De la Inspección Manual a la Detección por IA – SingTown Technology Permite que los Instrumentos "Lean Sus Propias Escalas

Durante la operación de equipos industriales, se utilizan ampliamente indicadores mecánicos como manómetros de aire y manómetros de agua para monitorear el estado de presión del sistema.

Sin embargo, la inspección manual no solo es lenta y propensa a errores, sino que también dificulta lograr un monitoreo continuo.

Para mejorar la seguridad del equipo y la eficiencia de gestión, las empresas de fabricación de instrumentos han introducido la tecnología de reconocimiento de cámara inteligente OpenMV de SingTown, que utiliza visión artificial y algoritmos de reconocimiento de imágenes para la identificación y análisis automático de los punteros de los cuadrantes.

El sistema puede determinar en tiempo real si la aguja del manómetro se encuentra dentro de la zona segura (verde), permitiendo la detección automática, alertas de anomalías y monitoreo remoto. Se aplica ampliamente en escenarios como recipientes de presión industriales, compresores de aire y sistemas de tratamiento de agua.

Las empresas de fabricación de instrumentos y medidores han establecido un sistema de reconocimiento del estado de los diales basado en la tecnología de reconocimiento de cámara inteligente OpenMV de SingTown Technology, logrando la detección automática y la retroalimentación de alarmas para el estado de las agujas de los manómetros.

La cámara está fijada directamente frente al instrumento, capturando imágenes en tiempo real del manómetro. Mediante el uso de tecnología de visión por computadora y reconocimiento de imágenes, detecta automáticamente el ángulo de la aguja y la distribución del área del cuadrante.

El sistema emplea segmentación de color, detección de bordes y el algoritmo de detección de círculos de Hough para extraer el centro del dial, la posición del anillo de escala y la aguja. Luego, utiliza un módulo de cálculo de ángulos para determinar si la aguja apunta a la zona verde de seguridad.

Cuando se detecta que el puntero cae dentro de la zona roja o amarilla, el módulo OpenMV emite inmediatamente una señal de alto nivel o envía una bandera de anomalía a través del puerto serial, permitiendo la alarma automática o el apagado interconectado.

Los algoritmos de IA pueden realizar aprendizaje automático dirigido según las condiciones reales para adaptarse a las combinaciones de colores y formas de punteros de diferentes modelos de instrumentos, así como a entornos complejos como iluminación variable, ángulos y reflejos.

Todo el reconocimiento y juicio se completan localmente en el extremo de la cámara, eliminando la necesidad de computadoras externas. La IA de borde permite el reconocimiento de estado en tiempo real y la retroalimentación de control.

A través de esta solución, las empresas han transitado de inspecciones manuales a la supervisión automatizada visual con IA, mejorando significativamente la seguridad de los equipos y la eficiencia de la supervisión.