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Visual Inspection AI

Visual Inspection AI

Entrena e implementa con rapidez modelos de IA para detectar automáticamente los defectos de producción, sin necesidad de experiencia técnica.

  • Comienza rápidamente con una interfaz de usuario guiada en Google Cloud o nuestra API

  • Entrena modelos de IA de alta precisión y específicos del dominio a fin de detectar los defectos más pequeños

  • Mínimo esfuerzo de etiquetado debido al aprendizaje activo; comienza con solo algunas imágenes defectuosas

  • Ejecuta modelos de predicción en la línea de producción a través de contenedores de Docker

Beneficios

Ejecuta de forma local

Implementa modelos de inspección de alto rendimiento en el perímetro de la red o en la fábrica.

Tiempo breve de generación de valor

Obtiene un ROI significativo mediante la reducción de los costos de inspección, la repetición de las tareas y los desperdicios, y la mejora de las métricas de calidad clave (p. ej., la tasa de escape y empleo de fuerza innecesaria, y el rendimiento).

Tecnología de IA superior

Nuestra tecnología de primer nivel de visión artificial y aprendizaje automático te permite realizar las tareas de inspección más desafiantes.

Características clave

Modelos basados en algoritmos de aprendizaje profundo y diseñados específicamente para la inspección de la fabricación de alta precisión

Inspección del ensamblaje

Detecta incluso los defectos más sutiles en varias etapas del proceso de ensamblado (componentes incorrectos, mal ubicados, faltantes, rotados o deformados).

Inspección del ensamblaje

Inspección estética

Encuentra incluso los defectos más pequeños y complejos (abolladuras, raspaduras, grietas, deformaciones, etc.) en cualquier tipo de superficie.

Inspección estética

Escala de forma local

Ejecuta modelos directamente en tu tienda con contenedores de Docker implementados con facilidad. Los modelos se entrenan con el fin de cumplir con tus requisitos de calidad de producción para las tasas de escape y empleo de fuerza innecesaria.

Escala de forma local

Función de inicio rápido

Comienza a compilar modelos con solo algunas imágenes etiquetadas. El aprendizaje activo sugerirá automáticamente imágenes adicionales para que el operador las etiquete y mejore aún más el rendimiento del modelo.

Ver todas las características
Logotipo de Foxconn
Estamos ansiosos por extender la solución de inspección de ensamblajes en nuestras amplias operaciones de fabricación de PCB.

Sabcat Shih, líder global de Visual Inspection, FIH Mobile

Casos de uso

Explora los usos comunes de Visual Inspection AI

Caso de uso
Tareas de inspección de fabricación

Visual Inspection AI se diseñó para el entorno de producción y aborda una amplia variedad de casos de uso en la industria automotriz, electrónica, de semiconductores y en el sector industrial.

Una animación que muestra cómo funciona Visual Inspection AI con las cámaras en la línea de producción
Caso de uso
Inspección de soldadura por costuras

Los fabricantes de la industria automotriz usan Visual Inspection AI para controlar las costuras soldadas por robots a fin de detectar anomalías en las uniones estructurales más importantes de los chasis.

Inspección de soldadura por costuras
Caso de uso
Inspección de PCB de teléfono celular

Los fabricantes de artículos electrónicos usan Visual Inspection AI a fin de inspeccionar simultáneamente decenas de componentes individuales en placas de circuito impreso de gran volumen (PCB) para detectar componentes, tornillos y resortes faltantes, extraviados o dañados, y problemas de soldadura.

Placa de circuito impreso de un teléfono celular con muchos componentes
Caso de uso
Análisis de defectos de una plaqueta de silicio

Los fabricantes de semiconductores usan Visual Inspection AI para detectar y localizar defectos de plaquetas y chips o grietas en los chips.

Una plaqueta de silicio
Comparar funciones

Comparación de productos

Función

AutoML

Resuelve tu caso de uso generalizado de imágenes.

Visual Inspection AI

Resuelve tu caso de uso de inspección visual.

Casos prácticos típicos

  • Problemas de clasificación generales

  • Orientado para las tareas de inspección visual en los entornos de fabricación

Implementación local

  • Y
  • Y (a través del contenedor de Docker)

Modelos específicos para la industria de la fabricación

  • N
  • Y (mejora de forma continua debido a la optimización de modelos específicos del dominio)

Control de los conjuntos de datos desequilibrados

  • N (requiere la misma cantidad de defectos etiquetados y no defectuosos)

  • Y (puede usar una cantidad mayor de muestras normales, además de algunos defectos etiquetados, que es normal en la industria de la fabricación)

Aprendizaje activo

  • N
  • S (identifica ejemplos sospechosos con rapidez para la revisión y el etiquetado manuales)

Segmentación y localización

  • N
  • S (indica el área donde se encontró el defecto)

Falta la detección de componentes

  • N
  • Y

Compatibilidad con imágenes de alta resolución

  • N
  • S (hasta 100 millones de píxeles)

Alineación automática de imágenes

  • N
  • Y (alinear automáticamente las imágenes de las transmisiones de la cámara)

Detección de anomalías en las imágenes

  • N
  • Y
Resuelve tu caso de uso generalizado de imágenes.

Casos prácticos típicos

  • Problemas de clasificación generales

Implementación local

  • Y

Modelos específicos para la industria de la fabricación

  • N

Control de los conjuntos de datos desequilibrados

  • N (requiere la misma cantidad de defectos etiquetados y no defectuosos)

Aprendizaje activo

  • N

Segmentación y localización

  • N

Falta la detección de componentes

  • N

Compatibilidad con imágenes de alta resolución

  • N

Alineación automática de imágenes

  • N

Detección de anomalías en las imágenes

  • N
Resuelve tu caso de uso de inspección visual.

Casos prácticos típicos

  • Orientado para las tareas de inspección visual en los entornos de fabricación

Implementación local

  • Y (a través del contenedor de Docker)

Modelos específicos para la industria de la fabricación

  • Y (mejora de forma continua debido a la optimización de modelos específicos del dominio)

Control de los conjuntos de datos desequilibrados

  • Y (puede usar una cantidad mayor de muestras normales, además de algunos defectos etiquetados, que es normal en la industria de la fabricación)

Aprendizaje activo

  • S (identifica ejemplos sospechosos con rapidez para la revisión y el etiquetado manuales)

Segmentación y localización

  • S (indica el área donde se encontró el defecto)

Falta la detección de componentes

  • Y

Compatibilidad con imágenes de alta resolución

  • S (hasta 100 millones de píxeles)

Alineación automática de imágenes

  • Y (alinear automáticamente las imágenes de las transmisiones de la cámara)

Detección de anomalías en las imágenes

  • Y

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