Transformación de la inspección visual con IA y aprendizaje profundo

Descubra cómo los algoritmos de Inteligencia Artificial y Aprendizaje Profundo potencian nuestros sistemas de inspección, garantizando una precisión y eficiencia sin precedentes en el control de calidad.

Inteligencia artificial en la inspección visual

En el ámbito en constante evolución de la industria de los envases de plástico, mantener los más altos estándares de calidad del producto sigue siendo una prioridad absoluta. El papel de la inspección visual como elemento principal de la garantía de calidad ha experimentado una notable evolución, gracias a los avances de la tecnología de aprendizaje profundo. Al aprovechar el poder del aprendizaje profundo, los procesos de inspección de visión en la fabricación se han mejorado significativamente, lo que lleva a una mayor precisión, eficiencia y un impulso general en la calidad del producto.

A continuación, vamos a profundizar en algunas de las soluciones de IA de la vida real que hemos desarrollado para nuestros sistemas de visión. Al integrar algoritmos de aprendizaje profundo de última generación con nuestra ya robusta tecnología de inspección por visión, no nos limitamos a seguir el ritmo de los estándares del sector, sino que los redefinimos. Nuestro enfoque se centra en aprovechar el poder de la IA para analizar e interpretar datos visuales complejos en aplicaciones de alta velocidad. Esto permite detectar incluso las imperfecciones más pequeñas, garantizando que cada producto que sale de la línea de producción sea de la máxima calidad posible. Desde la detección de sutiles variaciones en el color y la textura hasta el reconocimiento de patrones y formas intrincados, nuestros sistemas de visión mejorados con IA están equipados para gestionar todo el espectro de retos de control de calidad con una precisión y eficacia sin precedentes.

De un vistazo

Principales ventajas de la Inteligencia Artificial en la inspección por visión

Detección automatizada de defectos

El aprendizaje profundo entrenado en grandes conjuntos de datos mejora el control de calidad

Detección de anomalías

Más allá del reconocimiento de patrones: Descubrimiento de defectos ocultos y detección de irregularidades

Aprendizaje adaptativo

Garantizar la calidad del producto en condiciones de fabricación complejas y cambiantes

Circuitos de retroalimentación continua

Adaptación y mejora de la precisión incluso cuando los productos evolucionan

Reducción de falsos positivos y negativos

Mejora de la precisión en la detección de defectos y minimización de los errores de inspección

Previsión de la calidad

Mantenimiento proactivo para prevenir los defectos antes de que se produzcan e impulsar la OEE

Aprendizaje profundo para tapas atadas

Anteriormente, los sistemas de visión necesitaban un gran número de muestras para su configuración, que contenían cada tipo de defecto de cierre que debía detectarse. Este enfoque alcanzaba rápidamente sus límites o provocaba un esfuerzo de desarrollo adicional cuando se inspeccionaban cierres especiales o tapas ancladas. Ahora, se ha implementado una solución de software basada en Deep Learning: Mejora este procedimiento que consume mucho tiempo, permitiendo detectar varios defectos de cierre incluso para tipos de cierre desafiantes.

Con nuestro nuevo enfoque, el operador puede entrenar al sistema basándose en un conjunto de unas pocas piezas buenas, lo que garantiza que las desviaciones de los cierres «buenos» definidos se rechazarán automáticamente. Esto significa que nuestro sistema detecta incluso las imperfecciones más pequeñas y garantiza que sus productos cumplen los más altos estándares de calidad.

En el pasado, los tapones solían ser rotacionalmente simétricos y no requerían alineación. La introducción de los tapones anclados ha hecho que se establezcan en el mercado nuevas geometrías y diseños asimétricos. Nuestro nuevo enfoque de software garantiza que se puedan inspeccionar incluso los diseños complejos y asimétricos. Sin embargo, no es necesario alinear los tapones, ya que el software está entrenado con tapones en diferentes posiciones de rotación.

La configuración de la inspección es especialmente intuitiva. La creación de referencias permite al operario definir las zonas que deben inspeccionarse en busca de defectos. El operario utiliza un valor de tolerancia para distinguir en la evaluación entre un cierre bueno y uno malo. De este modo, se garantiza siempre un control total sobre la calidad de la producción y la inspección.

Profundice en la IA utilizada para la inspección de cierres viendo el siguiente vídeo.

Una red neuronal mejora la precisión de la detección de preformas

PreMon aprovecha la inteligencia artificial para detectar con precisión la posición de las preformas. De este modo, la configuración de nuevos productos se agiliza mediante la identificación automática de preformas sin necesidad de pasos de configuración manuales que requieren mucho tiempo.

Inicialmente, se emplearon algoritmos clásicos que utilizaban la coincidencia de plantillas, pero resultaron poco fiables para preformas muy transparentes, distancias variables de la cinta transportadora, cintas transportadoras sucias y otras situaciones difíciles. Para superar estas limitaciones, se desarrolló una red neuronal que ahora se utiliza en todos los sistemas PreMon. Esta avanzada solución de IA garantiza una detección de preformas coherente y precisa, mejorando la eficacia y la fiabilidad de la supervisión de preformas.

Superar los retos del IML transparente con IA

Los algoritmos avanzados de inteligencia artificial transforman el panorama del control de calidad de los IML, especialmente en lo que respecta a las etiquetas transparentes en soportes transparentes. Anteriormente, esto suponía un obstáculo importante que provocaba rechazos injustificados.

Nuestro IMLWatcher basado en IA inspecciona cualquier desviación de la imagen de referencia, como etiquetas que faltan o son incorrectas, sopladuras y mucho más. Al utilizar una cámara superior que mira dentro del cubo y una lente especial, los productos pueden colocarse en cualquier rotación delante de la cámara, lo que garantiza una inspección precisa incluso con desalineaciones graves. La configuración de un nuevo producto se simplifica en sólo dos pequeños pasos, tras los cuales el sistema está listo para la inspección. Una puntuación de anomalías indica las desviaciones, lo que permite a los operarios ajustar los niveles de tolerancia en función de sus requisitos de calidad específicos.

Aumento de la precisión de la inspección de etiquetas de mangas con IA

SleeveWatcher emplea la detección de anomalías basada en IA, que ofrece una solidez superior a la de los métodos tradicionales. A diferencia de la inspección convencional, que puede ser incoherente con las variaciones del producto, la detección de anomalías sólo identifica eventos inusuales y comportamientos extraordinarios en los conjuntos de datos. Evalúa las desviaciones del aspecto típico de las etiquetas de manguitos.

Por ejemplo, las etiquetas de manguitos brillantes pueden provocar reflejos que los métodos tradicionales clasifican erróneamente como defectos, lo que provoca falsos rechazos. Sin embargo, el sistema de IA reconoce esos reflejos como variaciones normales, distinguiendo con precisión los defectos reales de las desviaciones inofensivas. El resultado es una mejora significativa de la precisión y la coherencia en la inspección de etiquetas de manga.

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Preguntas frecuentes sobre Intravis AI

Aunque la IA es una potente herramienta que mejora significativamente los sistemas de inspección por visión, no es una solución universal para todos los problemas. La inspección por visión basada en IA ofrece ventajas notables, como la mejora de la precisión, la eficiencia y la capacidad de gestionar tareas complejas. Sin embargo, su eficacia depende de varios factores, como la implementación adecuada, la calidad de los datos y los requisitos específicos de la aplicación.

La IA destaca en la identificación de patrones, la detección de anomalías y la toma de decisiones en tiempo real, lo que puede mejorar enormemente los procesos de control de calidad. Sin embargo, los métodos tradicionales y la supervisión humana siguen siendo cruciales, especialmente en situaciones en las que la IA puede tener limitaciones o requerir ajustes. La integración de la IA con las tecnologías y los conocimientos existentes garantiza un enfoque equilibrado, aprovechando los puntos fuertes tanto de la IA como de los métodos convencionales para lograr resultados óptimos en los sistemas de inspección por visión.
La Inteligencia Artificial en los sistemas de inspección por visión va más allá de la mera identificación de defectos. La IA también puede mejorar el mantenimiento predictivo y la previsión de la calidad. Mediante el análisis de datos históricos y en tiempo real, los modelos de IA pueden predecir posibles problemas en la maquinaria o los procesos, lo que permite un mantenimiento proactivo para evitar defectos antes de que se produzcan. Esta capacidad de predicción mejora la eficacia general de los equipos (OEE) y garantiza una calidad constante de los productos al proporcionar información y tendencias procesables.

Un primer paso hacia la plena utilización de los datos es posible mediante el uso de IntraVisualizer. Se trata de un software de análisis de datos que recopila y analiza todos los datos de calidad de los sistemas de inspección INTRAVIS en un único lugar.
Los modelos de aprendizaje profundo mejoran significativamente la precisión de los sistemas de inspección por visión analizando grandes cantidades de datos para identificar patrones y anomalías sutiles. Los métodos de inspección tradicionales suelen basarse en reglas predefinidas y en la inspección manual, que pueden pasar por alto defectos complejos o variaciones en la calidad del producto. En cambio, los modelos de aprendizaje profundo aprenden de grandes conjuntos de datos de imágenes y otra información relevante, lo que les permite reconocer y comprender detalles intrincados que podrían indicar un defecto.

Estos modelos utilizan redes neuronales para procesar y analizar datos, aprendiendo a diferenciar entre variaciones aceptables y verdaderos defectos. Esta capacidad de aprendizaje y adaptación hace que los modelos de aprendizaje profundo sean especialmente eficaces para detectar anomalías sutiles que podrían pasar desapercibidas con las técnicas de inspección tradicionales.

Además, los modelos de aprendizaje profundo mejoran continuamente con el tiempo a medida que se exponen a más datos. Este proceso de aprendizaje continuo significa que la precisión de la detección de defectos aumenta, lo que conduce a un control de calidad más fiable y coherente. Como resultado, los fabricantes pueden lograr una mayor calidad del producto y reducir los residuos, las repeticiones y las quejas de los clientes.
Los métodos de inspección tradicionales se basan en criterios estáticos y reglas predefinidas, que pueden ser limitados a la hora de manejar patrones complejos y variables. La IA mejora la precisión de los sistemas de inspección por visión mediante el aprendizaje continuo a partir de grandes cantidades de datos, lo que mejora su capacidad para reconocer y clasificar los defectos. Los sistemas de IA evolucionan con el tiempo, perfeccionando sus algoritmos a partir de nuevos datos y comentarios. Este proceso de aprendizaje dinámico reduce la probabilidad de error humano y garantiza que las evaluaciones sigan siendo coherentes y precisas, incluso aunque cambien las condiciones de producción o el diseño de los productos.

Además, los algoritmos avanzados de IA son capaces de identificar patrones y correlaciones sutiles en los datos que pueden no ser evidentes para los inspectores humanos. Por ejemplo, un sistema de IA puede detectar relaciones complejas entre distintos tipos de defectos y fases específicas del proceso de fabricación, lo que puede conducir a un análisis más eficaz de la causa raíz y a la optimización del proceso. Este nivel de detalle y precisión es especialmente beneficioso en industrias donde la alta precisión y el estricto control de calidad son primordiales. Al aprovechar la IA, los fabricantes pueden alcanzar mayores niveles de calidad, minimizar los residuos y mejorar la eficiencia operativa general.
Sí, la IA puede mejorar significativamente el mantenimiento predictivo de los sistemas de inspección por visión. Mediante el análisis de datos históricos y en tiempo real, los algoritmos de IA pueden identificar patrones y anomalías que indican posibles problemas de la maquinaria antes de que provoquen averías. Esta capacidad predictiva permite un mantenimiento proactivo, abordando los problemas antes de que se agraven y reduciendo el tiempo de inactividad inesperado. Como resultado, aumenta la eficacia de los equipos, se reducen los costes de mantenimiento y mejoran la fiabilidad y la eficiencia generales del proceso de producción. La implementación del mantenimiento predictivo basado en IA garantiza que los sistemas de inspección por visión sigan siendo operativos y óptimos, lo que favorece la calidad constante de los productos y la eficiencia de la producción.
La implantación de la IA en los sistemas de inspección por visión existentes puede ser sencilla, ya que nuestras soluciones de IA están diseñadas para integrarse a la perfección con el hardware y el software actuales. Esto mejora las capacidades de inspección sin necesidad de una revisión completa del sistema. La fluidez de la integración depende de las características únicas y de la configuración de sus sistemas actuales.

Nuestro equipo estará encantado de ayudarle durante todo el proceso, garantizando una transición fluida y una integración óptima. Trabajamos en estrecha colaboración con usted para comprender los requisitos de su sistema y personalizar las soluciones de IA para satisfacer sus necesidades. Póngase en contacto con nosotros para comprobar la actualización.

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