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Temario del curso
Introducción a la Visión Artificial Industrial
- Descripción general de los sistemas de visión máquina en la fabricación.
- Defectos típicos: grietas, rasguños, desalineamientos, componentes faltantes.
- IA frente a la inspección visual tradicional basada en reglas.
Adquisición y Preprocesamiento de Imágenes
- Tipos de cámaras y configuración de captura de imágenes.
- Reducción de ruido, mejora del contraste y normalización.
- Aumento de datos para una mayor robustez en el entrenamiento.
Técnicas de Detección y Segmentación de Objetos
- Enfoques clásicos (umbralizado, detección de bordes, contornos).
- Métodos de aprendizaje profundo: CNNs, U-Net, YOLO.
- Elegir entre detección, clasificación y segmentación.
Desarrollo del Modelo de Detección de Defectos
- Preparación de conjuntos de datos anotados.
- Entrenamiento de clasificadores y segmentadores de defectos.
- Evaluación del modelo: precisión, recall (sensibilidad), F1-score.
Implementación en Entornos Industriales
- Consideraciones de hardware: GPUs, dispositivos edge, PCs industriales.
- Arquitectura de la tubería de inspección en tiempo real.
- Integración con PLCs y sistemas de automatización de fábrica.
Sintonización del Rendimiento y Mantenimiento
- Manejo de cambios en la iluminación y las condiciones de producción.
- Reentrenamiento del modelo y aprendizaje continuo.
- Integración de alertas, registros de eventos e informes de Control de Calidad.
Estudios de Caso y Aplicaciones por Dominio
- Detección de defectos en el ensamblaje y la soldadura automotriz.
- Inspección superficial en electrónica y semiconductores.
- Verificación de etiquetas y embalaje en farmacia y alimentos.
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Experiencia con conceptos de aprendizaje automático o visión artificial.
- Familiaridad con la programación en Python.
- Conocimientos básicos de control de calidad o automatización industrial.
Audiencia
- Equipos de Calidad.
- Ingenieros de automatización.
- Desarrolladores de visión artificial.
14 Horas
