Recursos
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Las preguntas que realmente surgen al evaluar la inspección, respondidas como lo hacen nuestros ingenieros en planta.
- Primeros pasos
¿Cuántas muestras de defectos se necesitan realmente?
¿Cuántas imágenes de defectos tenemos que recopilar antes de poder empezar con la inspección con IA?
Lo habitual son cinco. Si un producto no tiene historial de defectos o es demasiado grande para traérnoslo, se puede construir un modelo solo con muestras buenas, o a partir de una sola imagen. La idea de que se necesitan miles pertenece a la era de los sistemas basados en reglas.
Leer completo → - Comparación tecnológica
AOI basada en reglas frente a inspección con deep learning
Ya tenemos equipos AOI. ¿Hay motivos para pasar a la inspección con IA?
La diferencia aparece cuando cambia la iluminación o surge un nuevo defecto. Con reglas, hay que reescribir el algoritmo; con deep learning, basta con entrenarlo. El argumento es más sólido en líneas donde, por la sobredetección, una persona ya tiene que volver a revisar las piezas.
Leer completo → - Seguridad
¿Dónde se almacenan los datos de inspección?
¿Las imágenes de nuestra línea salen del edificio, o incluso del país?
No. DSTEK implementa on-premise por defecto: el entrenamiento, la inferencia y el almacenamiento se ejecutan en la infraestructura del cliente. La conexión a la nube solo se configura si el cliente la solicita.
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