Proyecto para automatizar la detección de defectos en la fabricación de acero utilizando segmentación de imágenes y una arquitectura ResUNet.
La inteligencia artificial y el aprendizaje automático están revolucionando la industria de la manufactura. En este proyecto, se va a automatizar la detección y localización de defectos en la fabricación de acero utilizando imágenes de superficies de acero.
Para detectar y localizar los defectos, se utilizará la segmentación de imágenes, que permite extraer información a nivel de píxel y es útil para el reconocimiento y localización de objetos. La segmentación funciona como un problema de clasificación a nivel de píxel.
Se empleará la arquitectura ResUNet, que codifica la imagen en un vector y luego la decodifica nuevamente en una imagen, conservando el tamaño original. Esta arquitectura es efectiva para tareas de segmentación ya que permite extraer características a diferentes niveles de abstracción.