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El control de defectos superficiales ha sido históricamente un tipo de aplicación realmente compleja. En muchas ocasiones no ha quedado otra solución que reservar este trabajo a una persona, a falta de una solución técnica mejor.
Esta solución tiene como inconveniente, no solo el costo, sino también el riesgo asociado a la fatiga y al error humano. Afortunadamente, el estado del arte cambia a una velocidad de vértigo:
- Algoritmos potentes como el photometric stereo, nos permiten resaltar mejor los defectos superficiales.
- El desarrollo del Deep Learning, nos permite, librarnos de luchar con algoritmos que no pueden cubrir todos los casos, y dejar que sea la propia máquina la que aprenda, a partir de imágenes de pieza buena y de pieza mala, cuál es el criterio para discriminarlas.
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