Detecta defectos en placa cerámica para línea de control de calidad
Visión general
De qué trata este proyecto.
Entrena un clasificador con 8.000 imágenes de placa cerámica, calibra su umbral y obtén un certificado verificable.
El escenario
El fabricante (220 personas, 4 líneas de prensado, exporta 60 por ciento de su producción) calcula que cada devolución cuesta unos 35 euros entre logística inversa y descrédito; un assistant que reduzca devoluciones a la mitad amortiza el desarrollo en menos de un año.
El Briefing
Lo que harás y lo que demostrarás.
Construir un asistente de detección de defectos en azulejo que priorice no perder defectos reales y respete el papel del personal inspector.
Earning criteria — what you'll demonstrate
- Aplicar transfer learning a clasificación industrial de imagen
- Calibrar umbrales para una métrica operativa, no solo accuracy
- Diseñar interfaces human-in-the-loop que respeten la experiencia humana
- Traducir métricas técnicas en impacto operativo de planta
Encaje académico
Dónde encaja esto en tus estudios.
Afina las mismas habilidades que tu titulación espera de ti.
Image Processing and Computational Imaging
Master · Computer Vision
Strong alignment
This challenge maps to Image Processing and Computational Imaging at the Master level. It sharpens the same practical skills your coursework expects — but in a real industry context with actual constraints and deliverables.
Habilidades
Habilidades que demostrarás.
Cada una aparece en tu credencial verificada.
- Image Classification
Apply image classification to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Transfer Learning
Apply transfer learning to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Pytorch
Apply pytorch to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Model Calibration
Apply model calibration to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Human In The Loop
Apply human in the loop to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Evaluation
Apply evaluation to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
Carreras
Roles para los que esto te prepara.
Títulos reales. Puentes de habilidades reales. Elige el que más se acerque a tu trayectoria.
Ingeniera de Visión por Computadora
Defect detection en línea industrial con calibración operativa y human-in-the-loop es el cliché del primer rol de CV engineer en manufactura — exactamente lo que demanda el sector.
Este proyecto afina
- image-classification
- transfer-learning
- model-calibration
Ingeniera de Aprendizaje Automático
Empaquetar el modelo, exportarlo a ONNX y conectarlo a una interfaz operativa es el día a día de una ML engineer en industria 4.0.
Este proyecto afina
- pytorch
- model-calibration
- human-in-the-loop
Ingeniera de MLOps
La simulación de turno y la calibración para una métrica operativa son las prácticas que MLOps lleva a sistemas de inferencia en planta.
Este proyecto afina
- model-calibration
- evaluation
- human-in-the-loop