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En los últimos años, la visión artificial aplicada a la industria ha avanzado hacia nuevas soluciones más allá del control de los productos alimentarios antes de ser envasados o de la supervisión de la calidad (dimensional y estructural) de los objetos fabricados (metrología). La visión artificial es también uno de los elementos clave de los sistemas de reconocimiento facial que tanta polémica siguen suscitando debido a la existencia de bancos de imágenes y al tratamiento que se puede realizar de la información captada por esta tecnología.
La firma donostiarra Nuavis se puso en marcha en 2017 con el objetivo de avanzar en las aplicaciones de la visión artificial en la industria. Sus fundadores, David Oyarzun y Andrés Navarro, vieron la posibilidad de posicionarse en el mercado de la visión artificial y el aprendizaje automático orientados a los sectores industrial y agroalimentario. En estos años, han consolidado su equipo y tras el ‘parón’ provocado por la pandemia del coronavirus, ahora buscan “crecer un poco”.
Ese futuro crecimiento se sustenta sobre cuatro verticales de proyectos en los que ya están trabajando. El primero de ellos está centrado en sistemas de visión artificial para el control de calidad de productos. Según explica David Oyarzun, CEO y cofundador de Nuavis, “en el mundo industrial se utiliza la visión artificial para comprobar que un componente que se acaba de fabricar no tenga rozaduras o pequeños deterioros. Nuestros sistemas permiten detectar esos desperfectos y extraerlos automáticamente del proceso productivo para que no lleguen al cliente final. En la industria agroalimentaria nos solicitan mucho herramientas de visión artificial que permitan la detección de cuerpos extraños que se pueden colar en el envasado, como insectos, piezas de plástico, metales o cristales. Obviamente, es necesario extraerlos del proceso productivo antes de que lleguen al supermercado y al cliente final”.
La segunda vertical de Nuavis se dirige a la automatización de cualquier tipo de proceso de producción que, hasta la fecha, se esté realizando de forma manual. “Se trata de proyectos orientados al ‘bin picking’ (sistema de visión artificial que permite seleccionar y extraer piezas apiladas aleatoriamente en un contenedor, utilizando visión para el reconocimiento y robots para su extracción y colocación). Hay un contenedor con piezas colocadas de forma caótica que son la materia prima de nuestro proceso productivo. Muy a menudo, hay una persona que tiene que coger piezas de ese contenedor y colocarlas de forma manual en la línea de fabricación. Mediante visión artificial combinada con robótica podemos tener un sistema que sea capaz de extraer esas piezas colocadas de forma caótica y dejarlas en donde corresponda en el proceso productivo”, detalla Oyarzun.
Otro de los pilares de esta firma donostiarra es la asistencia a trabajadores que desempeñan una tarea manual que no puede ser automatizada. Un ejemplo característico es el del sector de la automoción en el que hay ciertas partes del vehículo que deben montarse de forma manual, como paneles interiores, salpicaderos o colocar distintos cables en zonas específicas. “Muchas veces el trabajador no tiene una gran ayuda sobre el montaje que está realizando. Incluso, a veces, lo hacen siguiendo una orden de fabricación impresa en papel. Nosotros proporcionamos un sistema de guía con manos libres que gracias a un proyector va iluminando las áreas donde tienen que actuar e, incluso, mostrando en su puesto de trabajo vídeos o imágenes contextuales del montaje. Y luego, con visión artificial, somos capaces de detectar de forma automática que, en efecto, se ha realizado bien el ensamblaje y evitar el error humano porque, después de ocho horas dedicadas al mismo montaje, hay despistes”, recuerda el CEO.
Por último, desde Nuavis también apuestan por la monitorización de activos de interés vinculados con la logística o la trazabilidad. La colocación de etiquetas RFID para localizar bienes en las plantas de producción es cada vez más habitual, pero hay entornos en los que, por sus condiciones de temperatura o por la existencia de elementos que pueden interferir con las radiofrecuencias que emplean las etiquetas RFID, este tipo de soluciones no son operativas. “Hay empresas alimentarias que tienen algún proceso de autoclave o pasteurización. Esto implica que el producto tiene que entrar en un horno y el ‘tag’ RFID con dos ciclos de horno se quema. Nuestra alternativa es utilizar cámaras para, mediante aprendizaje automático, hacer un seguimiento de estos productos sin necesidad de marcarlos. Otras situaciones de uso las hemos visto en empresas de logística que tienen que hacer un seguimiento a grandes placas metálicas y estos materiales generan interferencias en el RFID. Nuevamente, aquí la visión artificial tiene sentido”, recalca el cofundador de Nuavis.
La pandemia del coronavirus supuso una paralización de muchos proyectos que tenían en marcha desde la firma guipuzcoana, pero también ha servido para buscar nuevos usos de la visión artificial en el contexto de la COVID-19, como reconoce David Oyarzun: “Hicimos un par de despliegues para la Asociación de Hostelería de Gipuzkoa para el control de aforos, distanciamiento social, etcétera. Gracias a la visión artificial podemos calcular cuántas personas hay en un entorno y si están guardando la distancia de seguridad entre ellas”.
Entre los retos de futuro de Nuavis, la ‘startup’ ya está mirando a la posible constitución de una ‘spin-off’ para desarrollar de forma exclusiva sus soluciones orientadas a la monitorización de activos. “Vamos a hacer una nueva apuesta. Hasta ahora hemos sido una ingeniería de proyectos, y seguiremos siéndolo, pero queremos ofrecer este sistema de monitorización de activos como producto. Hemos comprobado, tras hablar con otras empresas sobre sus inquietudes, que es algo que tiene sentido. Es un reto que nos motiva porque nos volvemos a salir de nuestra zona de confort. Esperamos que el año que viene empiece a convertirse en una realidad”, auguran desde Nuavis.
El Grupo SPRI impulsa la I+D de las empresas vascas con herramientas, activos, ayudas, grupos de trabajo y alianzas con el fin de potenciar la investigación y generar nuevas tecnologías, con programas como Elkartek, Emaitek o Hazitek, cuya información puedes obtener aquí.
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