Machine Learning para el control de calidad: aplicación de algoritmos de Object Detection para la industria automotriz.

  • Jesica Maia Numerosky Eryx Coop
  • Lucas Rodriguez
  • Julián Arnesino
  • Matías Dinota
Palabras clave: computer vision, object detection, industria automotriz, machine learning

Resumen

Los algoritmos existentes orientados a la detección de objetos, basados en redes neuronales pueden ser aprovechados para disminuir la cantidad de autopartes defectuosas despachadas en una planta automotriz.
Para que los techos de los autos puedan ser entregados sus caras (visible y no visible) deben ser revisadas, proceso que, hasta el momento, los operarios debían realizar manualmente. La implementación del sistema diseñado tiene como objetivo la automatización de dicha inspección, corroborando mediante un sistema de computer vision (visión artificial) la presencia o ausencia de sus componentes.
La instalación consta de equipamiento doméstico montado en una mesa de control, es decir, no se requirió hardware especializado, esto permite que sea fácilmente replicable utilizando cámaras web y una computadora de escritorio. El mismo se encuentra desplegado y funcionando actualmente en una de las plantas automotrices más grandes del país desde el mes de Abril del 2023.
El presente trabajo da cuenta de los beneficios de la utilización de visión artificial, las características del sistema (a nivel ingeniería de software y algoritmos de machine learning utilizados), los desafíos enfrentados y sus soluciones.

Publicado
2023-07-11
Cómo citar
Numerosky, J., Rodriguez, L., Arnesino, J., & Dinota, M. (2023). Machine Learning para el control de calidad: aplicación de algoritmos de Object Detection para la industria automotriz. Memorias De Las JAIIO, 9(15), 153-156. Recuperado a partir de https://publicaciones.sadio.org.ar/index.php/JAIIO/article/view/631
Sección
SIIIO - Simposio Argentino de Informática Industrial e Investigación Operat