IA para el Control y Aseguramiento de la Calidad en Líneas de Producción

Introducción a la IA en el Control de la Calidad

• Visión general de la IA en los procesos de calidad de la fabricación.
• Aplicaciones en inspección, detección de defectos y cumplimiento normativo.
• Ventajas y limitaciones del QA impulsado por IA.

Recopilación y Preparación de Datos de Calidad

• Tipos de datos utilizados en QA (imágenes, sensores, registros de producción).
• Etiquetado de conjuntos de datos visuales con LabelImg.
• Almacenamiento y estructura de datos para el entrenamiento de modelos.

Introducción a la Visión por Computadora para QA

• Fundamentos del procesamiento de imágenes con OpenCV.
• Técnicas de preprocesamiento para imágenes industriales.
• Extracción de características visuales para el análisis.

Aprendizaje Automático para la Detección de Anomalías

• Entrenamiento de clasificadores sencillos para la detección de defectos.
• Uso de redes neuronales convolucionales (CNN).
• Aprendizaje no supervisado para la identificación de anomalías.

Previsión del Rendimiento con Modelos de IA

• Introducción a las técnicas de regresión.
• Construcción de modelos para prever los rendimientos de producción.
• Evaluación y mejora de la precisión de las predicciones.

Integración de la IA con los Sistemas de Producción

• Opciones de despliegue para modelos de inspección.
• IA en el borde (Edge AI) frente al análisis basado en la nube.
• Automatización de alertas e informes de calidad.

Estudio de Caso Práctico y Proyecto Final

• Desarrollo de un prototipo de inspección con IA de extremo a extremo.
• Entrenamiento y pruebas con conjuntos de datos de QA de muestra.
• Presentación de una solución funcional de control de calidad con IA.

Resumen y Próximos Pasos