La inspección de equipos, productos y materiales con el ojo humano es la forma más antigua y sencilla de inspección visual. Todavía se usa hoy en día en la manufactura, la industria energética y el sector médico porque ha demostrado ser un método eficaz 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 y drones portátiles de alta calidad, la inspección visual ha evolucionado a una nueva etapa. Hoy en día, las empresas recopilan imágenes digitales y videos de maquinaria, productos fabricados y otros aspectos de las operaciones físicas para realizar inspecciones visuales. Las inspecciones con grabaciones de video e imágenes se pueden llevar a cabo en tiempo real desde una ubicación remota o se pueden revisar en un momento posterior una vez que se hayan recuperado las imágenes de la cámara.

Actualmente, también se usa software que aprovecha la inteligencia artificial (IA) para automatizar la inspección visual. Al "enseñar" a una computadora a leer imágenes y determinar cuándo cumplen con los estándares aceptables, las empresas pueden automatizar el proceso de inspección visual, lo que ahorra tiempo y, en algunos casos, mejora la precisión. Esto podría variar desde la identificación de corrosión en la parte superior de las turbinas eólicas hasta la identificación de conectores defectuosos dentro del sistema electrónico de los productos.

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

Con esta tecnología, también conocida como inspecciones visuales inteligentes, las empresas pueden realizar inspecciones de forma más rápida, precisa y rentable en una amplia variedad 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, y proteger la seguridad de los trabajadores sin sacrificar los beneficios de la inspección visual.

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

PND es un término que se usa a menudo en operaciones industriales o de manufactura, sin embargo, puede aplicarse a una serie de otras industrias. Por ejemplo, una radiografía para evaluar si una persona tiene un hueso roto o un corrector de pruebas que revise un documento e indique los errores que necesitan revisión también serían tipos de PND.

Debido a que las inspecciones visuales solo analizan a nivel de superficie, las empresas a menudo las usarán junto con otros métodos de prueba.

Cada industria y empresa 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 deben inspeccionarse.
• Definir las condiciones que deben exigir una inspección.
• Crear pautas claras sobre lo que constituye un defecto.
• Tomar nota de 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 detectan.
• Incorporar inspecciones visuales en las listas de verificación de mantenimiento.

Una vez que se ha establecido un proceso, las empresas pueden usar una variedad de métodos para realizar inspecciones visuales, como:

• Muestreo aleatorio. Los controles de calidad se realizan en productos o activos físicos seleccionados al azar. En la manufactura, a menudo los productos se revisan 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, equipo ergonómico y herramientas adecuadas.
• Inspección visual remota (RVI, por sus siglas en inglés). Las empresas pueden observar equipos de manera segura desde lejos usando cámaras remotas, tecnología de punta y drones. Esta solución de inspección se puede hacer en tiempo real. En áreas remotas donde la conectividad puede ser un problema, las inspecciones se pueden realizar recuperando las imágenes y analizándolas posteriormente.
• Inspección visual automatizada (2:48). Los productos se inspeccionan en tiempo real utilizando cámaras, métodos de procesamiento de imágenes y algoritmos de machine learning. A diferencia de la RVI, donde el personal lleva el equipo de inspección al campo, las inspecciones visuales automatizadas generalmente se realizan en el sitio en un solo lugar.

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

• Ahorros: al identificar los defectos lo antes posible, las empresas pueden reducir los costos de desechar productos defectuosos o identificar los activos que necesitan reparación más rápido.
• Seguridad: la RVI permite a las empresas realizar inspecciones visuales más seguras que nunca al ayudarlas 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. Al utilizar inspecciones visuales automatizadas, las empresas pueden optimizar aún más el proceso de inspección al reducir 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 llevarse a cabo a cualquier hora, cualquier día de la semana.
• Exactitud: las inspecciones visuales automatizadas pueden ser más precisas que las inspecciones con el ojo humano, ya que pueden detectar defectos leves que son imperceptibles o fáciles de pasar por alto.

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

• Manufactura: ya sea que se fabriquen automóviles, productos farmacéuticos o semiconductores, la inspección visual identifica defectos estéticos y de ensamblaje en la planta de fabricación.
• Cuidado de la salud: desde la manufactura de dispositivos médicos hasta la inspección de equipos antes de cirugías, las inspecciones visuales son fundamentales para la salud y la seguridad del paciente.
• 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: la inspección de carreteras, puentes y túneles en busca de posibles problemas es obligatoria para la seguridad pública, puede llevar meses y requiere atención al más mínimo detalle.

Hasta hace poco, la inspección visual era un proceso difícil de automatizar. Las computadoras aún no estaban al nivel de la inspección humana. Sin embargo, los últimos avances en funcionalidades 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 fue la incapacidad de una computadora para procesar el contenido de una imagen. La visión artificial ayudó a resolver este problema. Este proceso permite que las computadoras obtengan información significativa de imágenes digitales, videos y otras entradas visuales. Las computadoras ahora no solo pueden procesar la imagen, sino que también pueden generar información de datos que se pueden usar para tomar acciones correctivas o hacer recomendaciones. 

Aquí hay algunas funcionalidades que ofrece la visión artificial:

• Reconocimiento de imagen: esto permite que las computadoras extraigan 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 ubica objetos dentro de una imagen o video creando 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 video, y puede ser realizada por un humano o por tecnología impulsada por IA.
• Gestión predictiva de activos: las empresas pueden tomar datos de máquinas y activos para comprender el rendimiento general del activo en términos de su ciclo de vida y luego aprovechar estos datos para predecir cuándo es probable que ocurra 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 posible riesgo.