Control de calidad con inteligencia artificial
La calidad no tiene que programarse: se puede enseñar
Una inteligencia artificial es capaz de aprender a identificar requisitos de calidad con muy poco esfuerzo y entrenamiento y, por tanto, de detectar arañazos, grietas, defectos de forma y muchos otros fallos y anomalías de forma fiable y sin fatiga. De esta manera se pueden separar los productos defectuosos antes de que se sigan procesando o lleguen al cliente final.
No cabe duda de que un sistema automatizado de control de la calidad basado en imágenes e inteligencia artificial ofrece muchas ventajas con respecto a los controles manuales realizados por humanos o incluso a los sistemas clásicos de visión artificial basados en reglas predefinidas. Sin embargo, las tecnologías de visión basadas en IA no gozan aún del nivel de aceptación necesario entre empresas y usuarios, en parte debido a la falta de experiencia y conocimientos. Pero precisamente porque los métodos basados en IA funcionan de forma completamente distinta a los métodos basados en reglas, permiten desarrollar nuevas herramientas para el tratamiento de imágenes que pueden utilizarse de forma mucho más intuitiva. Gracias a la inteligencia artificial, por ejemplo, se pueden transferir requisitos de calidad a sistemas de procesamiento de imágenes basados en IA para, a través del aprendizaje automático, optimizar y automatizar los procesos de aseguramiento de la calidad.
Nuestro artículo técnico "Control de la calidad con visión basada en IA" le explica cómo utilizar los sistemas basados en inteligencia artificial para realizar tareas de aseguramiento de la calidad de una forma novedosa, eficaz y al alcance de todo el mundo.