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Investigadores del I3A y GM España desarrollan un sistema de detección de defectos milimétricos en la pintura de los coches

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ZBN./ Cuatro ingenieros y un especialista en programación, que forman parte del grupo de investigación GIFMA (Grupo de Ingeniería de Fabricación y Metrología Avanzada) del Instituto de Investigación en Ingeniería de Aragón (I3A), trabajando en colaboración con el equipo de Ingeniería de Manufacturas de General Motors España han desarrollado un sistema que permite detectar defectos de pintura menores de medio milímetro en la superficie pintada de la carrocería de los coches.

Se trata de una nueva tecnología avanzada de inspección sin contacto de superficies reflectantes, patentada y desarrollada en conjunto con la factoría de GM España, que permite detectar, identificar y localizar defectos de pintura que se producen durante el proceso de pintado de las carrocerías (suciedades, gotas, cráteres, descolgados, piel de naranja, manchas, marcas de lija, abolladuras…) de manera automática y desatendida en la línea de producción de vehículos.

Así lo corrobora la factoría de General Motors en Figueruelas donde se han implantado dos de estos sistemas, en los que estos investigadores de la Universidad de Zaragoza, conjuntamente con GM España, han invertido más de cuatro años de trabajo hasta lograr el desarrollo final.

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Forman parte de este equipo de investigadores: Jorge Santolaria, Jesús Velázquez, David Samper, Juan José Aguilar, todos ellos ingenieros, e Ignacio Escursell, programador informático.

Esta tecnología supone una novedad importante respecto a los sistemas de detección de defectos de pintura tradicionales de los distintos fabricantes de automóviles porque permite detectar y localizar de manera automática las diferentes tipologías de defectos que se producen en el proceso de pintura de las carrocerías.

Además, esta detección se realiza sin interferir en el normal funcionamiento de las líneas de producción, sin necesidad de detener los vehículos ni sacarlos de la línea, en un espacio y tiempo mínimos y sin modificación de las instalaciones y sistemas de transporte existentes en la planta, adaptándose a los cambios de velocidad de línea, paradas y tiempo de ciclo, habituales en los procesos de inspección y reparación de defectos de pintura en elsector de automoción. Estas características hacen única a la nueva tecnología de detección de defectos desarrollada.

La inspección de las carrocerías se basa en una combinación de imágenes captadas por varias cámaras de alta resolución capaces de capturar 40 imágenes por segundo y de un sistema de iluminación específico.

Durante la inspección, el sistema es capaz de identificar y diferenciar cada uno de los modelos de vehículos y colores fabricados en la planta de Zaragoza. Estas imágenes se procesan en tiempo real mediante un sistema de procesamiento paralelo y distribuido formado por varios ordenadores, a través del cual, los programas informáticos de tratamiento de imagen, procesamiento y localización 3D desarrollados extraen la información necesaria para determinar la gravedad y posición de los defectos detectados. Finalmente, además de almacenar los resultados de la inspección, el sistema informa del resultado en diferentes pantallas a los operarios de reparación en cada uno de los puestos a lo largo de la línea.

Este desarrollo, producto de una apuesta decidida de la factoría de GM España por la investigación y desarrollo en mejora de calidad y eficiencia en sus procesos de fabricación, ha sentado las bases de desarrollos futuros en colaboración, incluyendo la ampliación del sistema a la inspección de otro tipo de defectos e incluso su implantación en otras plantas de montaje del grupo General Motors.

El grupo GIFMA está especializado en metrología dimensional de alta precisión con y sin contacto y este desarrollo entronca con sus líneas de investigación en relación con desarrollo de sistemas de medición sin contacto basados en visión industrial, modelado y optimización de sistemas de medición e inspección en línea del 100% de la producción.

 

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