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Supervisión y control en tiempo real desde el navegador para infraestructuras críticas.
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Visión artificial
Visión artificial y reconocimiento de objetos
Construimos sistemas de visión artificial y reconocimiento de objetos que convierten la imagen de una cámara en mediciones, conteos y decisiones.
Detección y conteo de objetosControl de calidad visualLectura de matrículas y etiquetas (OCR)Lectura de códigos de barras y QRAnálisis de movimiento y zonasModelos en dispositivos edge
Apartar una pieza defectuosa en la línea, contar vehículos o personas en campo, leer una matrícula o una etiqueta: la mayoría de estos controles aún se hacen a ojo. La visión artificial convierte ese control en continuo, homogéneo y registrado.
Lo difícil suele ser el entorno, no el modelo: luz, ángulo de cámara, velocidad, polvo y vibración. Por eso empezamos por la elección de cámara e iluminación y abordamos juntos el modelo, el software que usa el resultado y la integración con sus sistemas actuales.
Cómo trabajamos
Estudio del entorno y cámarasSe miden luz, ángulo, distancia y velocidad; cámara e iluminación se eligen en consecuencia.
Captura y etiquetado de datosEl conjunto de entrenamiento se crea con imágenes reales de la línea y del entorno.
Desarrollo del modeloDetección, clasificación o segmentación, equilibrando precisión, velocidad y hardware.
En el borde o en servidorCuando las imágenes no deben salir de la planta, el modelo corre en el equipo local.
Decisión e integraciónEl resultado alimenta el PLC, el SCADA, el ERP o una alarma; no se queda en pantalla.
Seguimiento y mejoraLas decisiones erróneas se registran y el modelo se actualiza con nuevos ejemplos.
Qué entregamos
- ✓Informe de estudio con recomendación de cámara, óptica e iluminación
- ✓Conjunto de datos etiquetado a partir de imágenes reales
- ✓Modelo de detección / clasificación probado frente a los criterios de aceptación
- ✓Pantalla de operador que muestra y registra los resultados
- ✓Integración con PLC, SCADA o ERP
- ✓Informe de seguimiento de precisión y método de reentrenamiento
Cómo avanzamos
1 · Objetivo y criterioSe deja por escrito qué detectar y con qué precisión se acepta.
2 · Prueba en campoUna captura breve comprueba la calidad de imagen y la iluminación.
3 · Datos y modeloEntrenamiento con imágenes reales y prueba frente al criterio de aceptación.
4 · PilotoUna línea o un punto, en paralelo con el control humano.
5 · DespliegueExtensión a otros puntos según el piloto; el seguimiento se vuelve rutina.
Cuándo es la opción correcta
- Un control se hace a ojo, de forma repetida y con gran volumen
- Detectar tarde un error sale caro (desecho, devoluciones, reclamaciones)
- Hay que registrar eventos como conteos, lecturas o invasiones de zona
Cuándo no es la opción correcta
- El defecto buscado no es visible para una cámara (estructura interna o por debajo de la resolución)
- La misma información ya llega de un sensor, un código de barras o un registro del sistema
- No es posible reunir imágenes de ejemplo
Productos que usamos en este servicio
Mantenimiento y gestión de activos
Bainten
Software de mantenimiento que reúne equipos, planes de mantenimiento e historial de averías en un solo lugar.
Plan de mantenimientoOrden de trabajoActivos
PeriódicoMantenimiento
MóvilRegistro en campo
Código de barrasSeguimiento de activos
Operaciones de campo
Spoud
Una plataforma que vincula las tareas, la ubicación y el rendimiento de los equipos de campo con evidencias.
TareasUbicaciónRendimiento
MóvilApp de campo
Segundo planoUbicación
FotoEvidencia
Soluciones relacionadas
Preguntas frecuentes
¿Qué cámara necesitamos?+
Elegimos la cámara según la tarea. A veces bastan las cámaras de seguridad existentes; los defectos pequeños en líneas rápidas requieren una cámara industrial e iluminación adecuada. Se decide tras la prueba en campo.
¿Se envían las imágenes al exterior?+
Solo si hace falta. El modelo puede ejecutarse en un equipo de la planta o en un servidor interno; dónde, se acuerda por escrito al inicio.
¿Qué precisión tiene?+
Depende de la luz, la cámara y la visibilidad del defecto. Por eso fijamos juntos el criterio de aceptación y lo medimos en condiciones reales durante el piloto; si no se cumple, no desplegamos.
¿Cómo se protegen los datos personales?+
El tratamiento limitado a la finalidad, el enmascarado y el plazo de conservación se definen al principio. No se identifica a personas salvo necesidad; el conteo y el análisis de zonas funcionan sin identificar a nadie.
Otros servicios
Demos el primer paso en Visión artificial y reconocimiento de objetos.
En una breve llamada de descubrimiento escuchamos su necesidad y compartimos por escrito el alcance y el enfoque.