Lograr la excelencia en la fabricación con modelos de reconocimiento de imágenes para la detección de defectos en la superficie

En promedio, el costo de la mala calidad del producto para las industrias manufactureras es de aproximadamente 20% de las ventas totales. El control de calidad juega un papel crucial en muchas industrias y la capacidad de detectar e identificar defectos superficiales es de suma importancia. Los métodos tradicionales de inspección manual, que se basan en la percepción y el juicio humanos, a menudo resultan insuficientes en términos de consumo de tiempo, subjetividad y error humano.

Sin embargo, con los avances en inteligencia artificial y modelos de reconocimiento de imágenes, ahora es posible automatizar los procesos de detección de defectos superficiales con mayor precisión y eficiencia. En este blog, exploraremos el concepto de aprovechar los modelos de reconocimiento de imágenes para la detección de defectos superficiales y discutiremos un caso de uso de ejemplo en la industria del acero. Al dividir el proceso de inspección en distintos pasos, nuestro objetivo es comprender cómo los sistemas impulsados ​​por IA pueden detectar y clasificar con precisión los defectos de la superficie.

Desafíos en la detección de defectos superficiales

Una variedad de complicaciones en la detección de defectos superficiales en industrias como la manufacturera, la automotriz, la electrónica y la textil pueden provocar fallas en la calidad del producto. La complejidad de los fallos de fabricación plantea una barrera importante para las organizaciones, lo que podría comprometer la integridad del producto y la insatisfacción del cliente. Las velocidades vertiginosas a las que operan las líneas de producción exigen mecanismos rápidos de identificación de defectos, lo que enfatiza la urgencia de soluciones de detección en tiempo real. Algunos de los obstáculos clave para la detección eficaz de defectos son:

• Diversidad y complejidad de defectos.: Los procesos de fabricación pueden dar lugar a una serie de defectos, que varían en tamaño y complejidad. Por ejemplo, en la fabricación de automóviles, los defectos pueden variar desde sutiles imperfecciones en la pintura hasta anomalías estructurales, lo que hace que la detección y clasificación consistentes sean una tarea exigente.
• Altas velocidades de producción: Industrias como la electrónica de consumo requieren una rápida identificación de defectos para evitar que los artículos defectuosos lleguen al mercado. Por ejemplo, en el ensamblaje de PCB, la identificación rápida de problemas de soldadura es crucial para mantener la confiabilidad del producto y la satisfacción del cliente.
• Procesamiento en tiempo real: La industria farmacéutica necesita detección en tiempo real para garantizar la seguridad y el cumplimiento de los productos. La detección de defectos en el recubrimiento de las pastillas, por ejemplo, evita comprometer la calidad de los medicamentos y posibles problemas regulatorios.
• Inspección visual manual: Implica examinar los productos en busca de defectos e irregularidades en la superficie. Debido al proceso manual, puede llevar mucho tiempo, especialmente para grandes cantidades, lo que provoca retrasos en el flujo de trabajo. También es propenso a sufrir errores de supervisión o clasificación durante períodos de inspección prolongados. La inspección manual depende en gran medida de la experiencia individual, que puede carecer de escalabilidad y disponibilidad.

Beneficios de utilizar la Inteligencia Artificial

La inspección visual basada en IA ofrece una solución prometedora para superar los desafíos que enfrentan durante la inspección visual manual en la industria manufacturera.

• Aprovechando la inteligencia artificial y reconocimiento de imagen modelos, los sistemas basados ​​en IA pueden proporcionar una detección de defectos consistente y objetiva, minimizando el impacto de la subjetividad humana.
• Estos sistemas tienen la capacidad de analizar grandes volúmenes de datos con una velocidad y precisión notables, lo que resulta en reducciones significativas en el tiempo de inspección y una mayor eficiencia general.
• Los modelos de IA se pueden entrenar para detectar incluso defectos sutiles o difíciles de identificar que pueden pasar desapercibidos para los inspectores humanos, superando las limitaciones de la percepción visual humana y mejorando la precisión general de la identificación de defectos.
• A diferencia de las inspecciones manuales que dependen en gran medida de la habilidad y experiencia de los inspectores individuales, la inspección visual basada en IA no depende de la competencia individual, lo que la hace escalable y adaptable a diferentes escenarios de inspección.
• Con aprendizaje y mejora continuos, estos sistemas pueden evolucionar para manejar patrones de defectos complejos y proporcionar un control de calidad cada vez más confiable y eficiente.

Tres etapas de manejo de defectos

Los modelos de detección de imágenes integran el poder del aprendizaje profundo y un marco meticulosamente diseñado para realizar múltiples tareas con gran precisión. Destaca en las etapas clave del manejo de defectos: detección, clasificación y localización, proporcionando una solución superior en comparación con los métodos convencionales.

Al emplear estas tres etapas de manejo de defectos, las industrias pueden optimizar sus procesos de control de calidad y garantizar que se tomen rápidamente medidas correctivas efectivas.

Inspección visual impulsada por IA de próxima generación

En Sigmoid hemos desarrollado una solución que aprovecha algoritmos de aprendizaje profundo de vanguardia diseñados específicamente para el procesamiento de imágenes. Un componente crucial es su meticulosa optimización de cada etapa dentro del proceso de manejo de defectos, utilizando arquitecturas personalizadas que se centran en aspectos específicos para garantizar un rendimiento excepcional.

Detección y clasificación: Las dos primeras etapas, detección y clasificación, utilizan una arquitectura CNN previamente entrenada diseñada para mejorar la eficiencia y eficacia de la extracción de características. Este modelo previamente entrenado ya ha pasado por un entrenamiento exhaustivo en un gran conjunto de datos, lo que resulta especialmente beneficioso cuando tenemos datos limitados específicos del caso de uso. Para garantizar aún más la solidez y confiabilidad de nuestro marco, se emplean varias técnicas de aumento, lo que aumenta su efectividad en escenarios del mundo real.

Localización: Esta etapa utiliza una arquitectura de aprendizaje profundo dedicada que está diseñada específicamente para la segmentación semántica, donde el objetivo no es solo clasificar cada píxel sino también delinear los límites de los objetos. Consiste en una vía codificadora para capturar información contextual y una vía decodificadora simétrica para recuperar detalles espaciales. Esta estructura ayuda a capturar características globales y locales cruciales para una localización precisa. Además, cada tipo de defecto distinto posee su modelo de localización individualizado, capaz de encapsular características distintivas inherentes a ese defecto.

A lo largo de este proceso, nuestra solución mantiene una alta tasa de precisión en las tres etapas del manejo de defectos. A continuación se muestra una ilustración de nuestro marco de solución patentado:

Conclusión

Aprovechar los modelos de reconocimiento de imágenes para la detección de defectos superficiales presagia una nueva era en el control de calidad. Los sistemas impulsados ​​por IA ofrecen una detección objetiva y consistente, lo que acelera el proceso y mejora la precisión. Identifican defectos sutiles que superan las capacidades humanas y son escalables en varios escenarios. Adoptar esta tecnología no solo reduce los costos, sino que también mejora la confiabilidad del producto e impulsa la competitividad, lo que marca un importante paso adelante en la eficiencia y excelencia de la fabricación.