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Temario del curso
Introducción a la Visión Computarizada Industrial
- Panorama general de los sistemas de visión mecánica en la fabricación.
- Defectos típicos: grietas, arañazos, desalineaciones, componentes faltantes.
- IA frente a 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 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 del Modelo de Detección de Defectos
- Preparación de conjuntos de datos anotados.
- Entrenamiento de clasificadores y segmentadores de defectos.
- Evaluación del modelo: precisión, exhaustividad (recall) y puntuación F1.
Despliegue en Entornos Industriales
- Consideraciones de hardware: GPU, dispositivos edge (borde), PCs industriales.
- Arquitectura de la tubería de inspección en tiempo real.
- Integración con PLCs y sistemas de automatización de fábricas.
Ajuste de Rendimiento y Mantenimiento
- Manejo de cambios en la iluminación y condiciones de producción.
- Reentrenamiento del modelo y aprendizaje continuo.
- Integración de alertas, registros y reportes de QA.
Estudios de Caso y Aplicaciones por Sector
- Detección de defectos en ensamblaje automotriz y soldadura.
- Inspección superficial en electrónica y semiconductores.
- Verificación de etiquetas y embalaje en farmacéutica y alimentos.
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Experiencia con conceptos de aprendizaje automático o visión computarizada.
- Familiaridad con la programación en Python.
- Comprensión básica de control de calidad o automatización industrial.
Público Objetivo
- Equipos de QA.
- Ingenieros de automatización.
- Desarrolladores de visión computarizada.
14 Horas
