Revisión de la Literatura sobre el Uso del Aprendizaje Profundo Enfocado en Sistemas de Inspección Ópticos Automatizados para la Detección de Defectos Superficiales en el Sector de la Manufactura

El sector de la manufactura utiliza metodologías de aprendizaje automático supervisado que permiten mejorar procesos de inspección mediante la visión artificial. La inspección óptica automatizada ofrece eficiencia en el proceso de inspección para la detección de defectos en la fabricación de diversos productos. Este trabajo aporta con la identificación de aquellas limitaciones en el procesamiento de datos basados en el conjunto de reglas definidas y la gestión del dominio del proceso. Se propone una revisión de literatura sobre el uso del aprendizaje profundo enfocado a los sistemas de inspección ópticos automatizados para la detección de defectos superficiales en el sector de la manufactura. El objetivo propuesto es de identificar las diferentes arquitecturas orientadas en redes neuronales convolucionales aplicadas en sistemas de inspección óptico con el fin de automatizar la extracción de características o patrones.