Tadesan, empresa del sector del automóvil especializada en piezas de plástico inyectado, necesitaba garantizar la máxima calidad de sus componentes visuales.
En un entorno donde incluso el más mínimo defecto —como un arañazo, una rebaba o un faltado— puede suponer el rechazo de un lote completo, el control de calidad debía ser exhaustivo y totalmente fiable.
Hasta ahora, la inspección se realizaba de forma manual, con operarios dedicados a revisar cada pieza. Este proceso era lento, costoso y susceptible a errores humanos, especialmente en líneas de producción de alta cadencia.
¿La solución? Aplicar inteligencia artificial basada en Deep Learning para automatizar completamente la inspección y eliminar el riesgo de que piezas defectuosas lleguen al cliente.
El principal reto era desarrollar un sistema capaz de distinguir defectos estéticos muy sutiles —como microfaltados o variaciones en la textura— en piezas plásticas de diferentes tonos y acabados, sin necesidad de ajustes manuales y manteniendo la velocidad de ciclo de la célula robotizada.
Además, el sistema debía integrarse de forma transparente con el robot industrial ya existente, comunicándose en tiempo real para clasificar cada pieza como OK o NOK y decidir automáticamente su destino en la línea.
Gracias al software OneVision, desarrollado por ID Vision, se implementó un sistema de visión artificial basado en Deep Learning totalmente integrado en la célula robotizada de Tadesan.
El sistema es capaz de:
Tadesan es una empresa especializada en la inyección de piezas plásticas para automoción, con un fuerte compromiso por la innovación, la calidad y la automatización de sus procesos.
Su colaboración con ID Vision refuerza su apuesta por las tecnologías de visión artificial e inteligencia artificial como pilares del control de calidad del futuro.
