Qué es Deep Learning Vision y cómo mejora los procesos industriales

Deep learning vision

El “Deep Learning Vision” es una rama del aprendizaje automático (machine learning) que se centra en el uso de redes neuronales profundas (deep neural networks) para tareas de visión por computadora.

La visión por computadora se refiere al campo de la inteligencia artificial que permite a las máquinas procesar, analizar e interpretar imágenes y videos.

Vídeo con ejemplos de aplicaciones Deep Learning Vision

El Deep Learning Vision utiliza modelos de redes neuronales profundas, como las redes neuronales convolucionales (CNN, por sus siglas en inglés), para aprender automáticamente características y patrones en imágenes.

Estas redes están compuestas por múltiples capas de neuronas que se especializan en la detección de características visuales a diferentes niveles de abstracción.

Al aplicar el Deep Learning Vision en los procesos industriales, se pueden lograr mejoras significativas en varias áreas. Algunos ejemplos incluyen:

Inspección y control de calidad

Los sistemas de visión basados en Deep Learning pueden analizar imágenes de productos en tiempo real y detectar defectos o anomalías de forma precisa. Esto mejora la eficiencia y precisión de los procesos de control de calidad, permitiendo una detección temprana de productos defectuosos y reduciendo el desperdicio.

Control de calidad deep learning vision
Control de calidad mediante Deep Learning Vision

En contraposición con los sistemas de visión tradicionales, deep learning vision ofrece una mayor flexibilidad en cuanto a los defectos detectados, así como la posibilidad de implementar aplicaciones de complejidad mucho mayor.

Automatización de tareas

El Deep Learning Vision puede ser utilizado para automatizar tareas como clasificación, identificación y seguimiento de objetos.

Por ejemplo, en la industria, se pueden utilizar algoritmos de visión por computadora para identificar y clasificar automáticamente productos en una línea de producción, lo que agiliza el proceso y reduce la necesidad de intervención humana.

Obviamente, este tipo de capacidad también redundan en la posibilidad de una mayor flexibilidad en cuanto a los productos fabricados en una misma instalación.

Optimización de la logística y gestión de inventario

Mediante el uso de técnicas de reconocimiento de objetos, el Deep Learning Vision puede ayudar a identificar y rastrear productos en tiempo real.

Esto permite una mejor gestión de inventario, ya que se puede monitorear de manera precisa la cantidad y ubicación de los productos en un almacén o en la cadena de suministro.

Complementado con funcionalidades OCR, QR, código de barras y similares, pueden ser desarrolladas aplicaciones de un gran potencial. Ejemplos de todo ello son:

inventario automatico deep learning vision
Control de inventario mediante Deep Learning Vision
  • Seguimiento y localización de productos: El Deep Learning Vision puede ayudar a rastrear y localizar productos en tiempo real a lo largo de la cadena de suministro. Mediante el uso de algoritmos de detección y reconocimiento de objetos, se pueden identificar y seguir automáticamente los productos a medida que se mueven en un almacén, en camiones de transporte o en centros de distribución. Esto permite una gestión más eficiente de inventario, una planificación de rutas más precisa y una reducción de errores en la entrega.
  • Optimización del almacenamiento: El Deep Learning Vision puede analizar imágenes o videos de almacenes y optimizar la ubicación y disposición de los productos. Al identificar patrones y utilizar algoritmos de optimización, es posible determinar la mejor manera de organizar los productos en los estantes o estaciones de trabajo. Esto ayuda a maximizar el espacio disponible, reducir los tiempos de búsqueda y mejorar la eficiencia de los procesos de recolección y embalaje.
  • Detección de anomalías y gestión de calidad: Utilizando técnicas de visión por computadora, el Deep Learning Vision puede analizar imágenes o videos para detectar anomalías en los productos o en el proceso logístico. Esto incluye identificar productos dañados, empaques incorrectos o situaciones de riesgo, como objetos bloqueando pasillos o equipos de seguridad faltantes. Al detectar y abordar estos problemas de manera temprana, se mejora la calidad y la eficiencia de los procesos logísticos.
  • Planificación de la demanda y pronóstico: El Deep Learning Vision puede analizar datos visuales históricos, como imágenes de productos o patrones de ventas, para ayudar en la planificación de la demanda y el pronóstico. Al aprender patrones complejos y correlaciones visuales, los modelos de Deep Learning pueden predecir la demanda futura de productos con mayor precisión. Esto ayuda a evitar la escasez o el exceso de inventario, mejorando la eficiencia y la rentabilidad de la cadena de suministro.

Seguridad y vigilancia

Los sistemas de seguridad y vigilancia se benefician del Deep Learning Vision al poder detectar y reconocer automáticamente eventos y objetos sospechosos en imágenes o videos.

Esto es especialmente útil en entornos industriales donde se requiere un monitoreo constante para prevenir robos, intrusiones o situaciones de riesgo.

Capacidades como el reconocimiento de personas u objetos llevas la vigilancia automatizada a un nuevo nivel.

Conclusión

El Deep Learning Vision tiene un gran potencial para mejorar los procesos industriales al proporcionar capacidades de análisis de imágenes y videos de alta precisión y automatización de tareas visuales.

Esto ayuda a optimizar la eficiencia, reducir los errores y mejorar la calidad en diversos aspectos de la industria.

Se trata de una de las tecnologías transversales que puede potenciar el resto de tecnologías de la I4.0.

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