¿Qué es la inspección visual?

Inspeccionar el equipo, los productos y los materiales fiándose del ojo humano es la forma más antigua y sencilla de inspección visual. Todavía se utiliza hoy en día en la fabricación, la industria energética y el campo médico porque es eficaz para detectar defectos a nivel superficial.

En la era predigital, los inspectores estaban capacitados para identificar defectos, a veces a simple vista y, en otros casos, utilizando las herramientas más simples, como luces y lupas. Con el avance de las cámaras y drones portátiles de alta calidad, la inspección visual ha evolucionado a una nueva etapa.

Hoy en día, las empresas recopilan imágenes digitales y vídeos de maquinaria, productos manufacturados y otros aspectos de las operaciones físicas para realizar inspecciones visuales. Las inspecciones con secuencias de vídeo e imágenes pueden realizarse en tiempo real desde una ubicación remota o revisarse más tarde, una vez recuperadas las imágenes recopiladas por la cámara.

El software que utiliza inteligencia artificial (IA) también se utiliza hoy en día para la automatización de la inspección visual. Al "enseñar" a un ordenador a leer imágenes y determinar cuándo cumplen los estándares aceptables, las empresas pueden automatizar el proceso de inspección visual, ahorrando tiempo y, a veces, mejorando la precisión. Esto puede ir desde la identificación de la corrosión en la parte superior de las turbinas eólicas hasta la identificación de conectores defectuosos en los componentes electrónicos de los productos.

Un ejemplo de integración de la IA en los sistemas de inspección visual se encuentra en la industria de la automoción. Los fabricantes de automóviles actuales utilizan las imágenes y el deep learning para identificar los defectos de forma rápida y coherente en las primeras etapas del proceso de producción.

Con esta tecnología, también conocida como inspecciones visuales inteligentes, las organizaciones pueden realizar inspecciones de forma más rápida, precisa y rentable en una amplia gama de entornos. Al emplear máquinas para realizar pruebas visuales, las empresas pueden mantener a las personas fuera de áreas peligrosas y espacios confinados, como tanques de almacenamiento, protegiendo la seguridad de los trabajadores sin sacrificar los beneficios de la inspección visual.

La inspección visual es una forma de ensayo no destructivo (NDT). Los métodos no destructivos permiten a los inspectores evaluar un sistema o componente sin modificarlo permanentemente.  Además de las inspecciones visuales, los NDT también incluyen técnicas de inspección como emisiones, radiografías, rayos X e infrarrojos y pruebas ultrasónicas.

NDT es un término que se utiliza a menudo en operaciones de fabricación o industriales; sin embargo, puede aplicarse a otras industrias. Por ejemplo, una radiografía para evaluar si una persona tiene un hueso roto o un corrector de pruebas que revisa un documento e indica errores que necesitan revisiones también serían tipos de NDT.

Dado que las inspecciones visuales solo se centran en la superficie, las organizaciones suelen utilizarlas junto con otros métodos de prueba.

Cada sector y organización tiene su propio proceso para realizar inspecciones visuales. Sin embargo, hay puntos en común dentro de los flujos de trabajo de inspección que a menudo se encuentran en los procesos de inspección visual. Entre ellas figuran:

• Identificar todos los equipos, materiales, productos e infraestructuras que deben inspeccionarse.
• Definir qué condiciones deben desencadenar una inspección.
• Crear directrices claras sobre lo que constituye un defecto.
• Observando la frecuencia con la que se deben realizar estas inspecciones.
• Crear un medio para informar, documentar y abordar los defectos y el tiempo de inactividad cuando se detecten.
• Incorporación de inspecciones visuales en las listas de comprobación de mantenimiento.

Una vez establecido un proceso, las organizaciones pueden utilizar varios métodos para realizar inspecciones visuales, entre ellos:

• Muestreo aleatorio. Los controles de calidad se realizan en productos o activos físicos seleccionados al azar. En la fabricación, los productos a menudo se comprueban directamente en la línea de producción en busca de defectos visuales evidentes. 
• Muestreo manual completo. Todos los productos son inspeccionados manualmente por una persona capacitada para identificar defectos. Este puede ser un trabajo físicamente exigente con acciones repetitivas que deben ir acompañadas de políticas de seguridad, equipos ergonómicos y herramientas adecuadas.
• Inspección visual remota (RVI). Mediante el uso de cámaras remotas, tecnología de punta y drones, las organizaciones pueden observar los equipos de forma segura desde lejos. Esta solución de inspección puede realizarse en tiempo real; o en áreas remotas donde la conectividad puede ser un problema, las inspecciones pueden realizarse recuperando las imágenes y analizándolas más tarde.
• Inspección visual automatizada. Los productos se inspeccionan en tiempo real mediante cámaras, métodos de procesamiento de imágenes y algoritmos de machine learning. A diferencia de RVI, donde los equipos llevan el equipo de inspección al campo, las inspecciones visuales automatizadas generalmente se realizan in situ en un solo lugar.

La inspección visual se ha utilizado durante muchos años para garantizar la calidad y la seguridad. Además, también ofrece estos beneficios:

• Ahorro: al identificar los defectos lo antes posible, las empresas pueden reducir los costes de desguace de productos defectuosos o identificar los activos que necesitan reparación más rápidamente.
• Seguridad: RVI permite a las empresas realizar inspecciones visuales más seguras que nunca, ayudándoles a identificar defectos en entornos que podrían ser dañinos.
• Optimización: las inspecciones visuales son una forma rápida, económica y no intensiva de evaluar la calidad. Al utilizar inspecciones visuales automatizadas, las organizaciones pueden optimizar aún más el proceso de inspección reduciendo el tiempo de intervención.
• Velocidad: cuando se utiliza la inspección visual automatizada, las inspecciones se realizan más rápido que con trabajadores humanos y pueden realizarse en cualquier momento, 24 horas al día, 7 días a la semana.
• Precisión: las inspecciones visuales automatizadas pueden ser más precisas que las inspecciones realizadas por el ojo humano, ya que pueden detectar defectos leves que son imperceptibles o fáciles de pasar por alto.

Cuando el control de calidad y la seguridad son primordiales, se utiliza la inspección visual, que puede ser necesaria, incluso en estos casos de uso:

• Fabricación: ya sea en la fabricación de automóviles, productos farmacéuticos o semiconductores, la inspección visual identifica defectos de montaje y cosméticos en la planta de fabricación.
• Sanidad: desde la fabricación de dispositivos médicos hasta la inspección del equipo antes de la cirugía, las inspecciones visuales son la clave para la salud y la seguridad de los pacientes.
• Energía: las inspecciones visuales mejoran la seguridad de los equipos en muchas facetas diferentes de la industria energética, desde la minería y la extracción de combustible hasta la generación de energía.
• Infraestructura civil: inspeccionar carreteras, puentes y túneles para detectar posibles problemas es obligatorio por motivos de seguridad pública, puede llevar meses y requiere prestar atención a detalles minuciosos.

Hasta hace poco, la inspección visual era un proceso difícil de automatizar. Los ordenadores aún no se habían puesto al día con el ojo humano. Sin embargo, los últimos avances en capacidades de IA han hecho que las funciones de inspección visual automatizadas sean más eficientes y precisas.

Un obstáculo importante que los ingenieros tuvieron que superar es la incapacidad del ordenador para procesar el contenido de una imagen. La computer vision contribuyó a resolver este problema. Este proceso permite a los ordenadores obtener información significativa a partir de imágenes digitales, vídeos y otros datos visuales. Los ordenadores no solo pueden procesar la imagen ahora, sino que también pueden generar información de datos que se puede utilizar para tomar medidas correctivas o hacer recomendaciones. 

Estas son algunas de las capacidades que ofrece computer vision:

• Reconocimiento de imágenes: esto permite a los ordenadores extraer el contexto y el significado de una imagen, incluida la identificación de objetos, lugares, personas y escritura a mano.
• Detección de objetos: esta técnica identifica y localiza objetos dentro de una imagen o vídeo trazando límites alrededor de los objetos, lo que permite una inspección más detallada dentro del contexto del objeto.
• Supervisión remota: al igual que la inspección visual remota, la supervisión remota revisa e inspecciona un objeto a través de una imagen o vídeo, ya sea por una persona o mediante el uso de tecnología impulsada por IA.
• Gestión predictiva de activos: las organizaciones pueden tomar datos de máquinas y activos para comprender la salud total del activo en términos de su ciclo de vida y luego aprovechar estos datos para predecir cuándo podría ocurrir una falla.
• Alertas de seguridad para los trabajadores: cuando se detecta una situación insegura dentro de un espacio confinado u otra área controlada, los sistemas pueden alertar a los trabajadores del riesgo potencial.