Estudio descriptivo de Visión Artificial en Automatización Industrial: Técnicas de Inspección Visual y Control de Calidad

Abstract

Introducción: La inspección visual manual en la manufactura contemporánea, presenta limitaciones estructurales de velocidad, consistencia y escalabilidad que comprometen la calidad industrial. Objetivo: Se emplea análisis y síntesis descriptivo del estado del arte de visión artificial aplicada a la automatización industrial, con énfasis en las técnicas de inspección visual y los sistemas de control de calidad. Metodología: Se realizó una investigación bibliográfica no sistemática bajo un nivel descriptivo y mediante el método análisis-síntesis, consultando publicaciones en IEEE Xplore, ScienceDirect, Springer, MDPI y Taylor & Francis publicadas principalmente entre 2022 y 2026, utilizando términos de búsqueda en español e inglés relacionados con visión artificial, detección de defectos, aprendizaje profundo e inspección óptica automatizada. Resultados: Se identificaron cuatro dimensiones fundamentales de análisis: hardware de adquisición, algoritmos de procesamiento, integración sistémica y sectores de aplicación; evidenciando que, las arquitecturas de la familia YOLO y las redes neuronales convolucionales, constituyen el paradigma dominante, alcanzando precisiones del 98 al 99,8 %, frente al 82–92 % de los sistemas convencionales. Se documentó la aplicación de estos sistemas en semiconductores, electrónica, industria automotriz, textil, aeroespacial, farmacéutica, ferroviaria y manufactura de baterías. Las tecnologías consolidadas alcanzan madurez TRL 9, mientras que la fusión multimodal, los Transformers de Visión y el aprendizaje federado se encuentran en TRL 3–7. Conclusión: La visión artificial ha transitado de ser una herramienta de inspección puntual hacia un componente central de la manufactura inteligente, con tendencias futuras orientadas a la fusión multimodal, modelos ligeros para edge computing, aprendizaje con pocos datos y la integración con gemelos digitales en el marco de la Industria 4.0. Área de estudio general: Automatización e Inteligencia Artificial Industrial. Área de estudio específica: Procesamiento de Imágenes y Control de Calidad en Manufactura.