Errores comunes por los que tu sistema de visión puede fallar (y cómo evitarlos).

imvisionmexico
hace 10 horas
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Imagina esto: tu sistema de visión artificial funcionaba perfecto durante las pruebas, pero cuando llega la producción real… comienzan los falsos rechazos, lecturas incompletas o incluso piezas defectuosas que se “escapan” sin ser detectadas. ¿Te suena familiar?

Aunque la tecnología de visión artificial es precisa y confiable, hay errores muy comunes que pueden arruinar su desempeño. Y lo peor es que, en la mayoría de los casos, no es culpa de la cámara, sino de factores externos o decisiones mal planeadas.

Hoy te compartimos los errores más frecuentes que hemos visto en campo y cómo puedes evitarlos.

Iluminación inadecuada

Uno de los enemigos número uno de la visión artificial es la mala iluminación.Piénsalo así: aunque tengas la mejor cámara, si la “foto” sale oscura, con reflejos o sombras, el análisis será deficiente.

Ejemplo: En una línea de producción de botellas, el sistema no detectaba una microfisura en el vidrio. El problema no era la cámara… sino que la luz blanca generaba reflejos que ocultaban el defecto. Al cambiar a iluminación con filtro y ángulo controlado, la detección pasó del 60% al 99%.

Consejo: analiza cómo incide la luz en la pieza y usa filtros o tipos de iluminación (infrarroja, difusa, coaxial) para resaltar lo que necesitas inspeccionar.

Enfoque y resolución incorrectos

No todas las inspecciones requieren la misma resolución. Si la cámara está demasiado lejos o su lente no es el adecuado, podrías perder detalles críticos.

Ejemplo: En una línea de impresión, la cámara no detectaba un error de tinta de apenas 0.2 mm. Al revisar, vimos que la lente no tenía el zoom y enfoque necesarios para capturar ese nivel de detalle. Un simple cambio de lente lo resolvió.

Consejo: antes de elegir la cámara, define el tamaño más pequeño del defecto que quieres detectar y ajusta la resolución y óptica para capturarlo con claridad.

Movimiento o vibraciones

Si el producto o la cámara se mueven más de lo esperado durante la captura, obtendrás imágenes borrosas o distorsionadas. Esto es más común en líneas rápidas o con maquinaria que genera vibraciones.

Ejemplo: En una inspección de PCB, las imágenes salían “fantasma” y el software no reconocía componentes. El problema: la cámara estaba montada en un soporte que vibraba ligeramente con la máquina. La solución fue usar un montaje rígido y un disparo sincronizado.

Consejo: revisa la estabilidad de la cámara y sincroniza la captura con el momento exacto en que la pieza está en posición fija.

Falta de mantenimiento

Un lente sucio, un cable flojo o un filtro desgastado pueden parecer cosas menores… hasta que dejan de serlo.

Ejemplo: En una planta de alimentos, el sistema comenzó a rechazar más piezas de lo normal. El problema: una fina capa de grasa en el lente distorsionaba la imagen. Una limpieza programada habría evitado horas de paros.

Consejo: establece rutinas de mantenimiento preventivo que incluyan limpieza óptica, verificación de cables y actualización de software.

No adaptar el sistema a cambios en la producción

La línea no es estática: cambia el proveedor de materiales, el color del producto o incluso la velocidad de producción. Si tu sistema no se ajusta a esos cambios, fallará.

Ejemplo: En una inspección de empaques, el cambio de tono en la impresión (por un nuevo proveedor de tinta) provocó que el sistema marcara defectos inexistentes. Una simple recalibración habría ahorrado decenas de falsos rechazos.

Consejo: cada vez que haya un cambio en el proceso, revisa la configuración del sistema y realiza pruebas antes de reiniciar la producción.

Conclusión:

Un sistema de visión artificial no es “instalar y olvidar”. Es una herramienta de precisión que depende de factores como luz, óptica, estabilidad, mantenimiento y adaptabilidad.
Si cuidas estos puntos, tu sistema trabajará como debe: detectando defectos reales, ahorrando costos y manteniendo la calidad en su máximo nivel.

En IMVISION, hemos visto cómo pequeños ajustes hacen grandes diferencias. Y sí, muchas veces evitar un fallo está a un par de pasos de prevención.

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