Análisis de LabVIEW y pruebas unitarias de LabVIEW para el control y el aseguramiento de la calidad.

Cliente: Fabricante de equipos de medición
Tecnologías: LabVIEW, LabVIEW-UNITTEST

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  Para un fabricante de equipos de medición analizamos su desarrollo en LabVIEW y realizamos pruebas unitarias para garantizar el aseguramiento de la calidad.

  El programa LabVIEW ha ido creciendo durante muchos años y, en consecuencia, es extenso y está profundamente anidado. El proyecto comenzó con un análisis de los VI de LabVIEW y un estudio de posibles puntos débiles. Para ello, nuestro equipo desarrolló pruebas unitarias con LabVIEW-UNITTEST. Estas se ejecutan automáticamente para asegurar la calidad y comprobar los cambios de código en los VI de LabVIEW. En concreto, se identificaron áreas de riesgo y se localizaron fugas de memoria (memory leaks) para impulsar las reparaciones.

  De este modo, nuestro cliente pudo asegurarse de garantizar el funcionamiento continuo de las mediciones.

Desarrollo de modelos matemáticos para la calibración de escáneres 3D y su programación embebida.
Concepto, configuración y desarrollo de software para la calibración y el ajuste automáticos de escáneres 3D.

Cliente: Fabricante internacional de sensores
Tecnologías: Matlab, OpenCV, PCL, Halcon, Eigen, Java para la GUI, UML, SVN, Blender, AutoCAD

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  Para un fabricante internacional de sensores desarrollamos modelos matemáticos y algoritmos de software para la calibración automática de escáneres 3D. El objetivo del proyecto era encontrar una forma sencilla de calibrar los escáneres en todo el mundo sin necesidad de utilizar objetos de referencia ni herramientas de medición.

  Los cálculos existentes se trasladaron a Matlab y también se reprodujo y simuló en Matlab el montaje del escáner industrial. Los escáneres podían girarse libremente en el espacio para simular cualquier orientación. Para los cálculos, las fórmulas se optimizaron primero en Matlab y después se implementaron con Java. Se amplió la interfaz de usuario, se minimizaron los pasos de manejo y se mejoró la ergonomía. Nuestros desarrollos se utilizan ya en todo el mundo.

  Para las pruebas se instalaron en el laboratorio los escáneres en distintas posiciones, se conectaron al sistema embebido y se configuraron. En una simulación que reproducía el montaje de producción se generaron datos de escaneo y, tras la calibración, se validaron las posiciones calculadas del escáner láser.

Desarrollo de software para detectar el volumen real y las envolventes convexas de objetos mediante escáneres 3D. Sensórica y gráficos 2D/3D para medición, reconocimiento de objetos y calibración del láser. Desarrollo de algoritmos para los ámbitos mencionados. En detalle: Rotating Calipers, Minimal Bounding Box, Ransac, cálculo de valores propios, entre otros. Cálculo previo y comprobación de los algoritmos con MATLAB.

Cliente: Fabricante internacional de sensores
Tecnologías: C++, Visual Studio, MATLAB, OpenCV, PCL, Halcon, Eigen, UML, SVN, Blender, AutoCAD

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  Para un fabricante internacional de sensores desarrollamos modelos matemáticos y algoritmos de software para la evaluación de datos de escaneo 3D. Para la evaluación se antepusieron numerosos filtros con el fin de mejorar los cálculos y optimizar los datos de partida.

  La tarea consistía en reconocer y clasificar objetos a partir de los datos de escaneo 3D (nube de puntos), es decir, reconocer la forma geométrica (cilindro, cuboide, esfera, etc.). Un cálculo posterior del volumen proporcionó los resultados deseados con un rendimiento rápido.

  En la fase de pruebas instalamos en el laboratorio los escáneres en distintas posiciones, los conectamos al sistema embebido y los configuramos. También se utilizaron datos de una instalación de producción en la que se habían montado previamente los nuevos escáneres 3D. Para producir una gran variedad de variantes para las pruebas, modelamos en 3D un montaje para una simulación de datos de escaneo.

Programación de interfaces LabVIEW para cámaras de imagen térmica (intercambio de parámetros, streaming en tiempo real y control de cámaras termográficas) con LabVIEW. Desarrollo de diagramas de bloques y de la interfaz de usuario en LabVIEW, que permiten al usuario final un control completo de la cámara y le apoyan en la investigación y el desarrollo.

Cliente: Gran fabricante internacional de equipos de medición
Tecnologías: LabVIEW, C++, CMake, Google Unit-Test, Visual Studio y TFS

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  Una sociedad anónima internacional de equipos de medición necesitaba nuestros conocimientos para conectar sus cámaras de imagen térmica a LabVIEW. Buscaba una solución de calidad con la que conectar sus equipos al sistema de programación gráfica y obtener una licencia de National Instruments, el fabricante de LabVIEW.

  El proyecto comenzó con una consultoría sobre LabVIEW, controladores de dispositivos, interfaces y licencias. Nosotros nos encargamos de crear la arquitectura de software, de la programación y de amplias pruebas unitarias y de sistema, y demostramos los avances con regularidad.

  El controlador de dispositivo LabVIEW de las cámaras termográficas infrarrojas se encarga ahora tanto del intercambio de parámetros como del streaming en tiempo real y del control de las cámaras. El usuario final de LabVIEW ve ahora en la interfaz de usuario las numerosas posibilidades de control del equipo, así como la evaluación de los datos de medición. Lo hemos podido realizar mediante varios ejemplos sencillos, pero también algunos más extensos. Una amplia documentación hace que la iniciación al producto y al equipo resulte atractiva y sencilla para el usuario de LabVIEW.

  Las amplias pruebas de sistema abarcaron varias cámaras de imagen térmica para distintas versiones de LabVIEW y dieron lugar a más de mil casos de prueba para un examen exhaustivo, en el que también se pudo mejorar la calidad de los controladores de dispositivo principales (core) del fabricante. Las pruebas unitarias de la interfaz programada en C++ se crearon y ejecutaron para cada función y cada parámetro, y pudieron registrar tanto rebasamientos de valores límite como de tiempo de espera.

Programación de una biblioteca estándar de la empresa para el procesamiento de imágenes y diversas aplicaciones.

Cliente: Fabricante de equipos de medición de la región
Tecnologías: C++, OpenCV, CMake, Google Unit-Test, Visual Studio y Git/TFS

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  Para un fabricante de equipos de medición de la región, que nos ha confiado encargos en repetidas ocasiones, migramos y modernizamos su biblioteca estándar. Esta se utilizará en toda la empresa para una gran variedad de equipos y como biblioteca estándar prácticamente interna para aplicaciones y, sobre todo, para el procesamiento de imágenes.

  Para nuestro equipo, que en los últimos años ha acumulado experiencia en repetidas ocasiones en el procesamiento de imágenes y, sobre todo, en la estructuración de bibliotecas estándar, es una buena oportunidad para poner una buena herramienta en manos de los empleados del cliente.

Desarrollo de software para la mejora de imágenes y consultoría sobre temas de CAD.

Cliente: Fabricante internacional de sensores
Tecnologías: C#, WPF, Visual Studio, UnitTests y MATLAB

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  Para nuestro cliente de larga data, al que tenemos el placer de apoyar desde hace muchos años, desarrollamos en un proyecto de investigación o de preproducción. En él se trata de la mejora de imágenes estereoscópicas. Estas se preparan en tiempo real para el usuario final. Ante todo, se trata de mejorar la imagen. 

  Los algoritmos se comprueban con MATLAB antes de utilizarse en C#; además, se analiza con precisión el rendimiento y se buscan soluciones de alto rendimiento.

  Como consultores de aplicaciones CAD, también pudimos mostrar a nuestro cliente lo complejos que pueden llegar a ser los requisitos especiales para sistemas CAD, evitándole así un esfuerzo de trabajo excesivo.

Consultoría de software y desarrollo de software de algoritmos para el reconocimiento facial.
Estudio de distintos algoritmos y redes neuronales para el reconocimiento de rostros en fotos y vídeos.

Cliente: Fabricante de cámaras
Tecnologías: C++, Visual Studio, OpenCV, TFS, entre otros

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  Previamente se realizó un análisis de rendimiento para estimar qué algoritmos son los más rápidos para cada cámara. Se emplearon redes neuronales (machine learning) y se comprobó cuáles son adecuadas y cuánto dura el entrenamiento en función de la calidad.

  Nuestro cliente desarrolla cámaras para imágenes infrarrojas. Para ellas no existían hasta ahora algoritmos adecuados para reconocer rostros de forma fiable en fotos y vídeos. Desarrollamos una solución fiable y entregamos una amplia documentación, los archivos de entrenamiento y el código para su desarrollo posterior.