Crédito: Journal of Manufacturing Systems (2025). Doi: 10.1016/j.jmsy.2025.07.001
Un equipo de investigación afiliado a UNIST ha presentado un innovador sistema de inspección de calidad con AI de alta precisión que reduce el tiempo de inspección de 12 minutos a menos de 3 segundos. Esta tecnología de vanguardia facilita la detección de defectos a escala de micrones en tiempo real durante los procesos de fabricación continua, allanando el camino para un control de calidad en línea totalmente automatizado en entornos de producción de alta velocidad.
Según el equipo de investigación, dirigido por el profesor IM Doo Jung en el Departamento de Ingeniería Mecánica de UNIST, el sistema informado emplea una plantilla inteligente de aprendizaje automático que permite un monitoreo de calidad dimensional a nivel micro durante la producción sin interrumpir el proceso de fabricación continua. Al integrar los algoritmos de detección de anomalías avanzadas con límites de sensor impresos en 3D, la tecnología puede identificar errores dimensionales minuciosos en segundos, mejorando en gran medida la eficiencia y precisión de la inspección.
Dirigidos por Seobin Park y Taekyeong Kim, quienes sirvieron como primera autores, esta investigación es publicado En el Journal of Manufacturing Systems.
Los desajustes dimensionales, como los huecos a nivel micro entre las piezas ensambladas, pueden socavar la resistencia y la calidad del producto, a menudo derivadas de las tolerancias de fabricación o la deformación durante el manejo. Estos defectos son difíciles de corregir después del ensamblaje, lo que hace que la detección temprana vital para prevenir reelaboración costosa, demoras o retiros.
Durante el ensamblaje, la plantilla inteligente contiene con precisión los componentes en posición. Una abrazadera especialmente diseñada, equipada con una tapa de sensor impresa en 3D suave en su superficie de contacto, se deforma sutilmente en respuesta a las características de la superficie del componente. Este patrón de deformación se analiza mediante algoritmos AI para detectar con precisión las anomalías, lo que permite la evaluación instantánea de si una parte tiene un defecto dimensional.
Cuando los métodos de inspección tradicionales tomaron aproximadamente 12 minutos por componente, este nuevo sistema completa la inspección en solo 2.79 segundos. Puede detectar defectos tan pequeños como 500 micrómetros, asegurando un control de calidad de alta resolución que funciona a la perfección dentro de las líneas de producción automatizadas sin detener las operaciones.
Los defectos detectados se visualizan a través de mapas de calor fáciles de interpretar, lo que permite a los operadores identificar rápidamente las ubicaciones de defectos y los niveles de gravedad, facilitando así las medidas correctivas inmediatas y reduciendo el tiempo de retrabajo.
El modelo AI está capacitado exclusivamente en datos de productos normales sin defectos, eliminando la necesidad de conjuntos de datos de defectos o etiquetado manual, obstáculos comunes en entornos de fabricación. Sus bajos requisitos de mantenimiento y diseño escalable permiten la adaptación en diversas industrias, incluyendo movilidad, electrónica, aeroespacial y electrodomésticos de consumo.
El profesor Jung afirma: “Esta tecnología se puede aplicar en los sectores de ensamblaje de alta precisión, reduciendo significativamente el personal de inspección y el tiempo al tiempo que aumenta la confiabilidad de calidad general. El sistema tiene el potencial de ahorrar cientos de millones de ganancias anuales al minimizar los defectos y la racionalización de los procesos de inspección”.
Más información: Seobin Park et al, Inspección dimensional rápida para soldadura y ensamblaje continuos utilizando Smart Jig de aprendizaje automático, Journal of Manufacturing Systems (2025). Doi: 10.1016/j.jmsy.2025.07.001
Proporcionado por el Instituto Nacional de Ciencia y Tecnología de Ulsan
Cita: la plantilla inteligente impulsada por IA puede detectar defectos de nivel micro en solo 2.79 segundos (2025, 17 de septiembre) Recuperado el 17 de septiembre de 2025 de https://techxplore.com/news/2025-09-ai-driven-smart-jig-micro.html
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