La incorporación de sistemas de visión artificial en entornos industriales ha pasado de ser una tendencia emergente a convertirse en un estándar competitivo.  

En este contexto, el Deep Learning ha permitido avanzar desde la simple captura de imágenes hacia su análisis preciso en tiempo real. No obstante, la elección de la arquitectura adecuada de red neuronal es determinante para asegurar la eficiencia, robustez y escalabilidad del sistema. 

Tipología de problemas en visión artificial industrial 

La naturaleza del problema que se pretende abordar condiciona el tipo de arquitectura necesaria. Las aplicaciones más comunes en el ámbito industrial incluyen: 

• Clasificación de imágenes, utilizada para la detección automatizada de defectos según categorías predefinidas. 
• Segmentación semántica, orientada a identificar áreas específicas afectadas en componentes o superficies. 
• Detección y localización de objetos, aplicada al control dimensional y verificación de posicionamiento. 
• Reconocimiento óptico de caracteres (OCR), necesario para la lectura automatizada de códigos o inscripciones técnicas. 

Cada una de estas tareas exige configuraciones específicas a nivel de red neuronal, tanto en su arquitectura como en el entrenamiento de los modelos. 

Arquitecturas de Deep Learning más empleadas en entornos industriales 

Las redes neuronales convolucionales (CNN) continúan siendo la base de muchos sistemas de visión artificial. Sin embargo, en función del nivel de complejidad, volumen de datos y requisitos de precisión, existen arquitecturas más avanzadas que responden mejor a determinadas necesidades: 

• CNN clásicas (VGG, AlexNet): adecuadas para tareas básicas de clasificación. 
• ResNet: eficaces en sistemas profundos con múltiples capas, con buenos resultados en detección de defectos complejos. 
• YOLO / SSD: indicadas para detección de objetos en tiempo real, especialmente útiles en líneas de producción en movimiento. 
• UNet: orientadas a segmentación detallada, ideales para inspección superficial precisa. 
• Transformers visuales (ViT, DETR): aplicables en escenarios con grandes volúmenes de datos y altas exigencias de precisión, particularmente en proyectos de I+D. 

Para dispositivos con limitaciones de cómputo (edge devices), se recomienda utilizar arquitecturas ligeras como MobileNet o EfficientNet, que permiten un despliegue eficiente sin comprometer significativamente la precisión del modelo. 

Consideraciones técnicas para la elección del modelo de Deep Learning 

Más allá del tipo de tarea, existen condicionantes técnicos que influyen directamente en la elección de la arquitectura: 

• Capacidad de procesamiento disponible (GPU, CPU o edge computing). 
• Requisitos de latencia del sistema, especialmente en procesos en línea donde se requiere una respuesta inmediata. 
• Cantidad y calidad de datos etiquetados disponibles para el entrenamiento del modelo. 

La decisión óptima debe encontrar un equilibrio entre rendimiento, coste computacional, escalabilidad del sistema y viabilidad operativa en planta. 

Integración de Deep Learning en I-MAS 

En el departamento de ingeniería de I-MAS aplicamos metodologías basadas en más de 20 años de experiencia en automatización industrial y visión artificial, integrando modelos de Deep Learning en distintos procesos industriales. Este enfoque permite transformar tecnologías avanzadas en soluciones aplicadas, mejorando la productividad, reduciendo errores y optimizando la trazabilidad y el control en planta.

¿Quieres conocer más acerca de nuestros servicios? ¡Ponte en contacto con nosotros o visita nuestro apartado de proyectos!