¿Qué es la IA en el contexto de la inspección de calidad? ¿Cuáles son sus ventajas sobre la inspección manual y los tipos de inspección automatizada existentes? ¿Cuándo y por qué debería implementar la IA en mi línea de producción? ¿Puede la IA sustituir realmente a los inspectores humanos con un proceso de control de calidad más fiable?

En esta serie de blogs, empezaremos a responder a algunas de las preguntas clave que tiene sobre la IA industrial, y trazaremos un camino para que pueda aprovechar el poder de la inspección visual con IA en su fábrica.

Cuando los métodos de inspección tradicionales no dan la talla

La inspección manual se basa en la habilidad subjetiva visual del inspector humano, mientras que la visión por ordenador tradicional se basa en filtros de procesamiento de apilamiento que aíslan la característica de interés y aplican máscaras o geometrías para realizar una medición de calidad. Estos métodos funcionan bien para las piezas fabricadas o mecanizadas que son muy consistentes. Sin embargo, la solución se complica mucho cuando las piezas que se inspeccionan son orgánicas, como la carne de vacuno, de cerdo o la madera.  

Estos productos introducen mucha variabilidad en la evaluación precisa de lo que parece «bueno», mientras que la necesidad de clasificarlos eficazmente es fundamental para que los fabricantes aumenten la rentabilidad.

Aprendizaje profundo para aplicaciones industriales

El aprendizaje profundo se ha hecho cada vez más popular en los últimos años gracias a que la industria y el mundo académico han impulsado la inversión en capacidad de procesamiento de la GPU y en nuevos modelos de redes de IA.  Aunque la IA y el aprendizaje automático se utilizan desde hace tiempo, es la disponibilidad pública de grandes conjuntos de datos de imágenes (como ImageNet), el hardware de GPU asequible y el movimiento de código abierto lo que ha creado una biblioteca de modelos de red pre entrenados que otros desarrolladores pueden utilizar. Esto ha hecho posible el desarrollo de soluciones asequibles basadas en la IA para una amplia gama de aplicaciones, incluida la inspección industrial.   

Las ventajas exclusivas de la IA para la inspección de calidad

La inspección industrial de calidad es especialmente adecuada para la IA debido a su naturaleza repetitiva y su alto nivel de previsibilidad. Esto permite recopilar un conjunto de datos de imágenes que pueden utilizarse para entrenar una red neuronal personalizada para la clasificación, la detección de objetos o de anomalías. 

Mientras que los productos que son casi idénticos y necesitan ser medidos para la tolerancia o la conformidad son probablemente más fáciles de resolver utilizando una pila de algoritmos tradicionales, los productos que requieren una evaluación subjetiva, a veces de un inspector visual experimentado, son muy adecuados para los sistemas de inspección basados en el aprendizaje profundo. 

Por ejemplo, la inspección de dispositivos médicos se beneficia significativamente del uso de la inspección de IA para detectar una variedad de defectos, incluyendo líneas de cremallera, suciedad y geles a través de una variedad de tipos de globos médicos. Abordar este tipo de inspección con un sistema tradicional basado en reglas, incluyendo la resolución de los casos de borde (o esquina) que vienen junto con múltiples categorías de defectos y objetivos de inspección, haría que esta solución fuera increíblemente compleja y que requiriera mucho tiempo de implementación. 

La IA, por otro lado, puede ayudar a determinar si una solución es viable en cuestión de días y si es posible, proporcionar un camino repetible para implementar un sistema de producción en semanas

La IA identifica 18 defectos diferentes, incluyendo líneas de cremallera, suciedad y geles en hasta 50 tipos de globos médicos diferentes.

Puede leer la segunda parte de nuestra seria de blogs sobre IA aquí, donde describimos cómo LMI puede ayudar a determinar si la IA es adecuada para su aplicación de inspección.

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