EMPAREJAMIENTO DE PUNTOS PARA ESTIMAR DEFORMACIÓN EN LÁMINAS DE METAL EN EL PROCESO DE FORMADO MECÁNICO (PAIRING POINTS TO ESTIMATE DEFORMATION IN METAL SHEETS IN THE MECHANICAL FORMING PROCESS)

Resumen

Resumen

            En el presente artículo se propone un método semiautomático de emparejamiento de puntos entre imágenes estereoscópicas para estimar deformación superficial de láminas metálicas en procesos de estampado mecánico. Para el procedimiento las hojas de metal son grabadas con un patrón uniforme de círculos antes de ser deformadas; por lo que al medir las posiciones 3D inicial y final de los puntos grabados se obtiene la información suficiente para calcular la deformación superficial. El método propuesto toma ventaja de la similitud de las marcas para buscar correspondencias, de que están agrupadas como una malla y de la restricción de una deformación superficial menor a 50% de la lámina (entendiendo que la deformación es la resta entre el tamaño inicial menos el final dividido entre el tamaño inicial), su eficiencia es comparada con la obtenida por los métodos DIC (Digital Image Correlation) y FLANN (Fast Library for Approximate Nearest Neighbors) sobre MATLAB. En el sistema de medición se indica por el usuario, la posición de dos marcas vecinas en cada imagen para tener una distancia y pendiente iniciales de búsqueda de sus centroides. A partir de los centroides correspondientes se computa la triangulación estereoscópica y con esto la posición de los centroides en 3D y finalmente se calcula la deformación promediando las diferencias de las distancias respecto a la distancia de referencia con sus cuatro vecinos divididas entre la distancia de referencia. Este tipo de sistemas son de gran importancia para la industria metal-mecánica debido a que con la medición de deformaciones superficiales se detectan fallas por fractura o adelgazamientos marginales en sus procesos de manufactura. Los resultados mostraron que la cantidad de correspondencias encontradas por esta propuesta es de 100% en zonas de 10 x 10 marcas; esto permitió calcular la deformación superficial en 2.5 segundos con media de error de 16x="> 0.0410 mm.

Palabra(s) Clave: Emparejamiento de puntos, Industria de la deformación de láminas, Visión estereoscópica.

Abstract

            In the present article is proposed a semiautomatic method for pairing of points between stereoscopic images to estimate superficial deformation of metal sheets in mechanical stamping processes. For the procedure the metal sheets are engraved with a uniform pattern of circles before being deformed; Therefore, when measuring the initial and final 3D positions of the recorded points, sufficient information is obtained to calculate the superficial deformation. The proposed method takes advantage of the similarity of the marks to search correspondences, of which they are grouped as a mesh and of the restriction of a superficial deformation less than 50% of the sheet (understanding that the deformation is the subtraction between the initial size less the final divided by the initial size), its efficiency is compared with that obtained by the DIC (Digital Image Correlation) and FLANN (Fast Library for Approximate Nearest Neighbors) methods using MATLAB. In the measurement system is indicated by the user, the position of two neighboring marks in each image to have an initial distance and slope of search of their centroids. From the corresponding centroids the stereoscopic triangulation is computed and with this the position of the centroids in 3D and finally the deformation is calculated by averaging the differences of the distances with respect to the reference distance with its four neighbors divided by the reference distance. This type of systems is of great importance for the metal-mechanical industry because with the measurement of superficial deformations faults by fracture or marginal thinning are detected in their manufacturing processes. The results showed that the number of correspondences found by this proposal is 100% in zones of 10 x 10 marks; this allowed to calculate the superficial deformation in 2.5 seconds with average error of x ̅ = 0.0410 mm.

Keywords: Image matching, steel industry, stereo vision.