La inspección visual es una técnica para detectar defectos a simple vista para asegurar que los equipos funcionan correctamente o que los productos se están fabricando de acuerdo con la especificación. Esto puede incluir inspecciones visuales realizadas en persona o de forma remota utilizando imágenes digitales.

La inspección de equipos, productos y materiales con el ojo humano es la forma más antigua y sencilla de inspección visual. Todavía se utiliza hoy en día en la fabricación, el sector energético y la medicina porque ha demostrado ser un método efectivo para detectar defectos a nivel de superficie.

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 portátiles de alta calidad y los drones, la inspección visual ha evolucionado a una nueva fase; hoy, las empresas recopilan imágenes y vídeos digitales de maquinaria, productos manufacturados y otros aspectos de las operaciones físicas para realizar las inspecciones visuales. Las inspecciones con secuencias de vídeo e imágenes se pueden realizar en tiempo real desde una ubicación remota o revisarse en un momento posterior una vez recuperada la cámara que recopila las imágenes.

El software que aprovecha la inteligencia artificial (IA) también se utiliza actualmente para la automatización de la inspección visual. Al "enseñar" a un sistema a leer imágenes y determinar cuándo cumplen con los estándares aceptables, las empresas pueden automatizar el proceso de inspección visual, ahorrando tiempo y, en algunos casos, mejorando la precisión. Esto podría englobar desde la identificación de la corrosión en la parte superior de las turbinas eólicas hasta la identificación de conectores defectuosos dentro de la electrónica de los productos.

Encontramos un buen ejemplo de integración de IA en sistemas de inspección visual en el sector de la automoción. Los fabricantes de automóviles utilizan imágenes y deep learning para identificar defectos de manera rápida y consistente en las primeras fases 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 variedad de entornos. Mediante el uso de máquinas para realizar pruebas visuales, las empresas pueden mantener a las personas alejadas de áreas peligrosas y espacios confinados, como tanques de almacenamiento, protegiendo así la seguridad de los trabajadores sin sacrificar las ventajas de la inspección visual.

La inspección visual es una forma de prueba no destructiva (NDT, por sus siglas en inglés). Los métodos no destructivos permiten a los inspectores evaluar un sistema o componente sin cambiarlo permanentemente.  Además de las inspecciones visuales, la NDT también incluye técnicas de inspección como las pruebas de emisiones, radiográficas, de rayos X y de infrarrojos.

NDT es un término de uso frecuente en operaciones industriales o de fabricación; sin embargo, puede aplicarse a un gran número de sectores más. Por ejemplo, una radiografía para evaluar si una persona tiene un hueso roto o un revisor examinando un documento e indicando errores que necesitan revisión también serían tipos de NDT.

Debido a que las inspecciones visuales solo analizan la superficie, las organizaciones a menudo las aplican junto con otros métodos de prueba.

Cada sector y organización tendrá su propio proceso para realizar inspecciones visuales. Sin embargo, existen puntos en común dentro de los flujos de trabajo de inspección, que a menudo se encuentran en los procesos de inspección visual. Estos incluyen:

• Identificar todos los equipos, materiales,  productos e infraestructuras que necesitan inspección.
• Definir qué condiciones deben activar una inspección.
• Crear pautas claras sobre qué constituye un defecto.
• Señalar con qué frecuencia se deben realizar estas inspecciones.
• Establecer un método para notificar, documentar y abordar defectos y el tiempo de inactividad cuando se detectan.
• Incorporar inspecciones visuales en las listas de verificación de mantenimiento.

Una vez establecido un proceso, las organizaciones tienen a su disposición diversos métodos para realizar inspecciones visuales, que incluyen:

• Muestreo aleatorio. Los controles de calidad se realizan sobre productos o activos físicos seleccionados al azar. En fabricación, los productos a menudo se revisan directamente en la línea de producción para identificar defectos visuales evidentes. 
• Muestreo manual completo. Una persona cualificada para identificar defectos se encarga de inspeccionar manualmente todos los productos. Este puede ser un trabajo físicamente exigente, con acciones repetitivas y, por tanto, debe ir acompañado de políticas de seguridad, equipos ergonómicos y las herramientas adecuadas.
• Inspección visual remota (RVI). Mediante el uso de cámaras remotas, tecnología Edge y drones, las organizaciones pueden observar equipos de forma segura desde la distancia. Esta solución de inspección puede realizarse en tiempo real; o en áreas remotas donde la conectividad podría ser complicada, las inspecciones pueden realizarse recuperando las imágenes y analizándolas posteriormente.
• Inspección visual automatizada  Los productos se inspeccionan en tiempo real utilizando cámaras, métodos de procesamiento de imágenes y algoritmos de machine learning. A diferencia de RVI, donde los inspectores llevan los equipos de inspección al campo, las inspecciones visuales automatizadas generalmente se realizan en el sitio, en una sola ubicación.

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

• Ahorro: al identificar los defectos lo antes posible, las empresas pueden reducir los costos de desechar productos defectuosos o identificar activos que necesitan reparación más rápido.
• Seguridad: RVI permite a las empresas realizar inspecciones visuales más seguras que antes, ya que les ayuda a identificar defectos en entornos que podrían ser peligrosos.
• Optimización: las inspecciones visuales son una forma rápida, económica y no intensiva de evaluar la calidad. Cuando se utilizan las inspecciones visuales automatizadas, las organizaciones pueden optimizar aún más el proceso de inspección porque se reduce el tiempo de intervención.
• Velocidad: cuando se utiliza la inspección visual automatizada, las inspecciones se realizan mucho 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 con el ojo humano, porque 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, y puede incluso ser obligatoria, por ejemplo, en estos casos de uso:

• Fabricación: en la fabricación tanto de automóviles como de productos farmacéuticos o semiconductores, la inspección visual es capaz de identificar defectos de ensamblaje y estéticos en la planta de fabricación.
• Asistencia sanitaria: desde la fabricación de dispositivos médicos hasta la inspección de equipos antes de una cirugía, las inspecciones visuales son clave para el estado y la seguridad del paciente.
• Energía: las inspecciones visuales mejoran la seguridad de los equipos en diferentes ámbitos del sector energético, desde minería y extracción de combustible hasta generación de energía.
• Infraestructura civil: la inspección de carreteras, puentes y túneles en busca de posibles problemas es obligatoria para garantizar la seguridad pública, puede llevar meses y requiere especial atención al detalle.

Hasta hace poco, la inspección visual era un proceso difícil de automatizar. Los ordenadores aún no eran capaces de detectar a simple vista. Sin embargo, los último avances en las prestaciones de IA han hecho que las funciones de inspección visual automatizada sean más eficientes y precisas.

Un gran obstáculo que los ingenieros tuvieron que superar es la incapacidad de un ordenador para procesar el contenido de una imagen. La visión computacional ayudó a resolver este problema. Este proceso permite a los ordenadores extraer información significativa de imágenes digitales, vídeos y otras entradas visuales. Los ordenadores ahora no solo son capaces de procesar la imagen, sino que también pueden generar conocimientos a partir de los datos, que se pueden usar para tomar medidas correctivas o realizar recomendaciones. 

Estas son algunas de las prestaciones que ofrece la visión computacional:

• 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 texto escrito.
• Detección de objetos: esta técnica identifica y ubica objetos dentro de una imagen o vídeo dibujando los límites alrededor de los objetos, lo que permite una inspección más detallada dentro del contexto del objeto.
• Supervisión remota: de modo muy similar a la inspección visual remota, la supervisión remota revisa e inspecciona un objeto a través de una imagen o un vídeo, ya sea con una persona o utilizando tecnología basada en IA.
• Gestión predictiva de activos: las organizaciones pueden tomar datos de máquinas y activos para comprender el estado total del activo en términos de su ciclo de vida y, a continuación, optimizar estos datos para prever cuándo es probable que ocurra un error.
• Alertas de seguridad a los trabajadores: cuando se detecta una situación no segura dentro de un espacio confinado u otra área controlada, los sistemas pueden alertar a los trabajadores del riesgo potencial.