¿Qué es la inspección visual de IA para la detección de defectos? : Una inmersión profunda

La inteligencia artificial es un diferenciador clave para las empresas, con numerosas aplicaciones en casi todos los dominios. Desde los autos sin conductor hasta Siri y Alexa, la IA es el habilitador clave para los servicios de próxima generación que transforman la forma en que vivimos.

La IA puede permitir que los sistemas tomen decisiones inteligentes basadas en datos anteriores, desde decidir qué productos les gustaría más a los clientes hasta identificar posibles problemas médicos antes de que se conviertan en emergencias. Entre esta amplia gama de aplicaciones de IA en todo el mundo, la inspección visual automatizada es muy apreciada.

Las técnicas de inspección visual automatizadas pueden ayudar a ahorrar tiempo, esfuerzo y dinero a su negocio. Siga leyendo para descubrir cómo la evaluación visual automática y un enfoque de aprendizaje profundo pueden ahorrar mucho tiempo y esfuerzo.

¿Qué es la inspección visual basada en IA?

La inspección visual es uno de los enfoques más utilizados en el proceso de producción. Implica inspeccionar visualmente los componentes de una línea de montaje para detectar y reparar problemas.

Sin embargo, cuando se describe la inspección visual basada en IA, con frecuencia se trata de alguna forma de técnica de inspección óptica basada en el aprendizaje profundo y la visión por computadora. Es el proceso de monitorear e inspeccionar una operación de manufactura o servicio para asegurar que los productos cumplan con las especificaciones predeterminadas.

Se utiliza una computadora para capturar, grabar y almacenar imágenes y objetos. Por lo tanto, ahorra tiempo y también aumenta la eficiencia. Por ejemplo, si un inspector inspecciona una línea de montaje, puede tardar un par de horas en finalizar el proceso de inspección, mientras que un software impulsado por IA escaneará la línea de montaje en unos pocos minutos.

¿Qué es el aprendizaje profundo en una inspección visual?

La tecnología de aprendizaje profundo se está volviendo cada vez más popular para su uso en diversas industrias. Su beneficio principal es permitir que las máquinas aprendan con el ejemplo en lugar de programar explícitamente. Hacer esto lo convierte en una herramienta poderosa para tareas que son difíciles de automatizar, como la inspección visual.

El principio básico del aprendizaje profundo es enseñar a una máquina a reconocer patrones específicos proporcionando una red neuronal con ejemplos etiquetados. Una vez que el dispositivo ha aprendido esos patrones, puede aplicarlos a nuevos datos para identificar los defectos.

La integración de algoritmos de aprendizaje profundo con tecnología de inspección visual automatizada permite discriminar componentes, anomalías y caracteres, simulando un examen visual humano mientras se ejecuta un sistema computarizado.

Aplicación de Inspección Visual Automatizada

La inspección visual automatizada se usa ampliamente en la fabricación para evaluar la calidad o los defectos. Puede ayudar a prevenir posibles impactos negativos, como los que pueden ocurrir cuando una organización cumple con requisitos de cumplimiento específicos. Sin embargo, también puede usarlo en entornos que no sean de producción para determinar si las características que indican un «objetivo» están presentes o no.

Inspección visual de IA

Hay muchos dominios de la industria donde se requiere una evaluación visual automatizada como actividad de alta prioridad, debido a los posibles errores que pueden surgir a través de la inspección manual, como la pérdida de equipos costosos, posibilidades de lesiones, reelaboración o pérdida de un cliente.

Los dominios comerciales de alta prioridad en los que se prioriza la inspección visual automatizada incluyen la detección en aeropuertos, la industria alimentaria, la industria farmacéutica y la fabricación de armas nucleares.

casos de uso de inspección visual


Limitaciones de las pruebas manuales

Limitaciones de las pruebas manuales

Muchas empresas confían en las pruebas manuales como su única medida de control de calidad, pero este enfoque tiene limitaciones. Exploremos algunas de estas limitaciones:

1. Ocasionalmente Peligroso

No siempre es seguro inspeccionar la entidad de detección de defectos. Al evaluar elementos como la inspección de equipaje o el mantenimiento de aeronaves, existen múltiples riesgos involucrados para inspeccionar dichas entidades en condiciones normales.

2. Consume mucho tiempo

En los negocios de propiedad y accidentes, estudiar y evaluar los daños a un edificio o automóvil suele llevar tiempo. Por lo tanto, el proceso de inspección y liquidación de reclamaciones es bastante largo. Debido a que la mayoría de estas actividades o escenarios se realizan repetidamente, las pruebas manuales requieren un tiempo considerable.

En tales casos, la visión por computadora puede acelerar significativamente el proceso, minimizar los errores y prevenir el fraude. Además, puede usar imágenes satelitales, drones y big data para realizar estas inspecciones asistidas por computadora.

Una aplicación típica de aprendizaje automático analiza datos de comportamiento, como expresiones faciales o tono de voz, durante la suscripción. Por ejemplo, en el caso de los seguros de salud, se proyecta que el monitoreo del comportamiento proporcionará más de 40% de información de riesgo.

Lectura adicional – 9 problemas del mundo real resueltos por aprendizaje automático

Sin embargo, los datos de comportamiento también son esenciales en los seguros de no vida. Por ejemplo, identificar tendencias particulares en la forma en que una persona maneja una máquina puede sugerir problemas de proceso que den lugar a reclamaciones de seguros.

3. Ineficaz

La inspección manual es propensa a cometer dos formas de error, ya sea no detectar el error o identificar el defecto que no existe. Esta detección visual ineficaz puede generar estimaciones ineficaces y un desperdicio de los esfuerzos de los empleados.

4. La visión humana no es confiable.

Las ilusiones ópticas son un ejemplo de lo poco fiable que puede ser el ojo humano. Además, al comparar dos objetos similares con pequeñas dimensiones, existe la posibilidad de que el ojo humano no reconozca la ligera diferencia en las medidas. No quiere decir que el examen manual sea inútil; indica que confiar únicamente en él no es una buena idea.

5. Subjetivo al Inspector

El procedimiento de prueba manual es inconsistente ya que los métodos de prueba y las tácticas de cada individuo varían. Debido a que esto produce resultados variados en la misma prueba, la variación en el método de prueba es inevitable.

6. Pruebas de rendimiento poco prácticas

Las pruebas de rendimiento de cualquier aplicación cliente-servidor requieren el uso de humanos y computadoras. Los programas cliente deben instalarse en varias PC y ser probados por una sola persona para determinar el rendimiento general del software, lo cual es un trabajo desafiante y que requiere mucho tiempo.

7. Costo de mano de obra

Dado que las personas a gran escala no pueden manejar la inspección de calidad, las empresas tienden a contratar a varios capacitadores calificados y, por lo tanto, el examen manual sigue siendo una tarea costosa. De acuerdo a Puerta de cristallos operadores de inspección manual pueden ganar entre $50,000 y $60,000 por año.

Ventajas de la inspección visual automatizada

Ventajas de la inspección visual automatizada

A continuación se presentan algunas razones comunes por las que debe elegir la inspección visual automatizada para las pruebas de calidad.

1. Mejor percepción

La visión artificial tiene una alta resolución óptica, dependiendo de la tecnología y el equipo utilizado para la inspección visual automatizada. En comparación con la vista humana, las máquinas tienen un amplio espectro de observación para manejar las regiones ultravioleta, infrarroja y de rayos X.

2. Más rápido

Las observaciones y conclusiones se hacen casi instantáneamente, con la velocidad de la potencia de procesamiento de una computadora medida en FLOP (operaciones de coma flotante por segundo). Además, dan como resultado cálculos exactos.

Por ejemplo, los suscriptores de seguros pasan una cantidad considerable de tiempo moviendo datos manualmente de un sistema de software a otro, lo que deja poco tiempo para tareas de mayor valor como razonar a partir de datos, vender o interactuar con corredores. En tales casos, el reconocimiento óptico de caracteres habilitado por IA puede ahorrar una cantidad significativa de tiempo y trabajo manual.

3. Confiable

Las máquinas son imparciales y programables para realizar la tarea deseada. Son completamente confiables en el seguimiento de las instrucciones dadas sin ninguna contrapregunta.

4. Preciso

A diferencia de la inspección manual, donde existe una limitación para la vista humana, los sistemas de inspección visual automatizados pueden medir dimensiones absolutas con un alto grado de precisión.

5. Independiente del entorno

Es fácil implementar un sistema automatizado incluso en entornos peligrosos donde la participación humana sería riesgosa.

Cómo integrar el sistema de inspección visual AI

Cómo integrar el sistema de inspección visual AI

A continuación se detallan los cinco pasos a seguir al integrar un sistema de inspección visual automatizado:

1. Plantee el problema

Es esencial comprender que el objetivo de la inspección no es encontrar todos los posibles defectos sino determinar qué tipo de defectos debe detectar el sistema. Estos son los defectos que afectan la calidad, la seguridad y la confiabilidad para que el cliente pueda identificarlos y preocuparse por ellos. Para ayudarlo con lo mismo, estos son los pasos esenciales a seguir al identificar la declaración del problema real para integración de la inspección automatizada en la fabricación:

  • Identifique el entorno de su sistema.
  • Defina si la detección será en tiempo real o diferida.
  • Identificar la notificación del sistema cuando se detecta el defecto.
  • Compruebe si necesita desarrollar el nuevo sistema desde cero o si su sistema predeterminado habilita la funcionalidad de detección de defectos.

2. Reunir y preparar datos

Como ingeniero en el campo de la ciencia de datos, debe preparar y recopilar los conjuntos de datos necesarios antes de que pueda comenzar el aprendizaje profundo. Para las industrias manufactureras, es importante digitalizar la cadena de suministro del producto a través del análisis de IoT. Por ejemplo, si estamos hablando de registros de video, la preparación de datos puede incluir la extracción de cuadros de videos y la creación de cuadros delimitadores en objetos relevantes en estos cuadros.

Hay muchas formas de recopilar el conjunto de datos; sin embargo, a continuación se presentan algunos de los métodos estándar:

  1. Utilizando registros de video proporcionados por un cliente
  2. Participar en la grabación de video de código abierto aplicable para un propósito definido
  3. Recopilación de datos desde cero de acuerdo con los requisitos del modelo de aprendizaje profundo

Después de obtener los datos, nos aseguramos de que estén ordenados y listos para ser modelados. Cualquier anomalía explícitamente relacionada con esto se verifica antes de continuar.

3. Desarrollar un modelo de aprendizaje profundo

En esta etapa, identifica el modelo perfecto de aprendizaje profundo según la complejidad de su sistema, las limitaciones presupuestarias y las limitaciones de tiempo. A continuación se presentan algunos de los enfoques comunes:

  • Servicios de desarrollo de modelos [Such as Google Cloud ML Engine, Amazon ML]

Este enfoque se basa en la ingeniería de características. Se le proporciona el conjunto de reglas heurísticas que los expertos en el campo derivaron específicamente para detectar objetos en imágenes. Este tipo de modelo es beneficioso cuando los requisitos de las funciones de detección de defectos están en línea con las plantillas proporcionadas por el servicio. Hacer esto puede ahorrar tiempo y presupuesto, ya que no es necesario desarrollar el modelo desde cero.

Un modelo preentrenado es un modelo de aprendizaje profundo que se ha construido previamente y realiza tareas similares a las que desea completar. Es posible que los modelos preentrenados no siempre tengan éxito en todas nuestras tareas, pero ofrecen ahorros significativos de tiempo y costos. El uso de modelos previamente entrenados para resolver grandes conjuntos de datos nos permite personalizarlos para nuestras necesidades.

  • Desarrollo de modelos de aprendizaje profundo desde cero

Al desarrollar el modelo de aprendizaje profundo personalizado desde cero, un científico de datos debe considerar el uso de muchos algoritmos de visión por computadora, por ejemplo, segmentación de imágenes, detección de objetos, etc. Este método es ideal para sistemas de inspección complejos y seguros. El enfoque puede requerir mucho tiempo y esfuerzo, pero los resultados valen la pena.

Por ejemplo, considere un sistema de inspección visual automatizado para evaluar las partes automotrices que detectan rayones en la superficie metálica. Después de entrenar el sistema, puede detectar con precisión todo tipo de abolladuras y rasguños. En tales casos, no necesita desarrollar un modelo completamente diferente y, en su lugar, recopilar las imágenes que representan piezas defectuosas e inaceptables.

4. Capacitar y evaluar

Después de desarrollar el modelo de inspección visual para su sistema, ahora es el momento de entrenarlo. Aquí, el científico de datos tiene que probar y evaluar el rendimiento de su sistema y la precisión de sus resultados. El conjunto de datos de prueba puede ser cualquier cosa que pueda respaldar el sistema de inspección visual automatizado; puede ser un conjunto de registros de video que estamos procesando.

5. Implementar y mejorar

Una vez que evalúe su modelo, es hora de implementarlo e inspeccionarlo diariamente. En lugar de aplicar directamente su modelo a gran escala, puede probarlo en algunos de sus productos e identificar su precisión. Si cumple con los requisitos que está buscando, es bueno integrarlo con todo su sistema. Además, se recomienda regular su modelo rápidamente utilizando el nuevo conjunto de datos y las tendencias disponibles en el mercado.

Equipo necesario para la inspección visual automatizada

La inspección visual automatizada no requiere mucho equipo físico para realizar su tarea. Sin embargo, algunos de los requisitos necesarios para iniciar la inspección visual automatizada se dividen en hardware y software de la siguiente manera:

Hardware

Los dispositivos necesarios para implementar un sistema de inspección visual automatizado pueden variar según la industria y la automatización. Algunos de ellos son:

una cámara: La transmisión de video en tiempo real es la elección esencial de la cámara. IP y CCTV son dos ejemplos.

b]CPU/GPU: Cuando se necesitan resultados en tiempo real, una GPU sería mejor que una CPU porque las GPU tienen una velocidad de procesamiento más rápida para los modelos de aprendizaje profundo basados ​​en imágenes.

c]Drones: Interiores de edificios, tuberías de gas, inspección visual de camiones cisterna e inspección de cohetes/lanzaderas son ejemplos de evaluación automatizada de regiones de difícil acceso que podrían beneficiarse de los drones.

Además, según el uso de la industria y su sistema, el equipo físico se puede dividir en tres categorías, como se muestra a continuación:

  • Sistema de alimentación: Esto permite que el sistema óptico recopile fotogramas de elementos individuales distribuyéndolos por igual y moviéndolos de manera constante.
  • El sistema óptico: Consiste en un sensor y una fuente de iluminación especialmente sintonizada. El sistema óptico captura imágenes de las mercancías examinadas, que luego son procesadas y analizadas por el software.
  • Sistema de separación: Elimina productos y grados defectuosos y divide las cosas en diferentes grupos de calidad.

Software

La capa de software es el componente central para la inspección visual automatizada, ya que ayuda a inspeccionar el producto u objeto con interés para identificar la presencia de un defecto. La parte del software del sistema computarizado requiere algoritmos avanzados de procesamiento de imágenes que pueden ajustar la calidad, ubicar puntos interesantes e identificar los resultados según las características encontradas en estas áreas.

La estructura del software que utiliza la inspección visual automatizada se basa en la transferencia de datos basada en la web y el procesamiento de redes neuronales. El parámetro clave aquí es el almacenamiento de datos, que se puede realizar de las siguientes maneras:

  • Servidor local
  • Servidor de transmisión en la nube
  • Arquitectura sin servidor

Aquí, la elección de la solución de almacenamiento de datos a menudo depende de la funcionalidad del modelo de aprendizaje profundo. Por ejemplo, si el sistema de inspección visual utiliza un gran conjunto de datos, la opción ideal para este sistema sería elegir un servidor de transmisión en la nube.

Los modelos de aprendizaje profundo han demostrado ser componentes de software vitales debido a su enorme eficacia para abordar las dificultades de inspección. Un algoritmo de aprendizaje profundo, por ejemplo, puede entrenarse con cientos de fotos de flores y eventualmente aprende a reconocer cualquier diferencia significativa con el aspecto «típico» de una flor.

Inspección visual automatizada: conclusiones clave

Inspección visual automatizada: conclusiones clave

La inspección visual automatizada combina la visión artificial tradicional y los métodos de visión humana, lo que puede ayudar a la detección de defectos en varios dominios.

El objetivo, el tiempo de entrega y las restricciones presupuestarias determinan el enfoque de desarrollo del modelo de aprendizaje profundo.

Los algoritmos de aprendizaje profundo descubren fallas en un sistema computarizado al emular un análisis humano.

Mientras integra un sistema de inspección visual automatizado, elija un modelo de aprendizaje profundo compatible con los componentes de software y hardware de su sistema.

  • Identifique sus requisitos

Analice el requisito esencial de un sistema de detección de defectos para identificar el tipo de defecto que está buscando.

Después de la implementación, el modelo de aprendizaje profundo es inteligente para la acumulación de datos y mejora los requisitos después de cada actualización.

A medida que los sistemas de IA se usan más ampliamente, sus costos caen y la eficiencia aumenta sin pausa. Ya sea desde una búsqueda en Google por imagen o una tarea industrial compleja, una inspección visual automatizada brinda la mejor solución para hacernos la vida más fácil al realizar las tareas más mundanas y complejas.


La tendencia actual en automatización para el sector industrial está llamando la atención. Esto se conoce comúnmente como la cuarta revolución industrial, o Industria 4.0, que involucra a prosumidores y fuerzas de trabajo descentralizadas, como el diseño y el procesamiento de imágenes.

Cómo implementó Maruti Techlabs la inspección visual impulsada por IA

Al utilizar la inteligencia artificial para inspeccionar productos, puede ahorrar tiempo y dinero al eliminar las inspecciones manuales, la necesidad de empleados adicionales y crear un proceso de inspección más sólido y preciso.

Las empresas pueden beneficiarse mucho al utilizar la inspección visual automatizada. Por ejemplo, la industria manufacturera puede automatizar fácilmente la detección de incongruencias en los objetos fabricados. Este caso de uso también se traduce bien en el sector de los seguros. Y eso es exactamente lo que creamos en Maruti Techlabs para uno de nuestros clientes.

El reto

Uno de nuestros clientes del sector de seguros de automóviles se enfrentaba al reto de detectar manualmente la cuantía de los daños a los coches en siniestros. Los inspectores de servicio tuvieron que evaluar el estado del vehículo y emitir juicios físicos.

Esto no solo retrasó las aprobaciones para los clientes de nuestro cliente, sino que también dio lugar a juicios erróneos, lo que provocó un servicio al cliente deficiente y la pérdida de oportunidades comerciales. La alta carga de trabajo y la tasa de rotación en el equipo de inspección tampoco estaban ayudando al negocio.

La solución

Con la ayuda de la visión artificial y marcos de aprendizaje profundo, nuestros ingenieros de datos construyeron un modelo para detectar automáticamente el porcentaje de daño en los vehículos. Entrenamos al modelo usando miles de imágenes proporcionadas por nuestro cliente. El modelo evaluó la carrocería del vehículo y detectó automáticamente la extensión del daño. Todo el proceso se redujo de una cuestión de días a una fracción de segundos con la ayuda del modelo de IA para la inspección visual para la detección de defectos.

Facilitamos aún más el procesamiento de reclamos mediante la creación de un chatbot personalizado para consultas de cara al cliente. En lugar de comunicarse con diferentes representantes de servicio al cliente y enfrentar largos tiempos de espera, el cliente ahora simplemente puede presentar un reclamo de seguro de automóvil a través del chatbot.

Todo lo que el cliente tenía que hacer era ingresar su número de póliza, presentar una solicitud de reclamo y cargar fotos del automóvil dañado a través del chatbot. Las fotos cargadas a través del bot se incorporarían al modelo de aprendizaje automático, que luego procesaría las imágenes y calcularía los daños.

Todo el flujo de trabajo resultó en una mejor participación del cliente, empleados más productivos y, lo que es más importante, mejores resultados comerciales para nuestro cliente.

A lo largo de los años, los simples clics de la cámara a los que estamos acostumbrados han dado como resultado un aumento exponencial en el volumen de los medios digitales. A Maruti Techlabs, lo ayudamos a utilizar estos datos enriquecidos para escalar las tecnologías visuales y proporcionar resultados de detección precisos. Nuestro equipo de especialistas dedicados en IA tiene años de experiencia que permiten a las empresas aprovechar el poder de soluciones de visión artificial para mejorar sus procesos de negocio.

Ponerse en contacto con nosotros para aprovechar el poder de la visión por computadora para su negocio!

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