AFID, siglas de Autonomous Flying Inspection Device, es el nombre de un proyecto desarrollado por la Universidade de Vigo junto con empresas y clústeres industriales que busca integrar por vez primera drones autónomos en las plantas de producción de automóviles. Este proyecto, que arrancó en 2023 y se extenderá hasta diciembre de 2025, fue una de las iniciativas seleccionadas en la convocatoria “Ayudas a la I+D+i” de la Agencia Estatal de Investigación, movilizando una inversión procedente de fondos europeos que asciende a 1.753.700€. En el proyecto, liderado por la empresa Europrecis, los grupos de investigación de la UVigo CIMA y Enerxía Eléctrica (En.E) son los encargados de la investigación, junto con CITMAga y Exenia y el apoyo de ASIME (Asociación de Industrias del Metal y Tecnologías Asociadas de Galicia) y Visual Publinet.
El proyecto pretende integrar drones autónomos guiados por trayectorias programadas en plantas de producción de automóviles, para así efectura un control de calidad de los componentes internos de cada vehículo. Lo harían de forma automática y con monitorización remota, comprobando la conformidad del producto.
Una solución pionera para la inspección automatizada en espacios reducidos
Ángel Fernández Vilán, del grupo CIMA (perteneciente al CINTECX, el Centro de Investigación en Tecnoloxías, Enerxía e Procesos Industriais del Campus Vigo Tecnolóxico) es el investigador principal del proyecto, junto con Camilo Carrillo, del grupo Enerxía Eléctrica (En.E). Fernández Vilán explica que, si bien existen soluciones aeronáuticas para inspección, estas únicamente están disponibles para espacios exteriores y con drones pilotados por operarios. Hasta el momento no se ofrece este servicio con vuelos autónomos para espacios tan pequeños como el interior de un vehículo.
El proyecto apuesta por dispositivos de vuelo no tripulados que incorporan las últimas tecnologías aeronáuticas, visión artificial, HPC (Computación de Alto Rendimiento) e inteligencia artificial. Además, para integrarse en las cadenas de producción estos drones deben poder cargarse de forma ultrarrápida, pues disponen de 10 segundos de parada entre cada vehículo que pasa por la línea de producción.
AFID integra también un sistema de visión artificial que permite captar imágenes del interior del vehículo y analizarlas en tiempo real. De este análisis se encargan computadoras de altas capacidades que emplean inteligencia artificial a través de redes neuronales y machine learning para llevar a cabo un aprendizaje autónomo que permita valorar sin supervisión humana si hay un defecto en el vehículo. En cualquier caso, el desafío principal está en que el dispositivo se mueva de forma autónoma por el interior del vehículo.
Afinando el vuelo y procesando datos
En una primera fase del proyecto, los investigadores de CIMA y En.E probaron drones comerciales para determinar los requisitos en cuanto a características como hélices, peso, autonomía o estabilización. Esta fase dio como resultado dos prototipos de dron con software libre y baterías basadas en supercondensadores para obtener una autonomía de 10 segundos con una carga de un minuto.
Pruebas de vuelo
Paralelamente, el Centro de Investigación e Tecnoloxía Matemática de Galicia (CITMAga), impulsado por las tres universidades públicas gallegas, se encargó de algoritmos matemáticos de estabilización del vuelo que corrijan su trayectoria. Para esto desarrollaron pórticos que graban el dron durante la inspección, corrigiendo los ejes del vuelo programado.
En tanto que los drones progresan, por su parte los demás socios trabajan en su integración en las líneas de producción de automóviles y en el procesamiento de datos: Europrecis prepara el armario eléctrico donde se integrará la central que controla el vuelo y analiza las imágenes y también la iluminación dentro del coche, mientras que Enxenia (Merasys) y Visual Publinet se encargan de la adquisición y tratamiento de datos, entrenando la IA a través de machine learning. La previsión de integración en una línea real de producción de automoción se estima para el año 2026, y también se destaca que el sistema puede ser de interés para cualquier otra industria o proceso que precise inspección en espacios interiores o reducidos.
Más información:
