia de pellas muy

pequeñas ocasiona una aglomeración de las mismas durante el proceso de óxido-

reducción lo que facilita la presencia de grandes masas sin forma definida ni

características físicas y químicas deseadas; y pellas grandes no permiten que ocurra

la pérdida de fracción de oxígeno adecuada y requerida para la posterior

producción de acero de alta calidad. Es por esto que se vuelve necesario mantener

un control estricto sobre el tamaño de las mismas; mientras mayor cantidad de


pellas se encuentre dentro de los rangos permisibles, mayor será la producción y la

calidad del acero obtenido a partir de ellas.

Ahora bien, el control del proceso recae actualmente sobre el operador quien

decide, basándose en sus conocimientos del proceso y la experiencia adquirida

durante su labor, qué variable modificar y en qué magnitud hacerlo en caso de que

las pellas obtenidas en los discos no se encuentren dentro de los límites deseados,

situación que determina manualmente cada cierto período de tiempo.

El fin del presente trabajo de investigación es facilitarle al operador una

herramienta que le permita disminuir el porcentaje de retorno en los discos

peletizadores, lo que aumentará la cantidad de pellas de tamaño deseado

producidas durante el proceso de peletización y tendrá una influencia significativa

en el aumento de la producción de acero de alta calidad de la empresa Sidor C.A.

Dicha herramienta se plantea como un Sistema Experto (SE) diseñado para

el control del proceso de peletización, que trabaje en conjunto con el operador,

presentándole recomendaciones sobre las acciones que debería tomar y, de ser

posible, tomando acciones para mantener el sistema dentro de los rangos

deseados; todo esto con la finalidad de garantizar a la salida del proceso, pellas con

las características físicas y químicas deseadas las cuales conllevan a la producción

de acero de mayor calidad y por ende, productos que satisfagan las exigencias del

consumidor en cuanto a calidad, durabilidad y resistencia se refiere. La

determinación de la granulometría de las pellas, que viene siendo el factor

primordial a la hora de observar el estado del proceso, se pretende realizar

implementando un Sistema de Visión Artificial que adquiera y procese

continuamente imágenes a la salida del disco peletizador, eliminando así los

errores que incursionan el realizar tan importante tarea de manera manual y con

tan poca frecuencia.

Es importante destacar que la implementación de este sistema permitirá

ejercer una observación y un control continuo sobre el proceso de peletización,

mejorando así la productividad del mismo; y generar registros estadísticos

significativos sobre las características de las pellas a la salida del proceso de

peletización, específicamente su tamaño.


1.4 Objetivos

1.4.1 Objetivo General

Diseñar e implementar un sistema de control para el tamaño de las pellas

producidas en uno de los discos peletizadores en la Planta de Pellas de Sidor C.A.

incorporando para ello, técnicas de Visión Artificial.

1.4.2 Objetivos Específicos

Implantar un sistema de Visión Artificial que permita obtener y procesar

digitalmente imágenes de las pellas producidas por el disco peletizador en Planta

de Pellas, Sidor C.A.

Determinar la granulometría de las pellas obtenidas en el disco peletizador,

a partir de las imágenes obtenidas por el sistema de visión.

Diseñar e implementar, a través de un Sistema Experto, las leyes de control

para el tamaño de las pellas obtenidas en el disco peletizador en Planta de Pellas de

Sidor C.A.

1.5 Estructura del documento

El presente documento se organiza como se muestra:

1.5.1 Capítulo 2: La empresa y el proceso

En este capítulo se brinda una breve descripción de Sidor como empresa

productora de acero, se describen en forma detallada las bases teóricas del proceso

de peletización y se puntualiza el proceso mismo dentro de la empresa, información

indispensable para comprender los objetivos del proyecto.

1.5.2 Capítulo 3: Marco teórico

En este capítulo se detalla la información teórica, relativa a la visión artificial y los

sistemas expertos, también necesaria para la comprensión del proyecto.

1.5.3 Capítulo 4: Sistema de Visión Artificial

En este capítulo se describe el diseño, desarrollo e implementación del Sistema de

Visión Artificial. Se detalla la metodología utilizada en cada fase del procesamiento


de imágenes y la implementación del Sistema de Visión ya desarrollado, así como la

evaluación del mismo ya implementado.

1.5.4 Capítulo 5: Sistema Experto en Peletización

En este capítulo se describe el diseño, desarrollo e implementación del Sistema

Experto en Peletización. Se detalla cada fase de la metodología utilizada para el

desarrollo del SE, la implementación del Sistema desarrollado y la evaluación del

mismo ya implementado. Además se presenta una sección que describe la

evaluación de todo el Sistema de Control actuando en conjunto.

1.5.5 Capítulo 6: Conclusiones

1.5.6 Capítulo 7: Recomendaciones

1.5.7 Bibliografía

1.5.8 Apéndices

Capítulo 2

La empresa y el proceso

2.1 La empresa Sidor C.A.

Sidor C.A. es un complejo siderúrgico integrado que va desde la fabricación de

pellas hasta productos finales largos (Barras y Alambrón) y planos (Láminas en

Caliente, Láminas en frío, y Recubiertos) en el que se utiliza tecnología de

reducción directa -horno de arco eléctrico y colada continua. Como se puede

observar en la Figura 1, la planta está ubicada en la zona industrial Matanzas,

estado Bolívar, región sur oriental de Venezuela, sobre la margen derecha del río

Orinoco, a 282 Km. de su desembocadura y a unos 17 kilómetros de su confluencia

con el río Caroní.

Figura 1. Ubicación de Sido C.A. r

Capítulo 2 - La empresa y el proceso 8

Sidor C.A. constituye el principal productor de acero de la Comunidad

Andina de Naciones y ocupa el tercer lugar como productor de acero integrado de

América Latina, además de ser el primer exportador privado de Venezuela.

En la actualidad, las instalaciones de Sidor se extienden sobre una superficie

de 2.838 hectáreas, de las cuales 90 hectáreas son techadas. Cuenta con una amplia

red de comunicaciones de 74 Km. de carreteras pavimentadas, 132 Km. de vías

férreas y acceso al mar por un terminal portuario con capacidad para atracar

simultáneamente 6 barcos de 20.000 Tn. cada uno. Además de contar con

edificaciones en las cuales se desarrollan las áreas administrativas y de soporte al

personal, tales como edificios administrativos, comedores, servicio médico, talleres

centrales, entre otros. Sidor C.A., cuenta con las siguientes instalaciones

productivas, véase [ 4 ]:

• Planta de pellas: en esta planta se procesan finos de mineral de hierro

provenientes del Cerro Bolívar y fundentes, para convertirlos mediante

calentamiento aglomerado, en producto que reciben el nombre de Pellas.

• Plantas de reducción directa: constituida por dos plantas de procesos

distintos (Midrex y HyL), para la producción de hierro esponja, utilizando la

pella como materia prima y gas natural reforzado como agente reductor.

Dentro de la empresa estas plantas se dividen en: HyL I (la cual ya fue

demolida), HyL II, Midrex I y Midrex II.

• Acería y colada continua de planchones: consta de seis hornos de arco

eléctrico de 200 toneladas por colada. Esta acoplada a la maquina de colada

continua.

• Acería y colada continúa de palanquillas: este conjunto consta de

cuatro hornos de arco eléctrico de 150 toneladas cada uno, acoplados a tres

maquinas de colada continua.

• Laminación en Caliente: líneas de corte y tajado I y II; líneas de

decapado continuo I y II.

• Laminación en Frío: líneas de tandem I y II; líneas de preparación de

bobinas; limpieza electrolítica I y II; líneas de inspección, desborde y

embobinado I y II; recocido de campana I y II y recocido continuo; estañado

y cromado electrolítico I y II; temple I, II y III; línea de corte y selección de


hojalata I, II, III y IV; corte en frío I y II; instalaciones auxiliares; tajado en

frío; tren de barras; tren de Alambrón.

• Planta de briquetas: la planta que originalmente se construyó no está en

operación, sin embargo, Sidor y TENARIS en reciente compra adquirieron

los activos de la briquetera POSVEN.

• Planta de cal: consta de tres zonas: transporte de materia prima,

calcinación y molienda. Adicionalmente disponible de instalaciones

auxiliares y fluidos industriales, tales como electricidad, oxigeno, gas

natural, agua, etc., además de otros servicios como el muelle, transporte,

vigilancia, bomberos, etc. La cal es utilizada como aglutinante en la Planta

de pellas y como fundente en las acerías eléctricas.

• Terminal portuario: con una longitud de 1195 metros, con capacidad

para atracar, simultáneamente hasta 6 buques.

Existe un conjunto de plantas de servicio y apoyo a la parte productiva de

Sidor, estas son: Planta de oxigeno, Planta de preparación de chatarra, Sistema de

control de la contaminación ambiental, Plantas de recirculación de agua, Planta de

tratamiento de aguas negras, Sub-estaciones eléctricas, Servicios de apoyo,

Talleres, Investigación, Proyectos, Alimentarios, Transporte.

La agrupación de varias de estas instalaciones genera tres sistemas

productivos:

• Sistema de reducción

• Sistema de productos planos

• Sistema de productos largos

El sistema de reducción está constituido por la Planta de Pellas y las plantas

de reducción directa. Su objetivo fundamental es producir las unidades de metálico

necesarias para la producción de acero de Sidor C.A. En la Figura 2 se muestra un

esquema del sistema de reducción de Sidor C.A.


Figura 2. Proceso del sistema de reducción.

La materia prima que utiliza éste sistema es:

• Mineral de hierro proveniente de la Ferrominera del Orinoco

• Dolomita.

• Cal hidratada.

• Bentonita.

• Sílice.

2.1.1 Planta de Pellas

Esta planta tiene como finalidad la fabricación de esferas denominadas pellas para

el consumo de las plantas de reducción y para la exportación. Está conformada por

dos unidades de molienda y peletización de mineral de hierro y con una capacidad

global de producción de 7 millones de toneladas de pellas al año. En la Figura 3 se

puede observar una toma de la planta.


F gura 3. Plan a de Pellas de Sidor C.A. i t

Planta de pellas esta compuesta de tres (3) áreas, véase [ 28 ]:

2.1.1.1 Manejo de Materiales

Es el área que suministra mezcla de mineral fino y aditivos. Además, en esta área se

almacenan y suministran pellas.

2.1.1.2 Molienda

Tiene dos líneas que constan de dos secadores de tambor, dos molinos de bolas,

dos separadores neumáticos, un silo de material fino y dos líneas de mezclado cada

una.

2.1.1.3 Peletización

Esta área consta igualmente de dos líneas que se dividen a su vez en: peletización

verde, sección de induración y estación de cribado. Además se emplean para el

desempolvado de equipos de lavadores húmedos. El polvo aspirado por los

lavadores se añade al material a peletizar a través de un espesador bajo la forma de

pulpa.

Es aquí específicamente donde se produce el proceso de formación de pellas;

el área consta de dos líneas de producción (A y B) exactamente iguales, cada una de

las cuales tiene 6 discos peletizadores idénticos, Figura 4, equipo utilizado para

formar las pellas. La capacidad nominal de cada disco se cifra en una 90 Tn./Hr; su


diámetro es de aproximadamente 7,5 Mt. y poseen una velocidad variable entre 5,4

y 7 r.p.m [ 15 ].

Figura 4. D scos peletizadores de Planta de Pelas Sidor C.A. i

2.1.2 El proceso en Planta de Pellas

El proceso de fabricación de pellas incluye cinco etapas básicas: El secado y

molienda del mineral, el mezclado, el boleo, el cribado y la piroconsolidación. En

la primera fase el mineral de hierro se mezcla con bentonita y se almacena en los

silos. Seguidamente el material es secado y procesado en molinos para darle la

granulometría adecuada y trasladado a un sistema de silos, desde donde se envía

conjuntamente con la cal hidratada al sistema de pre-mezclado, de allí la mezcla de

material pasa a los mezcladores donde se ajusta su humedad y se traslada a los

discos peletizadores donde se forman las pellas verdes, las cuales son enviadas por

medio de cintas o correas transportadoras a la máquina de piroconsolidación para

realizar la etapa de quemado de las pellas.

En el horno móvil de la máquina de piroconsolidación se efectúa el quemado

de las pellas verdes a fin de aumentar su resistencia a la compresión. Las pellas

quemadas se depositan en cribas para su posterior clasificación y las de fracción

entre 10 mm y 16 mm se consideran como producto de primera mientras que las de

fracción menor a 10 mm. (1/4 Pulgadas) se envían a los patios para su recirculación

al proceso[ 28 ]. La Figura 5 muestra un esquema de las etapas del proceso:


Figura 5. Etapas del proceso de formación de pellas en Sido C.A. r

2.1.2.1 Variables de control del proceso

• Tamaño del grano fino de entrada.

• Temperatura.

• Granulometría Final.

• % De Concentración de Aditivos del Mineral.

2.2 Proceso de Peletización

La peletización es un proceso que consiste en la aglomeración del mineral

finamente molido o un concentrado por la adición de aglomerantes y determinada

cantidad de agua para darle forma de partículas esféricas, pellas verdes, las cuales

son endurecidas por cocción en hornos [ 21 ].

El proceso de peletización comprende básicamente dos operaciones: una en

frío que consiste en la formación de las pellas verdes y otra en caliente, que consiste

en el secado y cocción de dichas pellas, es en esta etapa donde las pellas verdes


obtienen una solidez que garantiza las condiciones mínimas de estabilidad en

etapas subsiguientes.

Primeramente se tiene la formación de pellas verdes en la que el mineral de

hierro de grano fino es enrollado con la adición de un líquido humectante,

usualmente agua, en equipos adecuados como tambores o discos peletizadores; de

este modo se forman las pellas húmedas, pellas verdes. En esta etapa se pueden

usar otros aditivos para mejorar las propiedades de la pella, tal es el caso de

bentonita, y para cambiar las propiedades de la pella endurecida como la caliza y/o

dolomita.

En una segunda etapa, las pellas son secadas e induradas (endurecidas) para

obtener sus características típicas; esto se alcanza, en la mayoría de los casos,

mediante un calentamiento cuidadoso en una atmósfera oxidante hasta una

temperatura justo por debajo del punto de ablandamiento de los minerales usados.

Durante este calentamiento, no sólo la estructura cristalina cambia sino que

también, aparecen otras uniones como los óxidos de hierro, véase [ 19 ]

Aquí, nos centraremos en la etapa de formación de pellas verdes, es en ésta

donde queda determinado el tamaño de las pellas, característica de interés para el

desarrollo de este trabajo.

2.2.1 Pellas

La pella es un aglomerado de finos de mineral de hierro concentrado de forma

esférica y cierta cantidad de características físicas y químicas bien definidas, que se

utiliza en los procesos de reducción para la obtención de hierro de reducción

directa [ 21 ]. Entre las características más importantes podemos resaltar, véase

Meyer, 1980 [ 17 ].

• Distribución de tamaño uniforme dentro de un rango principal de 9-15 mm

de diámetro.

• Alta porosidad, de un 20 a 30%.

• Alto contenido de hierro, más de 63%.

• Composición mineralógica uniforme.

• Baja tendencia a la abrasión y buen comportamiento durante su

movilización.


• Alta y uniforme resistencia mecánica.

2.2.2 Mecanismo de formación de pellas

Si las partículas sólidas se ponen en contacto con el agua, la superficie del mineral

se humedece. La partícula se ve recubierta con una película de agua, como se

muestra en la fase A de la Figura 6.

Figura 6. Formación de pellas

En muchos lugares, las partículas hacen contacto entre sí; debido a la

tensión superficial de la película de agua se forman los puentes líquidos (fase B).

Luego, como resultado del movimiento dentro de la unidad de boleo y de la

combinación de gotas de agua individuales, se forman los primeros aglomerados,

vea fase C. En el interior de estos aglomerados libres, aparecen los primeros

puentes líquidos entre un gran número de cavidades que aún existen; dichos

puentes mantienen unidas las partículas. Finalmente, se forman las esferas libres,

las cuales con una cantidad mayor de agua se condensan más, esto continúa hasta

la formación de la fase D. En este estado, las fuerzas capilares de los puentes

líquidos individuales se hacen esencialmente activas. Por lo que se alcanzará un

nivel óptimo cuando los poros del interior de la esfera estén llenos del líquido. No

obstante, por la capilaridad se induce a la formación de zonas no uniformes en el

entorno de la esfera (fase E), ya que las superficies líquidas de los poros externos


tendrán una forma cóncava y la succión mantendrá unidas las partículas de

mineral.

El estado final se alcanza cuando las partículas están completamente

cubiertas por las películas de agua. Ahora la tensión superficial de la gota con las

partículas sólida se hará completamente activa (fase F).

Además, los movimientos giratorio y relativo de los granos entre sí, juegan

un papel importante, por cuanto aumentan la adhesión gracias a la gran cantidad

de puntos de contacto y una resistencia a la compresión simultánea. No obstante,

estos factores también pueden tener influencias negativas, por ejemplo en el caso

de partículas débiles, las cuales no aportan una resistencia suficiente a la

compresión y esto conlleva a la fractura de la pella verde o a la desintegración en

partículas mucho más pequeñas, véase [ 17 ].

Aparte de la formación de pellas ideal a partir de granos finos de mineral,

anteriormente descrita, existen otras posibilidades que ocurren simultáneamente

en la operación práctica. Como se puede apreciar en la Figura 7, los siguientes

casos pueden suceder véase Sastry et al [ 26 ].

• Por capas (A): adhesión de partículas muy pequeñas a otras produciendo

la formación de un aglomerado.

• Adhesión de núcleos (B): aglomeración de pequeños núcleos ya

existentes, debido al movimiento relativo y cierta presión.

• Rompimiento de núcleos (C): adhesión de fragmentos de pellas verdes

fracturadas a otros núcleos completos.

• Abrasión de núcleos (D): incorporación de pequeños núcleos débiles

que sufrieron abrasión en la superficie de núcleos más fuertes.


Figura 7. Otras alternativas posibles en la formación de pellas

Durante la producción de pellas verdes ocurren simultáneamente la

formación y la desintegración de un cierto número de núcleos, sólo aquellas que

puedan resistir la división o las fuerzas destructivas durante el boleo sobreviven, es

así como se da lugar la selección de las mejores pellas. La competencia entre las

fuerzas constructivas y destructivas favorece la formación de pellas uniformes,

densas y estables.

2.2.3 Disco peletizador (Disco de boleo)

El disco ya había sido utilizado para el boleo de cemento crudo y en la industria de

fertilización antes de que su aplicación en la peletización de mineral de hierro fuese

investigada, alrededor de 1949 ó 1950. Cuando se bolea mineral de hierro en un

disco, se hace bajo ciertas condiciones físicas; el movimiento de rotación es iniciado

por la inclinación del fondo plano del disco.

2.2.3.1 Principales componentes del disco

El disco posee una cantidad de componentes necesarios para la formación de las

pellas, éstas se representan en la Figura 8.


Figura 8. Principales dimensiones de disco industriales s

El disco inclinado y de rotación concéntrica, está compuesto por un área

circular y plana en el fondo. Para asegurar suficiente fuerza de fricción y un buen

efecto de levantamiento para las pellas, una capa de mineral húmedo de 3 a 10 cm.

de grosor es colocada en el fondo y controlada por los raspadores. La capacidad del

disco está dada por las paredes laterales posicionadas a 90º del fondo; la altura de

dichas paredes depende del diámetro del disco. La velocidad puede ser variada

dependiendo de las propiedades de peletización de la materia prima.

2.2.3.2 Operación del disco de boleo

La idea es utilizar la mayor área posible del disco para la formación de pellas.

Debido a la larga duración que tiene la formación de pellas, ocurre una clasificación

para descargar las pellas del tamaño deseado, la cantidad necesaria de

alimentación del mineral corresponde a la cantidad de pellas descargadas.

Para iniciar el movimiento rotatorio hacia abajo, el disco es inclinado con

cierto ángulo de manera que el material cargado exceda el ángulo dinámico de

reposo. Debido a la fuerza de levantamiento del fondo áspero del disco y la fuerza

de fricción del material, las partículas más finas son levantadas hasta el punto de

culminación, de donde son forzadas a rodar hacia abajo. Las pellas ya formadas

caen antes y ruedan hacia abajo sobre la superficie de carga, mientras sus

diámetros se van incrementando. Gracias al arreglo adecuado de los raspadores la

carga es guiada para que durante la rotación hacia abajo se produzca una

clasificación.


El punto de alimentación de la materia prima debe ser localizado donde los

núcleos de pellas son formados, por ejemplo, utilizando una rotación horaria, sería

aproximadamente entre las 3 y 4 horas; este punto puede variar debido a la

influencia del diámetro de las pellas y de acuerdo con las propiedades del mineral.

Si se necesita agua para a formación de las pellas, esta puede ser añadida en

aquellos puntos donde las pellas están comenzando a formarse, la Figura 9 muestra

el movimiento del material de la carga rodante guiada por los raspadores, así como

la alimentación de la materia prima y el punto de descarga de las pellas ya

formadas, ubicado aproximadamente alrededor de las 7 u 8:30 horas [ 17 ].

Figura 9. Movimiento del mineral en e di co l s

2.2.4 Factores que influyen en la formación de pellas

Las pellas verdes se producen mediante el movimiento giratorio del equipo de

boleo. El número de revoluciones del disco está por debajo del valor crítico, de

modo que el material arrastrado puede rodar desde el punto más alto del disco al

más bajo; este movimiento de rodadura produce en interacción con la tensión de

superficie del agua en las partículas del material micro-pellas, éstas vuelven a ser

arrastradas hacia arriba para rodar otra vez hacia el fondo del disco. Las pellas

adquieren un tamaño determinado y se descargan por el borde del disco.

Los factores decisivos que influyen en la formación y el crecimiento de las

pellas verdes, así como en el desarrollo de sus características, pueden agruparse de

la siguiente manera según [ 30 ]:


• Fuerzas físicas: magnéticas, electrostáticas, fuerzas de Van der Waals,

etc.

• Factores dependientes de la superficie: tamaño de partícula,

distribución de tamaño de las partículas y forma de las partículas.

• Factores dependientes del material: humectabilidad, capacidad de

absorción debido a una estructura porosa, dilatación y propiedades químicas

del mineral.

• Fuerzas capilares y tensión superficial: durante la adición de

aglomerantes líquidos, ya sea agua u otro.

Algunos de estos factores, principalmente los que dependen de la materia

prima usada no son variables aunque tienen una influencia decisiva sobre la

operación de boleo.Otros, sin embargo; pueden variarse y son los que permiten

controlar este proceso, tal es el caso de:

• Tipo y cantidad del agente humectante usado (agua).

• Fineza y forma de las partículas.

• Tipo y cantidad de los aditivos aglomerantes usados.

• Dispositivos en el equipo de boleo para regular las fuerzas que intervienen y

el flujo del material.

2.2.4.1 Tipo y cantidad del agente humectante usado (agua)

La humedad necesaria para cubrir todas las partículas de mineral con una capa

delgada de agua, es referida en la literatura como humedad crítica y depende de

características del mineral. En general, menor cantidad de agua dificulta la

formación de los núcleos y les resta plasticidad. Esto hace que al colisionarse con

otros o durante su manejo, se rompan en lugar de deformarse.

Un exceso de agua, además de producir aglomerados muy grandes,

generalmente produce una mayor plasticidad en las pellas verdes, que tiene efectos

nocivos para la permeabilidad de la cama durante el cocimiento.

La propiedad del agua que tiene mayor efecto en la formación de los núcleos

es su tensión superficial. Esta propiedad puede ser afectada por reactivos químicos

que se adicionan para operaciones anteriores, como son los agentes espumantes

usados en la flotación de minerales. En caso de que la tensión superficial del agua


disminuya, la formación de pellas así como su resistencia mecánica se verá

disminuida.

Mientras mayor sea la cantidad de agua agregada mayor será

el tamaño de las pellas producidas [ 30 ].

Es ventajoso suministrar la mezcla con humedad por debajo del valor

óptimo para la peletización, de modo que el operador pueda fijar mediante las

toberas de agua la humedad definitiva.

2.2.4.2 Fineza y forma de las partículas

El tamaño, la fineza y la forma de las partículas determinan la superficie total de

mineral que puede estar en contacto con el medio líquido, afectando la resistencia

física de las pellas verdes formadas. En general, a menor tamaño de partícula se

tiene mayor adhesividad y por lo tanto mayor resistencia.

2.2.4.3 Tipo y cantidad de los aditivos aglomerantes usados

El uso de aditivos en la aglomeración del mineral de hierro no tiene como objetivo

principal la formación de pellas como tal, ya que este proceso es posible con la

humedad remanente que posee la pulpa; sino disminuir el material particulado

durante el boleo y mejorar el rendimiento de esta operación.

Básicamente se busca que el aditivo confiera propiedades distintas tanto a la

pella verde como a la cocida, entre las cuales destacan:

• Mejorar la resistencia mecánica de las pellas verdes durante su transporte

desde los discos de boleo, hasta su ingreso al interior del horno; soportando

en este trayecto una operación de cribado mediante un transportador de

rodillos.

• Mejorar la permeabilidad del lecho en el horno para lo que se busca una

pella esférica, humedad distribuida uniformemente, resistencia a la carga

(Compresión), resistencia a la deformación (Plasticidad), resistencia a las

caídas.

• Las características deseables en los aglomerantes son:

• Dispersión y desdoblamiento de las moléculas en contacto con la humedad

del mineral.


• Alta adhesividad en soluciones con agua, incremento de la viscosidad en

soluciones con agua a pH de la pulpa en uso.

• Facilidad de disolución, formación de fuerzas mayores a las capilares del

agua en el mineral aglomerado (pella verde natural).

• Nivel de respuesta del aditivo al calor, para facilitar los cambios

fisicoquímicos en el interior de la pella.

• Que su distribución durante la formación de la pella sea uniforme y no

puntual; para garantizar la formación de una red microporosa en lugar de

grandes poros que debilitan su estructura.

• Que deje el mínimo de residuos a la pella producto.

• Que antes del ingreso a la zona de cocimiento del horno haya promovido por

calcinación la formación de una gran cantidad de microcanales, para ser

utilizados para el ingreso de los flujos de gases que promuevan un proceso

metalúrgico óptimo en toda la pella.

• Que evite en lo posible competir con las reacciones de desulfuración y

descarbonatación para disminuir el agrietamiento y el choque térmico de la

pella obteniendo un producto menos fracturado.

Tradicionalmente se ha utilizado como aglomerante en peletización la

bentonita, aunque en algunas operaciones con producción de pellas básicas se

utiliza el hidróxido de calcio que además fungirá como corrector de la basicidad. La

tendencia moderna hacia reducir el contenido de silicatos en las pellas ha

favorecido la aplicación de compuestos orgánicos como aglomerantes.

2.2.4.3.1 Bentonita [ (Si4O10)Al4(OH)8.4H2O ]

Es un mineral arcilloso compuesto principalmente por Montmorillonita (Silito

Aluminato) que tiene la propiedad de incrementar varias veces su volumen en

contacto con el agua. Esta propiedad confiere a las pellas verdes una mayor

esfericidad y alta resistencia mecánica con adiciones entre 0.3 y 0.5%.

Además es un aditivo de precio relativamente bajo. El único punto en contra

de este aditivo es su aportación de no metálicos.


2.2.4.3.2 Hidróxido de Calcio

La calhidra es usada como aglomerante en la producción de pellas de media y alta

basicidad. Sin embargo, la resistencia mecánica conferida a las pellas verdes no

siempre es tan buena y tiene efectos perjudiciales durante el cocimiento.

Los gases generados durante la deshidratación y descarbonatación de este

compuesto pueden reducir severamente la resistencia mecánica de las pellas

cocidas, por choque térmico.

2.2.4.4 Dispositivos en el equipo de boleo para regular las fuerzas que

intervienen

En el disco, la inclinación del fondo, las paredes laterales, y los raspadores tiene la

función de iniciar y mantener el movimiento de rotación; en este sentido es

importante obtener que el material a ser peletizado ruede hacia abajo una máxima

distancia, esto se logra a través de la inclinación del disco, su fuerza de

levantamiento y la fricción de la carga.

2.2.4.4.1 Inclinación del disco y altura de los bordes

La inclinación del disco está determinada por el ángulo dinámico de reposo

específico del material. Para sobrepasar este ángulo, la inclinación del disco debe

ser siempre ligeramente mayor, lo que se muestra en la Figura 10: si α es el ángulo

dinámico de reposo y β el ángulo de inclinación del disco, este último debe ser

siempre mayor que α, si β fuese menor o igual, el material sería traído a una

posición de descanso [ 17 ].


Figura 10. Relación entre inclinación, altura de las paredes y ángulo de reposo del disco.

El ángulo de inclinación con respecto a la horizontal que genera una máxima

tasa de producción en los discos de diámetro aproximado de 6 mt. varía entre 45º y

48º de acuerdo al coeficiente de fricción del mineral y el coeficiente de

levantamiento.

Mientras mayor sea el ángulo menor será el tamaño de las

pellas producidas [ 30 ].

La altura de los bordes también está determinada por el ángulo de

inclinación; el volumen de llenado depende ambos factores.

2.2.4.4.2 Velocidad de rotación del disco

Si la velocidad es insuficiente, la carga permanece en una posición relativa de

descanso; no ocurre ninguna rotación. Si la velocidad es excesiva, el material se

mueve hacia arriba sin rodar hasta abajo; debido a la fuerza centrífuga, éste es

arrojado en contra de las paredes del disco y no sale de ahí lo que evita que exista

un movimiento relativo de rotación, éste fenómeno ocurre en una velocidad crítica.

De acuerdo a la experiencia, la velocidad óptima debe estar por debajo del 70% de

este valor aproximadamente. Inicialmente, las partículas de granos finos deben ser

prácticamente levantadas hasta el vértice donde son forzadas a rodar hacia abajo.

De esta manera, la longitud y la mayor parte de la superficie son utilizadas como

rutas de rotación. La velocidad de los discos peletizadores en plantas industriales


se encuentra entre 6 y 7 r.p.m. con diámetros entre 6,5 y 7 mt. lo que genera una

velocidad circunferencial de 140 a 160 m/min.

Mientras mayor sea la velocidad de rotación del disco mayor

será el tamaño de las pellas producidas [ 30 ].

2.2.4.4.3 Diámetro del disco

Gracias al diseño simple y el modo de operación del disco de boleo, éste puede ser

utilizado para peletización en pequeñas cantidades. Un disco de boleo de

laboratorio posee aproximadamente de 0.8 a 1 mt de diámetro; en la grandes

plantas de peletización discos de 6.5 a 7.5 mt. de diámetro se encuentran en

operación. El tamaño del área del disco no tiene influencia en la calidad de la pella;

sin embargo, el diámetro y el área del disco son decisivos en la cantidad de pellas

producidas.

En resumen, se ha mostrado el proceso de formación de pellas, las

principales variables que influyen en el tamaño de las mismas y su relación directa,

así como las consecuencias en el tamaño de las pellas producidas. De esta manera

se puntualizan aquellas variables sobre las cuales se debe ejercer control para

obtener así un tamaño deseado de pellas, objetivo primordial del sistema a

desarrollar.

Capítulo 3

Marco Teórico

3.1 Visión Artificial

La visión artificial es “una técnica basada en la adquisición de imágenes,

generalmente en dos dimensiones, para luego procesarlas digitalmente mediante

algún tipo de CPU (computadora, microcontrolador, etc.), con el fin de extraer y

medir determinadas propiedades de las imágenes adquiridas. Se trata, por tanto,

de una tecnología que combina las computadoras con las cámaras de video para

adquirir, analizar e interpretar imágenes de una forma equivalente a la inspección

visual humana”, véase [ 2 ].

Las técnicas de visión artificial son particularmente apropiadas para la

realización de trabajos visuales altamente repetitivos que sean fatigosos o difíciles

de realizar para un operario, especialmente cuando este trabajo es ineficiente o

costoso en términos económicos o temporales.

3.1.1 Elementos de un sistema de visión artificial

Un sistema de visión artificial se compone básicamente de los siguientes elementos

[ 2 ]:

• Fuente de luz: es un aspecto de vital importancia ya que debe

proporcionar unas condiciones de iluminación uniformes e independientes

del entorno, facilitando además, si es posible, la extracción de los rasgos de

interés para una determinada aplicación.

• Sensor de imagen: es el encargado de recoger las características del

objeto bajo estudio.

Capítulo 3 - Marco Teórico 27

• Tarjeta de captura o adquisición de imágenes: es la interfaz entre el

sensor y la computadora o módulo de proceso que permite al mismo

disponer de la información capturada por el sensor de imagen.

• Algoritmos de análisis de imagen: es la parte inteligente del sistema.

Su misión consiste en aplicar las transformaciones necesarias y extracciones

de información de las imágenes capturadas, con el fin de obtener los

resultados para los que haya sido diseñado.

• Computadora o módulo de proceso: es el sistema que analiza las

imágenes recibidas por el sensor para extraer la información de interés en

cada uno de los casos implementando y ejecutando los algoritmos diseñados

para la obtención de los objetivos.

• Sistema de respuesta en tiempo real: con la información extraída, los

sistemas de visión artificial pueden tomar decisiones que afecten al sistema

productivo con el fin de mejorar la calidad global de producción.

Dichos elementos pueden observarse fácilmente en la Figura 11, donde se

ilustra un sistema de visión artificial completo.

Figura 11. Elementos de un sistema de visión artificial

3.1.1.1 Fuente de luz

La iluminación es el aspecto más decisivo de cualquier aplicación de visión

artificial. Eligiendo la técnica adecuada de iluminación se puede lograr un aumento

en la exactitud, en la fiabilidad del sistema y en su tiempo de respuesta. Es un error


muy serio y costoso asumir que se puede compensar una iluminación inadecuada

con la implementación digital de un algoritmo.

En un sistema de visión artificial, la mejor imagen es aquella que tiene el

mayor contraste donde las áreas de interés se destacan del fondo (background)

intrascendente. La mejor imagen es aquella que facilita la tarea del sistema de

visión.

Los objetivos de una iluminación adecuada son, básicamente, independizar

las condiciones del entorno y resaltar los rasgos de interés de una determinada

aplicación. Para que una característica aparezca en una imagen, la luz debe venir de

la fuente de iluminación, reflejarse en el objeto y ser recolectada por la lente, como

se puede observar en la Figura 12.

Figura 12. Iluminación de un objeto

3.1.1.1.1 Técnicas de iluminación

Existen diversas técnicas de iluminación cuando se utiliza visión artificial, la

selección dependerá de la finalidad de todo el sistema así como de las condiciones

ambientales en las cuales se implantará el mismo, véase [ 12 ]. Las técnicas más

utilizadas son:

3.1.1.1.1.1 Iluminación posterior (backlight)

La iluminación posterior permite delinear el contorno de las piezas, minimiza la

visibilidad de gabinetes traslúcidos y permite visualizar perforaciones pasantes.


Esta técnica brinda un contraste muy alto y es fácil de implementar. En las

imágenes tomadas bajo esta técnica, el fondo (background) aparece

uniformemente blanco y el objeto se visualiza mediante su silueta.

Dentro de las técnicas de iluminación posterior se pueden encontrar la

difusa y la direccional. En la iluminación posterior difusa (Figura 13) los rayos de

luz se transmiten en diversos ángulos, como ya se mencionó. En la iluminación

posterior direccional (Figura 14), un colimador hace que todos los rayos de luz se

propaguen en direcciones paralelas.

Figura 13. Iluminación posterior difusa

Figura 14. Iluminación posterior direccional

Aplicaciones típicas incluyen la medición de las dimensiones exteriores, la

ubicación de los puntos de sujeción (perforaciones para tornillos) y la medición de

la opacidad de materiales traslúcidos o de su espesor.

3.1.1.1.1.2 Iluminación Frontal Oblicua y Direccional.

La dirección de la iluminación, ángulo de incidencia, es él ángulo formado por el

plano normal a la superficie y el rayo incidente. Cuando los haces de luz forman

20º con la superficie, se puede maximizar el contraste en objetos con relieves de

manera que los bordes aparezcan brillantes frente al fondo oscuro (Figura 15). En

la iluminación frontal direccional, Figura 16, el ángulo entre los rayos incidentes y

la superficie es de 30º, lo que reduce un poco el contraste pero incrementa la

cantidad de información obtenible de las superficies planas.


Figura 15. Iluminación frontal oblicua

Figura 16. Iluminación frontal direccional

Entre los dispositivos comerciales se pueden encontrar los anillos y los

domos. Los anillos, Figura 17, son adecuados para superficies planas y difusas.

Están disponibles en espectro blanco, rojo, IR, UV, azul, verde, iluminación

continua o pulsante, con lente difusor (Figura 18) o no difusor. Los domos, Figura

19, producen una iluminación difusa y uniforme. Se utilizan para iluminar

superficies reflectivas.

Figura 17. Anillo

Figura 18. Anillo con difuso r

Figura 19. Domo

3.1.1.1.1.3 Iluminación Frontal Axial (difusa).

Mediante esta técnica se puede iluminar desde el mismo eje de la cámara con luz

uniforme, incluyendo el centro de la imagen. Permite iluminar uniformemente

superficies reflectivas, realza detalles grabados y crea contraste entre superficies

especulares y difusas / absorbentes.

El dispositivo comercial de la Figura 20 envía luz mediante el divisor de

haces prácticamente a 90 grados. Provee iluminación uniforme para superficies

reflectivas planas. De esta forma, las superficies reflectivas perpendiculares a la


cámara se ven iluminadas, mientras que aquellas que se encuentran a otros ángulos

aparecen oscuras.

Figura 20. Dispositivo de luz frontal axial

3.1.1.1.1.4 Iluminación de Día Nublado (cloudy day ilumination, CDI).

Esta técnica suministra iluminación difusa en la misma dirección que el eje de la

cámara; ha sido diseñada para las aplicaciones más complejas y difíciles con

superficies especulares irregulares que necesitan luz completamente uniforme. La

CDI proporciona una completa uniformidad, con un máximo de desviación del 10%

en el campo de visión.

CDI es el sistema más perfecto de iluminación difusa que existe, el efecto

que se consigue con este tipo de iluminación es el de "Un Día Nublado". La CDI

combina un sistema óptico patentado con una esfera difusora para proporcionar un

ambiente de iluminación difusa que no tiene comparación en el mundo de la

tecnología de iluminación. La Figura 21 muestra un esquema típico de CDI.

Figura 21. Iluminación de día nublado (CDI)


La CDI ha sido diseñada para aplicaciones críticas que están basadas en

objetos con superficies altamente especulares donde cualquier reflexión puede

confundirse con un defecto. Ejemplos de este tipo de aplicaciones incluyen:

verificación de discos compactos, y la inspección de patrones en circuitos impresos

o placas electrónicas.

Los dispositivos comerciales de CDI, Figura 22, permiten inspeccionar

productos incluso dentro de su envoltorio, tales como blisters farmacéuticos o

chips de computadores dentro de su envoltura transparente.

Figura 22. Dispositivo comercial de CDI

3.1.1.1.1.5 Iluminación de Campo Oscuro (dark field).

Se trata de luz directa de alta intensidad que se hace incidir sobre el objeto con un

ángulo muy pequeño respecto a la superficie donde descansa, Figura 23. De esta

manera conseguimos que, sobre superficies que presentan hendiduras o

elevaciones, éstas interfieran en la trayectoria de la luz produciéndose zonas

brillantes.

Esta técnica consiste en hileras de LED’s montadas a 75º ó 90º con respecto

al eje óptico. La iluminación puede ser continua o pulsante (estroboscópica).

Además del modelo en anillo, también se fabrican con haces paralelos ajustables

individualmente. La iluminación de campo oscuro realza el contraste de los detalles

superficiales tales como grabados, marcas y defectos.


Figura 23. Iluminación de campo o curo s

Figura 24. Dispositivo comercial iluminac ón de

campo oscuro

i

3.1.1.1.1.6 Array de luces.

La luz producida por el array de luces llega directamente al objeto. Produce un gran

contraste y resalta las texturas, relieves y fisuras del objeto iluminado debido a que

cualquier relieve produce una sombra muy definida.

El ángulo de incidencia de la luz respecto al plano de iluminación

determinará el grado de resalte de los relieves. Para ángulos muy pequeños, la luz

producirá sombras en los relieves de la pieza. Para ángulos cercanos a 90 grados

respecto a la horizontal, solo será detectable la sombra en los grandes relieves.

Figura 25. Esquema de iluminación del array de luces

Se encuentran en el mercado en forma de fuente puntual (Figura 26),

cuadrada, rectangular (Figura 27), etc. Provee iluminación económica de uso

general unidireccional. Puede utilizarse para los métodos de campo oscuro

(creando sombras y reflexión especular) y para los métodos de campo claro (o

brillante) en el caso de superficies difusas.


Figura 26. Spot (luz puntual)

Figu a 27. Array de leds comercial r

3.1.1.1.1.7 Iluminación de campo claro (o brillante)

La fuente de luz es uniforme y difusa (suave) e incide con un pequeño ángulo sobre

la superficie reflectante del objeto a inspeccionar.

La cámara se coloca con el mismo ángulo de forma que obtenga una imagen

reflejada de la fuente de luz en la superficie el objeto inspeccionado.

Una posible imperfección en el mismo producirá una mancha oscura en la

imagen captada por la cámara. La mancha oscura que se apreciará en la cámara es

debida a la variación del ángulo de reflexión que produce la imperfección con

respecto al ángulo de la luz incidente, perdiéndose el reflejo de la fuente de

iluminación.

Indicado para detectar rayas, fisuras y deformaciones en objetos con

superficies planas y brillantes.

La técnica de campo claro o brillante puede realizarse con un array de leds.

Figura 28. Esquema de iluminación de campo claro


3.1.1.1.2 Tipo de iluminación

Existen en la actualidad distintos dispositivos comerciales que brindan

iluminaciones distintas, los más importantes son: fibra óptica, fluorescentes, LED y

láser. Cada uno de ellos tiene sus ventajas y desventajas con respecto a los otros, y

depend

ustriales

e forma pulsada (estroboscópica).

ircular, lineal, puntual o de panel, y puede ser de

distint

puedan emitir calor sean un

inconveniente o también en entornos deflagrantes.

iendo del tipo de aplicación deberá utilizarse uno u otro.

Hay cuatro factores que condicionan el tipo de iluminación a la hora de

implementarla, éstos son: intensidad lumínica, duración, flexibilidad de diseños y

precio, véase [ 12 ]. Los sistemas de iluminación para aplicaciones ind

pueden emitir luz de forma continua o d

3.1.1.1.2.1 Iluminación por fibra óptica

La iluminación por fibra óptica, es actualmente, la que puede proporcionar la luz

más intensa de todos los tipos de iluminación que se utilizan en visión artificial. La

idea básica es conducir la luz procedente de una bombilla halógena, o de xenón,

que se encuentra en una fuente de iluminación, a través de un haz de fibras ópticas

que termina en un adaptador específico para cada tipo de aplicación. Estos

adaptadores pueden tener forma c

os tamaños y dimensiones.

Una de las ventajas de la fibra óptica es que proporciona luz fría, y por tanto

es ideal en aplicaciones donde los sistemas que

Figura 29. Iluminación por fibra óptica

nque debido a su limitada variedad de formas, también es limitada su

utiliza

3.1.1.1.2.2 Iluminación por fluorescente

Los tubos fluorescentes se usan en muchas ocasiones en aplicaciones de visión

artificial, au

ción.


Para las aplicaciones industriales es importante que los fluorescentes

funcionen a alta frecuencia, al menos a 25kHz. En aplicaciones de visión no pueden

utilizarse fluorescentes estándar debido a su efecto de parpadeo, que dependiendo

de la v

luorescentes con

espect

e solo en una dirección y con un ángulo muy estrecho, esto permite que

la intensidad lumínica pueda ser hasta 10 veces superior a la de un fluorescente

estándar.

elocidad a la que la cámara funcione, puede verse reflejado en la intensidad

de la imagen capturada.

Para aplicaciones de visión artificial es necesario utilizar f

ro conocido. Así, es habitual utilizar según el tipo de aplicación, fluorescentes

casi monocromáticos: ultravioletas, amarillos, verdes, azules, etc.

Para aplicaciones donde se requiere una gran intensidad de iluminación y

una larga longitud, se utilizan fluorescentes de apertura, en estos fluorescentes la

luz se emit

Figura 30. Iluminación por fluorescentes

00.000 horas. Otra

consid

3.1.1.1.2.3 Iluminación por LED

Para aplicaciones donde no se requiera una gran intensidad de iluminación se

puede utilizar la iluminación por LED (Light Emiting Diodes). Los LED

proporcionan una intensidad de iluminación relativa a un costo muy interesante, y

además tienen una larga vida, aproximadamente 1

eración a tener en cuenta, es que sólo requieren un cable de alimentación y

no un haz de fibra óptica que en ocasiones es muy delicado.

La intensidad de la iluminación continua por LED no es tan intensa como

otros tipos de iluminación pero actualmente se están introduciendo los LED de alta

intensidad que empiezan a proporcionar una iluminación mucho más potente. Si

los LED se conectan a un sistema estroboscópico se pueden alcanzar potencias


lumínicas muy similares a los de la luz halógena. Recientemente se han introducido

una nueva tecnología de LED que se denomina chip-on-board y que permite

concentrar un gran número de LED’s en una superficie muy reducida y por tanto

aumentar aún más el poder lumínico.

Figura 31. Iluminación por LED's

s del objeto.

Para obtener la mejor reconstrucción 3D se debe obtener un tamaño de línea lo

más delgada posible sobre un fondo con muy baja o nula iluminación.

3.1.1.1.2.4 Iluminación por láser

La iluminación mediante láser o luz estructurada se utiliza normalmente para

resaltar o determinar la tercera dimensión de un objeto. El método utilizado es

colocar la fuente de luz láser en un ángulo conocido con respecto al objeto a

iluminar y con respecto a la cámara. Viendo la distorsión de la luz puede

interpretarse la profundidad de los objetos a medir. La luz estructurada se utiliza

en muchas aplicaciones para obtener la percepción de profundidad y para

inspecciones en 3D. Se puede también determinar la falta o exceso de material, o

bien se puede llegar a hacer una reconstrucción en tres dimensione

Figura 32. Iluminación por láser


3.1.1.2 Sensores de imagen

Los sensores de imagen son componentes sensibles a la luz que modifican su señal

eléctrica en función de la intensidad luminosa que perciben. La tecnología más

habitual en este tipo de sensores es el CCD (charge coupled devices o dispositivos

de acoplamiento de carga) donde se integra en un mismo chip los elementos

fotosensibles y el conjunto de puertas lógicas y circuitería de control asociada. En

éstos, la señal eléctrica que transmiten los fotodiodos es función de la intensidad

luminosa que reciben, su espectro, y el tiempo de integración (tiempo durante el

cual lo

respuesta de los píxeles en

vas condiciones de iluminación.

decuada para trabajar con altas resoluciones sobre superficies en

movim

lazado (progressive scan)

n el mismo instante de tiempo.

s fotodiodos son sensibles a la luz incidente), véase [ 2 ].

Otra tecnología que está empezando a extenderse son los sensores CMOS

(complementary metal oxide semiconductor) dada las ventajas de éstos sobre los

CCD, y la reducción de precios de estos dispositivos. En cuanto al rango dinámico

(rango de amplitud entre los valores máximos y mínimos que un elemento puede

producir, medido en decibeles) se pasa de los 70dB de los sensores CCD a los

120dB de los sensores CMOS, valor más cercano a los 200dB del ojo humano, lo

que facilita la autoadaptación en el propio chip al brillo existente en el entorno. El

sensor CMOS puede amplificar de forma individual la

función de sus respecti

3.1.1.2.1 Resolución

Existen diferentes arquitecturas de sensores. En primer lugar están los sensores

lineales. En éstos, el sensor es una línea de fotodiodos. Esta arquitectura permite la

utilización de sensores de 1x1024, 1 x2048, 1 x4096, e incluso 1 x6000 píxeles, lo que

la hace muy a

iento.

En segundo lugar están los sensores de área. Estos alcanzan resoluciones

habituales de 1024 x1024, aunque existen en el mercado algunas casas que

disponen de cámaras especiales con resoluciones de hasta 3072 x2048. En este caso

existen tecnologías de adquisición de imágenes, entrelazada y no entrelazada. El

método entrelazado captura las líneas pares e impares que forman una imagen en

instantes de tiempo diferentes. La tecnología de no entre

captura todas las líneas e


3.1.1.2.2 Cuantización

Independientemente de la arquitectura utilizada, existen otros aspectos

importantes en estos sensores. La cuantización (conversión analógica-digital)

determina el número de bits usados para representar la información capturada. Por

ejemplo, usando un sistema blanco y negro de 8 bits tenemos 256 niveles

diferen

ción de que

e tarjetas de captura.

ra con el fin de que ésta pueda realizar el procesamiento

de

transm

a memoria de la

tarjeta

tes.

La evolución de las capacidades y características técnicas de estos

dispositivos ha seguido una tendencia muy favorable, potenciado en parte por el

mayor uso industrial de estos sistemas. Entre los avances más significativos,

además de la utilización de puertos de comunicación cada vez más potentes y

fiables, está una capacidad de proceso más o menos relevante e integrada en la

propia cámara, que permite realizar procesamiento de imágenes. De esta forma se

puede transmitir la imagen, la imagen preprocesada, o los resultados del

procesamiento de la imagen a través de los puertos de comunica

dispone la cámara, haciendo innecesario el uso d

3.1.1.3 Tarjetas de captura (adquisidora)

Las tarjetas de captura de imagen permiten transferir la imagen de la cámara a la

memoria de la computado

adecuado a las imágenes.

3.1.1.3.1 Aspectos importantes en la adquisidora:

Velocidad de transmisión, el formato de los datos, la profundidad de píxel, la

capacidad de captura por disparo, la capacidad de preprocesado de la imagen, la

velocidad de transferencia de la imagen de la memoria de la tarjeta a la memoria de

la computadora, el reset asíncrono o la capacidad de controlar parámetros de la

cámara en tiempo real. Evidentemente, todos los datos relativos a velocidades

isión son especialmente importantes para poder trabajar en tiempo real.

En cuanto a la capacidad de proceso de las tarjetas, actualmente existe la

posibilidad de incorporar un Procesador Digital de Señal (DSP), que permite

realizar determinados algoritmos de análisis de imagen en la propi

, acelerando la implementación de los algoritmos de visión.


Otra de las recientes ventajas en cuanto a las tarjetas de captura de

imágenes es la integración de la tarjeta de captura, la visualización, y el módulo de

ipos se proporcionan en un chasis

adecuado para trabajar en entornos industriales.

muy variados y abarcan

numerosas técnicas y objetivos. Los pasos más comunes en que consiste el análisis

o procesamiento de imagen se muestran en la Figura 33.

proceso (CPU) en un solo elemento. Estos equ

3.1.1.4 Algoritmos de análisis de imagen

Los algoritmos relacionados con visión artificial son

Figura 33. Etapas de un proceso de reconocimiento de formas

icas de transformaciones

geo é

frecue e las técnicas más habituales son:

• rmaciones geométricas: los objetivos de ésta son la corrección

3.1.1.4.1 Filtrado o pre-procesamiento

Cuando se adquiere una imagen mediante cualquier sistema de captura, por lo

general esta no es directamente utilizable por el sistema de visión. La aparición de

variaciones en intensidad debidas al ruido, por deficiencias en la iluminación, o la

obtención de imágenes de bajo contraste, hace necesario un pre-procesamiento de

la imagen con el objetivo fundamental de corregir estos problemas, además de

aplicar aquellas transformaciones a la imagen que acentúen las características que

se deseen extraer de las mismas, de manera que se facilite las operaciones de las

etapas posteriores. A este campo pertenecen las técn

m tricas, las basadas en el histograma, el filtrado espacial y el filtrado

ncial. Algunas d

• Conversión de los niveles de gris: su objetivo es la mejora de la calidad

de la imagen.

Transfo

de la perspectiva y la reconstrucción tridimensional de los objetos de la

escena.


• ción de objetos de la imagen, aunque

• e

minio espacial o

e los elementos o regiones. Las operaciones de segmentación de una

escena ro de

la i g

ión se pueden dividir en tres grupos:

de niveles de gris.

• Extracción de bordes.

serie de medidas

que

norma general, para la elección de características se intenta que:

a

• n valores parecidos dentro de una misma clase.

• e calculen en un tiempo aceptable, de manera que sea utilizable en

Transformación del histograma: las transformaciones del histograma

pueden facilitar la segmenta

habitualmente sólo sirve para modificar el contraste de la imagen y el rango

dinámico de los niveles de gris.

Filtrado espacial y frecuencial: dado que pueden suponer una

importante modificación de la imagen original, generalmente sólo s

consideran filtrados aquellas operaciones realizadas en el do

frecuencial que suponen transformaciones pequeñas de la imagen original.

3.1.1.4.2 Segmentación o aislamiento de los objetos de interés

Cuando ya se dispone de la imagen capturada y filtrada, es necesario aislar o

separar los objetos de interés de la escena. Se pretende por tanto dividir una

imagen en diferentes regiones, o dicho de otra forma, detectar automáticamente los

bordes entr

dependen de la propia escena y de la información que se busque dent

ma en.

Las técnicas básicas de segmentac

• Aplicación de umbrales

• Agrupación por rasgos comunes.

3.1.1.5 Extracción y selección de características

Con los objetos a estudiar ya definidos, es necesario extraer una

los caractericen adecuadamente, en forma de vector de características. Como

• Sean discriminantes, es decir, tengan valores numéricos diferentes par

clases diferentes.

Sean fiables, es decir, tenga

• Estén incorreladas, es decir, obtener la misma información con el mínimo

número de características.

S

problemas de tiempo real.


3.1.1.6 Reconocimiento de formas e inteligencia artificial

Normalmente, la visión artificial se utiliza para tomar decisiones a partir de la

información proporcionada por el sistema de adquisición de imágenes y las

transformaciones y operaciones realizadas con ellas. La información extraída se

puede considerar como un vector que recoge las características o rasgos

diferen

s es el uso de algoritmos

genétic

ulta la selección de la

problema.

de implementar

las funciones y objetivos para los que se haya diseñado el sistema.

ciadores de la imagen analizada.

Para el diseño del clasificador es necesaria una etapa de selección de

características y una etapa de aprendizaje o entrenamiento. Generalmente, se usa

el propio clasificador como evaluador del conjunto de características en prueba

dado que el método que proporciona la mayor fiabilidad, aunque sea el más costoso

temporalmente y de menor generalidad o capacidad de aplicación del clasificador a

otros problemas. Respecto a los métodos clásicos de búsqueda secuencial,

actualmente uno de los campos de investigación abierto

os para la selección en paralelo de características.

En el reconocimiento de formas aplicado a la visión artificial se utilizan

técnicas de reconocimiento geométrico de formas, como el aprendizaje supervisado

(se conoce la clase a la que pertenece cada vector) en condiciones estadísticas o

algoritmos de clasificación no supervisados o clustering y, además, las redes

neuronales, siendo estas últimas especialmente interesantes por su capacidad de

aprendizaje adaptativo. Existen numerosos algoritmos para cada una de estas

técnicas y se investiga ampliamente el desarrollo de nuevos algoritmos e

implementaciones hardware de éstos. El problema fundamental de estas técnicas,

es que cada una de ellas suele ser la más adecuada para las características de un

tipo específico de problema no conocidas a priori, lo que dific

técnica con la que se desea abordar inicialmente el

3.1.1.7 Computadora o módulo de proceso

Se trata del sistema encargado de recibir y analizar, mediante los algoritmos

adecuados, las imágenes a la velocidad necesaria para poder interactuar con el

entorno en tiempo real. Es, pues, la parte del sistema encargada


3.1.1.8 Sistema de respuesta en tiempo real

Se trata de automatismos que responden electromecánicamente con el fin de

corregir o evitar, por ejemplo, en los sistemas de producción, las causas

generadoras de los problemas de detección. Otra de las funciones de estos sistemas

es la generación de estadísticas e informes del proceso al que están asociados, lo

que permite disponer de una información global de los procesos para facilitar la

toma d

ahorro económico

tructura, véase [ 2 ].

inado y solucionar un problema mediante deducción lógica de conclusiones

[ 6 ].

de un experto en un dominio concreto y en ocasiones

son us

en un dominio especializado, que generalmente requiere de experiencia

human

e decisiones.

En cuanto a los dispositivos electromecánicos utilizables en los sistemas de

visión, destacan los variadores de frecuencia para el control de motores y la

comunicación entre las PC’s y los autómatas programables que gestionan los

distintos dispositivos mediante redes de campo como “Profibus” o “WorldFIP”, y

más recientemente mediante “Industrial Ethernet”, y protocolos Wireless. Estos

buses permiten la integración de los sistemas de visión y sus acciones de respuesta

dentro de la estructura CIM de las empresas, lo que supone un

en los casos en que ya se disponga de esta es

3.2 Sistemas Expertos (SE)

Es un software que imita el comportamiento de un experto humano en la solución

de un problema. Pueden almacenar conocimientos de expertos para un campo

determ

Son SE aquellos programas que se realizan haciendo explícito el

conocimiento en ellos, que tienen información específica de un dominio concreto y

que realizan una tarea relativa a este dominio. Son llamados expertos por que

emulan el comportamiento

ados por ellos [ 32 ].

Los SE son programas que manipulan conocimiento codificado para resolver

problemas

a.

Son programas que contienen tanto conocimiento declarativo (hechos a

cerca de objetos, eventos y/o situaciones) como conocimiento de control

(información a cerca de los cursos de una acción), para emular el proceso de


razona

que es capaz de resolver problemas de relativa

dificul

n base en la

experi

mportamiento del sistema. Es

s se pueden considerar simultáneamente como un medio

de ejecución y transmisión del conocimiento [ 25 ].

erto es muy eficaz cuando tiene que analizar una gran cantidad de

inform

ejar grandes volúmenes de información y realizar operaciones numéricas para

despué

miento de los expertos humanos en un dominio en particular y/o área de

experiencia [ 5 ].

Software que incorpora conocimiento de experto sobre un dominio de

aplicación dado, de manera

tad y apoyar la toma de decisiones inteligentes en base a un proceso de

razonamiento simbólico [ 7 ].

Los sistemas expertos pueden imitar la capacidad mental del hombre y

relacionan reglas de sintaxis del lenguaje hablado y escrito co

encia, para luego hacer juicios acerca de un problema y obtener solución a

éste con mejores juicios y más rápidamente que el ser humano [ 3 ].

Los SE también pueden considerarse como intermediarios entre el experto

humano, que transmite su conocimiento al sistema, y el usuario que lo utiliza para

resolver un problema con la eficacia del especialista. El sistema experto utilizará

para ello el conocimiento que tenga almacenado y algunos métodos de inferencia; a

la vez, el usuario puede aprender observando el co

decir, los sistemas experto

3.2.1 Aplicaciones

Un sistema exp

ación, interpretándola y proporcionando una recomendación a partir de la

misma [ 25 ].

Un ejemplo es el análisis financiero y gestiones empresariales, donde se

estudian las oportunidades de inversión, dependiendo de los datos financieros de

un cliente y de sus propósitos; en este campo son de gran utilidad los SE, ya que

casi todas las empresas disponen de un computador que realiza las funciones

básicas de tratamiento de la información: contabilidad general, decisiones

financieras, gestión de la tesorería, planificación, etc. Además, este trabajo implica

man

s tomar decisiones, lo que crea un terreno ideal para la implantación de los

SE.


También se aplican en la contabilidad en apartados como: auditoría (es el

campo en el que más aplicaciones de SE se está realizando) fiscalidad,

planificación, análisis financiero y la contabilidad financiera, véase [ 29 ].

Para detectar y reparar fallos en equipos electrónicos se utilizan los sistemas

expertos de diagnóstico y depuración, que formulan listas de preguntas con las que

obtienen los datos necesarios para llegar a una conclusión; entonces recomiendan

las acc

l diseñador a completar

el dise

ches, piezas mecánicas, etc.

erto puede evaluar el nivel de conocimientos y

comprensión de un estudiante, y ajustar el proceso de aprendizaje de acuerdo con

3.2.2

Los SE se aplican a una gran diversidad de campos y/o áreas. Algunas de las

pri p

ca

ciones

• eronáutica • Medicina

iones adecuadas para corregir los problemas descubiertos. Este tipo de

sistemas se utilizan también en medicina (ej. MYCIN y PUFF), y para localizar

problemas en sistemas informáticos grandes y complejos [ 25 ].

Cuando se necesita controlar un proceso tomando decisiones como

respuesta a su estado y no existe una solución algorítmica adecuada, es necesario

usar un SE; éste campo comprende el supervisar fábricas automatizadas, químicas

o centrales nucleares. Estos sistemas son extraordinariamente críticos porque

normalmente tienen que trabajar a tiempo real. El diseño requiere una enorme

cantidad de conocimientos debido a que hay que tener en cuenta muchas

especificaciones y restricciones. En este caso, el SE ayuda a

ño de forma competente y dentro de los límites de costes y de tiempo; se

diseñan circuitos electrónicos, circuitos integrados, tarjetas de circuito impreso,

estructuras arquitectónicas, co

Por último, un sistema exp

sus necesidades, véase [ 25 ].

Áreas de aplicación

nci ales son:

• Militar • Agricultura

• Informáti • Electrónica

• Telecomunica • Transporte

• Química • Transporte

• Derecho • Educación

A


• • Arqueología • Finanzas y Gestión

ta e pue pli e los SE s

Geología • Industria

En la bla Tabla A s de observar la a cación d egún el área: Ba Encargos

Estatales

• ontrol de proces

• Aviso de estados de

excepción

• Observación de

tendencias

• Control de

centrales nucleares o

de grande

(agua, gas, etc)

• • Requisitos de • Diseño de redes de

distribución (co

energía)

Diagnóstico

• Concesión de créditos

• Análisis de siniestros

fallas

ento

Concesión de

• Cálculo de riesgos

ico

o técnico

• Comprobación de

hipotecas

• Detección de

• Mantenimi

•créditos

• Diagnóst

médico (Hospitales)

• Diagnóstic

• Economía

energética

• Análisis de riesgos

inversiones

• Funciones lógicas de

proyecto

• Análisis de riesgos

• Análisis de

mercado

• Planificación de

inversiones

emergencias

• Planificació

distribuci

• Asesoramiento • Asesoramient

Área

Aplicación

nca

Seguros

Industria

Comercio

Servicios

Control de

procesos

Supervisión

• Observación de

tendencias

C os

s redes

Diseño

Configuración

• Instalaciones fabriles

• Diseño de productos

productos rreos,

Planificación

• Gestión de valores


s

• Proyectos


n de la

ón

Asesoramiento

de

cliente

• Asesoramiento de o de

• Servicios

especiales

• Asesoramiento de

clientes s clientes clientes

Formación • Formac

• Formación de

colaboradores

ión del

servicio exterior

• Formación de

colaboradores

• Formación de

colaboradores

• Formación del

servicio exterior

• Formación interna

de cuestiones

jurídicas

Tabla A. Aplicación de los Sistemas Expertos según el área.


3.2.3 Ventajas

Los Sistemas Expertos proporcionan la capacidad de trabajar con grandes

enfrenta el analista humano y que puede afectar negativamente a la toma de

decisiones, ya que el analista humano puede depurar datos que no con

cantidades de información, que viene siendo uno de los grandes problemas que

sidere

relevantes, mientras un

información incluyendo las no útiles para

má ó

respuestas dando así lugar a una mejora de la productividad del experto [ 32 ].

En l

• vejece, y

•

• de una base de datos y realizar

• inicial pueda ser elevado, gracias a la

ación el coste finalmente es bajo.

3.2.4

sea una de sus limitaciones más acentuadas), otra de sus limitaciones puede ser el

cambios y de difícil acceso a info

Debido a la escasez de expertos humanos en determinadas áreas, los SE

mismo, los SE pueden ser utilizados por personas no especializadas para resolver

problemas. Además, si una persona utiliza con frecuencia un SE aprenderá de él.

SE debido a su gran velocidad de proceso analiza toda la

aportar, de esta manera, una decisión

s s lida. Con los sistemas expertos se busca una mejor calidad y rapidez en las

tre as ventajas más importantes que brindan los SE se pueden citar:

Permanencia: A diferencia de un experto humano un SE no en

por tanto no sufre pérdida de facultades con el paso del tiempo.

Duplicación: Una vez programado un SE se puede duplicar infinidad de

veces.

Rapidez: Un SE puede obtener información

cálculos numéricos mucho más rápido que cualquier ser humano.

Bajo coste: A pesar de que el coste

capacidad de duplic

• Entornos peligrosos: Un SE puede trabajar en entornos peligrosos o

dañinos para el ser humano.

• Fiabilidad: Los SE no se ven afectados por condiciones externas, un

humano sí (cansancio, presión, etc.).

Limitaciones

Es evidente que para actualizar se necesita de reprogramación de estos (tal vez este

elevado costo en dinero y tiempo, además que estos programas son poco flexibles a

rmación no estructurada [ 14 ].

pueden almacenar su conocimiento para poder aplicarlo cuando sea necesario. Así


Por otra parte, la inteligencia artificial no ha podido desarrollar sistemas que

sean capaces de resolver problemas de manera general, de aplicar el sentido común

para resolver situaciones complejas ni de controlar situaciones ambiguas.

que el

cam o erto para la obtención de

cua

cuentran [ 32 ]:

• mal mientras que con un SE no.

o.

de distinguir cuáles son

• amente flexible a la hora de aceptar datos

lema, característica de la cual carecen los SE.

• ento no estructurado: Un SE no es capaz de manejar

e conocimiento y

otro de razonamiento o más bien, un algoritmo de interpretación de dicho

conocimiento en base a las necesidades que introduzca el usuario, para generar

conclusiones expertas en el área de donde proviene su experticia.

El futuro de los SE da vueltas por la cabeza de cada persona, siempre

p elegido tenga la necesidad y/o presencia de un exp

lquier tipo de beneficio [ 18 ].

Entre las limitaciones más resaltantes de un SE se en

• Sentido común: Para un SE no hay nada obvio.

Lenguaje natural: Con un experto humano se puede mantener una

conversación infor

• Capacidad de aprendizaje: Cualquier persona aprende con relativa

facilidad de sus errores y de errores ajenos, que un SE haga esto es mucho

más complicad

• Perspectiva global: Un experto humano es capaz

las cuestiones relevantes de un problema y separarlas de cuestiones

secundarias.

• Capacidad sensorial: Un SE carece de sentidos.

Flexibilidad: Un humano es sum

para la resolución de un prob

Conocimi

conocimiento poco estructurado.

3.2.5 Arquitectura básica

Un esquema básico del funcionamiento de un Sistema Experto se muestra en la

Figura 34 , donde se puede apreciar el SE que posee un módulo d


Figura 34. Esquema básico de un SE

Más detalladamente, un SE se compone de los siguientes elementos, véase

[ 29 ]:

3.2.5.1 Base de conocimientos

Es la parte del sistema experto que contiene el conocimiento modelado sobre el

dominio. Hay que obtener el conocimiento del experto y codificarlo en la base de

conocimientos.

El método más común para representar el conocimiento es mediante reglas

de producción. El dominio de conocimiento representado se divide, pues, en

pequeñas fracciones de conocimiento o reglas SI <condición> ENTONCES

<conclusión>, véase [ 25 ]. De esta manera se tienen estructuras condicionales que

relacionan lógicamente la información contenida en la parte del antecedente con

otra información contenida en la parte del consecuente [ 29 ].

Una característica muy importante de la base de conocimientos es que es

independiente del motor de inferencia que se utiliza para resolver los problemas.

De esta forma, cuando los conocimientos almacenados se han quedado obsoletos, o

cuando se dispone de nuevos conocimientos, es relativamente fácil añadir reglas

nuevas, eliminar las antiguas o corregir errores en las existentes. No es necesario

reprogramar todo el sistema experto.

3.2.5.2 Base de hechos (Memoria de trabajo)

La base de datos o base de hechos es una parte de la memoria del computador que

se utiliza para almacenar los datos recibidos inicialmente para la resolución de un

problema. Contiene conocimiento sobre el caso concreto en que se trabaja; también


se registrarán en ella las conclusiones intermedias y los datos generados en el

proceso de inferencia. Al memorizar todos los resultados intermedios, conserva el

vestigio de los razonamientos efectuados; por lo tanto, se puede utilizar explicar las

deducciones y el comportamiento del sistema.

3.2.5.3 Motor de inferencia

El sistema experto controla el proceso de razonamiento humano con un módulo

conocido como el motor de inferencia. Dicho motor de inferencia trabaja con la

información contenida en la base de conocimientos y la base de hechos para

deducir nuevos hechos. El motor de inferencia contrasta los hechos particulares de

la base de hechos con el conocimiento contenido en la base de conocimientos para

obtener conclusiones acerca del problema.

La estrategia de control utilizada puede ser de encadenamiento

progresivo o de encadenamiento regresivo. En el primer caso se comienza

con los hechos disponibles en la base de datos, y se buscan reglas que satisfagan

esos datos, es decir, reglas que verifiquen la parte SI. Normalmente, el sistema

sigue los siguientes pasos [ 25 ]:

• Evaluar las condiciones de todas las reglas respecto a la base de datos,

identificando el conjunto de reglas que se pueden aplicar (aquellas que

satisfacen su parte condición).

• Si no se puede aplicar ninguna regla, se termina sin éxito; en caso contrario

se elige cualquiera de las reglas aplicables y se ejecuta su parte acción (esto

último genera nuevos hechos que se añaden a la base de datos).

• Si se llega al objetivo, se ha resuelto el problema; en caso contrario, se vuelve

al primer paso.

A este enfoque se le llama también guiado por datos, porque es el estado de

la base de datos el que identifica las reglas que se pueden aplicar. Cuando se utiliza

este método, el usuario comenzará introduciendo datos del problema en la base de

datos del sistema.

Al encadenamiento regresivo se le suele llamar guiado por objetivos, ya que

el sistema comenzará por el objetivo (parte consecuente de las reglas) y operará

retrocediendo para ver cómo se deduce ese objetivo partiendo de los datos. Esto se

produce directamente o a través de conclusiones intermedias o sub-objetivos. Lo


que se intenta es probar una hipótesis a partir de los hechos contenidos en la base

de datos y de los obtenidos en el proceso de inferencia.

En la mayoría de los sistemas expertos se utiliza el encadenamiento

regresivo. Este enfoque tiene la ventaja de que el sistema va a considerar

únicamente las reglas que interesan al problema en cuestión. El usuario comenzará

declarando una expresión y el objetivo del sistema será establecer la verdad de esa

expresión.

Para ello se pueden seguir los siguientes pasos [ 25 ]:

• Obtener las reglas relevantes, buscando la expresión en la parte consecuente

(éstas serán las que puedan establecer la verdad de la expresión).

• Si no se encuentran reglas para aplicar, entonces no se tienen datos

suficientes para resolver el problema; se termina sin éxito o se piden al

usuario más datos.

• Si hay reglas para aplicar, se elige una y se verifica su parte condición con

respecto a la base de datos.

• Si la condición es verdadera en la base de datos, se establece la veracidad de

la expresión y se resuelve el problema.

• Si la condición es falsa, se descarta la regla en curso y se selecciona otra

regla.

• Si la condición es desconocida en la base de datos (es decir, no es verdadera

ni falsa), se le considera como sub-objetivo y se vuelve al primer paso (la

condición será ahora la expresión).

Existen también enfoques mixtos en los que se combinan los métodos

guiados por datos con los guiados por objetivos.

3.2.5.4 Subsistema de explicaciones

Una característica de los SE es su habilidad para explicar su propio razonamiento.

Usando el módulo del subsistema de explicación, un SE puede proporcionar una

explicación al usuario de por qué está haciendo una pregunta y cómo ha llegado a

una conclusión. Este módulo proporciona beneficios tanto al diseñador del sistema

como al usuario. El diseñador puede usarlo para detectar errores y el usuario se

beneficia de la transparencia del sistema, además de esta forma, y con el tiempo


suficiente, los usuarios pueden convertirse en especialistas en la materia, al

asimilar el proceso de razonamiento seguido por el sistema.

3.2.5.5 Interfaz de usuario

La interacción entre un SE y un usuario se realiza en lenguaje natural. También es

altamente interactiva y sigue el patrón de la conversación entre seres humanos.

Para conducir este proceso de manera aceptable para el usuario es especialmente

importante el diseño de la interfaz de usuario.

Un requerimiento básico de la interfaz es la habilidad de hacer preguntas.

Para obtener información fiable del usuario hay que poner especial cuidado en el

diseño de las cuestiones. Esto puede requerir diseñar la interfaz usando menús o

gráficos [ 7 ]. El conjunto e interacción de todos estos componentes es mostrado en

la Figura 35.

Figura 35. Esquema extendido de un SE

3.2.6 Tipos de Sistemas Expertos

Principalmente existen tres tipos de Sistemas Expertos, véase [ 32 ]:


3.2.6.1 Sistemas Expertos basados en reglas

En estos sistemas la construcción de la base de conocimiento es en base a reglas, lo

cual, en algunos casos se elabora sencillamente, la explicación de las conclusiones

es simple. El motor de inferencia se realiza con algoritmos complejos, además que

el aprendizaje estructural es complejo [ 11 ]. Aquí, la solución al problema

planteado se obtiene aplicando reglas heurísticas apoyadas generalmente en lógica

difusa para su evaluación y aplicación.

3.2.6.2 Sistemas Expertos basados en casos (Case Based Reasoning)

En esos SE la solución a los problemas planteados se obtiene aplicando el

razonamiento basado en casos, donde la solución a un problema similar planteado

con anterioridad se adapta al nuevo problema.

3.2.6.3 Sistemas Expertos basados en reglas bayesianas

En este caso, la construcción de la base de conocimiento es en base a frecuencias lo

cual requiere de mucha información, la explicación de las conclusiones resulta más

compleja. El motor de inferencia se realiza con algoritmos simples, el aprendizaje

paramétrico es sencillo [ 16 ]. En estos SE, la solución al problema planteado se

obtiene aplicando redes bayesianas, basadas en estadística y el Teorema de Bayes.

3.2.7 Metodología para el desarrollo de Sistemas Expertos

En [ 23 ], se plantea toda una metodología para desarrollar un SE; la ventaja de el

método que aquí se plantea es que considera la naturaleza computacional de los

sistemas basados en conocimiento y busca el mayor aprovechamiento de los

recursos disponibles en el área donde se desarrollara dicho SE. Las etapas se

describen a continuación:

3.2.7.1 Análisis y descripción del problema

En esta etapa se determinan las características del problema y se evalúa la

factibilidad de realizar un Sistema Experto. Aquí se pretende determinar la

naturaleza del problema y los objetivos preciso que indiquen exactamente cómo se

espera que el sistema experto contribuya a la solución de los problemas. Estudia los

diferentes recursos con que se cuentan y verifica la posibilidad de su


aprovechamiento en las fases de desarrollo e implantación, véase [ 23 ]. Este

incluye varias fases:

3.2.7.1.1 Descripción general del problema

Esto implica:

• Familiarización con el proceso sobre el cual se desea realizar el Sistema

Experto.

• Familiarización con las plataformas computacionales donde se encuentran

los datos a ser utilizados.

• Definición detallada del problema que motiva el desarrollo del Sistema

Experto.

3.2.7.1.2 Análisis de factibilidad para el desarrollo del Sistema Experto

En esta fase se estudia si el sistema cumple con las condiciones para realizar un

Sistema Experto tomando en cuenta los siguientes criterios:

• La tarea a desarrollar requiere del conocimiento manejado por un experto.

• Disponibilidad del experto o equipo de expertos.

• La experticia es requerida en varios lugares simultáneamente.

• El sistema requiere del manejo de incertidumbre y aplicación de juicios

personales.

• Existe un grupo potencial de usuarios.

• Se dispone del tiempo para desarrollar el Sistema Experto.

3.2.7.1.3 Análisis de datos

Esta fase contempla la verificación de la ubicación y forma de representación de los

datos a ser manejados por el Sistema Experto, considerando el tipo de Base de

Datos (tiempo real, relacional, orientada a objeto, etc) plataforma computacional

(Windows, DOS, UNIX, VMS, etc).

3.2.7.1.4 Elección de la fuente de conocimiento

Es necesario contar con un experto o un grupo de ellos que estén dispuestos a

colaborar con el proyecto. Los expertos deben ser reconocidos como tal por el

grupo de usuarios.


3.2.7.2 Especificación de requerimientos

En esta etapa se estudian los requerimientos globales del Sistema Experto a

desarrollar, considerando hacia quién estará dirigido el sistema, restricciones de

acceso, nivel de detalle requerido en sus explicaciones, requerimientos funcionales,

formatos deseados por los usuarios finales. Es importante discutir con los

potenciales usuarios del sistema y tomar en cuenta sus aspiraciones y comentarios

para garantizar que posteriormente estén dispuestos a utilizar el sistema

desarrollado, véase [ 23 ]. La etapa comprende varias fases:

3.2.7.2.1 Estimación del perfil de los usuarios del sistema

3.2.7.2.2 Verificación de los requerimientos con el usuario

3.2.7.2.3 Determinación de los requerimientos de información

Aquí se especifica la información que debe producir el SE y sus atributos, tales

como el formato de presentación, la frecuencia de actualizaciones, sus usuarios

directos y su interconexión con otros programas.

3.2.7.2.4 Determinación de los requerimientos funcionales

Consiste en la definición de las funciones generales que debe satisfacer el Sistema

Experto.

3.2.7.2.5 Determinación de los requerimientos de entrada de datos

Esta fase contempla los siguientes pasos:

• Selección de las posibles fuentes al Sistema Experto

• Identificación de las fuentes de datos

• Especificación de los procesos de adquisición de datos

• Especificación de los procesos de generación de parámetros

• Caracterización de la interoperabilidad entre las bases de datos que se

requieren en la implantación.

3.2.7.2.6 Definición de los requerimientos de hardware y software para la

implantación del Sistema Experto

Es en esta fase donde se realiza:


• Especificación de la plataforma de hardware que se utilizará para el

desarrollo y operación del Sistema Experto.

• Determinación, análisis y selección de las herramientas de software

disponibles en el mercado para el desarrollo de Sistemas Expertos.

3.2.7.3 Análisis de costos, tiempo y recursos

En esta etapa se realiza un estimado de los costos de desarrollo del SE, incluyendo

equipos, programas y honorarios profesionales. Igualmente, se realiza un

cronograma de las actividades a desarrollar. Generalmente, en esta etapa

terminaría el estudio de la factibilidad de realizar el SE, ya que hasta esta etapa se

ha verificado la necesidad y pertinencia del desarrollo del Sistema Experto, se ha

estudiado los requerimientos y se ha estimado el tiempo, recursos y costos

involucrados en el desarrollo e implantación del sistema, véase [ 23 ]. Se

contemplan las siguientes fases:

3.2.7.3.1 Elaboración del plan de actividades para el desarrollo e implantación

En esta evaluación se incluyen el tiempo requerido para el desarrollo de cada

actividad.

3.2.7.3.2 Estimación de los recursos computacionales (hardware - software)

requeridos para el desarrollo del Sistema Experto.

3.2.7.3.3 Estimación de los costos de desarrollo

3.2.7.4 Ingeniería del conocimiento

En esta etapa existirá una interacción entre el experto humano y el ingeniero de

conocimiento. Cuando el experto en el dominio presente los distintos escenarios, el

ingeniero del conocimiento desarrollará una “primera” representación de las

soluciones. En caso de que el experto humano no sienta que se represente el

problema en su totalidad, entonces el ingeniero reformulará la descripción. Esta

actividad continúa hasta que ambos estén de acuerdo en la representación de las

soluciones. La principal responsabilidad del ingeniero de conocimiento es analizar

situaciones tipo y a partir de ellas extraer las reglas que describan el conocimiento

del experto en el dominio, véase [ 23 ]. Las fases de esta etapa son:


3.2.7.4.1 Adquisición del conocimiento

Es la parte más importante de un Sistema Experto, ya que es donde el ingeniero del

conocimiento interactúa con el experto para obtener la información sobre la

solución de los problemas, así como las estrategias utilizadas para la obtención de

cada solución.

3.2.7.4.2 Estructuración del conocimiento

En esta fase, el ingeniero de conocimiento debe llevar a una base de conocimientos

la información proporcionada por el experto. El conocimiento puede ser de

carácter superficial o profundo dependiendo de la estructura interna y de las

interacciones entre sus componentes.

3.2.7.5 Diseño preliminar del Sistema Experto

En esta etapa se realiza la ingeniería de detalle del Sistema Experto, se diseña

cuidadosamente cada uno de los módulos que comprenderán la herramienta, se

hace la selección final de los componentes a utilizar y se diseña los protocolos

necesarios para las interrelaciones con otros programas y/o equipos requeridos,

véase [ 23 ]. Las fases que comprende esta etapa son:

3.2.7.5.1 Diseño preliminar de la arquitectura del Sistema Experto

3.2.7.5.2 Selección de la herramienta computacional

Esto se realizará de acuerdo a los requerimientos surgidos en la etapa de ingeniería

de conocimiento.

3.2.7.5.3 Diseño preliminar de procesos de adquisición y almacenamiento de

datos

3.2.7.5.4 Diseño preliminar de procesos de interconexión

Esto comprende:

• Integración interna

• Integración externa

• Selección de software auxiliar

3.2.7.5.5 Verificación del diseño preliminar del Sistema Experto


3.2.7.6 Desarrollo e implantación del Sistema Experto

Esta es la etapa final del desarrollo del Sistema Experto. Aquí se construye,

implanta, prueba y depura el sistema. Posterior a la finalización de la implantación

comienza la fase de mantenimiento y actualización que debe perdurar durante la

vida del sistema, ya que se busca mantenerlo operativo en las mejores condiciones

e incorporando conocimiento y/o recursos nuevos al sistema según los

requerimientos tecnológicos para su vigencia, véase [ 23 ]. Esta etapa comprende

varias fases:

3.2.7.6.1 Construcción del prototipo

3.2.7.6.2 Validación del prototipo

3.2.7.6.3 Construcción del modelo operacional

3.2.7.6.4 Prueba y depuración

Consiste en plantearle situaciones al Sistema Experto y al experto humano y

verificar si ambos generan la misma solución además de seguir las mismas

estrategias. En caso de existir discordancia entre el experto humano y el Sistema

Experto, se procede a la revisión y la modificación de la base de conocimiento.

3.2.7.6.5 Mantenimiento y actualización

Capítulo 4

Sistema de Visión Artificial

El Sistema de control para el tamaño de las pellas producidas en el disco

peletizador consta de dos sistemas primordiales. El primero es el Sistema de Visión

Artificial y se encargará de capturar imágenes de las pellas producidas y determinar

sus radios para permitir un monitoreo continuo del tamaño de las pellas y el

segundo es el Sistema Experto que determinará el estado del proceso y generará

recomendaciones sobre las acciones más apropiadas para regresar el proceso a su

estado bajo control. La metodología, desarrollo, implantación y pruebas de cada

uno de estos dos importantes sistemas se describe a lo largo del capítulo 4 y 5

respectivamente.

4.1 Metodología de desarrollo e implementación

El Sistema de Visión Artificial se implantará a la salida del disco peletizador,

específicamente en la descarga de la cinta transportadora de la producción del

disco a la cinta transportadora principal. Durante todo el proceso las pellas se

encuentran en movimiento por lo que será necesaria la captura de la imagen con

cierta frecuencia que dependerá de la velocidad en que éstas se desplazan; se

estimará entonces el tiempo de caída de una pella entre una cinta y otra para fijar

así la frecuencia máxima de adquisición de imágenes que se puede utilizar.

El sitio de implementación más conveniente en la planta, debido a las

condiciones ambientales que debe soportar la cámara, se puede observar en la

Figura 36.

Capítulo 4 - Sistema de Visión Artificial 60

Figura 36. Lugar de implantación del sistema.

Un esquema del mismo se muestra en la Figura 37, donde se muestran los

valores necesarios para estimar el tiempo de caída de una pella promedio.

Figura 37. Esquema del lugar de implantación

Basados en los valores obtenidos de planta y mostrados en la Figura 37 se

calcula el tiempo de caída de una pella, considerándola para ello en una partícula4:

La velocidad inicial vertical de la pella dependerá de la velocidad de la cinta

transportadora5.

βVsenVy =

4 Se considera despreciable el peso de una pella, el cual oscila entre 0.69 y 6.75 gr. 5 La cinta se mueve a velocidad constante es constante.


Luego, la distancia recorrida por la pella vendrá dada por 25.0 gttVd yy +=

Despejando el tiempo obtenemos una ecuación de segundo grado

( ) ( ) 05.01544.08.95.0

0*5.0

05.0

22

2

2

=−°+

=−+

=−+

tsgmsent

sgm

dtVsengt

dtVgt

y

yy

β

Obtenemos entonces una única solución para el tiempo6

segt 3313.0=

Para evitar la captura de la misma pella en dos imágenes distintas es

necesario que la cámara posea una frecuencia de muestreo, fm, igual o menor a la

frecuencia de caída de las pellas, es decir,

101.33313.0

1

1

−≤

≤

≤

segfseg

f

tf

m

m

m

Se puede prefijar entonces una frecuencia de muestreo de imágenes para la

cámara igual 2 seg-1 ó 2 fps7, lo que implica que cada 500 mseg. se capturará una

imagen de las pellas cayendo por la cinta transportadora.

Se procede ahora a desarrollar el software de procesamiento de imágenes.

Para desarrollar el sistema que se encargará de la adquisición y procesamiento de

las imágenes correspondientes a las pellas producidas por el disco peletizador se

utilizará el método planteado por [ 2 ]. Los aspectos del sistema de visión artificial

a desarrollar serán:

4.1.1 Fuente de luz

Con la finalidad de independizar el sistema de las condiciones existentes en la

planta y resaltar los rasgos de interés se determinará la fuente de luz más adecuada

para la aplicación. El principal objetivo de este Sistema de Visión Artificial es 6 Por tratarse del tiempo, la solución negativa de la ecuación no es posible. 7 Frame per second.


detectar las pellas producidas a la salida del disco peletizador y determinar su

radio, por lo que es indispensable que el tipo de iluminación facilite delinear el

contorno de la figura.

Estudiando los distintos tipos de iluminación existentes se determinó que el

apropiado para esta aplicación es la Iluminación posterior (backligth) ya que la

misma permite delinear el contorno de las piezas, brinda un contraste muy alto y es

fácil de implementar [ 12 ]. En este caso, se proporcionará un fondo iluminado

uniforme que generará gran contraste entre las pellas (color oscuro) y el mismo.

Se contemplan dos posibilidades para la obtener la fuente de luz: el uso de

iluminación por leds (conectados a un sistema estroboscópico) o el uso de

iluminación por fluorescente. De la misma forma, la implementación del sistema

de iluminación presenta dos posibilidades: colocar la fuente de luz directamente en

frente del lente de la cámara y por detrás de las pellas (Figura 38) o incluir una

superficie uniforme, frente a la cámara y por detrás de las pellas, que refleje la

iluminación producida por la fuente (Figura 39).

Figura 38. Fuente de luz directa

Figura 39. Fuente de luz con superficie reflectiva

Ambas configuraciones serán probadas al implementar el sistema para

determinar cuáles opciones son las más adecuadas para la aplicación.


4.1.2 Sensor de imagen

Al analizar la naturaleza de la aplicación se observa que un sensor de color no es

necesario para la misma, ya que sólo se requiere de contraste en la imagen será

suficiente con la captura de imágenes en blanco y negro.

Tras un estudio de las cámaras destinadas a la visión artificial industrial

disponibles en el mercado, y tomando en cuenta beneficios brindados y costos

asociados se decidió utilizar para esta aplicación la cámara Legend530 (véase

Apéndice A para el detalle de las especificaciones) perteneciente a la Serie Legend

de la línea de productos DVT, la cual trae integrado un sensor de imagen de tipo

CCD8, donde se integra en un mismo chip los elementos fotosensibles y el conjunto

de puertas lógicas y circuitería de control asociada9. Este sensor de área posee una

resolución de 640 x 480 píxeles.

4.1.3 Tarjeta de adquisición de imágenes

La cámara Legend530 posee integrado un microprocesador Motorola Power PC

con sistema operativo en tiempo real que permite realizar procesamiento de

imágenes. De esta forma se puede transmitir la imagen, la imagen preprocesada, o

los resultados del procesamiento de la imagen a través de los puertos de

comunicación Ethernet que dispone la cámara, haciendo innecesario el uso de

tarjetas de captura.

4.1.4 Análisis de imagen y reconocimiento de formas

Con la finalidad de disponer de imágenes reales sobre las cuales se puedan ir

probando y depurando las técnicas de procesamiento de interés se realizaron

pruebas en planta y se capturó una serie de imágenes reales de las pellas

producidas por el disco.

8 Charge Coupled Device.9 En estos sensores, la señal eléctrica que transmiten los fotodiodos es función de la intensidad luminosa que reciben, su espectro, y el tiempo de integración (tiempo durante el cual los fotodiodos son sensibles a la luz incidente) [ 2 ].


4.1.4.1 Filtrado (pre-procesamiento) y Segmentación (aislamiento

objetos de interés)

Esta aplicación proporciona imágenes con un fondo uniforme y objetos

similares (pellas) que presentan una clara diferencia con respecto a dicho fondo,

véase Figura 40, por lo que se hace muy propicia la aplicación de la umbralización10

para aislar los objetos en estudio.

Figura 40. Imagen capturada.

Al construir el histograma de intensidad vs. frecuencia de píxeles, Figura 41,

se observa la presencia de una distribución bimodal11 con dos cimas principales:

una correspondiente al fondo y otra a los objetos (pellas), se determinará el umbral

global de la imagen obteniendo el valle entre las dos cimas (método modal).

10 La umbralización es una técnica de segmentación ampliamente utilizada en las aplicaciones industriales. Se emplea cuando hay una clara diferencia entre los objetos a extraer respecto del fondo de la escena. Los principios que rigen son la similitud entre los píxeles pertenecientes a un objeto y sus diferencias respecto al resto[ 27 ]. Con la umbralización se convierte una imagen con varios niveles de gris a una nueva con sólo dos, el conjunto de píxeles con un nivel de gris mayor o igual al umbral serán colocados en un nivel 0 y los otros en 1. 11Los objetos aparecen claramente contrastados respecto al fondo y todos ellos presentan la misma distribución de niveles de gris.


Figura 41. His ograma de intensidad t

Figura 42. Aplicación del Método Modal al histograma.

Se puede observar en la Figura 42, la aplicación del método a través del cual

se obtiene el punto de intersección entre las dos cimas del histograma, en este caso

en particular, el umbral T tendrá un valor de 32.5. Al aplicar la umbralización a la

imagen, se fijarán en 1 todos los píxeles que posean una intensidad mayor o igual


que T y en 0 aquellos píxeles con una intensidad menor que T, como lo muestra la

siguiente ecuación:

( ) ( )( )⎩

⎨⎧

>≤

=TjiITjiI

jiB, ,1, ,0

,

Luego de la umbralización de la imagen se obtiene el resultado mostrado en

la Figura 43. La implementación definitiva del método para la aplicación se realiza

utilizando una herramienta proporcionada por la cámara Legend530 denominada

Framework.

Figura 43. Imagen binaria producto de la umbralización.

Ahora bien, con la finalidad de eliminar el pequeño ruido presente sin

distorsionar la forma global de las pellas se filtrará12 la imagen utilizando para ello

operaciones morfológicas. Tenemos la imagen binaria que denominaremos el

conjunto A de coordenadas discretas, véase Figura 43.

El conjunto B será el elemento estructural o máscara de convolución, véase

[ 20 ]. Para esta aplicación se selecciona el elemento estructural de conectividad 8,

N8, mostrado en la Figura 44.

12 Operación que se aplica a una imagen para resaltar o atenuar detalles espaciales con el fin de mejorar la interpretación visual o facilitar un procesamiento posterior [ 8 ].


1 1 1

1 1 1

1 1 1

Figura 44. Conjunto B: Elemento estructural N8

Se efectuarán sobre la imagen una apertura seguida de una clausura13. La

apertura del conjunto A por el elemento estructural B en teoría de conjuntos viene

dada por ( ) BBABA ⊕Θ=ο [ 20 ], el resultado de aplicar esta operación sobre la

Figura 43 se puede apreciar en la Figura 45.

Figura 45. Apertura de la imagen capturada.

Luego se procede a aplicar una clausura para contrarrestar las posibles

ampliaciones en los contornos consecuencia de la apertura. De forma similar, la

clausura de un conjunto A por el elemento estructural B, se define como

[ 20 ]. El resultado obtenido se muestra en la Figura 46. ( ) BBABA Θ⊕=•

13 La apertura generalmente suaviza los contornos de un objeto y elimina protuberancias finas. La clausura también suaviza los contornos pero, contrariamente a la apertura, fusiona las hendiduras finas y largas presentes en los objetos, elimina agujeros pequeños y rellena brechas en el contorno [ 20 ].


Figura 46. Clausura de la imagen capturada.

De la misma forma, la implementación definitiva del filtro se realiza

utilizando Framework.

Ahora se dispone de una imagen filtrada y segmentada que facilitará la

selección de los objetos detectados que cumplan con ciertas características.

4.1.4.2 Extracción y selección de características

Habiendo detectado la mayor cantidad posible de objetos circulares cerrados en la

imagen se procede a la selección de los mismos. La característica más importante

que deben cumplir estos objetos es:

• Excentricidad: sólo se tomarán en cuenta aquellos objetos que posean una

alta excentricidad, ya que se trata de esferas. Luego de estudiar la

excentricidad de una cantidad representativa de pellas producidas por los

discos, se prefijan los límites aceptables de excentricidad, originando un

rango igual a [0.6, 1].

Aplicando estas restricciones a los objetos detectados en las imágenes

capturadas se obtienen los resultados mostrados en la Figura 47. Es posible

observar cómo en cada imagen capturada se obtendrá cierta cantidad n de pellas

que varía entre una y otra imagen.


Figura 47. Imagen con extracción y selección de características

4.1.5 Módulo de proceso

Como se ha comentado anteriormente la aplicación se implementará con la cámara

Legend530 que posee internamente un procesador de la tecnología RISC14, el

Motorola PowerPC de 60 Mips15, que trabaja mas rápido al utilizar menos ciclos de

reloj para cumplir sus funciones (ejecutar instrucciones); cualidad que es

imprescindible a la hora de procesar la imagen a una velocidad mayor que la

frecuencia de captura. Este procesador permite una adquisición de hasta 75 fps,

véase Apéndice A.

Con la ayuda de este procesador se ejecutan una serie de sentencias que

permiten almacenar los radios de cada pella extraída de la imagen en una

estructura de la memoria y enviarlos vía TCP/IP desde la cámara.

4.1.6 Adquisidor de radios

Existe una PC que se conecta a la cámara para recibir los datos enviados por la

misma; en ésta corre, bajo el Sistema Operativo QNX16, una aplicación desarrollada

en C que se encarga de recibir los datos a través del socket conectado a la cámara y

publicarlos en I-vision (véase la sección 5.1.1.4.1 para detalles de I-vision) con la

14 Reduced Instruction Set Computer. 15 Millions Instruction Per Second. 16 QNX es un sistema operativo de tiempo real basado en Unix que cumple con la norma POSIX [ 33 ].

p s c.a. visiÓn - biblioteca digital de universidad de

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