Detección de Defectos en Soldadura para una Planta Tier-1 de Vigo
Visión general
De qué trata este proyecto.
Recibes 6.500 imágenes RX anotadas (bounding boxes de tres tipos de defecto: poro, falta de fusión, inclusión). Entrena un detector moderno (DETR — Detection Transformer o YOLO-NAS) con énfasis en recall en defectos pequeños. Compara contra inspector humano (300 imágenes con doble anotación) usando [email protected] y métricas de acuerdo inter-anotador (Cohen's kappa). Entrega memoria con propuesta de despliegue como segundo par de ojos.
El Briefing
Lo que harás y lo que demostrarás.
Conseguir [email protected] superior a 0,68 con recall en defectos pequeños superior a 0,75, validado en benchmark con doble anotación.
Earning criteria — what you'll demonstrate
- Entrenar detectores modernos para objetos pequeños
- Diseñar augmentations específicas para RX
- Comparar modelo vs anotador humano con métricas honestas
- Diseñar un despliegue como apoyo (no reemplazo) al inspector
Encaje académico
Dónde encaja esto en tus estudios.
Afina las mismas habilidades que tu titulación espera de ti.
Habilidades
Habilidades que demostrarás.
Cada una aparece en tu credencial verificada.
Carreras
Roles para los que esto te prepara.
Títulos reales. Puentes de habilidades reales. Elige el que más se acerque a tu trayectoria.
Trayectorias profesionales que esto construye
Roles canónicosIngeniero de Visión por Computadora
Detectores de defectos pequeños en inspección industrial es trabajo cotidiano del CV engineer en automoción.
Este proyecto afina
- object-detection
- small-object-detection
- deep-learning
Ingeniero de Aprendizaje Automático
Entrenamiento, evaluación y comparativa con anotador humano son el músculo del MLE en producto industrial.
Este proyecto afina
- pytorch
- model-evaluation
- data-augmentation
Investigador en Seguridad de IA
Diseñar el despliegue como segundo par de ojos en lugar de reemplazo es práctica directa del rol de safety en producto físico.
Este proyecto afina
- model-evaluation
- object-detection
- data-augmentation