Curso Industria 4.0. Control de calidad mediante Visi贸n Artificial.

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Se presentar谩n diversas t茅cnicas para el control de calidad en entornos productivos mediante t茅cnicas automatizadas de visi贸n artificial.

Duraci贸n: 20 horas.

Prop贸sito

Dar a conocer los conceptos b谩sicos y mejores pr谩cticas para llevar a cabo el control de calidad de piezas, envases, etc. en una f谩brica, as铆 como su adaptaci贸n y escalabilidad para cada tipo de producto y sector.

Objetivos formativos

Al finalizar el curso el alumnado deber谩 ser capaz de:

  • Conocer qu茅 ventajas aporta el control de calidad autom谩tico mediante visi贸n artificial
  • Conocer en qu茅 consisten las t茅cnicas de visi贸n artificial m谩s empleadas del mercado en entornos productivos
  • Conocer las partes b谩sicas de un sistema de visi贸n autom谩tico
  • Conocer las t茅cnicas de Visi贸n por computador
  • Conocer las t茅cnicas de Imagen hiperespectral y espectroscop铆a
  • Conocer las t茅cnicas de dimensionado 3D
  • Conocer las t茅cnicas l谩ser
  • Conocer las t茅cnicas de tratamiento de datos
  • Conocer la integraci贸n de un sistema de visi贸n artificial autom谩tico con el resto de entorno industrial

Dirigido a

Usuarios relacionados con la producci贸n y sobre todo con el control de calidad.

Requisitos

Nivel medio de manejo del PC y del Sistema Operativo Windows.
Se considera aconsejable tener experiencia laboral en entornos productivos, especialmente en operaci贸n de m谩quinas y en procesos industriales, as铆 como en control de calidad.

Contenidos

  • Introducci贸n. Presentaci贸n del Curso. Objetivos.
  • En qu茅 consiste la industria 4.0
  • Tecnolog铆as habilitadoras de la Industria 4.0
  • Los conceptos b谩sicos de la visi贸n artificial aplicada al control de calidad industrial
  • Partes de un sistema de visi贸n artificial
  • Conocer las t茅cnicas y dispositivos utilizadas para Visi贸n Artificial por computador
  • Conocer las t茅cnicas y dispositivos m谩s usadas de Imagen hiperespectral y espectroscop铆a
  • Conocer las t茅cnicas y dispositivos de dimensionado 3D
  • Conocer las t茅cnicas y dispositivos l谩ser
  • Conocer las t茅cnicas de tratamiento de datos (machine learning, big data)
  • Conocer la integraci贸n de un sistema de visi贸n artificial autom谩tico con el resto de entorno industrial
  • Ejemplos pr谩cticos

Recursos

El alumno recibe como material de curso:
– Acceso al aula virtual donde residen los materiales del curso.
– Certificado de asistencia y aprovechamiento.

Profesor

Juan Carlos Hern谩ndez

Licenciado en Inform谩tica. BSc in Computer Science. 20 a帽os de experiencia profesional y docente.