La detección de defectos con visión artificial identifica en línea las unidades que no cumplen y las separa antes de que lleguen al cliente. Al inspeccionar el 100 % de la producción, permite reducir la producción defectuosa que escapa al control y optimizar la tasa de rechazo. Veamos cómo funciona y qué impacto tiene en la calidad.
Qué defectos detecta
Un sistema de visión detecta defectos superficiales (rayas, manchas, grietas), de forma y dimensiones, de color, de ensamblado, de etiquetado o codificación, y la presencia de cuerpos extraños. Todo a la velocidad de la línea y con criterio constante.
Reglas frente a deep learning
Para defectos bien definidos, la visión por reglas es rápida y precisa. Para defectos variables o difíciles de describir —típicos de productos naturales—, los modelos de deep learning aprenden a distinguir lo correcto de lo defectuoso a partir de ejemplos, ampliando el alcance de la inspección.
Producción defectuosa y tasa de rechazo
Sin inspección al 100 %, parte de la producción defectuosa llega al mercado y genera reclamaciones. Con visión artificial, esos defectos se detectan y se retiran automáticamente. Además, analizar los datos de rechazo revela las causas raíz: ajustar el proceso permite bajar la tasa de rechazo real, no solo interceptarla.
De detectar a mejorar
Cada rechazo es un dato. Registrar qué falla, cuándo y por qué convierte la detección de defectos en una palanca de mejora continua: menos mermas, menos reprocesos y una calidad estable.
En AIS Vision Systems aplicamos deep learning y nuestra plataforma de inspección para detectar defectos y reducir tu tasa de rechazo. Cuéntanos tu caso.