procesos y usos del acero
ponentes, configurar el equipo para el trabajo en las
condiciones operativas de la línea y realizar las sesiones
de capacitación del personal. Posterior a esto el equipo
estaba listo para ser configurado por IMSA para los productos y tipos de defectos a ser detectados en la línea.
Para aquellos que no están familiarizados con esta
tecnología, es importante mencionar que un sistema
de inspección superficial trabaja de igual manera que
un inspector de calidad en la línea, sin embargo, el
control de calidad de superficie es un factor que sigue
siendo subjetivo (ningún defecto tiene una definición
estándar), por lo tanto un buen sistema de inspección
es aquel que provee las herramientas para adaptar el
sistema rápida y eficientemente a diferentes situaciones especificas.
17 tipos de defectos (defectos reales, texturas y algunos mosquitos y mariposas) que representan la manera en que pueden estar presentes los defectos en
las 26 categorías establecidas. Cabe recalcar que alrededor del 40% de las imágenes fueron obtenidas
en sólo dos de las categorías de productos, además
que los 5 principales defectos representan el 60%
de todas las imágenes recolectadas.
A continuación se detalla cómo esta adaptación es
llevada a cabo.
Primeramente la sensitividad de detección del sistema (lo que el sistema capta y el análisis posterior)
debe ser ajustada dependiendo del producto procesado en la línea, en IMSA la mezcla de productos se
dividió en 26 categorías, desde aquellos con una textura gruesa / rugosa y bajo requerimiento de calidad
de superficie, hasta los de textura fina y alta calidad
de superficie que requieren de mayor atención. Al
igual que un inspector de calidad, el sistema obtiene
imágenes más cercanas de aquellas superficies que
requieren mayor calidad en la superficie. Trabajando
de esta manera, los resultados reportados al inspector, son adecuados a los requerimientos del control
de calidad. Para cada una de las 26 categorías, se
establecieron rangos de detección para elegir los
defectos específicos de cada producto.
Una vez que el sistema obtiene el defecto, es necesario instruirle qué es lo que está captando. Al no existir
un estándar para cada defecto es necesario realizar
esta acción mediante aproximaciones estadísticas.
De igual manera algunos “defectos” captados por el
sistema pueden ser irrelevantes para el control de
calidad de la superficie del producto, el ejemplo mas
ilustrativo de lo anterior es un mosquito volando por
debajo de la cámara, el cual es captado, antes de ser
reconocido por la unidad central, como defecto en la
superficie. Un número significante de imágenes fueron recopiladas, mostrando los diferentes aspectos o
formas que un defecto puede tomar (dependiendo
por ejemplo del origen del rollo, condiciones de producción etc.). A partir de esto una base de datos de
todos los defectos fue creada por IMSA, conteniendo
aproximadamente 25,000 imágenes representando
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calidad, además de una reducción en el índice de
rechazo del 8% hasta por debajo del 3%. De igual
manera un mayor número de defectos del material
en proceso pueden ser reconocidos en la línea de
galvanizado, el sistema por lo tanto ha cumplido su
objetivo principal.
La implementación del sistema abre una gran cantidad de posibilidades. Primero, la retroalimentación
a los procesos anteriores al galvanizado en IMSA
(Acería, Molino Frío y Caliente y Decapado) permitirá
que se relacione la información de la calidad de la superficie con los datos de proceso, y detectar bajo qué
condiciones de producción se presentan los defectos. Segundo, se están elaborando los parámetros de
tolerancia de defectos para las diferentes categorías,
para permitir una clasificación automática de los grados de los rollos a través del sistema de inspección.
Fig. 2. Un mosquito y un defecto obtenidos por XLine.
Una vez establecida la base de datos de imágenes
se crearon archivos de clasificación para permitir el
reconocimiento automático de cada uno de los defectos por parte del sistema.
Durante esta etapa la colaboración estrecha entre
IMSA y VAI-SIAS fue un factor clave para el éxito del
proyecto y además contribuyó con un progreso gradual para completar el sistema operativo. Es importante mencionar que a pesar de contar con la amplia
experiencia y banco de imágenes de SIAS, los mejores resultados fueron obtenidos ajustando la línea
en IMSA a las condiciones del producto y defectos
propios, de la línea de Galvanizado.
Fig. 3. Estaciones de control de calidad XLine en la salida y
en el púlpito de control de la línea.
Actualmente en IMSA, la detección automática de
defectos ha sido validada para todos los productos
que requieren una superficie de alta calidad. Considerando la línea de galvanizado y las líneas de pintado posteriores como una sola unidad de producción,
se ha obtenido una mejora del 5% en el índice de
CONCLUSION
Como conclusión se puede asegurar que el proyecto de inspección de superficie en IMSA es un éxito. Ha
permitido una significante mejoría en cuanto a las prácticas de control de calidad sin aumentar la carga
de trabajo del personal de la línea. Actualmente el sistema es utilizado permanentemente para monitorear
la calidad de la producción y notificar al operador tan pronto la calidad de la superficie se vea afectada
notoriamente.
Finalmente, la mejora será aún más importante con la implementación de nuevas herramientas para clasificación de los rollos y la retroalimentación a los procesos anteriores al galvanizado y pintado.