Resumen

La evaluación de calidad en las aplicaciones industriales suele ejecutarse de manera visual, la cual es costosa y propensa a errores. El uso de la inteligencia artificial como herramienta para la inspección visual ha sido objeto de investigación y este artículo presenta una visión general de los modelos de aprendizaje profundo y su uso mediante una encuesta aplicada a tareas relacionadas con la fabricación y el mantenimiento. Los resultados muestran que la mayoría de los modelos utilizados actualmente se basan en redes neuronales convencionales, el estándar actual para la clasificación de imágenes, el reconocimiento de objetos o las tareas de segmentación de objetos. No obstante, se observó la aparición de modelos de transformadores de visión que podrían superar a las redes neuronales convencionales pero que requieren más recursos lo cual implica cambios en el coste de la producción.

• Materias:Sector financiero Relaciones con los clientes Análisis de datos Inteligencia artificial
• Subjects:Financial sector Customer relations data analysis Artificial intelligence
• Palabras claves:Inspección visual automatizada; Aplicaciones industriales; Aprendizaje profundo; Visión por computadora; Red neuronal convolucional; Transformador de visión
• Keywords:Automated visual inspection; Industrial applications; Deep learning; Computer vision; Convolutional neural network; Vision transformer