Automatización de la lectura de códigos en piezas forjadas en bruto para máxima precisión y confiabilidad.

La trazabilidad de piezas industriales forjadas es un desafío inherente al sector metalmecánico. En Castertech, la garantía de calidad exigía precisión absoluta en la identificación de los códigos de cada lote. Sin embargo, las piezas recién salidas del forjado presentan características rústicas, como variaciones de textura, brillo y deformaciones naturales en los caracteres en relieve.
Depender de alta intervención humana para esta lectura generaba cuellos de botella en el tiempo de ciclo y aumentaba el riesgo de fallas en la trazabilidad.

El análisis técnico de DB concluyó que sensores estándar o sistemas de lectura de códigos de barras no funcionarían de forma confiable en este entorno severo. Era necesario desarrollar un modelo personalizado de visión computacional, entrenado específicamente para manejar las “imperfecciones” visuales del metal forjado.
El sistema debía ir más allá del reconocimiento de caracteres aislados, interpretando el contexto completo de la superficie de la pieza. Además, la arquitectura del software debía ser extremadamente liviana y optimizada para interactuar en tiempo real con los robots industriales existentes en la planta, soportando variaciones de layout y flexibilidad operativa.

El equipo desarrolló e implementó una aplicación robusta de procesamiento de imágenes basada en IA. El modelo fue entrenado con miles de muestras para alcanzar alta resiliencia frente a las imperfecciones del alto relieve en piezas forjadas.
La solución fue integrada con éxito en dos celdas robotizadas en el piso de planta de Castertech. Para evitar impactos en la línea de producción, DB realizó optimizaciones profundas de performance, reduciendo el tiempo de procesamiento a fracciones de segundo y cubriendo eficientemente seis layouts diferentes de trazabilidad.