Deep Learning en el control de calidad: ¿Cómo funciona?
El deep learning en el control de calidad está revolucionando la forma en que las empresas garantizan la precisión y eficiencia en sus procesos de producción. A través de redes neuronales avanzadas, esta tecnología permite analizar grandes volúmenes de datos y detectar defectos con una precisión que supera a los métodos tradicionales. Esto no solo mejora la calidad del producto final, sino que también optimiza los tiempos y reduce los costos asociados a los errores humanos.
En este artículo, exploraremos cómo funciona el deep learning aplicado al control de calidad y por qué se ha convertido en una solución clave para las empresas que buscan perfeccionar sus procesos.
¿Qué es el deep learning y cómo funciona en el control de calidad?
Las aplicaciones de inteligencia artificial, entre las que se incluyen las de Deep Learning, han llegado para dar solución a problemas de cierta complejidad dentro de la producción industrial.
Cobrando especial relevancia en aspectos relacionados con el control de calidad de productos terminados, semielaborados o materias primas.
Si trasladamos esto a términos de programación informática, podemos asemejarlo a unas líneas de código en las que si se cumple cierta condición o no, habrá que actuar de un modo u otro.
Con la inteligencia artificial y Deep Learning, es la propia máquina quien decide qué alternativas hay que tomar, aprendiendo además conforme va teniendo más experiencia.
Una decisión que se toma tras el procesado de datos de diferente tipo, destacando las imágenes tomadas en la línea de producción.
¿Por qué aplicar Deep Learning en tu industria?
Adoptar soluciones de deep learning en el control de calidad industrial ofrece una serie de beneficios que los responsables de calidad y producción deben considerar. Entre las principales ventajas se encuentran:
- Reducción de defectos: minimiza las no conformidades, devoluciones y repeticiones de trabajo al detectar fallos con mayor precisión.
- Decisiones objetivas: evita el sesgo humano en la toma de decisiones visuales, garantizando criterios uniformes en la evaluación de productos.
- Depuración de responsabilidades: registra las características de cada pieza o producto, facilitando la identificación del origen de cualquier defecto.
- Estandarización de procesos: automatiza los controles de calidad y homogeneiza su ejecución, mejorando la consistencia en los resultados.
- Conocimiento profundo del producto: detecta puntos fuertes y débiles de la producción para implementar mejoras estratégicas.
- Reducción de costos: disminuye los gastos asociados a la producción defectuosa.
- Mayor rapidez: acelera la toma de decisiones, eliminando retrasos causados por el factor humano.
- Eficiencia continua 24/7: a diferencia de los operarios, los sistemas de deep learning pueden funcionar de manera ininterrumpida.
- Automatización de avisos: detecta defectos de forma automática y notifica al instante a los responsables.
- Generación automática de datos históricos: crea registros de producción automáticamente, liberando tiempo para tareas de mayor valor añadido.
- Análisis cualitativo y cuantitativo: extrae información valiosa a partir de imágenes, generando conocimiento profundo sobre la producción.
Implementar deep learning en el control de calidad no solo optimiza los procesos, sino que mejora la precisión, reduce costos y asegura una mayor productividad industrial.
¿Cómo puedes aplicar el Deep Learning?
La tecnología Deep Learning apoyada en imágenes puede ofrecer distintas prestaciones en lo referente al control de calidad dentro de una fábrica. Podemos definir las 3 más habituales, como son:
- Clasificación: aquí el sistema únicamente nos dirá si un producto, pieza o materia prima es apto o no apto según los criterios de calidad establecidos.
- Detección: el sistema es capaz de identificar aspectos como la aparición de elementos contaminantes, errores de montaje en piezas, irregularidades, presencia de óxido, etc.
- Control dimensional: para comprobar que los tamaños y volúmenes cumplen con las especificaciones fijadas.
Independientemente de la finalidad con la que vayamos a desplegar nuestra solución Deep Learning, por norma general hay que cumplir con una serie de pasos para que éste funcione correctamente:
- Entrenar el modelo: lo recomendable es suministrar una serie de imágenes que se clasifiquen manualmente como buenas o defectuosas, permitiendo que el modelo aprenda de ellas. Es crucial definir de antemano, junto con las personas implicadas, los criterios para aceptar o rechazar un producto.
- Desplegar la infraestructura necesaria: no tiene por qué ser costosa ni altamente especializada. Generalmente incluye cámaras, sistemas de iluminación, cables ethernet, entre otros componentes básicos.
- Captura y procesamiento de imágenes para el control de calidad: este proceso permite monitorear y analizar los productos en tiempo real para detectar posibles defectos.
Casos de uso de Deep Learning en control de calidad
Casos de uso de Deep Learning en control de calidadEl control de calidad en esta clase de productos mediante Deep Learning puede tener diversos fines.
Por ejemplo, está la clasificación de frutos una vez recolectados, para aceptarlos, rechazarlos o destinarlos a diferentes usos (como la fabricación de zumos) o a distintas gamas.
En el caso de la ganadería, estos sistemas también pueden servir para medir la cantidad de grasa presente en la carne o para evaluar que los huevos que se envasan no tienen ningún desperfecto y/o cumplen con los tamaños adecuados.
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Más allá de la industria agroalimentaria, la versatilidad de las soluciones Deep Learning las hace propicias para todo tipo de entorno productivo.
En Datision contamos con un extenso bagaje al respecto. Os ponemos 2 ejemplos de ello:
Para la industria peletera hemos desarrollado un sistema de visión artificial o visión por computador con Deep Learning, mediante el cual se identifican los defectos que pueden presentar las pieles en el momento de su curtido.
Un material que, debido a que es natural, puede presentar varias y muy diversas imperfecciones. Aquí puedes leer el caso de éxito completo de esta importante empresa de curtido de pieles.
Por otra parte, hemos hecho nuestra contribución al control de calidad de las serigrafías de los famosos encendedores Clipper. Todo ello mediante el control de los terminados de estas mediante una cámara y los algoritmos de Deep Learning debidamente entrenados.
Aquí tienes más detalle del caso de éxito de Flamagas.
Optimiza tus controles de calidad con Deep Learning
El deep learning es solo una muestra del gran potencial que esta tecnología tiene para transformar los procesos de control de calidad en cualquier industria.
Si estás listo para agilizar y optimizar tus operaciones, en Datision estamos aquí para ayudarte a dar el siguiente paso.
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