Sensor virtual inteligente para la inspección de calidad en sistemas robóticos de dispensación de adhesivos

Alfredo Rodríguez-Magdalena

https://orcid.org/0009-0003-2851-7079

Spain

Normagrup Technology

Alfredo Rodríguez Magdalena comienza sus estudios superiores en 2020 y recibe el título de Ingeniero Electrónico Industrial y Automático en formato Bilingüe por la Universidad de Oviedo en 2024. Sus intereses de investigación incluyen el análisis e identificación de dinámica de sistemas mediante técnicas de control dirigido por datos. Desde 2022 está asociado al Departamento de Ingeniería de Normagrup Technology haciendo labores de automatización de procesos industriales enfocados en la producción continua, e investigación y desarrollo de aplicaciones basadas en inteligencia artificial para optimizar procesos industriales y de gestión.

Ignacio Díaz

https://orcid.org/0000-0003-0420-2315

Spain

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Ignacio Díaz Blanco obtiene el título de Ingeniero Industrial en abril de 1995 y el grado de Doctor Ingeniero Industrial en septiembre de 2000, ambos por la Universidad de Oviedo. En 2001 realiza una estancia de investigación de seis meses y medio en la Helsinki University of Technology (actualmente denominada Universidad Aalto) en Espoo, Finlandia, donde investiga sobre aplicaciones industriales del Self-Organizing Map. Desde enero de 2004 es Profesor Titular de Universidad en el Área de Ingeniería de Sistemas y Automática de la Universidad de Oviedo. Su investigación se centra en técnicas de análisis y visualización de datos en procesos complejos de ingeniería y biomedicina. Hasta 2024 ha dirigido ocho tesis doctorales, actuado como investigador principal en un proyecto europeo y en cinco proyectos del Plan Nacional de I+D+i, y publicado más de 95 trabajos en revistas y conferencias, incluyendo 18 artículos de revista indexados en JCR entre 2015 y 2024 sobre aplicaciones de aprendizaje automático y analítica visual en problemas de ingeniería y biomedicina.

Jose María Enguita

https://orcid.org/0000-0001-8561-472X

Spain

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José M. Enguita obtuvo el título Ingeniero en Informática y el Doctorado por la Universidad de Oviedo, en Gijón, España, en 1997 y 2003, respectivamente. Actualmente, es Profesor Titular en el Departamento de Ingeniería Eléctrica, Electrónica, de Computadores y Sistemas de la Universidad de Oviedo, donde imparte asignaturas relacionadas con redes de computadoras, control de procesos, inspección industrial, ingeniería de sistemas y automatización. Sus intereses de investigación incluyen técnicas ópticas para inspección industrial, control de calidad y detección de defectos. Desde 2020, su principal línea de investigación se centra en la aplicación de análisis visual y métodos de aprendizaje automático para abordar problemas complejos en ingeniería y biomedicina.

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Aceptado: 01-07-2025

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Publicado: 10-07-2025

DOI: https://doi.org/10.4995/riai.2025.22961
Datos de financiación

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Palabras clave:

Robots manipuladores, detección y diagnóstico de fallos, supervisión de las condiciones, Garantía de calidad y mantenimiento, instrumentos virtuales, sistemas N-dimensionales, precepción y detección, sistemas de fabricación flexible

Agencias de apoyo:

Normagrup Technology

Resumen:

La automatización de procesos de producción conlleva la eliminación de la supervisión humana directa, lo que exige el desarrollo de sistemas capaces de analizar la calidad de manera autónoma y en tiempo real. En este contexto, se propone el diseño de un sistema inteligente de inspección para la dispensación de adhesivo en un proceso de montaje de luminarias. El sistema parte de la observación de que los fluidos no newtonianos, como los utilizados en estos procesos, presentan una dinámica compleja influenciada por la reología, la gravedad y la geometría de aplicación, pudiendo manifestar comportamientos inestables que resultan en una deposición irregular y, por lo tanto, en ineficiencias. La solución propuesta se basa en un sistema de perfilometría láser 3D integrado sobre una célula robotizada, en la que un brazo manipulador desplaza el chasis de la luminaria bajo una válvula de dispensación de adhesivo. A partir de los perfiles generados durante el proceso, se extraen características representativas mediante técnicas de ingeniería de características y/o reducción de dimensionalidad. Estas se utilizan como entrada para un clasificador supervisado, cuyo objetivo es evaluar en tiempo real si la dispensación se está realizando correctamente. En conjunto, se presenta una solución viable y escalable para entornos de fabricación flexible, orientada a la inspección autónoma de calidad en procesos de montaje robotizado.

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Citas:

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