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Temario del curso
Introducción a la Visión Computarizada Industrial
- Visión general de los sistemas de visión en manufactura
- Defectos típicos: grietas, arañazos, desalineaciones, componentes faltantes
- IA frente a la inspección visual tradicional basada en reglas
Adquisición de imágenes y preprocesamiento
- Tipos de cámaras y configuración de captura de imágenes
- Reducción de ruido, aumento del contraste y normalización
- Aumento de datos para mejorar la robustez durante el entrenamiento
Técnicas de detección y segmentación de objetos
- Enfoques clásicos (umbralización, detección de bordes, contornos)
- Métodos de aprendizaje profundo: CNNs, U-Net, YOLO
- Selección 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, sensibilidad (recall), puntuación F1
Despliegue en entornos industriales
- Consideraciones de hardware: GPUs, dispositivos edge, PCs industriales
- Arquitectura del pipeline de inspección en tiempo real
- Integración con PLCs y sistemas de automatización de fábrica
Ajuste de rendimiento y mantenimiento
- Manejo de cambios en la iluminación y las condiciones de producción
- Reentrenamiento del modelo y aprendizaje continuo
- Integración de alertas, registro de eventos y reportes de control de calidad
Estudios de caso y aplicaciones por sector
- Detección de defectos en ensamblaje automotriz y soldadura
- Inspección de superficies en electrónica y semiconductores
- Verificación de etiquetas y embalaje en industria farmacéutica y alimentaria
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Experiencia con conceptos de aprendizaje automático o visión computarizada
- Familiaridad con la programación en Python
- Conocimientos básicos de control de calidad o automatización industrial
Público objetivo
- Equipos de control de calidad
- Ingenieros de automatización
- Desarrolladores de visión computarizada
14 Horas