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Temario del curso
Introducción a la visión artificial industrial
- Panorama general de los sistemas de visión en fabricación
- Defectos típicos: grietas, arañazos, desalineaciones, componentes faltantes
- IA frente a inspección visual basada en reglas tradicionales
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 robustez en el entrenamiento
Técnicas de detección y segmentación de objetos
- Enfoques clásicos (umbralización, detección de bordes, contornos)
- Métodos de aprendizaje profundo: CNNs, U-Net, YOLO
- Elección 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, puntuación F1
Despliegue en entornos industriales
- Consideraciones de hardware: GPUs, dispositivos periféricos (edge), PCs industriales
- Arquitectura del pipeline 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
- Retrenamiento de modelos y aprendizaje continuo
- Integración de alertas, registros e informes de QA
Estudios de caso y aplicaciones por sector
- Detección de defectos en ensamblaje automotriz y soldadura
- Inspección superficial en electrónica y semiconductores
- Verificación de etiquetas y embalajes 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
Público objetivo
- Equipos de QA
- Ingenieros de automatización
- Desarrolladores de visión artificial
14 Horas