PODCAST: ¿Cómo puedes optimizar procesos con computer vision?
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En este podcast vamos a abordar las formas en que la visión artificial o computer vision, en combinación con otras herramientas de Industria 4.0, está transformando algunos procesos en la industria manufacturera, desde temas de logística, empaque, control de inventarios, inspección de procesos de calidad, entre otros.
El procesamiento
automático para el análisis de imágenes lleva décadas tratando de mejorar
procesos muy puntuales en la industria manufacturera, pero hoy en día ha ganado
nuevamente vigencia. Y está a punto de convertirse en una herramienta con un
alto poder de transformación, tanto así que, en cinco años, las soluciones
globales de visión artificial únicamente para el sector industrial pasarán de
8,000 millones de dólares a 12,000 mdd.
El principal factor de impulso es la necesidad de aumentar la automatización en los procesos de inspección de calidad. ¿Por qué? Porque de esta forma disminuyen las posibilidades de cometer errores, lo cual genera una creciente necesidad de incorporar más sistemas de visión computarizada integrados con capas de IoT e inteligencia artificial.
La era de computer vision
La aplicación de
conceptos como Machine Learning y Deep Learning ha ampliado el abanico de
soluciones en el campo del reconocimiento de imagen. Los modelos que han
probado ser más exitosos son los conocidos como redes neuronales
convolucionales, cuyo entrenamiento se basa en exponerlos a una enorme cantidad
de imágenes hasta hacer que identifiquen claramente patrones en datos visuales
y sean capaces de reconocer formas complejas y distinguir cualquier objeto.
Por ejemplo, en Gesta Labs construimos un caso de uso con un modelo de inteligencia artificial embebido en una aplicación para teléfonos inteligentes de gama media, el cual permite contar y gestionar inventarios de varillas con tan solo tomar una foto. Esa información se envía a otro sistema para validar todos los inventarios, reduciendo el tiempo que las personas deben dedicar a ese proceso, y también la incidencia de errores en el proceso.
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