Preguntas frecuentes sobre el software para visión artificial

El software de visión artificial se utiliza para resolver tareas de procesamiento de imágenes con los productos de visión artificial de wenglor en el ámbito del procesamiento industrial de imágenes.

wenglor ofrece los siguientes softwares de visión artificial: 

• Software uniVision 3 de wenglor
• Software Discovery Tool de wenglor
• Software uniVision 2
• Software VisionApp 360
• Demo 3D del software VisionApp
• Software de soporte

Las nuevas versiones de software se ponen a disposición en las ampliaciones de funciones, optimizaciones del rendimiento y correcciones de errores.

wenglor uniVision 3 es un software para la configuración de productos de visión artificial de wenglor, para solucionar tareas en el ámbito del procesamiento de imágenes industrial. El entorno de desarrollo permite a los usuarios y usuarias una evaluación de los datos automatizada (por ejemplo, evaluación de imágenes) a través de interfaces gráficas de usuario y la creación de configuraciones en lugar de las programaciones convencionales. De este modo, uniVision 3 de wenglor es apta como plataforma Low-Code o sin código.

Para los usuarios registrados, el software uniVision 3 se puede descargar e instalar gratuitamente a través de la página de detalles del producto DNNF023.

El software uniVision 3 de wenglor se basa en la funcionalidad de uniVision 2, pero incluye numerosas funciones nuevas, optimizaciones y correcciones de errores. Además, uniVision 2 y 3 son compatibles con diferentes dispositivos:

• uniVision 2: Smart Camera weQube B50, sensores de perfiles 2D/3D, unidad de control BB1C5
• uniVision 3: Smart Camera B60, controlador de visión artificial MVC

El software wenglor uniVision 3 es compatible con la Smart Camera B60 y el controlador de visión artificial MVC. Es el software estándar para todos los futuros dispositivos de visión artificial de wenglor.

En wenglor uniVision 3 hay una caja de herramientas con numerosos módulos de software que se pueden añadir al trabajo de forma flexible y vincularse entre sí como se desee.

Las plantillas son trabajos uniVision predefinidos para una tarea determinada (p. ej., lectura de códigos) que se pueden cargar en el producto uniVision. En las plantillas ya están guardados y vinculados los módulos más importantes, de modo que solo es necesario adaptar unos pocos parámetros.

Para el manejo de wenglor uniVision 3 no se requieren conocimientos de programación, pero sí conocimientos básicos de procesamiento de imágenes industrial y conocimientos de parametrización

El software uniVision 3 de wenglor requiere un PC con Windows 10 o Windows 11. Encontrará más detalles al respecto en los datos técnicos de la página con información sobre el producto. 

Las actualizaciones de software y firmware para uniVision 3 se publican varias veces al año para ampliar las funciones de los dispositivos uniVision y mejorar continuamente su estabilidad y rendimiento.

Sí: siempre que los dispositivos sean compatibles con uniVision 3 las nuevas actualizaciones de software y firmware se podrán cargar de forma rápida y sencilla en el dispositivo correspondiente a través de la página web del dispositivo. Encontrará descripciones más detalladas del proceso de actualización en las instrucciones de uso del dispositivo correspondiente.

Los módulos disponibles en el software uniVision 3 de wenglor pueden utilizarse varias veces en un mismo trabajo y combinarse como se desee. Las excepciones son los módulos “Análisis de hojas de cálculo” e “Imagen Deep OCR” (para la Smart Camera B60), así como las interfaces, que solo se pueden utilizar una vez por trabajo.

Sí, el software también se puede ampliar posteriormente mediante paquetes de licencias independientes.

Sí, los perfiles se pueden leer sin conexión en uniVision a través de Teach Plus o del modo de simulación si están en formato ply. Así, por ejemplo, los perfiles se pueden guardar en VisionApp Demo 3D y simularse en uniVision 3.

Sí, en el modo Teach Plus se pueden guardar, borrar y cargar fácilmente datos (imágenes o perfiles) a través del Image Container Viewer en uniVision. En el modo de simulación, los datos (imágenes o perfiles) se leen desde el PC a través de una ruta de carpeta no modificable. 

El producto DNNF023 Software uniVision 3 incluye un simulador sin conexión que se puede utilizar de forma gratuita y sin licencias. Únicamente para los módulos

• Código de imágenes 1D

• Código de imágenes 2D

• Imagen Deep OCR

• Comparación de patrones de la imagen

• Script HALCON

para poder utilizarse sin conexión se requiere la licencia DNNL022.

El software wenglor uniVision 3 también se puede utilizar sin dispositivo sin conexión de dos maneras diferentes para la simulación:

• Modo Teach Plus
• Modo de simulación

Con el modo Teach Plus se pueden optimizar, por ejemplo, proyectos con imágenes buenas y malas capturadas con la cámara. Además, a través de los ejemplos almacenados en el software también se pueden realizar pruebas rápidas para evaluar el software. El modo de simulación sin conexión permite la evaluación del software con archivos de imagen o de perfil capturados con hardware de terceros o generados sintéticamente.

La visualización de un trabajo se puede configurar de forma flexible y libre. Por ejemplo, los resultados se pueden mostrar directamente en la imagen como una superposición. La visualización se basa en la web y se puede utilizar en cualquier dispositivo con navegador.
 

El software uniVision 3 de wenglor es compatible con todas las interfaces relevantes para los sistemas de control y robots, de manera que los dispositivos uniVision puedan integrarse de forma rápida y sencilla.

Con uniVision 3 se puede establecer una conexión robotizada para la soldadura o la visión robótica en cada instancia de proceso. Por lo tanto, en la Smart Camera B60 es posible una conexión a un robot, mientras que en el controlador de visión artificial MVC son posibles 16 conexiones robotizadas individuales para la soldadura y/o la visión robótica.

Sí, en uniVision 3 hay plantillas para los tipos de juntas más habituales que facilitan la configuración del trabajo.

Para la guia de cordones para soldadura con uniVision 3, además de un robot, se necesitan un sensor de perfiles 2D/3D MLxL, un controlador de visión artificial MVC y el paquete de licencias uniVision Robotics (incluido en la variante MVCV001 o con licencia adicional a través del paquete de licencias DNNL026).

La calibración de la cámara y el robot con Robot Vision se realiza mediante una calibración mano-ojo por medio de un objeto de calibración. La cámara puede estar montada de forma fija o en el efector final del robot. Los objetos de calibración profesionales, rígidos y resistentes a la temperatura están disponibles en diferentes tamaños. Para la rutina de calibración se deben memorizar diferentes posiciones en las que la cámara ve el objeto de calibración para determinar la relación entre la cámara y el robot.

El software uniVision 3 de wenglor permite la comunicación con robots de diferentes fabricantes. A través de la API abierta de Robot Vision también se puede establecer una conexión con robots cuyo tipo aún no es compatible oficialmente.

Robot Vision es compatible en wenglor uniVision 3 con la Smart Camera B60 y el controlador de visión artificial MVC con las cámaras de visión artificial de la serie BBVK o BBZK.

En las aplicaciones de medición, las placas de calibración se utilizan para eliminar la distorsión óptica y garantizar una conversión precisa de píxeles a milímetros. Esto se realiza en el software wenglor uniVision 3 mediante el módulo Image Calibration.
Además, una placa de calibración permite una calibración fácil y rápida en las aplicaciones de Robot Vision. Se lleva a cabo mediante una comparación de coordenadas, que elimina la distorsión causada por la óptica. Para una calibración precisa, la placa de calibración debe estar completamente dentro del campo visual de la cámara y cubrir al menos la mitad del campo visual. Los patrones de calibración impresos en papel dan lugar a una calibración menos precisa. Las placas opacas (p. ej. ZVZJ001) son adecuadas para aplicaciones de luz incidente, las transparentes (p. ej., ZVZJ005) para aplicaciones de luz transmitida.

Si la relación entre la cámara y el robot no cambia, no es necesario volver a calibrar.

En el software wenglor uniVision 3 también se pueden encontrar los datos de varios objetos diferentes con una toma de imágenes y enviarlos al robot para optimizar el tiempo de ciclo de las tareas de recogida y colocación. De este modo, el robot debe ir con menor frecuencia a la posición de detección y puede agarrar directamente otros objetos ya detectados.
 

Para la recogida en aplicaciones Pick-and-Place, en el software uniVision 3 de wenglor, también se pueden configurar los offsets deseados en X e Y para que el objeto, por ejemplo, se pueda agarrar por la punta.

En la aplicación Pick-and-Place (recogida y colocación), se puede configurar una altura de objeto individual para cada tipo de objeto, lo que permite agarrar diferentes tipos de objetos a diferentes alturas. 

En el software wenglor uniVision 3 se pueden programar fácilmente diferentes tipos de objetos. A continuación, el tipo de objeto se puede enviar directamente al robot.

 

La forma más sencilla de programar objetos en wenglor uniVision 3 es mediante los módulos Comparación de patrones y Localización. 

El módulo “Robot Vision” de wenglor uniVision 3 permite la comunicación directa entre las cámaras 2D y los robots.

Sí, la ejecución de los scripts de HALCON también puede vincularse a un dispositivo específico. De este modo, se puede evitar que un proyecto con el script de HALCON se copie en otros dispositivos.
 

Los scripts de HALCON se pueden cifrar para evitar cambios no deseados en el script.

En el diccionario de HALCON se pueden almacenar datos como modelos de contorno programados de forma permanente e independiente de la plataforma.

Existen numerosos ejemplos de scripts de HALCON que muestran de forma sencilla qué tipos de datos son compatibles y cómo se pueden realizar fácilmente las aplicaciones.

El flujo de trabajo habitual para trabajar con scripts de HALCON es el siguiente:

• Registro de un archivo Teach+ con datos reales
• Creación del script HALCON con los datos recogidos en el software HDevelop
• Carga del script de HALCON en el módulo HALCON Script del software wenglor uniVision 3

Los datos de imagen necesarios para crear un script de HALCON se registran en un archivo Teach+ con datos reales.

El ecosistema uniVision permite un intercambio de datos flexible entre todos los módulos uniVision y el módulo HALCON Script. Numerosas interfaces (p. ej. PROFINET, EtherNet/IP) están disponibles en el producto uniVision. De este modo, los resultados del módulo HALCON Script se pueden emitir de forma directa y flexible a través de las interfaces uniVision. La visualización flexible basada en la web también permite la visualización flexible e individual de los resultados del módulo HALCON Script, incluso directamente en la imagen.
 

Sí, HDevEngine ya se está ejecutando en dispositivos uniVision. De este modo, los scripts de HALCON se pueden ejecutar directamente en los dispositivos uniVision. De esta forma es posible centrar la atención en la solución de aplicación (software).
 

Los scripts de HALCON también se pueden crear con otras versiones de HALCON. Sin embargo, se deben tener en cuenta las indicaciones de compatibilidad con la versión de HALCON 22.11 utilizada en los dispositivos uniVision.
 

En los dispositivos uniVision funciona la versión de HALCON 22.11.

Los siguientes tipos de datos se pueden transferir tanto de los módulos uniVision al módulo Halcon Script (Inputs) como del módulo Halcon Script a otros módulos uniVision (Outputs):

• Variables icónicas
  • Imágenes
  • Regiones
  • XLD
• Variables de control
  • Integer
  • Real
  • String

Sí, los módulos de software estándar del software uniVision 3 de wenglor se pueden combinar como se desee con los scripts de HALCON. ¡El intercambio de datos entre los módulos es flexible!

De este modo, wenglor uniVision 3 permite una combinación de parametrización y programación:

• Parametrización:
  Las tareas estándar se pueden resolver fácilmente con los módulos estándar uniVision de la caja de herramientas uniVision 
• Programación: Las tareas complejas se pueden resolver en HDevelop con scripts de HALCON.

HALCON es la extensa biblioteca de programas con algoritmos de procesamiento de imágenes de MVTec. El entorno de desarrollo de HALCON es el software HDevelop.

Obtenga más información sobre HALCON MVTec aquí.
 

Los scripts de HALCON que se crean en el software HDevelop de MVTec se pueden cargar en el módulo HALCON Script del software uniVision y ejecutarse en el producto uniVision (p. ej., B60). El HDevEngine necesario para ello ya está preinstalado en el producto uniVision.

AI Lab permite crear modelos de IA propios directamente desde la interfaz de usuario sin necesidad de pasos adicionales fuera de AI Lab. Los modelos de IA creados aquí se ejecutan en uniVision 3 a través del módulo “Imagen IA”. El módulo “Imagen ONNX” también es un módulo uniVision 3 para la ejecución de modelos de IA y es adecuado cuando se deben utilizar arquitecturas de red propias o si los datos de imagen para el entrenamiento no deben salir de la red de la empresa. Sin embargo, esto requiere pasos adicionales fuera de AI Lab, por ejemplo, formación propia y exportación como modelo ONNX. Obtendrá más información en nuestro repositorio Github. Tanto el módulo “Imagen ONNX” como “Imagen IA” están incluidos en el paquete de licencias “uniVision AI”.

Al finalizar un plan de pagos, la cuenta vuelve automáticamente al plan Free. AI Loop dejará de estar disponible, pero el usuario podrá seguir accediendo a sus conjuntos de datos y eliminarlos si es necesario. Si el plan Free también vence, ya no se podrá acceder a la cuenta de AI Lab. La cuenta se encuentra entonces en un periodo de gracia: puede reactivarse y recuperar todos los datos introduciendo una nueva clave de licencia. De lo contrario, la cuenta se eliminará definitivamente una vez transcurrido el periodo de gracia.

wenglor se reserva el derecho a utilizar datos de imágenes de cuentas Free y Free+ para mejorar sus propios modelos. Quedan excluidos los conjuntos de datos privados.

Sí, la función de transferencia permite transferir un conjunto completo de datos, incluidas imágenes, etiquetas y modelos, a otra cuenta de AI Lab. El conjunto de datos se desplaza (no se copia) y, a continuación, solo está disponible en la cuenta de destino. Si desea que el conjunto de datos permanezca disponible en la cuenta original, puede duplicarlo antes de la transferencia.

Si se dispone de un plan, los usuarios internos pueden acceder a los conjuntos de datos en común. Esto permite compartir créditos, memoria y otros recursos. Con usuarios externos que tienen su propio plan de AI Lab, es posible colaborar a través de conjuntos de datos compartidos de manera específica.

Los planes se pueden ampliar apilándolos: las mismas licencias añaden tiempo de ejecución y créditos. Un plan en curso puede sustituirse por otro plan en cualquier momento. Si se alcanzan los límites, como el de memoria, usuarios o créditos, se pueden eliminar los datos que ya no sean necesarios o se puede cambiar a un plan superior.

Sí, en uniVision 3 se pueden definir reglas según las cuales las imágenes de una clase determinada o con una puntuación por debajo de un valor umbral establecido se añaden automáticamente a un conjunto de datos en el AI Lab a través del AI Loop. Esto también es posible mientras está en funcionamiento.

Se guardan todas las versiones del modelo entrenadas. En uniVision 3 se puede proporcionar el último modelo entrenado o el modelo primario. Este último lo determina el usuario en AI Lab. Las métricas de validación, predicciones y mapas térmicos en el AI Lab siempre se refieren al último modelo entrenado.

Los modelos de IA entrenados solo se pueden ejecutar en el hardware de wenglor. Sin embargo, los datos de entrenamiento también se pueden crear con dispositivos externos y, a continuación, cargarse. AI Lab está diseñado para su uso en ordenador y no está optimizado para smartphones ni tabletas.

No es necesario disponer de una conexión permanente a Internet. Para la carga de imágenes, weHub puede almacenar los datos en el búfer y transferirlos al AI Lab tan pronto como se restablezca la conexión. No se requiere conexión a Internet para la inferencia en el propio dispositivo.

No hay un límite fijo para el número de clases. Se recomienda que el conjunto de datos abarque todos los escenarios de imagen que se producen en la realidad. También es importante que la proporción de imágenes por clase sea lo más equilibrada posible. El mínimo es de 5 imágenes por clase, y se recomienda un mínimo de 50 imágenes para obtener resultados fiables. Encontrará más información sobre el tema de la IA en el procesamiento de imágenes en nuestra página de tecnología.

As standard, the AI Lab generates quantified INT8 models as they run faster via the B60’s integrated NPU. Non-quantified FP32 models can also be created and run; these run on the CPU (ARM) with the B60 and are therefore slower than a quantified INT8 model on the NPU.

Las imágenes se pueden cargar en resolución completa, pero se escalan automáticamente al tamaño de entrada adecuado para el entrenamiento y la ejecución. Al hacerlo, solo se deben cargar los recortes de imagen relevantes, ya que, de lo contrario, con el escalado se podría perder información importante de la imagen. Se recomienda recortar (cropping) en el área relevante, p. ej., en uniVision. En función del hardware, en AI Lab solo se pueden seleccionar tamaños de modelo ejecutables. El tamaño del modelo de IA se obtiene a partir del tamaño de la imagen de entrada de IA y de la arquitectura del modelo de IA, y afecta directamente a la velocidad de inferencia.

La velocidad de carga depende de la red, el tamaño de la imagen y el número de dispositivos. Son habituales varias imágenes por segundo por dispositivo. Para la clasificación se aplica: 1 crédito = hasta 5.000 imágenes, 2 créditos = hasta 10.000 imágenes, y sucesivamente 1 crédito por cada 5.000 imágenes. Para la detección de objetos se aplica un valor básico de 3 créditos (hasta 5.000 imágenes); por cada 5.000 imágenes adicionales se añade 1 crédito.

Un entrenamiento con ≤ 500 imágenes a 320 px suele durar unos 5 minutos. En función de la ocupación, el entrenamiento puede colocarse primero en una cola (Training-Queue), lo que puede prolongar el tiempo de espera hasta el inicio. Los resultados pueden variar ligeramente entre diferentes entrenamientos, ya que los elementos aleatorios aumentan la robustez. Opcionalmente, el usuario puede recibir una notificación por correo electrónico una vez finalizado el entrenamiento.

Algunas imágenes pueden excluirse selectivamente del conjunto de datos de entrenamiento y asignarse en su lugar al conjunto de datos de prueba ciega. Estas imágenes no se incluyen en la formación ni en la validación regular, sino que solo se utilizan para una validación adicional e independiente (prueba ciega) después de seleccionar el modelo final.

La división se realiza automáticamente mediante una validación K-Fold. Además, el usuario puede excluir determinadas imágenes del conjunto de datos de entrenamiento y asignarlas a un conjunto de datos de prueba ciega, que solo se utilizará para una validación independiente adicional después de seleccionar el modelo final.

Un modelo existente no se puede entrenar directamente más adelante: cada entrenamiento se basa siempre en el conjunto completo de datos. Si se desea mejorar un modelo con nuevos datos, se pueden añadir nuevas imágenes al conjunto de datos existente y, a continuación, se puede volver a entrenar por completo. En la práctica, esto equivale a un entrenamiento posterior.

El AI Lab admite varios formatos de imagen (p. ej., JPEG, PNG, BMP, TIF) y resoluciones que se ajustan automáticamente. Los formatos comprimidos sin pérdidas, como PNG, BMP o TIF, deben ser preferibles a JPEG. Para obtener los mejores resultados posibles, todas las imágenes deben tener una calidad comparable.

Sí, todos los datos se almacenan en Europa de acuerdo con el RGPD. En los planes de pago, todos los derechos permanecen en poder del usuario. El almacenamiento en la nube está certificado por BSI C5 y los datos se eliminan una vez finalizado el plan.

Todos los datos están cifrados mediante TLS y AES-256, almacenados de forma redundante varias veces y protegidos mediante copias de seguridad automáticas. De este modo, están protegidos contra la pérdida y el acceso no autorizado.

Sí, varias Smart Cameras B60 pueden cargarse en paralelo en el mismo conjunto de datos a través de weHub, siempre que el plan permita “dispositivos conectados” libres.

La conexión entre AI Lab y uniVison se realiza mediante weHub, a través del cual se cargan imágenes en AI Lab y se transfieren los modelos de IA entrenados de nuevo a uniVision.

El informe de evaluación está disponible para comprobar la calidad del modelo de IA. Muestra los indicadores más importantes de la precisión y sirve como prueba, p. ej., para una Factory Acceptance.

weHub es un software para la detección y gestión de dispositivos de visión artificial de wenglor en red. Permite la adaptación de la configuración de red, la carga automatizada de imágenes a AI Lab y la descarga de modelos de IA de AI Lab al hardware de visión artificial de wenglor.

weHub sustituye a la wenglor Discovery Tool: Ofrece las mismas funciones que la búsqueda de dispositivos y la configuración de red para los dispositivos de visión artificial de wenglor y, además, la función de puente para conectar AI Lab basado en la nube con los dispositivos sin conexión.

weHub es un software estándar para todos los dispositivos de visión artificial de wenglor. Actualmente, el hardware admite la Smart Camera B60, el controlador de visión artificial MVC y los sensores 3D de la serie ShapeDrive G4.

Para el uso de weHub se necesita un PC con el sistema operativo Windows 10 o Windows 11. Encontrará más detalles sobre los requisitos del sistema para el funcionamiento del software en la sección “Datos técnicos” de la página de detalles del producto.

Sí, weHub encuentra todos los dispositivos compatibles, incluso si están en otra subred.

weHub muestra el estado de funcionamiento normal, de advertencia o error con indicación detallada del mensaje de advertencia o del mensaje de error. Un ejemplo: La temperatura del dispositivo de visión artificial supera un valor crítico. A continuación, en el software aparece un mensaje de advertencia con la información detallada “La temperatura es demasiado alta”.

En la configuración de su PC, a menudo es difícil encontrar la configuración de la red. weHub muestra directamente los ajustes de red del PC sin tener que acceder a los ajustes del PC.

Es posible acceder fácilmente a la página web del equipo a través de weHub. No es necesaria la dirección IP del dispositivo.

A través de weHub se puede asignar un nombre cualquiera a cada equipo para poder diferenciar fácilmente varios equipos.