El valor de la inspección visual basada en IA en 2020

Durante más de una década, los fabricantes han recurrido a soluciones automatizadas para mejorar sus resultados. La automatización y la visión artificial ahora están siendo aumentadas e incluso reemplazadas por IA. Este es el valor de la inspección visual basada en IA en 2020.

Valor de la inspección visual basada en inteligencia artificial

Ser reemplazado por IA es especialmente cierto cuando se trata de inspección visual. El uso de tecnología de inspección visual basada en inteligencia artificial está transformando la capacidad de fabricación para mejorar las operaciones comerciales.

La inspección visual basada en IA se basa en dos de las principales fortalezas de la IA:la visión por computadora y el aprendizaje profundo. Cada sistema de IA está construido con la capacidad central para percibir su entorno (visión por computadora) y actuar sobre esas percepciones (aprendizaje profundo).

Como resultado del aprendizaje profundo, la IA se adapta a una variedad de entornos, lo que la hace útil en una multitud de industrias. Tiene un potencial ilimitado y se puede desarrollar rápidamente para satisfacer las necesidades de un fabricante.

Concepto de inspección visual basada en inteligencia artificial

Los ojos humanos bien entrenados pueden detectar defectos. Un sistema de visión basado en inteligencia artificial bien entrenado puede hacer lo mismo, pero con mayor eficiencia. Como un ojo humano, los sistemas de visión basados ​​en inteligencia artificial capturan una imagen y la envían a un "cerebro" central para su procesamiento.

Al igual que un cerebro humano, un "cerebro" de IA obtiene un significado detallado de la imagen al contrastarla con su conocimiento existente.

Los sistemas de visión basados ​​en IA están hechos de dos componentes integrados. Un dispositivo sensor actúa como un "ojo", mientras que un algoritmo de aprendizaje profundo actúa como un "cerebro". El sistema integrado imita con éxito la capacidad ojo-cerebro humano para interpretar imágenes.

Los sistemas de visión basados ​​en inteligencia artificial son más eficientes que los ojos humanos porque el "cerebro" de la inteligencia artificial almacena una mayor cantidad de información.

La robusta potencia computacional puede analizar los datos disponibles a velocidades rápidas. El sistema puede clasificar objetos tanto en fotos como en videos y realizar tareas complejas de percepción visual.

Los sistemas de visión basados ​​en inteligencia artificial pueden buscar imágenes y leyendas, detectar objetos y clasificar multimedia.

Gracias al procesamiento visual basado en aprendizaje profundo, los sistemas de inspección visual basados ​​en inteligencia artificial pueden percibir fallas cosméticas y detectar defectos en superficies generales o conceptuales (mobidev dot biz).

Beneficios de la inspección visual basada en inteligencia artificial

1. Implementación rápida

Los sistemas automatizados de décadas de antigüedad dependen de bibliotecas de defectos, listas de excepciones y filtros complicados. El tiempo que lleva acumular esta información, limpiarla para que sea precisa y volver a implementarla disminuye su eficacia. También desperdicia mano de obra.

La inteligencia artificial y el aprendizaje profundo no requieren una programación prolongada o algoritmos tediosamente largos. Varios ingenieros de calidad y un conjunto de datos de imágenes de entrenamiento podrían construir sistemas de inspección visual basados ​​en inteligencia artificial. El sistema aprende rápidamente y se integra durante varias semanas.

2. Análisis y control de calidad mejorados

Los fabricantes pueden utilizar la IA para documentar los resultados de las inspecciones y evaluar la calidad del producto. Algunas métricas generales de iniciativas de mejora de procesos que se pueden rastrear y correlacionar con éxito con datos de visión concretos incluyen:

• procesar recetas
• diferencias de equipamiento
• proveedores de componentes
• ubicación de la fábrica

Además, las imágenes de inspección y los resultados también se pueden rastrear y documentar. Estas iniciativas evitan fallas futuras, lo que ahorra tiempo y costos de producción adicionales. La aplicación de la visión artificial basada en el aprendizaje profundo en todas las iniciativas e inspecciones ayuda a los fabricantes a reconocer y abordar los defectos de manera temprana.

3. Reducción de costos laborales

Las soluciones de IA tienen tasas de coherencia más altas que la mayoría de los inspectores humanos expertos. Los inspectores humanos deben estar capacitados y solo pueden mantener un alto grado de concentración durante 15 a 20 minutos a la vez. Los costos laborales se generan anualmente y la rotación del personal es un problema. Por estas razones, las inspecciones de visión basadas en inteligencia artificial son más rentables que el trabajo manual.

Casos de uso

La IA está aumentando la competitividad de los fabricantes en todas las industrias. A continuación, se muestran casos de uso recientes de la industria de la aviación, el sector de fabricación de semiconductores y la biociencia.

Alibaba se ha levantado para hacer frente a los desafíos sanitarios creados por el coronavirus. El sistema de reconocimiento visual basado en aprendizaje profundo de Alibaba es capaz de detectar el coronavirus en tomografías computarizadas de tórax con una tasa de precisión del 96%. El sistema accedió a 5,000 casos de COVID-19 y puede proporcionar un diagnóstico en 20 segundos. Además, el sistema puede diferenciar entre imágenes de neumonía viral e imágenes de coronavirus.

Fujitsu Laboratories implementó un sistema de reconocimiento de imágenes en la fábrica de Fujitsu en Oyama. El sistema asegura que las piezas se produzcan con niveles de calidad óptimos mediante la supervisión del proceso de ensamblaje. El sistema tuvo tanto éxito que Fujitsu lo implementó en la totalidad de los sitios de producción de la empresa.

Airbus introdujo un sistema de inspección de aeronaves automatizado basado en drones en 2018. El sistema ha mejorado la calidad de las inspecciones y ha reducido el tiempo de inactividad de las aeronaves.

GlobalFoundries es líder en la fabricación de semiconductores. La empresa diseñó un sistema de inspección visual que detecta defectos en las imágenes de un microscopio electrónico de barrido (SEM). El sistema detecta defectos en un mapa de obleas que luego ayuda a determinar el rendimiento del dispositivo semiconductor.

Los casos de uso enumerados anteriormente revelan hasta qué punto la IA es capaz de automatizar muchos aspectos de nuestras vidas. Aunque la visión de la IA nunca replicará la visión humana, la tecnología continúa clasificando la información y avanzando de una manera que los ojos y el cerebro humanos no pueden. Y solo los humanos podrían considerar cómo usar esta tecnología para obtener ventajas.