Visión artificial: el Chat GPT en imagen para la industria
¿Te imaginas una tecnología capaz de obtener, procesar e interpretar imágenes de forma inteligente? Algo así como Chat GPT pero aplicado al área de lo visual. De esta manera, la industria podrá analizar y decodificar la información obtenida durante los procesos de producción para tomar las mejores decisiones y actuar de la forma más conveniente a través de un proceso automatizado.
Pero, ¿qué dice Chat GPT sobre las aplicaciones más prometedoras de visión artificial en la industria?
Ahí va:
¿Y es rentable para la industria?
Para entenderlo, las soluciones de visión artificial son herramientas que, como Chat GPT, están basadas en inteligencia artificial y son capaces de observar, procesar la información captada y actuar de la forma inteligente de manera automatizada. Pero, ¿cómo entender el valor que la tecnología puede ofrecer a la industria?
Una de las aplicaciones más prometedoras es la de control de calidad de cualquier producto, especialmente de aquellos en los que estén involucrados procesos productivos cuyas modificaciones conllevan costes económicos altos. En este sentido, las aplicaciones de visión artificial pueden usarse para problemas tan cotidianos como son asegurar la homogeneidad de los productos -si una botella tiene la misma cantidad de líquido, si una pieza está posicionada de la misma manera que el resto en la cinta transportadora-, para detectar pequeños desperfectos o incluso para revisiones de producto que implican cambios de tonalidad.
Color matching, una solución que permite detectar cambios imperceptibles
En este último caso es útil es color matching, una solución que permite detectar cambios imperceptibles en el color de un producto. Quizá te ayude saber el valor que puede ofrecer esta herramienta a la industria conociendo uno de los casos reales que hemos ejecutado desde CIRCE en el sector de la automoción.
Uno de los retos más relevantes de la industria automotriz es la de detectar fallos en la carrocería que son imperceptibles al ojo humano pero que suponen un defecto de calidad en el producto final y que obliga a repetir la fabricación o proceso de pintura de la pieza con todo el coste que ello conlleva.
¿Notas la diferencia entre estos dos trozos de chapa?
Seguramente no puedas percibir que cada una de las chapas tiene una tonalidad distinta. Sin embargo, la solución basada en visión artificial desarrollada por CIRCE deja un diagnóstico claro:
El proceso desarrollado hasta ahora ha consistido en detectar las diferencias de tonalidades a través de cámaras y modelos que, una vez desplegadas en la planta de producción, no afecten al proceso productivo y ayuden a los responsables de la planta a detectar y corregir estos fallos y ofrecer un estándar de calidad alto de su producto a su cliente.
¿Necesitas asegurar que tus controles de calidad son los correctos y crees que este tipo de soluciones pueden ayudar a tu industria? Cuéntanos tu desafío
