Defectos Comunes que los Sistemas de Visión IA Pueden Detectar (Con Ejemplos)

Una de las preguntas más comunes que los fabricantes tienen sobre la visión IA es: "¿Puede detectar mis defectos específicos?" La respuesta generalmente es sí; si los defectos son visibles en imágenes, la IA probablemente puede entrenarse para encontrarlos. Pero el rango de defectos detectables es tan amplio que ayuda ver ejemplos específicos.

Esta guía categoriza los tipos de defectos que los sistemas de visión IA detectan comúnmente, con ejemplos concretos de varias industrias.

Defectos de Superficie

Los defectos de superficie se encuentran entre los objetivos más comunes para la inspección de visión IA. Estos defectos afectan la apariencia exterior o la integridad de los productos.

Rayones

Marcas lineales causadas por contacto con materiales abrasivos o manejo. La IA sobresale en la detección de rayones porque crean patrones de líneas característicos que se destacan de la textura normal de la superficie. Incluso los rayones finos invisibles a la observación casual pueden detectarse con iluminación apropiada.

Común en: Automotriz (pintura, vidrio, molduras), electrónica (pantallas, carcasas), metales (superficies mecanizadas), óptica (lentes, espejos)

Abolladuras y Golpes

Deformaciones localizadas por impacto o presión. La IA las detecta reconociendo las sombras y reflejos creados por las irregularidades de la superficie. La profundidad y gravedad se pueden estimar a partir de las características de las sombras.

Común en: Productos de chapa metálica, paneles automotrices, electrodomésticos, empaques

Contaminación

Material extraño en superficies de productos: polvo, fibras, aceite, residuos químicos. La IA distingue la contaminación de la superficie subyacente por diferencias en color, textura o reflectividad. El tamaño y la ubicación se pueden identificar con precisión.

Común en: Empaque de alimentos, productos farmacéuticos, ensamblaje electrónico, superficies pintadas

Manchas y Decoloración

Variaciones de color por reacciones químicas, exposición al calor o contaminación. La IA aprende el rango de color aceptable y marca las desviaciones. Incluso la decoloración sutil que los inspectores humanos podrían pasar por alto puede detectarse de manera consistente. Vea nuestras soluciones de inspección de superficie.

Común en: Metales (oxidación, tinte de calor), plásticos (degradación UV), textiles (manchas químicas), productos alimenticios

Grietas

Fracturas lineales en superficies de materiales. Defectos críticos que pueden indicar debilidad estructural. La IA puede detectar grietas por su apariencia característica delgada e irregular, a menudo con iluminación apropiada para mejorar la visibilidad. Aprenda más sobre inspección de soldaduras y uniones.

Común en: Cerámicas, vidrio, metales fundidos, soldaduras, concreto, compuestos

Porosidad

Pequeños agujeros o vacíos en superficies de materiales. Común en materiales fundidos y soldaduras. La IA reconoce la apariencia característica de los poros: pequeños puntos oscuros a menudo circulares distribuidos por las superficies.

Común en: Fundiciones, soldaduras, productos moldeados, materiales sinterizados

Defectos de Ensamblaje

Los defectos de ensamblaje ocurren cuando los productos no se construyen correctamente: componentes faltantes, partes incorrectas, posicionamiento inadecuado u operaciones incompletas.

Componentes Faltantes

Piezas que deberían estar presentes pero no lo están. La IA verifica la presencia de componentes esperados aprendiendo cómo son los ensamblajes completos. Esto va desde verificaciones simples (¿está presente la etiqueta?) hasta verificaciones complejas (¿están todos los 47 componentes en el ensamblaje?). Explore aplicaciones de verificación de ensamblaje.

Pieza Incorrecta Instalada

Categoría de componente correcta pero pieza específica incorrecta. La IA aprende a distinguir entre partes similares, detectando cuándo se instala la variante, tamaño o tipo incorrecto. Crítico para productos con múltiples configuraciones.

Posicionamiento Incorrecto

Componentes presentes pero no en la posición u orientación correcta. La IA verifica que las piezas estén ubicadas donde se espera y orientadas correctamente. Detecta componentes desplazados, inclinados o rotados.

Operaciones Incompletas

Pasos de manufactura no completados totalmente. Los ejemplos incluyen tornillos no completamente apretados, clips no completamente asentados, adhesivo no completamente aplicado. La IA aprende cómo son las operaciones completas y marca las incompletas.

Defectos de Electrónica

La manufactura de electrónica tiene tipos específicos de defectos relacionados con soldadura, colocación de componentes y calidad de placas de circuito.

Defectos de Empaque

La inspección de empaque asegura que los productos estén correctamente empacados para envío y venta.

Defectos de Etiquetas

Etiquetas que faltan, están desalineadas, arrugadas o tienen defectos de impresión. La IA verifica la presencia, posición y calidad de las etiquetas. El OCR puede verificar que el contenido de la etiqueta coincida con el texto esperado.

Defectos de Sellos y Cierres

Sellos no formados correctamente, tapas no aplicadas correctamente, cierres no completamente asentados. Crítico para la protección del producto y evidencia de manipulación. La IA aprende cómo se ven los sellos adecuados y detecta desviaciones.

Defectos de Contenedores

Abolladuras, rayones o daños en el empaque del producto. Puede afectar la protección del producto, el atractivo en los estantes y la percepción de la marca. La IA inspecciona las superficies de los contenedores en busca de daños.

Problemas de Nivel de Llenado

Productos subrellenos o sobrerellenos. La IA mide los niveles de llenado frente a los rangos esperados, marcando los productos fuera de tolerancia.

Defectos de Soldadura

La inspección de soldaduras es crítica en manufactura automotriz, aeroespacial y de equipos pesados.

Defectos de Textiles y Telas

La inspección de textiles requiere detectar defectos en materiales con variación inherente de patrón y textura.

Defectos de Alimentos y Farmacéuticos

La inspección de alimentos y farmacéuticos tiene requisitos estrictos para detectar contaminación y defectos.

¿Qué Hace Detectables a los Defectos?

La visión IA puede detectar cualquier defecto que cree una diferencia visual con respecto a los productos buenos, si se imagen correctamente. Factores clave que afectan la detectabilidad:

Comenzando

Si tiene defectos que intenta detectar, el mejor enfoque es empírico: pruebe con sus productos y defectos reales. Las plataformas modernas de visión IA de empresas como Overview.ai facilitan la evaluación rápida de la capacidad de detección en sus tipos específicos de defectos sin un compromiso extenso.