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Temario del curso
Introducción a la Visión Industrial por Computadora
- Panorama general de los sistemas de visión por máquina en la fabricación
- 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 configuraciones de captura de imágenes
- Reducción de ruido, mejora del contraste y normalización
- Aumento de datos para 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
- Elegir 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, recuperación, puntaje F1
Implementación en Entornos Industriales
- Consideraciones de hardware: GPUs, dispositivos periféricos, 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
- Retraining del modelo y aprendizaje continuo
- Integración de alertas, registro de eventos y reportes de control de calidad
Estudios de Caso y Aplicaciones del Dominio
- Detección de defectos en ensamblaje automotriz y soldadura
- Inspección superficial en electrónica y semiconductores
- Verificación de etiquetas y empaques en farmacia y alimentos
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Experiencia con conceptos de aprendizaje automático o visión por computadora
- Conocimiento de la programación en Python
- Comprensión básica del control de calidad o la automatización industrial
Público Objetivo
- Equipos de control de calidad
- Ingenieros de automatización
- Desarrolladores de visión por computadora
14 Horas