El elemento central de la inspección óptica automatizada es el algoritmo de software que analiza las imágenes captadas por el sistema óptico.
Es el cerebro que procesa los datos visuales y extrae conclusiones sobre la presencia de defectos.
- Los algoritmos de comparación de patrones comparan las imágenes capturadas con una muestra "buena" predeterminada. Cuando hay diferencias, la comparación estadística de patrones acude al rescate. Este algoritmo determina la variación aceptable en el aspecto de un componente examinando una serie de muestras buenas para determinar la norma estadística. Tiene en cuenta las variaciones naturales y sólo detecta las verdaderas anomalías.
- Los algoritmos basados en rasgos categorizan una imagen en rasgos y características clave, tomando decisiones basadas en la geometría, la textura y la intensidad de estos rasgos.
- Los algoritmos de aprendizaje automático se entrenan con un conjunto de datos de imágenes. Mejoran con el tiempo e identifican defectos y tolerancias con mayor precisión.
La IA y los algoritmos de aprendizaje automático son cada vez más autónomos y podrán identificar con mayor precisión patrones y anomalías con una intervención humana mínima. La ampliación del análisis de datos en los sistemas AOI es otra área de desarrollo. Con más datos, los sistemas podrán realizar análisis más exhaustivos, lo que conducirá a una comprensión más profunda del proceso de producción.