Uso de software de aprendizaje profundo para el análisis de contaminantes

Análisis de contaminantes

El análisis de contaminantes es un segmento crucial del flujo de trabajo de fabricación, ya sea que esté realizando garantía de calidad o control de calidad (QA/QC). Si se detectan defectos o contaminantes en sus productos terminados, puede indicar irregularidades en el proceso potencialmente peligrosas que podrían resultar perjudiciales para los consumidores si no se corrigen. Esto se aplica a todos los sectores de la fabricación, desde los materiales de construcción hasta los productos farmacéuticos.

El desafío en el control de calidad y control de calidad moderno es que el entorno de fabricación está cada vez más impulsado por estrictos requisitos de eficiencia en nombre de la productividad. Garantizar la calidad del producto a menudo va en contra de impulsar el resultado final, lo que significa que el análisis de contaminantes debe realizarse de forma rápida y eficaz.

La automatización y la integración digital son fundamentales para impulsar una mayor productividad en los entornos de fabricación. El concepto de automatización de la producción normalmente recuerda a los brazos robóticos de las líneas de montaje, pero los fabricantes están igualmente interesados en soluciones de software que aceleren procesos críticos a lo largo del proceso de fabricación. El aprendizaje profundo está en esa solución.

¿Qué es el aprendizaje profundo?

El aprendizaje profundo es un subconjunto del aprendizaje automático basado en grandes redes neuronales modeladas libremente en el cerebro humano. Es un concepto complejo basado en el aprendizaje de funciones jerárquicas utilizando ejemplos de entrenamiento etiquetados a mano. Una red neuronal se compone de miles de nodos de procesos interconectados organizados en capas. Las primeras redes estaban limitadas a profundidades de unas pocas capas, pero las redes neuronales modernas pueden extenderse a profundidades de hasta 50.

El objetivo del aprendizaje profundo es enseñar al software cómo reconocer características de interés en múltiples niveles de abstracción. El análisis de imágenes algorítmico simple incluye un software de aprobación/falla que detecta cuando una pieza se ha desviado de las especificaciones definidas por el usuario. Pero esto depende de la intervención humana y del establecimiento inicial de límites establecidos.

El software de aprendizaje profundo se centra cada vez más en aprender funciones complejas y asignar automáticamente entradas a salidas basándose únicamente en datos derivados del sistema. Puesto en el contexto del análisis de contaminantes, el software de aprendizaje profundo aprende a detectar defectos ejecutando algorítmicamente una jerarquía de conceptos simples intercalados a lo largo de la red neuronal. Pero, ¿cómo puede esto ayudar a impulsar la eficiencia del proceso?

Análisis de contaminantes con MIPAR

En MIPAR, nos especializamos en desarrollar soluciones de software de análisis de imágenes personalizadas basadas en algoritmos propietarios. Suministramos una solución única de análisis de contaminantes a un fabricante de papeles de filtro. El producto fue más allá de simples resultados binarios, proporcionando una clasificación completa, recuento, medición de tamaño y forma de contaminantes con una confiabilidad excepcional. Esto proporciona un nivel de precisión que es imposible de lograr con altos rendimientos utilizando protocolos de inspección estándar. Permite a los usuarios maximizar las ganancias y minimizar posibles incumplimientos, reduciendo el riesgo de costosas retiradas de productos y garantizando la coherencia entre lotes.