Manufactura Industrial 2025-02
Visión Artificial para Inspección de Calidad
Implementación de un sistema de visión artificial basado en edge computing para detectar defectos milimétricos en piezas de ensamblaje en tiempo real.
99.8% Precisión de detección
< 0.5% Falsos positivos
120 piezas/min Velocidad de escaneo
15% anual Ahorro de material
El desafío
Una línea de producción de componentes automotrices sufría altas tasas de rechazo de clientes finales debido a defectos imperceptibles a simple vista durante el control de calidad manual. La velocidad de la línea hacía imposible una inspección exhaustiva por parte de los operarios.
La solución
Desplegamos un sistema de Edge Computing con cámaras industriales de alta velocidad:
- Captura en tiempo real: Imágenes sincronizadas con la línea de montaje.
- Inferencia local: Un modelo CNN (Convolutional Neural Network) entrenado específicamente con miles de imágenes de defectos y ejecutado en Edge TPUs para garantizar latencia de < 20ms.
- Integración con autómatas: Comunicación directa vía PLC para expulsar automáticamente las piezas anómalas de la línea.
Resultado
El sistema redujo los reclamos de clientes a cero en los primeros tres meses y permitió a la fábrica aumentar la velocidad de producción sin sacrificar la calidad, logrando un ahorro significativo en desperdicio de materiales.
Stack Tecnológico
Python OpenCV TensorFlow Edge TPU