Visión artificial y deep learning

Soluciones de visión artificial para empresas e industria

Diseñamos soluciones de visión artificial para empresas que necesitan inspeccionar, contar, leer o detectar de forma automática: modelos de deep learning entrenados con tus imágenes, desplegados en el borde o en la nube e integrados con tus sistemas de producción.

  • Python
  • PyTorch
  • OpenCV
  • Ultralytics YOLO
  • Segment Anything (SAM)
  • ONNX Runtime

Visión Artificial

Visión artificial para empresas: de la idea al impacto en tu negocio

Muchas tareas de control siguen dependiendo del ojo humano: revisar piezas en una línea, verificar etiquetas, contar existencias, leer matrículas o comprobar que se usan los equipos de protección. Son tareas repetitivas, cansadas y difíciles de realizar de forma homogénea en todos los turnos. Con visión artificial para empresas automatizamos esa inspección visual combinando cámaras industriales, o las que ya tienes, con modelos de detección, segmentación y clasificación de imágenes entrenados para tu producto, tu entorno y tu criterio de calidad.

Un proyecto de visión artificial no empieza por el algoritmo, sino por la imagen: iluminación, óptica, posición de la cámara y variabilidad real del producto. Por eso validamos la captura antes de entrenar, construimos un conjunto de imágenes etiquetadas representativo y elegimos la arquitectura adecuada, desde detectores tipo YOLO hasta modelos de segmentación o de visión y lenguaje. Después desplegamos en dispositivos edge junto a la línea o en la nube, con integración con PLC, MES o tu aplicación, y monitorizamos el rendimiento en producción.

Qué hacemos

Servicios de visión artificial para empresas

01

Inspección de calidad y detección de defectos

Detectamos grietas, rayas, poros, faltas de material, errores de montaje o defectos de tejido en línea, clasificamos cada pieza como conforme o no conforme y guardamos la evidencia visual para la trazabilidad.

02

Detección, seguimiento y conteo de objetos

Contamos productos, personas, vehículos o animales y seguimos su movimiento para medir flujos, ocupación o tiempos de ciclo en almacenes, tiendas, obras, explotaciones agrícolas o instalaciones portuarias.

03

OCR y lectura inteligente de etiquetas y documentos

Leemos etiquetas, lotes, fechas de caducidad, números de serie, matrículas, contenedores o documentos escaneados combinando OCR clásico, deep learning y modelos multimodales, con validación contra tus bases de datos.

04

Seguridad laboral y control de zonas

Verificamos el uso de EPI y detectamos accesos a áreas restringidas o situaciones de riesgo junto a maquinaria, con alertas en tiempo real diseñadas con criterios de proporcionalidad y respeto a la privacidad.

05

Visión artificial en el borde (edge)

Desplegamos modelos optimizados en dispositivos como NVIDIA Jetson o PCs industriales para decidir en milisegundos junto a la línea, sin depender de la conectividad y con gestión remota de versiones.

06

Análisis de imagen aérea y multiespectral

Procesamos imágenes de drones o satélite para el seguimiento de cultivos, la inspección de infraestructuras, el control de avance de obra o la detección de daños en cubiertas, estructuras y activos lineales.

Metodología

Cómo abordamos un proyecto de visión artificial

  1. Estudio de captura e imagen

    Analizamos el proceso in situ, probamos cámaras, ópticas e iluminación y comprobamos que los defectos u objetos se ven de forma consistente en todas las condiciones.

  2. Dataset y etiquetado

    Recogemos imágenes representativas de la variabilidad real, definimos contigo el criterio de cada clase y etiquetamos con herramientas que tu equipo puede seguir usando.

  3. Entrenamiento y validación en planta

    Entrenamos y optimizamos el modelo y lo validamos en condiciones reales frente a la inspección actual antes de que tome decisiones sobre el proceso.

  4. Despliegue edge e integración

    Instalamos el sistema junto a la línea o en la nube, lo conectamos con PLC, MES o tu aplicación y monitorizamos su rendimiento con reentrenamientos periódicos.

Stack tecnológico

Tecnologías con las que trabajamos

Somos independientes de fabricante: elegimos la tecnología que mejor encaja con tu caso de uso, tu infraestructura y tu presupuesto.

  • Python
  • PyTorch
  • OpenCV
  • Ultralytics YOLO
  • Segment Anything (SAM)
  • ONNX Runtime
  • NVIDIA Jetson y TensorRT
  • Label Studio
  • Azure AI Vision
  • Modelos multimodales (VLM)
  • OPC UA

Aplicaciones por sector

Visión Artificial aplicada a tu sector

Algunos ejemplos de cómo aplicamos visión artificial en distintos sectores.

MODA Y TEXTIL

Visión artificial para inspección de tejidos y prendas

En fábrica o en el control de calidad del proveedor, instalamos cámaras sobre la línea de tejido o de inspección de prenda y entrenamos modelos de visión artificial que detectan manchas, roturas, fallos de tejido, tonos fuera de tolerancia o costuras incorrectas. Cada defecto se registra con imagen, posición y lote, lo que alimenta la trazabilidad y permite analizar la causa raíz cruzándolo con los datos de proceso.

IA para Moda y textil
AGROALIMENTARIO

Visión artificial para clasificación y control de calidad

En centrales hortofrutícolas y plantas de procesado instalamos cámaras RGB o hiperespectrales sobre las líneas y entrenamos modelos de visión artificial que clasifican por calibre, color y madurez, y detectan golpes, podredumbres, cuerpos extraños o defectos de envasado y etiquetado. El sistema actúa sobre el clasificador o rechaza la unidad, y registra cada lote para la trazabilidad. Se ajusta a tus propias categorías comerciales, no a un estándar genérico.

IA para Agroalimentario
INDUSTRIA 4.0

Control de calidad con visión artificial en línea

Instalamos cámaras industriales en los puntos críticos del proceso y entrenamos modelos de deep learning para detectar defectos superficiales, errores de montaje o desviaciones dimensionales en tiempo real. El modelo se ejecuta en edge junto a la línea, rechaza la pieza o avisa al operario y registra cada imagen vinculada al lote para trazabilidad y análisis de causa raíz.

IA para Industria 4.0

Hablemos

Hablemos de tu proyecto de visión artificial

Cuéntanoslo en un email o por WhatsApp. En 48 horas te respondemos con una primera valoración: viabilidad, enfoque técnico y siguientes pasos. Sin compromiso.

  • Primera valoración sin coste
  • Respuesta en 48 h
  • NDA desde el primer día

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FAQ

Preguntas frecuentes sobre visión artificial

¿Cuánto cuesta implantar un sistema de visión artificial en mi empresa?

Depende del número de puntos de inspección, del hardware necesario, de la complejidad de los defectos y de la integración con tus sistemas. Tras el diagnóstico gratuito y, si hace falta, una visita, te proponemos un plan por fases con coste orientativo que separa hardware, desarrollo y mantenimiento. Una prueba de concepto sobre un punto de inspección permite validar la viabilidad antes de escalar.

¿Cuánto se tarda en tener una prueba de concepto de visión artificial?

Entre cuatro y ocho semanas en la mayoría de casos, incluyendo el estudio de captura, la recogida y el etiquetado de imágenes y la validación del modelo. El factor que más influye es la disponibilidad de ejemplos de defectos poco frecuentes. El despliegue en planta con integración a PLC o MES se planifica después, según tus paradas y tus requisitos de seguridad.

¿Cuántas imágenes necesito para entrenar el modelo?

No hay una cifra única: depende de la variabilidad del producto y de lo sutiles que sean los defectos. Con técnicas de aumento de datos, transferencia de aprendizaje y modelos de detección de anomalías que aprenden solo con piezas correctas se puede empezar con conjuntos modestos. En el estudio inicial evaluamos qué imágenes tienes y diseñamos cómo capturar las que faltan.

¿Puedo usar las cámaras que ya tengo instaladas?

A veces sí, sobre todo para conteo, seguridad o control de accesos con cámaras IP de calidad suficiente. Para la inspección de calidad de detalle suele ser necesario hardware industrial con óptica e iluminación específicas. Probamos primero con lo que tienes y solo recomendamos nuevo equipamiento cuando es imprescindible para alcanzar la fiabilidad que requiere el proceso.

¿Qué pasa con la privacidad si las cámaras captan a personas?

Si el sistema capta a personas se aplica el RGPD y, según el uso, el AI Act, que prohíbe prácticas como el reconocimiento de emociones en el entorno laboral y restringe la identificación biométrica. Aplicamos privacidad desde el diseño: anonimización, procesamiento en el borde sin almacenar imágenes cuando es posible y finalidades bien acotadas, en coordinación con tu delegado de protección de datos.

¿Qué mantenimiento necesita el sistema y de quién es el modelo?

El modelo entrenado, el código y el dataset etiquetado son tuyos. Con el tiempo aparecen nuevos productos, proveedores o defectos y cambian las condiciones de luz, así que conviene revisar el rendimiento y reentrenar de forma periódica. Ofrecemos mantenimiento con monitorización y reentrenamientos, o formamos a tu equipo de calidad para que etiquete y actualice el modelo con autonomía.

¿Hablamos?