El reto operativo
La mayor parte de los proyectos de visión no fallan por falta de cámaras, sino por falta de robustez frente a iluminación, tolerancias, referencias, ritmos de línea, materiales, falsos rechazos, paradas y planificación operativa.
Visión artificial
Visión artificial industrial para control de calidad, inspección y automatización
Diseñamos sistemas de visión artificial industrial para detectar defectos, validar montajes, contar piezas, guiar robots y automatizar decisiones de calidad en planta.
Ayudamos a detectar defectos, validar piezas, reducir inspección manual y activar decisiones fiables en planta mediante visión artificial, percepción 2D/3D, guiado robotizado y trazabilidad.
Cómo lo resolvemos
Combinamos planificación y auditoría de la situación actual de la línea, con o sin sistemas de visión ya instalados, para definir una prueba de concepto, validar un piloto y llevar la solución hacia producción con criterios técnicos medibles.
Casos de uso industriales
OCR/OCV para trazabilidad y validación de marcado
Clasificación por deep learning y control de calidad en línea
Medición y verificación dimensional de piezas
Pick and place guiado por visión para procesos variables
Inspección térmica NDT para defectos internos o distribución de temperatura
Capacidades tecnicas
Diseño de arquitectura de captura, iluminación y óptica industrial
Modelos de computer vision para clasificación, detección, segmentación y pose
Integración en edge devices, IPCs y pipelines de inferencia industrial
Validación en planta con métricas de precisión, falsos positivos y estabilidad
Detección de defectos visuales con latencia de producción
Localizamos fallos visuales en piezas metálicas mediante inferencia en tiempo real, con latencias típicas inferiores a 200 ms según resolución, hardware y proceso. Marcas, rebabas, grietas o deformaciones se detectan automáticamente sin detener la línea, permitiendo descartar o reclasificar piezas defectuosas antes de que continúen en el proceso.
Dataset sintético para entrenamiento robusto
Cuando los datos reales de producción son escasos o costosos de etiquetar, generamos datasets sintéticos con condiciones controladas de iluminación, fondo, oclusión y variabilidad de piezas. Esto acelera el entrenamiento, reduce dependencia de línea parada y mejora la generalización del modelo a escenarios no vistos.
Visión interior por cámara térmica
Para aplicaciones donde la inspección superficial no es suficiente, integramos cámaras térmicas que revelan defectos internos, distribución de temperatura, fugas o tensiones estructurales. La fusión de visión visible e infrarroja permite decisiones de calidad que un operario o una cámara estándar no pueden tomar.
Detección y conteo de piezas en línea
Utilizamos modelos de visión artificial para localizar, identificar y contar componentes metálicos automáticamente sobre cintas o mesas de transporte. Cada pieza se marca con su caja de detección, un identificador único y un porcentaje de confianza, permitiendo saber cuántas piezas hay, si están bien posicionadas, si falta alguna o si hay piezas incorrectas mezcladas. El sistema se integra con el ritmo de producción y puede activar decisiones automáticas o guiar robots de recogida.
Preguntas frecuentes
¿Qué procesos son buenos candidatos para visión artificial industrial?
Procesos con decisiones visuales repetibles, alta carga manual de inspección, necesidad de trazabilidad, validación de montaje, control dimensional indirecto o guiado robotizado.
¿Trabajáis solo con IA o también con visión clásica?
Elegimos la arquitectura adecuada para cada caso. En muchos proyectos industriales la robustez sale de combinar visión clásica, reglas de proceso y modelos de aprendizaje donde aportan ventaja real.
¿Cómo se integra la visión artificial con PLC, robot o línea de producción?
El sistema puede ejecutarse en un IPC, edge device o arquitectura industrial equivalente, comunicando resultados al PLC, robot o sistema supervisor para activar rechazos, avisos, trazabilidad o decisiones automáticas. El foco no es solo el modelo, sino la integración completa con cámaras, iluminación, señales de planta y criterios de mantenimiento.
Siguiente paso
Si estás evaluando un sistema de visión industrial, revisamos el caso desde la captura hasta la integración.
Podemos analizar viabilidad, datos, iluminación, edge computing, señales de planta y roadmap hacia percepción integrada en células robotizadas o sistemas autónomos.