Plataforma de visión por computador para control de calidad
Una aplicación que detecta defectos y clasifica piezas en tiempo real con visión por computador, entrenada sobre un dataset propio.
El reto
Detectar defectos en piezas técnicas de forma fiable y en tiempo real, y clasificar el inventario con precisión, era un proceso manual, lento y sujeto a errores humanos.
La solución
Construimos una plataforma web con detección por IA (modelos YOLO), capaz de analizar en tiempo real y en diferido. Creamos un dataset propio de 24.000 imágenes y entrenamos modelos a medida, con Angular, Django REST, PostgreSQL, APIs REST y WebSockets, y empaquetado con Electron.
En detalle
Un proyecto de I+D+i en el que la inteligencia artificial resuelve un problema industrial concreto: ver lo que el ojo humano no alcanza a revisar pieza a pieza, a la velocidad de la línea.
Cómo lo abordamos
- Creación de un dataset propio de 24.000 imágenes etiquetadas.
- Entrenamiento de modelos de visión por computador (YOLO) ajustados al caso real.
- Aplicación web con análisis en tiempo real y en diferido (Angular, Django REST, PostgreSQL).
- Comunicación por WebSockets y empaquetado de escritorio con Electron.
Resultado
Un control de calidad asistido por IA que detecta defectos de forma consistente y libera al equipo de una tarea repetitiva.
Con qué lo construimos
Quién ha liderado este proyecto
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