Inspección visual automatizada: Consejos para agilizar las inspecciones de calidad en la fabricación

A medida que las industrias reconocen cada vez más los elevados costes asociados a los defectos de calidad, la inspección visual automatizada (AVI), impulsada por la inteligencia artificial y la visión artificial, se ha convertido en una herramienta cada vez más esencial en la fabricación.

Con una tasa de error que oscila entre el 20% y el 30% en las inspecciones manuales, el cambio hacia la AVI representa un importante paso adelante en la eficacia y la precisión del control de calidad. Las soluciones de inspección visual ofrecen a los fabricantes una potente solución para identificar y mitigar los problemas de calidad, garantizando el cumplimiento de las normas más estrictas en un panorama de producción en constante evolución.

En este post, exploraremos cómo se está utilizando la inspección visual de la calidad en la fabricación actual, y cómo puede aprovechar estas tecnologías emergentes para agilizar sus esfuerzos de gestión de la calidad.

La inspección visual automatizada se refiere al uso de cámaras especializadas, sensores y sistemas informáticos y algoritmos de apoyo para examinar productos o componentes en busca de defectos o desviaciones de las especificaciones deseadas.

Este proceso, que a menudo forma parte de un sistema de control de calidad más amplio, se basa en datos visuales para realizar evaluaciones, sustituyendo el juicio visual humano por la precisión de los análisis basados en máquinas. Los sistemas AVI están diseñados para identificar problemas como desalineaciones, discrepancias de tamaño o defectos superficiales que pueden no ser fácilmente detectables por el ojo humano.

La evolución de los sistemas manuales a los automatizados

El paso de la inspección visual manual a la automatizada en la fabricación incluye una importante evolución tecnológica en los últimos años.

Tradicionalmente, la inspección visual ha dependido en gran medida de inspectores humanos, con trabajadores cualificados encargados de examinar manualmente los artículos en las líneas de producción en busca de imperfecciones. Este proceso era eficaz hasta cierto punto, pero intrínsecamente lento y propenso al error humano. Las limitaciones del método manual se hicieron más pronunciadas con el aumento de las escalas de producción y la complejidad de los productos.

En respuesta a estos retos, empezaron a surgir las primeras formas de inspección automatizada. Estos sistemas, inicialmente rudimentarios, empleaban configuraciones básicas de cámaras e iluminación para capturar imágenes de los productos en las líneas de montaje. A continuación, las imágenes se analizaban mediante algoritmos sencillos para detectar defectos evidentes.

Limitaciones de los primeros sistemas automatizados

Las limitaciones de estos primeros sistemas automatizados eran múltiples.

En primer lugar, su tecnología no era lo suficientemente sofisticada como para manejar la variabilidad que se observa en los entornos de fabricación del mundo real. A menudo, estos sistemas no distinguían entre defectos reales y variaciones aceptables en el aspecto del producto, lo que daba lugar a elevadas tasas de falsos positivos y negativos.

En segundo lugar, estaban limitados en cuanto a los tipos de defectos que podían detectar. Los defectos sutiles, cosméticos o complejos a menudo pasaban desapercibidos.

En tercer lugar, carecían de la flexibilidad necesaria para adaptarse a diferentes productos o cambios en las líneas de producción sin una intervención manual significativa.

A pesar de estos retos, los cimientos sentados por estos primeros sistemas automatizados sentaron las bases para las avanzadas tecnologías AVI que se utilizan hoy en día. La integración de la IA y el aprendizaje automático ha abordado muchas de estas limitaciones, permitiendo procesos de inspección más precisos, adaptables y eficientes. La próxima evolución en AVI no sólo reconoce una gama más amplia de defectos, sino que también aprende y se adapta con el tiempo, mejorando continuamente sus capacidades de inspección.

La inspección visual automatizada se ha convertido en la piedra angular del control de calidad en un gran número de industrias diferentes, pero su impacto varía en función de las necesidades específicas del sector y de la madurez de su adopción.

En algunas industrias, como la automovilística y la electrónica, la AVI se ha vuelto casi indispensable debido a los elevados requisitos de precisión y eficacia. Estos sectores han sido durante mucho tiempo pioneros en adoptar la automatización, y la AVI es una progresión natural en su evolución tecnológica.

Por otro lado, industrias como la farmacéutica y la de producción de alimentos están empezando a darse cuenta de todo el potencial de la AVI, especialmente cuando la precisión y el cumplimiento de las estrictas normativas son fundamentales.

El papel de AVI en las distintas industrias está determinado por los retos y normas exclusivos de cada sector. Por ejemplo, en la automoción y la electrónica, la atención se centra en garantizar la precisión y maximizar la eficiencia. En la industria farmacéutica, el énfasis se pone en garantizar la seguridad de los pacientes y cumplir las normas reglamentarias.

A medida que la tecnología AVI siga avanzando, su adopción continuará expandiéndose a nuevas áreas, ofreciendo soluciones innovadoras a antiguos retos en el control de calidad.

Ejemplos prácticos de inspección visual automatizada

Industria del automóvil: Los sistemas AVI son integrales en la fabricación de automóviles, donde inspeccionan desde motores hasta acabados de pintura. Garantizan que las piezas cumplen las normas de seguridad y calidad. En las cadenas de montaje, los AVI pueden detectar hasta los más pequeños defectos de soldadura, cruciales para la integridad del vehículo.

Electrónica: Esta industria depende en gran medida del AVI para inspeccionar placas de circuitos y microchips. El AVI identifica desajustes o errores de soldadura, vitales para la funcionalidad de los dispositivos electrónicos. La precisión en la inspección de microchips es crítica, ya que incluso los defectos más pequeños pueden ser perjudiciales.

Productos farmacéuticos: Aquí, el AVI está ganando terreno por su capacidad para garantizar la uniformidad en el tamaño de las pastillas y la integridad del envasado. Desempeña un papel crucial en el mantenimiento de la seguridad del paciente y el cumplimiento de la normativa sanitaria. Los sistemas AVI en la producción de envases blíster son un ejemplo de cómo garantizan la cantidad y calidad correctas de las pastillas.

A medida que la tecnología ha ido evolucionando en los últimos años, la inspección visual automatizada ha aportado un nuevo nivel de fiabilidad y eficacia al control de calidad. Se trata de un importante paso adelante, en el que la atención al detalle se une a la velocidad de la tecnología.

Desgranemos las ventajas que ofrece el AVI en el mundo real, mostrando cómo se está convirtiendo en un componente esencial en las líneas de producción modernas.

1. Mayor precisión: Uno de los beneficios más pronunciados de la AVI es el aumento de la precisión de las inspecciones de calidad. En un estudio en el que se aplicó la AVI a la inspección de calidad de semiconductores, los investigadores identificaron un aumento de la precisión en la detección de defectos del 81-92%. Estos sistemas pueden detectar hasta las imperfecciones más leves, lo que garantiza que los productos se adhieren a las rigurosas normas de calidad y reduce la probabilidad de errores costosos.

2. Reducción de costes: La precisión del AVI permite detectar los defectos en una fase más temprana del proceso de producción. Esta intervención temprana reduce los residuos, limita la necesidad de retrabajos y puede evitar costosas retiradas de productos, ahorrando en última instancia en costes operativos.

3. Mayor eficacia: La velocidad de AVI en la inspección de productos supera la capacidad humana, agilizando el proceso de producción. Este aumento de la velocidad de inspección no compromete la calidad, mejorando la productividad y el rendimiento generales.

4. Control de calidad mejorado: El rendimiento constante de los sistemas AVI garantiza un nivel constante y fiable de inspección de la calidad. Esta fiabilidad es crucial para mantener unos estándares de calidad constantes, generar la confianza de los clientes y preservar la integridad de la marca.

Los sistemas OI existen desde hace años. Se basan en reglas fijas y plantillas de imágenes para detectar defectos. Cuando todo sigue igual, es decir, la geometría de la pieza, la iluminación y el acabado de la superficie, funcionan bien. Pero los pequeños cambios los desconciertan. Si alguna vez ha tenido que reprogramar uno tras un cambio de modelo, sabrá lo frágiles que pueden ser esas configuraciones.

Los sistemas más recientes, normalmente denominados AVI, toman un camino diferente. Utilizan el aprendizaje automático en lugar de la lógica estricta. Usted les alimenta con imágenes etiquetadas y el modelo deduce patrones por sí solo. No necesita que se defina cada defecto línea por línea. Cuantos más vea, mejor sabrá decir qué pertenece y qué no.

Es una gran diferencia. La AOI se comporta como una lista de comprobación, sigue siempre el mismo camino. La AVI se comporta más como un operario experimentado que ha visto suficientes piezas como para reconocer cuándo algo está mal, aunque aún no pueda nombrar el defecto. Cuando los humanos revisan sus resultados y corrigen los errores, el modelo también aprende de ello.

A continuación se muestra un desglose por separado de cómo difieren estas tecnologías en dimensiones clave:

Comparación entre AOI y AVI

Poner en marcha un sistema automatizado de inspección visual requiere algo más que montar una cámara. Es un proceso por etapas que va de la planificación a la validación, con muchos ajustes prácticos entre medias. La lista que figura a continuación procede de lo que los equipos de plantas reales han aprendido al poner estos sistemas en producción.

1. Establezca objetivos de inspección claros
Sea específico sobre lo que intenta mejorar. ¿El objetivo es menos escapes, una inspección más rápida o una mayor coherencia entre turnos? Ponerse de acuerdo desde el principio ayuda a definir qué aspecto tiene el éxito y qué datos necesitará.

2. Elija los puntos de inspección adecuados
No todos los pasos de la línea se benefician de la visión. Empiece por donde los errores son más caros o donde las comprobaciones manuales son lentas e incoherentes. Céntrese primero ahí; podrá ampliarlo una vez que el enfoque demuestre su eficacia.

3. Adapte la cámara y la iluminación al trabajo
La visión vive o muere por la iluminación. Elija un equipo que se adapte a sus materiales y a la geometría de la pieza. Piense en el reflejo, el color y las sombras antes que en cualquier otra cosa. Mantenga estable el montaje una vez ajustado.

4. Reúna un conjunto equilibrado de imágenes
Reúna suficientes ejemplos de partes buenas y malas. Incluya variaciones como diferentes turnos, iluminación y versiones del producto. El modelo sólo puede aprender lo que ve, así que cuanto más representativos sean los datos, mejor será su rendimiento posterior.

5. Entrene y pruebe el modelo por separado
Utilice la mayoría de sus imágenes etiquetadas para el entrenamiento y, a continuación, retenga algunas para probar el rendimiento real del modelo. Tenga cuidado con la falsa confianza, especialmente si su conjunto de muestras es pequeño o demasiado uniforme.

6. Ejecútelo cerca de la línea
Despliegue los modelos en dispositivos de borde cerca de las cámaras para que los resultados lleguen rápido. Introduzca los resultados de la inspección automáticamente en sus sistemas MES, ERP o de calidad para que los operarios no tengan que gestionar otra estación independiente.

7. Mantenga a la gente al tanto
Ninguna modelo lo hace todo bien. Haga que personal formado revise las imágenes dudosas y las marque correctamente. Su aportación es la mejor manera de afinar el sistema con el tiempo.

8. Despliegue gradualmente
Pruébelo primero en una línea. Encontrará problemas prácticos como la deriva de la cámara, el desgaste de la iluminación, nuevos tipos de defectos, que no aparecen en las pruebas de laboratorio. Arréglelos allí antes de ampliarlo.

9. Realice un seguimiento de las métricas útiles
Mida cuántos defectos detecta realmente el sistema, cuántas llamadas falsas realiza y cómo afecta al tiempo de ciclo. Estas cifras le indican si la inspección está haciendo su trabajo o necesita más trabajo.

10. Siga actualizando
Trate el AVI como parte de una mejora continua. A medida que los productos evolucionan, siga recopilando datos y reentrenando el modelo. Añada este paso a su programa regular de calidad para que el sistema se mantenga alineado con el proceso.

Aunque las ventajas de la inspección visual automatizada (AVI) son evidentes, la integración de esta tecnología en los procesos de fabricación puede presentar su propio conjunto de desafíos. Comprender estos obstáculos es clave para aprovechar todo el potencial de la AVI. Algunos de los retos comunes que vemos incluyen:

Integración con los sistemas existentes: Uno de los principales retos técnicos es integrar perfectamente la AVI en las configuraciones de fabricación actuales. Esto a menudo implica alinear la nueva tecnología AVI con los sistemas heredados, lo que requiere una cuidadosa planificación y ejecución.

Necesidades de personalización: Cada entorno de fabricación es único, lo que requiere soluciones AVI personalizadas. Adaptar estos sistemas a productos, procesos y normas de calidad específicos exige un conocimiento profundo tanto de la tecnología como de la línea de producción.

Tratamiento y análisis de datos: Los sistemas AVI generan grandes volúmenes de datos. Gestionar, almacenar y analizar eficazmente estos datos es crucial para un funcionamiento óptimo, lo que supone un importante reto logístico.

Formación y desarrollo de habilidades: Es esencial garantizar que el personal esté adecuadamente formado para manejar y mantener los sistemas AVI. Esto requiere a menudo tiempo y recursos significativos para la formación y el desarrollo de habilidades.

Con Tulip, los fabricantes pueden incorporar rápida y fácilmente la inspección visual en su proceso de fabricación aprovechando las cámaras básicas y nuestra plataforma sin código.

Los equipos pueden utilizar los datos recopilados por Tulip Vision para entrenar modelos de aprendizaje automático enviando los datos a API de Vision en la nube externas, incluidas las API de Amazon Lookout for Vision y Google Vision.

Para ver una demostración básica de cómo funciona la inspección visual de calidad en Tulip, vea la demostración a continuación:

A medida que AVI siga evolucionando, su futuro en la fabricación será cada vez más impactante. Con la llegada de nuevas tecnologías y tendencias, AVI está preparada para ofrecer soluciones aún más sofisticadas en diversas industrias.

Tendencias y tecnologías emergentes en AVI

Las imágenes en 3D se integran cada vez más en los sistemas AVI, proporcionando inspecciones dimensionales detalladas, cruciales para los ensamblajes complejos. Mientras tanto, los algoritmos avanzados de IA están ampliando los límites de la detección de defectos y la adaptabilidad. Estos algoritmos están evolucionando para aprender y adaptarse más rápidamente, mejorando la eficacia y la precisión de las inspecciones.

La fusión del AVI con el Internet industrial de las cosas (IIoT ) y el Big Data destaca como un avance transformador. Esta integración facilita el análisis de datos en tiempo real, lo que conduce a una toma de decisiones proactiva en el control de calidad. Junto a esto, la tendencia hacia una mayor conectividad y automatización se alinea con el movimiento de la Industria 4.0, interconectando los sistemas AVI dentro de ecosistemas de fabricación más amplios para un entorno de producción más automatizado y basado en datos.

Predicciones sobre el impacto del AVI

Como resultado de estos avances, se espera que el alcance de la AVI se amplíe en los próximos años.

Con Tulip, la adopción de la inspección visual de calidad se ha vuelto cada vez más accesible, proporcionando a los fabricantes las herramientas que necesitan para agilizar las inspecciones de calidad, realizar un seguimiento de las tasas de defectos y visualizar los datos de calidad en tiempo real para priorizar los esfuerzos de mejora continua.

Con Tulip, los fabricantes pueden configurar, formar y ejecutar soluciones utilizando aplicaciones de calidad ya preparadas en la biblioteca de Tulip . A continuación, los usuarios pueden personalizar las aplicaciones según sus necesidades y procesos específicos con funciones intuitivas de arrastrar y soltar y activadores lógicos "si-entonces".

Los fabricantes quieren aumentar la calidad sin ralentizar la línea, y la inspección visual automatizada se ha convertido en una de las formas más prácticas de hacerlo. Lo que empezó como una inspección óptica basada en reglas se ha convertido en un sistema de aprendizaje que se adapta a los cambios en lugar de luchar contra ellos. Estas herramientas no sustituyen a las personas, sino que se encargan del trabajo visual repetitivo y permiten a los operarios centrarse en las decisiones que realmente importan. Cuando se configura bien, el AVI reduce la variación, acorta los bucles de retroalimentación y hace que las comprobaciones de calidad formen parte del flujo normal de producción. Con el tiempo, el reciclaje y las actualizaciones lo convierten en una parte viva del proceso, no en un proyecto secundario. La recompensa aparece donde cuenta: una producción más estable, menos escapes y una respuesta más rápida cuando algo se desvía.

Si está interesado en saber cómo puede agilizar las inspecciones de calidad en todas sus operaciones , póngase en contacto con un miembro de nuestro equipo hoy mismo¡!