Uno de los componentes clave de esta automatización es la “visión artificial”, que consiste en la identificación de objetos a partir de imágenes. Se trata, literalmente, de conseguir que una computadora “vea” cómo lo hace un humano, mediante la adquisición, procesamiento y análisis de imágenes digitales y vídeos.

No es difícil encontrar herramientas opensource que permiten la detección de objetos genéricos como, por ejemplo, árboles. Se trata de sistemas muy básicos, que están ya pre-entrenados. Sin embargo, la identificación de objetos mediante visión artificial requiere el entrenamiento de algoritmos capaces de identificar detalles mucho más específicos de una imagen como, por ejemplo, distinguir diferentes expresiones faciales.

Vamos a ver ejemplos de cómo se están empezando a aplicar tecnologías basadas en visión artificial a distintas fases del proceso productivo, desde la gestión de la calidad, hasta la clasificación y empaquetado de los productos.

Control de Calidad

El proceso de control de calidad depende en gran medida de la capacidad visual y de adaptación de una persona, y por ello, los errores pueden ser más habituales de lo conveniente. La IA puede distinguir de forma automática, y a gran velocidad, los productos defectuosos. Y lo que es mejor, permite tomar medidas correctivas con la misma precisión y agilidad. Esto es especialmente útil en entornos muy dinámicos, donde las cosas cambian continuamente.

Gestión de inventario

La gestión de inventarios en tiempo real puede resultar ser una tarea increíblemente compleja para una organización. El uso de la IA permite, de nuevo, automatizar esta tarea, eliminando el riesgo de error humano. De esta forma, el mantenimiento de los inventarios se realiza de forma más precisa y eficiente.

Clasificación

La clasificación manual es un proceso largo y costoso, en el que también son frecuentes los errores humanos. Las tecnologías basadas en IA permiten realizar un seguimiento y clasificación de los productos, seleccionando determinados parámetros muy concretos, y generando estadísticas correspondientes del número de objetos mostrados. Gracias a ello, las líneas de ensamblaje son mucho más flexibles, y se reduce en gran medida el número de anomalías en la clasificación.

Línea de ensamblaje

En la industria manufacturera, casi todas las líneas de montaje están completamente automatizadas. Mientras que el uso de la robótica en este campo es extremadamente útil, el uso de tecnologías basadas en inteligencia artificial, para localizar, identificar correctamente los productos, y ubicarlos donde corresponda en cada momento, abrirá puertas a mejoras en la producción y la eficiencia de los trabajadores. Y es precisamente la visión artificial, es decir, la detección de objetivos basada en técnicas de IA, la que permite que esta posibilidad se convierta en realidad.

Detección de “custom objects”

Las tecnologías basadas en la detección de “custom objects” permiten atender las necesidades específicas de fabricación de productos muy especializados o de nicho. Los objetos pueden tener una gran variedad de formas, y por lo general los algoritmos necesitan entrenarse con miles de ejemplos para aprender a diferenciarlos. Con esta tecnología, los programadores pueden reducir en gran medida los necesarios para que el algoritmo funcione con exactitud y eficiencia.

En resumen, los avances en visión artificial suponen un claro beneficio para la industria, ya que la automatización se traduce de forma inmediata en mejoras en la productividad y en la eliminación de errores asociados al factor humano, permitiendo a los operarios de la fábrica dedicar su tiempo a tareas de mayor valor añadido.

Post original escrito por Lucy Beardsley para el blog de LUCA. Traducido por Paloma Recuero.

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