La visión artificial se ha convertido en una herramienta clave para garantizar la calidad en fabricación: permite inspeccionar el 100 % de la producción y reducir retrabajos. Pero entre una demo espectacular y un sistema estable funcionando 24/7 hay varios puntos donde es fácil equivocarse.
Estos son algunos de los errores más habituales al implantar visión artificial en producción y cómo evitarlos.
1. Empezar por la cámara en lugar de por el problema
Muchos proyectos arrancan eligiendo cámara, lente y resolución antes de definir qué defecto se quiere detectar y con qué criterio. Se hace una prueba rápida con pocas piezas y se asume que escalará igual en la línea real.
Cómo evitarlo:
- Define primero la especificación de calidad (qué es OK/NOK y tolerancias).
- Delimita la “ventana” de inspección (campo de visión, tamaño de defecto, velocidad) y después selecciona cámara, óptica e iluminación.
2. Criterios de calidad poco claros o cambiantes
Producción, calidad y cliente no siempre comparten la misma definición de pieza aceptable. Si el criterio no está alineado, el sistema puede generar rechazo excesivo o dejar pasar defectos que luego provocan devoluciones.
Cómo evitarlo:
- Acordar ejemplos físicos de pieza OK/NOK y documentarlos con fotos y medidas.
- Usar esas piezas patrón para entrenar y validar el sistema, revisándolas cuando cambien referencia o requisitos.
3. Subestimar la importancia de la iluminación
La cámara suele ser la protagonista, pero la iluminación es la mitad del proyecto. Reflejos, sombras, cambios de luz ambiente o suciedad pueden convertir una buena solución en un sistema inestable que da resultados distintos según el turno.
Cómo evitarlo:
- Diseñar la iluminación como parte de la máquina: tipo adecuado, posición y fijación robusta.
- Proteger el entorno frente a luz externa y establecer un plan básico de limpieza y revisión de ópticas.
4. Pretender que la visión arregle problemas de proceso
La visión artificial no corrige una mala materia prima ni una máquina desajustada: solo mide lo que ve. Si el proceso está fuera de control, el sistema acaba lleno de excepciones y “parches” para cubrir variaciones que en realidad son defectos de origen.
Cómo evitarlo:
- Involucrar al equipo de ingeniería de procesos y mantenimiento desde el inicio y revisar juntos los datos de inspección.
- Usar la visión para localizar dónde se generan los defectos, corregir la causa raíz y después afinar algoritmo y tolerancias.
5. No pensar en quién usará el sistema en el día a día
Diseñar la interfaz solo desde oficina suele dar pantallas complejas que nadie quiere tocar. Si producción y mantenimiento no participan, el sistema se percibe como “caja negra” y se evita modificarlo por miedo a “romperlo”.
Cómo evitarlo:
- Incluir a operarios y técnicos en la definición de pantallas, mensajes y flujos de uso.
- Mostrar solo lo esencial (estados claros, contadores básicos y acciones sencillas) y acompañarlo de una formación breve y práctica.
6. Olvidar la integración con el resto de la automatización
La visión por sí sola no aporta valor si no se integra bien con PLC, robots, sistemas de rechazo o trazabilidad. Tratarla como un módulo aislado complica la puesta en marcha y el diagnóstico de fallos cuando algo no cuadra.
Cómo evitarlo:
- Definir desde el inicio el esquema de señales y comunicaciones con PLC, robots y sistemas de planta.
- Probar escenarios de fallo antes de arrancar producción (pérdida de imagen, de comunicación o de sincronismo) y documentar la respuesta esperada.
Visión artificial con resultados: el enfoque I-MAS
Un buen proyecto de visión artificial no se mide solo por la precisión del algoritmo, sino por su capacidad de trabajar cada día en producción, con personas reales y procesos vivos. Cuando se evitan estos errores habituales, la visión artificial se convierte en una palanca para mejorar calidad, productividad y trazabilidad, y no en un piloto eterno.
En I-MAS acompañamos a las empresas en todo el ciclo del proyecto: análisis de viabilidad, pruebas piloto, integración con automatización y puesta en marcha en planta. Si estás valorando implementar o mejorar un sistema de visión artificial, podemos ayudarte a hacerlo de forma realista y orientada a resultados.
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