Visión artificial industrial, la revolución del sector secundario



Conforme la Visión Artificial madura y se democratiza, suma impactos positivos en apartados como la productividad, la rentabilidad y la seguridad.


Inicialmente usada en aplicaciones tan populares como la búsqueda de imágenes de Google, los sistemas de moderación de contenido de redes sociales o las cámaras de seguridad del hogar, en la actualidad su aportación en entornos no solo comerciales, sino también industriales se ha incrementado de forma exponencial.


¿Amenaza u oportunidad?


Una nueva tecnología siempre genera dudas e incógnitas. La Visión Artificial nos trae ventajas tan evidentes como el aumento de la calidad de los productos, el rendimiento, la mejora en el control de calidad o la reducción de los costes. Todo ello, sin olvidarnos de sus aportaciones en términos de seguridad de las personas.


Entre los ejemplos reales más destacados encontramos los sistemas instalados en robots como Spot, el perro robótico de Boston Dynamics, ya usado en entornos potencialmente peligrosos.


Las aplicaciones industriales de la Visión Artificial son tendencia por las ventajas que aportan al sector, entre las que destacan:

  • Control de calidad

  • Inspección de seguridad

  • Mantenimiento predictivo

  • Monitorización industrial


La balanza amenaza/oportunidad parece pues decantarse claramente del lado de los beneficios potenciales que ofrece esta nueva tecnología. El creciente interés que genera es un buen síntoma y abre una puerta a la creación de nuevos mercados.

Visión Artificial aplicada al sector automovilístico


Las soluciones de Visión Artificial se están desplegando con éxito y de forma ágil en multitud de mercados diferentes. En la actualidad el impacto de esta tecnología en el sector de las industrias minerales o químicas no es quizás tan relevante (o público), no obstante, en el caso del sector agrícola o el de la automoción su implantación es más que notable.


Así, uno de los ejemplos que más titulares ha acaparado en los últimos tiempos es Autopilot de Tesla, el sistema de asistencia a la conducción de la compañía de Elon Musk. Entrenado por redes neuronales, es capaz de procesar hasta 2.300 fotogramas por segundo (con el hardware de tercera generación).


En lo que respecta a la industria automovilística, la Visión Artificial está permitiendo optimizar los procesos para clasificar y detectar anomalías en el ensamblaje o fallos como defectos de pintura, de corte en piezas, salpicadero, tapizados, etc. La combinación de Visión Artificial e IA, vitaminada con Deep Learning, permite detectar objetos o partes de interés, clasificar el tipo de error y realizar mediciones adicionales.


Defectos detectados por una IA en un producto
Detección automatizada de fallos en la cadena de producción mediante Visión Artificial

Las cámaras en la planta de producción, que puede sumar cientos o miles (gestionadas por ejemplo mediante Azure IoT Hub), capturan vídeo (o fotos periódicas, dependiendo de los requerimientos). El análisis de estos vídeos en tiempo real fotograma a fotograma, permite identificar y predecir mediante Inteligencia Artificial variaciones no deseadas y alertar a los técnicos si es necesario. Todo de forma instantánea y completamente automatizada.


Además. estos dispositivos de captura de imagen pueden incluso ser termográficos, detectando fallos críticos ocultos a simple vista.


El análisis automatizado potencia el control de calidad, no solo de los productos fabricados sino también de las máquinas que intervienen en el proceso, cuya monitorización facilita la prevención de averías.


Uno de los principales grupos que ya trabaja con esta tecnología es Volkswagen, con las instalaciones de Porsche en Lepzig como centro neurálgico de operaciones. Pero no son los únicos en aplicar con éxito el Computer Vision, por su termino en inglés.


Conversación de chat para dar parte al seguro, automatizada mediante IA
Chatbot de Atención al Cliente

Otra área del sector que está sabiendo aprovechar las ventajas de esta tecnología es la de la venta de vehículos de segunda mano. Mediante capturas de imagen puede detectar el modelo, color o estado de un vehículo para valorar un hipotético precio de compra. El uso de la IA ayuda también a clasificar vehículos a su recepción y descubrir imperfecciones en la carrocería (si presenta arañazos o abolladuras en la chapa, etc.).

Partes de la carrocería de un coche dañadas e identificadas por una IA
Detección de averías mediante Visión Artificial

Análisis automático de un coche accidentado mediante IA
Análisis de imágenes mediante Visión Artificial e IA para detectar averías y clasificarlas

En resumen, la Visión Artificial esta permitiendo a las empresas del sector automovilístico reducir procesos manuales susceptibles de errores humanos, ahorrar tiempo mediante la automatización de procesos y detectar/predecir posibles defectos. Es decir, están logrando cumplir con los estándares de calidad y las necesidades de los consumidores de forma más ágil y eficiente.


¿Quieres conocer más casos reales sobre la aplicación de la Visión Artificial en la industria?