Visión Artificial
Desarrollamos soluciones basadas en visión artificial y deep learning para cualquier sector. Te acompañamos en todo el proceso diseñando una solución a medida.
Objetivo. Optimizar la inspección de calidad en las carrocerías de vehículos
Nuestro cliente, un fabricante de automóviles, busca mejorar su sistema de control de calidad mediante una inspección automatizada para la detección de defectos. Nuestro objetivo es reducir los errores derivados del proceso actual y detectar defectos minúsculos en las carrocerías que podrían comprometer la estética y durabilidad del producto final.
Este Proyecto ha recibido financiación pública bajo la convocatoria PERTE VEC: Apoyo financiero a actuaciones integrales de la cadena industrial del vehículo eléctrico y conectado dentro del Proyecto Estratégico para la Recuperación y Transformación Económica en el sector del Vehículo Eléctrico y Conectado. El presupuesto total del proyecto es de 529.755€, con una subvención otorgada de 370.828 €.
Solución. Desarrollamos un sistema de visión con IA para inspección de defectos en pintura
Para abordar este desafío, desarrollamos e implementamos un sistema avanzado basado en visión por computador y técnicas de IA por aprendizaje profundo (deep learning), con el objetivo de optimizar la detección de defectos en la carrocería de los vehículos durante el proceso de fabricación.
En primer lugar diseñamos un entorno de captura de imágenes optimizado, garantizando condiciones controladas que permitieran obtener imágenes nítidas y uniformes. Para ello, instalamos cámaras de alta resolución estratégicamente posicionadas a lo largo de la línea de producción, complementadas con un sistema de iluminación calibrado para minimizar reflejos y sombras no deseadas. Esto nos permitió capturar imágenes detalladas de la superficie de cada vehículo, asegurando la máxima calidad en la adquisición de datos visuales.
Una vez obtenidas las imágenes, aplicamos una serie de técnicas de procesamiento digital para mejorar la calidad de la información visual antes de su análisis. Este preprocesamiento es fundamental para mejorar la precisión del sistema y reducir la posibilidad de falsos positivos o negativos en la detección de defectos.
El corazón de nuestro sistema es una red neuronal convolucional (CNN), un modelo de aprendizaje profundo diseñado específicamente para el análisis de imágenes. Para su desarrollo, recopilamos y etiquetamos un extenso conjunto de datos que incluye miles de muestras de defectos previamente identificados. Durante la fase de entrenamiento, el modelo aprendió a reconocer patrones característicos de diferentes tipos de imperfecciones. sta capacidad de clasificación automática permite que el sistema no solo detecte anomalías, sino que también las categorice con un alto grado de precisión.
Para garantizar la fiabilidad del sistema, realizamos un riguroso proceso de validación utilizando miles de imágenes de carrocerías con y sin defectos. Durante esta fase, llevamos a cabo pruebas exhaustivas para asegurar que la detección de imperfecciones fuera precisa incluso en aquellos casos donde los defectos eran casi imperceptibles al ojo humano. Gracias a este proceso de refinamiento, logramos optimizar el rendimiento del modelo y reducir al mínimo los márgenes de error.
Finalmente, integramos este sistema de inspección automatizada en la línea de producción del fabricante. Ahora, cada vehículo pasa por un escaneo automático antes de su aprobación final, lo que permite la detectar en tiempo real de cualquier defecto presente en la carrocería. Esta implementación ha mejorado significativamente la eficiencia del control de calidad, ya que permite a los operarios tomar decisiones correctivas de manera inmediata, reduciendo el número de vehículos que requieren reprocesamiento y optimizando los tiempos de producción.
Además, durante el proyecto desarrollamos una interfaz de visualización y un sistema de almacenamiento de datos que mejora la trazabilidad y la operativa del proceso.
En resumen, la combinación de visión por computador e IA con aprendizaje profundo ha dado lugar a un sistema de inspección altamente preciso, eficiente y escalable para nuestro cliente, contribuyendo a mejorar la calidad final del producto y optimizar los procesos dentro de la industria automotriz.
