Alcanzando la Excelencia en Manufactura con Modelos de Reconocimiento de Imágenes para la Detección de Defectos en Superficies

Excelencia en Manufactura con Modelos de Reconocimiento de Imágenes para Detección de Defectos en Superficies

En promedio, el costo de la mala calidad del producto para las industrias manufactureras es aproximadamente el 20% de las ventas totales. El control de calidad juega un papel crucial en muchas industrias y la capacidad de detectar e identificar defectos en la superficie es de suma importancia. Los métodos tradicionales de inspección manual, que dependen de la percepción y el juicio humano, a menudo son insuficientes en términos de consumo de tiempo, subjetividad y error humano.

Sin embargo, con los avances en inteligencia artificial y modelos de reconocimiento de imágenes, ahora es posible automatizar los procesos de detección de defectos en la superficie con mayor precisión y eficiencia. En este blog, exploraremos el concepto de aprovechar modelos de reconocimiento de imágenes para la detección de defectos en la superficie y discutiremos un caso de uso de ejemplo en la industria del acero. Al descomponer el proceso de inspección en pasos distintos, pretendemos comprender cómo los sistemas impulsados por IA pueden detectar y clasificar con precisión los defectos en la superficie.

Desafíos en la detección de defectos en la superficie

Una variedad de complicaciones en la detección de defectos en la superficie para industrias como la manufacturera, automotriz, electrónica y textil pueden conducir a fallas en la calidad del producto. La complejidad de las fallas en la fabricación representa una barrera significativa para las organizaciones, lo que podría comprometer la integridad del producto y la satisfacción del cliente. Las velocidades vertiginosas a las que operan las líneas de producción exigen mecanismos rápidos de identificación de defectos, lo que enfatiza la urgencia de soluciones de detección en tiempo real. Algunos de los principales obstáculos para una detección efectiva de defectos son:

  • Diversidad y complejidad de los defectos: Los procesos de fabricación pueden resultar en una variedad de defectos, que varían en tamaño y complejidad. Por ejemplo, en la fabricación de automóviles, los defectos pueden ir desde imperfecciones sutiles en la pintura hasta anomalías estructurales, lo que hace que la detección y clasificación consistentes sean una tarea exigente.
  • Altas velocidades de producción: Industrias como la electrónica de consumo requieren una identificación rápida de defectos para evitar que los productos defectuosos lleguen al mercado. Por ejemplo, en el ensamblaje de PCB, la identificación rápida de problemas de soldadura es crucial para mantener la confiabilidad del producto y la satisfacción del cliente.
  • Procesamiento en tiempo real: La industria farmacéutica necesita una detección en tiempo real para garantizar la seguridad y el cumplimiento del producto. La detección de defectos en el recubrimiento de las pastillas, por ejemplo, evita la calidad comprometida de los medicamentos y posibles problemas regulatorios.
  • Inspección visual manual: Implica examinar los productos en busca de defectos y irregularidades en la superficie. Debido al proceso manual, puede llevar mucho tiempo, especialmente para grandes cantidades, lo que provoca retrasos en el flujo de trabajo. También es propenso a la omisión de defectos o la clasificación incorrecta durante períodos prolongados de inspección. La inspección manual depende en gran medida de la experiencia individual, lo que puede carecer de escalabilidad y disponibilidad.

Beneficios de utilizar la inteligencia artificial

La inspección visual basada en IA ofrece una solución prometedora para superar los desafíos enfrentados durante la inspección visual manual en la industria manufacturera.

  • Al aprovechar la inteligencia artificial y los modelos de reconocimiento de imágenes, los sistemas basados en IA pueden proporcionar una detección de defectos consistente y objetiva, minimizando el impacto de la subjetividad humana.
  • Estos sistemas tienen la capacidad de analizar grandes volúmenes de datos con una velocidad y precisión notable, lo que resulta en reducciones significativas en el tiempo de inspección y una mejora en la eficiencia general.
  • Los modelos de IA pueden ser entrenados para detectar incluso defectos sutiles o difíciles de identificar que podrían pasar desapercibidos para los inspectores humanos, superando las limitaciones de la percepción visual humana y mejorando la precisión general de la identificación de defectos.
  • A diferencia de las inspecciones manuales que dependen en gran medida de la habilidad y experiencia de los inspectores individuales, la inspección visual basada en IA no depende de la competencia individual, lo que la hace escalable y adaptable en diferentes escenarios de inspección.
  • Con el aprendizaje continuo y la mejora, estos sistemas pueden evolucionar para manejar patrones de defectos complejos y brindar un control de calidad cada vez más confiable y eficiente.

Tres etapas de manejo de defectos

Los modelos de detección de imágenes integran el poder del aprendizaje profundo y un marco meticulosamente diseñado para llevar a cabo múltiples tareas con gran precisión. Destaca en las etapas clave del manejo de defectos: detección, clasificación y localización, ofreciendo una solución superior en comparación con los métodos convencionales.

Al emplear estas tres etapas de manejo de defectos, las industrias pueden agilizar sus procesos de control de calidad y asegurarse de que se tomen medidas correctivas efectivas de manera oportuna.

Inspección visual impulsada por IA de próxima generación

En Sigmoid hemos desarrollado una solución que aprovecha algoritmos de aprendizaje profundo de última generación específicamente diseñados para el procesamiento de imágenes. Un componente crucial es su optimización meticulosa de cada etapa dentro del proceso de manejo de defectos, utilizando arquitecturas personalizadas que se centran en aspectos específicos para garantizar un rendimiento excepcional.

Detección y clasificación: Las dos primeras etapas, detección y clasificación, utilizan una arquitectura de CNN pre-entrenada diseñada para mejorar la eficiencia y efectividad de la extracción de características. Este modelo pre-entrenado ya ha sido sometido a un extenso entrenamiento en un gran conjunto de datos, lo cual es especialmente beneficioso cuando tenemos datos limitados específicos del caso de uso. Para garantizar aún más la robustez y confiabilidad de nuestro marco, se emplean diversas técnicas de aumento de datos, lo que aumenta su efectividad en escenarios del mundo real.

Localización: Esta etapa utiliza una arquitectura de aprendizaje profundo dedicada diseñada específicamente para la segmentación semántica, donde el objetivo no solo es clasificar cada píxel, sino también delinear los límites de los objetos. Consiste en una vía de codificación para capturar información contextual y una vía de decodificación simétrica para recuperar detalles espaciales. Esta estructura ayuda a capturar características globales y locales importantes para una localización precisa. Además, cada tipo de defecto posee su propio modelo de localización individualizado, capaz de encapsular características distintivas inherentes a ese defecto.

A lo largo de este proceso, nuestra solución mantiene una alta tasa de precisión en las tres etapas del manejo de defectos. A continuación, se muestra una ilustración de nuestro marco de solución patentado:

Conclusión

Aprovechar los modelos de reconocimiento de imagen para la detección de defectos en superficies marca una nueva era en el control de calidad. Los sistemas impulsados por IA ofrecen una detección consistente y objetiva, acelerando el proceso y mejorando la precisión. Identifican defectos sutiles, superando las capacidades humanas, y son escalables en diversos escenarios. Adoptar esta tecnología no solo reduce costos, sino que mejora la confiabilidad del producto y aumenta la competitividad, marcando un paso significativo hacia la eficiencia y excelencia en la fabricación.