Control de calidad de amortiguadores basado en inteligencia artificial y visión por computadora

• Autores: Redolfi, Javier A.; González Dondo, Diego; Araguás, Gastón R.
• Año de publicación: 2022
• Idioma: español castellano
• Tipo de recurso: documento de conferencia
• Materia: Ciencias Informáticas; Detección de objetos; Control de calidad; Visión por computadora; Deep learning
• Institución: Universidad Nacional de La Plata

El avance continuo y sostenido de los métodos basados en aprendizaje profundo están permitiendo realizar detecciones cada vez más complejas y específicas en el ámbito de la visión de máquina, o visión por computadoras aplicado a procesos industriales. Una situación muy común en industrias en las cuales se implementan sistemas de producción con intervención de operarios sometidos a tareas repetitivas durante largos períodos de tiempo es la aparición de fallas o faltantes en los productos, principalmente debido a distracciones o cansancio del personal. Muchas veces se intenta eliminar estas fallas agregando operarios que realicen las tareas otra vez tediosas y repetitivas de control de calidad pieza por pieza. En este trabajo se presenta el diseño, la implementación y la puesta a punto en planta de un sistema automático de detección de fallas en amortiguadores mediante el uso de cámaras convencionales y algoritmos de visión por computadora y aprendizaje profundo, con el que se logró detectar una falla de altísimo impacto en la producción de amortiguadores. El sistema permite relajar el control de calidad a cargo de un operario, inspeccionando en forma continua cada amortiguador producido y generando una alarma al detectar la falla. Actualmente el sistema se encuentra en funcionamiento en la línea de producción de una planta de la región con resultados altamente satisfactorios.
Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa