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Temario del curso
Introducción a la visión industrial por computadora
- Panorama general de los sistemas de visión en la fabricación
- Defectos típicos: grietas, arañazos, desalineaciones, componentes faltantes
- IA frente a la inspección visual tradicional basada en reglas
Adquisición y preprocesamiento de imágenes
- Tipos de cámaras y configuración de captura de imágenes
- Reducción de ruido, mejora del contraste y normalización
- Aumento de datos para lograr mayor robustez en el entrenamiento
Técnicas de detección y segmentación de objetos
- Enfoques clásicos (umbralización, detección de bordes, contornos)
- Métodos de aprendizaje profundo: CNNs, U-Net, YOLO
- Elección entre detección, clasificación y segmentación
Desarrollo de modelos para la detección de defectos
- Preparación de conjuntos de datos anotados
- Entrenamiento de clasificadores y segmentadores de defectos
- Evaluación del modelo: precisión, memoria (recall) y puntuación F1
Despliegue en entornos industriales
- Consideraciones de hardware: GPUs, dispositivos edge, computadoras industriales
- Arquitectura del flujo de trabajo de inspección en tiempo real
- Integración con PLCs y sistemas de automatización de fábrica
Optimización del rendimiento y mantenimiento
- Manejo de cambios en la iluminación y las condiciones de producción
- Reentrenamiento del modelo y aprendizaje continuo
- Integración de alertas, registro (logging) e informes de QA
Estudios de caso y aplicaciones por dominio
- Detección de defectos en ensamblaje automotriz y soldadura
- Inspección de superficies en electrónica y semiconductores
- Verificación de etiquetas y empaques en farmacia y alimentos
Resumen y siguientes pasos
Requerimientos
- Experiencia con conceptos de aprendizaje automático o visión por computadora
- Familiaridad con la programación en Python
- Conocimientos básicos de control de calidad o automatización industrial
Público objetivo
- Equipos de QA (Aseguramiento de la Calidad)
- Ingenieros de automatización
- Desarrolladores de visión por computadora
14 Horas