Un estudiante de la Universidad Tecnológica de Coahuila (UTC) desarrolló un sistema de visión artificial e inteligencia artificial capaz de detectar, localizar e interpretar piezas utilizadas en procesos de ensamble industrial, como parte de un proyecto enfocado en manufactura inteligente.
Se trata de José Manuel Aguirre Flores, alumno del 11.º cuatrimestre de Ingeniería Mecatrónica, quien presentó la tesina titulada “Generación de conjuntos de entrenamiento para detección y reconocimiento de objetos de ensamble mediante visión artificial e IA”.
El proyecto fue desarrollado en instalaciones del CINVESTAV y combina dos herramientas de inteligencia artificial.
La primera es YOLO, utilizada para detectar y localizar objetos en tiempo real dentro de un proceso industrial.
La segunda es CLIP, que permite interpretar visualmente el estado y contexto de las piezas identificadas.
La combinación de ambas tecnologías busca generar información útil para que un sistema automatizado pueda reconocer componentes y apoyar la toma de decisiones dentro de líneas de producción.
El desarrollo podría tener aplicaciones en procesos de ensamble, inspección, control de calidad y automatización industrial, especialmente en entornos donde se requiere identificar rápidamente diferentes piezas y verificar sus condiciones.
El proyecto forma parte de las 285 tesinas de Ingeniería que se presentan actualmente en la UTC.
Aguirre Flores contó con la asesoría académica de Carlos Alberto Martínez Miwa, mientras que durante la presentación también estuvo presente el rector de la institución, Sergio Guadarrama.
La propuesta se suma a los proyectos universitarios enfocados en incorporar inteligencia artificial, automatización y visión computacional a los procesos productivos, áreas que comienzan a tener mayor presencia dentro de la industria de la región sureste de Coahuila.