El proyecto Poka-Yoke Digital 2.0 - Investigación y desarrollo de un sistema inteligente para automatizar el control visual de todas las piezas fabricadas e identificar los defectos en tiempo real basado en visión artificial y aprendizaje automático (FASE II) – plantea el diseño y desarrollo de un modelo inteligente para la detección de fallos en cadenas de producción reales basado en visión artificial y machine learning, capaz de visualizar todas las piezas producidas a tiempo real e identificar y clasificar los defectos de estas gracias a un autoentrenamiento continuo del sistema.
El proyecto, que cuenta con una primera fase, pretende ahora dar respuesta tanto a las necesidades del sector, en términos de control de calidad automatizado, como a los retos técnicos identificados en la primera fase del proyecto, desarrollado un sistema capaz de identificar los fallos más críticos de diferentes cadenas de producción seriadas, adaptándose a diferentes entornos industriales reales.
La tecnología que se pretende obtener, partiendo de los resultados, tanto positivos como negativos de la fase 1, es una inteligencia artificial basada en redes neuronales y entrenada de forma positiva y negativa, capaz de aprender qué tipos de fallos y cómo son éstos, y estar en continuo entrenamiento mediante su implantación en cadena de producción reales. De este modo, se obtendrá un sistema ejecutable on premise y en tiempo real en diferentes líneas de producción reales.
