Modelo Vision Indus N3
Sistema de visión artificial diseñado para inspección en línea, detección de defectos y trazabilidad en entornos industriales. Optimizado para Edge y despliegue en nubes privadas.
Resumen técnico
Vision Indus N3 combina detección basada en CNN con módulos de segmentación y un componente de tracking ligero. Integración nativa con protocolos industriales (MQTT, OPC-UA) y soporte para cámaras RGB y NIR.
- Detección de anomalías y clasificación de defectos
- Segmentación precisa para control de tolerancias
- Batch inference y modo streaming con baja latencia
Arquitectura
Modelo modular: preprocesado → backbone eficiente → cabezas de detección/segmentación → postprocesado y telemetría.
Especificaciones y rendimiento
| Elemento | Valor | Notas |
|---|---|---|
| Topología | Backbone eficiente + FPN | Optimizado para CPU y NPU |
| Precisión (mAP) | > 93% (detección) | Dataset industrial personalizado |
| Latencia | ~25 ms (Edge GPU) | Pipeline asíncrono |
| Modelo desplegable | ONNX / TensorRT / TFLite | Soporte multi-backend |
| Tamaño | ~120 MB (quant) | Opciones pruned y quantizadas |
Casos de uso
Inspección de componentes
Identificación automática de defectos en líneas de montaje con alarmas y rechazo automatizado.
Trazabilidad visual
Lectura y verificación de códigos, verificación de presencia y ensamblaje correcto.
Control de calidad a alta velocidad
Procesamiento por lotes y streaming con métricas en tiempo real.
Despliegue y mantenimiento
- Validación con datos del cliente y ajuste de umbrales.
- Exportación a ONNX/TensorRT o TFLite según plataforma.
- Integración con SCADA/MES vía OPC-UA o MQTT.
- Monitorización y actualización continua del modelo.
Preguntas frecuentes
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