Visión artificial industrial – Precisión en el control de calidad automatizado

A lo largo de la formación, el alumnado conocerá los sistemas compactos de visión, sus posibilidades de integración y las herramientas básicas de captura y procesamiento de imágenes. Además, se introducirán conceptos avanzados relacionados con el Deep Learning y se analizarán casos prácticos reales de aplicación en procesos productivos y de control de calidad.

Dirigido principalmente a trabajadores y trabajadoras en activo, el programa proporciona una visión actual de las tecnologías de visión artificial que están impulsando la transformación digital y la Industria 4.0.

Comprender los fundamentos de la visión artificial industrial, identificando sus componentes, características y aplicaciones, y adquirir los conocimientos necesarios para utilizar sistemas compactos de visión y herramientas de captura y procesamiento de imágenes orientadas a la automatización de procesos y al control de calidad.

Especialmente recomendado para:

• Técnicos y técnicas de producción, calidad, automatización y mantenimiento.
• Profesionales de la industria manufacturera y la fabricación avanzada.
• Responsables de procesos industriales y transformación digital.
• Ingenieros e ingenieras interesados en tecnologías de Industria 4.0.
• Profesionales que quieran mejorar su cualificación en sistemas de inspección y control automatizados.

Módulo 1. Fundamentos de la visión artificial: componentes y sistemas compactos

Introducción a la visión artificial

• Definición de visión artificial.
• Principales usos en el entorno industrial.
• Características y ventajas de esta tecnología.

Fundamentos de los sistemas de visión

• Componentes de un sistema de visión artificial.
• Sistemas ópticos.
• Sistemas de iluminación.
• Cámaras industriales.
• Software de visión.
• Cámaras 3D.
• Ejemplos de aplicabilidad en procesos industriales.

Competencias transversales

• Comprensión del potencial de la innovación tecnológica.
• Desarrollo de una actitud proactiva hacia la transformación digital.
• Fomento de la curiosidad y el aprendizaje autónomo en tecnologías de visión artificial.

Módulo 2. Sistemas compactos de visión y ejemplos prácticos

Sistemas compactos de visión

• Características principales.
• Tipologías de sistemas.
• Programación basada en interfaces gráficas (GUI).

Captura y procesamiento de imágenes

• Introducción al software de captura y procesamiento de imágenes.
• Funcionalidades básicas.
• Compatibilidad con equipos de captura.
• Introducción al Deep Learning aplicado a la visión artificial.
• Análisis de casos prácticos reales.

Competencias transversales

• Capacidad para identificar y seleccionar soluciones de visión adecuadas para cada entorno.
• Desarrollo de una visión crítica sobre las diferentes herramientas de procesamiento de imágenes.