Resumen
El control de calidad de productos manufacturados es uno de los procesos más importantes dentro de las líneas de producción
industriales. Contiene dos fases: la detección y localización de anomalías que no cumplen con los estándares de calidad de la compañías;
y el tratamiento y reparación de las mismas. Este proceso sigue siendo uno de los menos automatizados debido a su gran complejidad.
Una de las industrias más involucradas en la mejora del control de calidad de sus productos es la automoción. En este contexto, el control
de calidad de superficies es uno de los más exigentes y relevantes, el cual va desde el textil (asientos, techo, volantes, etc.) hasta la
propia carrocería del vehículo. En la actualidad existen soluciones automáticas industriales para la detección de defectos en superficies.
Sin embargo, su reparación o pulido sigue siendo un proceso realizado manualmente.
Existen investigaciones y propuestas de sistemas automáticos para la reparación de los defectos superficiales, aunque presentan
diversos inconvenientes: los robots han de confinarse; solamente se realiza reparación en superficies planas; la reparación obliga a que la superficie esté quieta; los actuales controles de reparación mediante pulido no aseguran robustez y fiabilidad
aplicados en superficies no planares.
Por tanto, el presente proyecto pretende dar solución al problema de tratamiento superficial de defectos mediante el uso de robots
colaborativos, técnicas de control no convencional, visión y aprendizaje basadas en inteligencia artificial.
Por una parte, la amplia experiencia del equipo de investigación solicitante en detección de defectos en superficies de automovil (textiles y
metal), ayudará a desarrollar nuevos algoritmos de detección y localización 6D precisa de defectos para su posterior tratamiento por parte
de un sistema colaborativo robot-humano. La novedosa propuesta en este proyecto consiste en realizar la colaboración robot-humano en
dos vertientes: la primera, que el robot aprenda del humano experto las acciones que éste realiza a la hora de reparar un defecto en base
a su experiencia previa, y por otro que el humano sea asistido por el robot mientras se realiza la tarea (con sistemas hápticos y realidad
aumentada), optimizando así la reparación del defecto; la segunda, aprovechar la tendencia industrial de incorporar robots que puedan
trabajar en el mismo espacio que los humanos para así poder dar un paso de cara a obtener una solución totalmente automática. Para
alcanzar estos objetivos, se diseñará una herramienta colaborativa de pulido que cumpla con la normativa vigente de seguridad.
Por otra parte, la experiencia previa del equipo en visión artificial, técnicas de control no convencional y no lineal y planificación de
trayectorias, permitirá hacer frente a la problemática de reparación de defectos mediante robots colaborativos. En este sentido, existe un
desafío añadido desde un punto de vista de robustez teórica de control de robots debido a las altos errores de posicionamiento que los
robots colaborativos tienen con respecto a los robots industriales convencionales.
Finalmente, los resultados del proyecto son de especial interés para el sector de la automoción. Por tanto, empresas como FORD,
Mercedes o Volkswagen, con las que actualmente hay una colaboración en el ámbito de la detección, pueden originar convenios futuros
para realizar la transferencia tecnológica de los resultados del proyecto.
