Machine Learning para el control de calidad: aplicación de algoritmos de Object Detection para la industria automotriz

• Autores: Numerosky, Jesica Maia; Rodriguez, Lucas; Arnesino, Julián; Dinota, Matías
• Año de publicación: 2023
• Idioma: español castellano
• Tipo de recurso: documento de conferencia
• Materia: Ciencias Informáticas; computer vision; object detection; industria automotriz; Control de calidad
• Institución: Universidad Nacional de La Plata

Los algoritmos existentes orientados a la detección de objetos, basados en redes neuronales pueden ser aprovechados para disminuir la cantidad de autopartes defectuosas despachadas en una planta automotriz. Para que los techos de los autos puedan ser entregados sus caras (visible y no visible) deben ser revisadas, proceso que, hasta el momento, los operarios debían realizar manualmente. La implementación del sistema diseñado tiene como objetivo la automatización de dicha inspección, corroborando mediante un sistema de computer vision (visión artificial) la presencia o ausencia de sus componentes. La instalación consta de equipamiento doméstico montado en una mesa de control, es decir, no se requirió hardware especializado, esto permite que sea fácilmente replicable utilizando cámaras web y una computadora de escritorio. El mismo se encuentra desplegado y funcionando actualmente en una de las plantas automotrices más grandes del país desde el mes de Abril del 2023. El presente trabajo da cuenta de los beneficios de la utilización de visión artificial, las características del sistema (a nivel ingeniería de software y algoritmos de machine learning utilizados), los desafíos enfrentados y sus soluciones.
Existing object detection algorithms based on neural networks, can be leveraged to reduce the quantity of defective auto parts dispatched in an automotive plant.In order for car roofs to be delivered, both their visible and non-visible sides must be inspected, a process that, until now, operators had to perform manually. The implementation of the designed system aims to automate this inspection by using computer vision to verify the presence or absence of the components.The installation consists of household equipment mounted on a control table, meaning that no specialized hardware was required. This allows for easy replication using web cameras and a desktop computer. The system has been deployed and is currently operational in one of the largest automotive plants in the country since April 2023.This paper presents the benefits of utilizing computer vision, the system's characteristics (in terms of software engineering and machine learning algorithms used), the challenges faced, and their solutions.
Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa