Tus cámaras actuales supervisan productos, existencias y seguridad por ti.
Para fabricantes que revisan los productos a ojo y aun así dejan pasar fallos. Entrenamos un sistema de cámaras con tus propios ejemplos buenos y malos para que señale defectos en la línea y guarda un registro de cada comprobación.
Un sistema de visión instalado en la línea que toma imágenes de cada cordón de soldadura y señala en tiempo real porosidad, mordeduras, salpicaduras, grietas y perforaciones. Clasifica el tipo y la gravedad del defecto, marca la posición exacta en el cordón y retiene la pieza antes de que avance en el proceso.
Cámaras fijas o barridos con el móvil de los empleados detectan frentes vacíos, SKU mal colocados y desviaciones del planograma en todos los pasillos. Clasifica los huecos por impacto en ventas perdidas y envía tareas de reposición al personal de la tienda.
Una foto de cámara o de móvil de cualquier dial analógico, manómetro o termómetro se convierte en una lectura numérica precisa y se registra. Gestiona reflejos, paralaje y rangos de escala poco habituales tras una calibración única por indicador.
En la puerta, las cámaras leen el número del contenedor y el identificador del precinto de perno y confirman que el precinto está intacto y coincide con el manifiesto. Las discrepancias o manipulaciones retienen el contenedor para su inspección.
Cámaras sobre la línea de paquetería fotografían cada paquete y detectan abolladuras, aplastamientos, roturas, daños por humedad y fugas antes del despacho o en la recepción. Cada paquete dañado se desvía y se documenta para las reclamaciones.
Cámaras cenitales o de esquina siguen en tiempo real las plazas libres frente a las ocupadas en todo un aparcamiento o garaje. Los recuentos en vivo alimentan la señalización, una app y la analítica de ingresos y utilización.
Los agricultores fotografían las hojas o inspeccionan con un dron y el sistema identifica enfermedades concretas, carencias de nutrientes y daños por plagas con un diagnóstico con puntuación de confianza. Cartografía las zonas afectadas y las señala para que su agrónomo las confirme y trate.
Una estación de inspección óptica automatizada toma imágenes de placas de circuito montadas y detecta componentes ausentes, piezas equivocadas, efecto lápida (tombstoning), puentes de soldadura y soldaduras frías. Las placas defectuosas se marcan con coordenadas por componente para su retrabajo.
Cámaras a lo ancho del telar o del bastidor de inspección escanean el tejido en movimiento en busca de agujeros, engrosamientos del hilo, manchas, errores de tejido y rayas de color a la velocidad plena de la línea. Cada defecto se marca, se mide y se registra en un mapa del rollo para su clasificación.
En la línea de embotellado o de tarros, las cámaras confirman que cada envase está llenado según especificación y señalan llenados insuficientes, llenados excesivos y espuma antes del taponado. Las unidades fuera de especificación se rechazan y se registran para los gráficos de control de la línea.
La visión artificial verifica que la etiqueta de cada producto esté presente, bien colocada, sin arrugas y legible, y coteja el texto impreso, los códigos de lote y la fecha de caducidad con los valores esperados. Las unidades mal etiquetadas se rechazan antes del embalaje.
El sistema lee códigos 1D/2D en productos y embalajes y los califica según las normas de calidad de impresión ISO/IEC, señalando los códigos que fallarán en los escáneres posteriores. Indica el eje exacto del fallo, como el contraste, la zona de silencio o la falta de uniformidad axial.
Las cámaras confirman que cada botella o tarro tiene el tapón presente, asentado recto y en la posición de apriete correcta, además de un precinto de seguridad intacto. Los tapones ausentes, torcidos o altos se rechazan antes del paletizado.
A medida que los huevos pasan por la clasificadora, cámaras e iluminación de tipo ovoscopio detectan fisuras finas, suciedad, manchas de sangre y deformidades, y clasifican por tamaño y calidad. Los huevos rotos o sucios se desvían automáticamente.
En la línea de envasado, las cámaras evalúan frutas y verduras según madurez, tamaño, color, golpes e imperfecciones, y dirigen cada pieza al carril de categoría correcto. Las reglas de clasificación se ajustan a la especificación de cada cliente.
Las tablas que avanzan por la línea del aserradero se escanean en busca de nudos, rajas, gemas y alabeos, y se preclasifican por clase de calidad para que su clasificador certificado lo confirme, con sugerencias de puntos de corte óptimos. Los mapas de defectos guían la sierra optimizadora para obtener el máximo rendimiento.
La visión artificial escanea baldosas cerámicas, losas de piedra y encimeras en busca de grietas, desconchones, defectos del esmalte y variaciones de tono. Clasifica cada pieza y señala los lotes de tono para que las baldosas similares se envíen juntas.
Cámaras con iluminación especializada inspeccionan botellas y tarros de vidrio en busca de desconchones, grietas, piedras, burbujas y birrefringencia por tensiones en la boca y el cuerpo. Los envases defectuosos se rechazan antes del llenado.
La visión artificial (y, opcionalmente, rayos X) inspecciona piezas de fundición metálica y piezas mecanizadas en busca de porosidad, inclusiones, uniones frías y defectos superficiales. Cada pieza recibe un resultado de apto/no apto con un mapa de ubicación de defectos para la fundición.
Una estación de paso por encima o portátil mide la profundidad del dibujo a lo ancho del neumático, detecta desgaste irregular, cortes y bultos, y lee las marcas DOT y de medida. Genera un informe del estado de los neumáticos por vehículo en la recepción.
Una captura guiada con el teléfono detecta abolladuras, arañazos, cristales rotos y daños en paneles de un vehículo, y asocia cada uno a una partida de reparación o presupuesto. La compara con las fotos de la recogida para que un empleado confirme cualquier daño nuevo antes de cobrar nada a nadie.
Cámaras cenitales miden la longitud de las colas, los ritmos de llegada y atención y el tiempo de espera previsto en mostradores, cajas o entradas. El personal recibe avisos para abrir una caja cuando las esperas superan un umbral.
Las cámaras de la tienda cuentan a los visitantes y crean mapas de calor del tiempo de permanencia por zona y expositor, todo ello anonimizado. Los responsables de merchandising ven qué mobiliario atrae y retiene a los compradores.