Pruebas A/B de sistemas de visión artificial para inspección de calidad

15 de junio de 2025

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El sistema de visión artificial con pruebas A/B permite a los fabricantes comparar y optimizar las herramientas de inspección visual automatizada en la planta de producción. La inspección visual automatizada alcanza tasas de repetibilidad y reproducibilidad que coinciden con los estándares calibrados, con diferencias de medición de tan solo 0.01 mm. La inteligencia artificial y el aprendizaje automático impulsan estos avances al automatizar la limpieza de datos, la detección de anomalías y el control de calidad predictivo. La inspección visual automatizada aprovecha la inteligencia artificial para la toma de decisiones en tiempo real y una mayor precisión. Gracias a algoritmos de aprendizaje, la inspección visual automatizada se adapta rápidamente a nuevos tipos de defectos. El proceso de visión artificial integra la inteligencia artificial y el aprendizaje, lo que aumenta la eficiencia y la fiabilidad de la inspección visual.

Puntos clave

Las pruebas A/B comparan dos sistemas de visión artificial dividiendo los datos en grupos para encontrar qué sistema detecta mejor los defectos y mejora el control de calidad.
Métricas clave como la precisiónLa precisión, la recuperación y la tasa de detección de defectos ayudan a medir y comparar eficazmente el rendimiento de los sistemas de inspección por visión.
Definir métricas de éxito claras y preparar grupos de prueba justos con asignación aleatoria garantiza resultados de pruebas A/B confiables e imparciales.
Integración de pruebas A/B Con las canalizaciones de visión artificial se aceleran las mejoras, se reducen los errores y se apoya el aprendizaje y la adaptación continuos.
Abordar desafíos como la variabilidad de los datos y la integración de la producción con las mejores prácticas ayuda a mantener la precisión del sistema y un funcionamiento fluido.

Sistema de visión artificial para pruebas A/B

Definición y propósito

Las pruebas A/B de sistemas de visión artificial se refieren a un enfoque estructurado para comparar dos soluciones de inspección diferentes. En este proceso, los ingenieros dividen un conjunto de datos en dos grupos. Un grupo utiliza el sistema actual (A), mientras que el otro grupo utiliza un sistema nuevo o modificado (B). Cada grupo inspecciona los mismos tipos de productos en condiciones similares. Este método utiliza la asignación aleatoria para garantizar la imparcialidad y reducir el sesgo. Las pruebas de hipótesis estadísticas, que incluyen intervalos de confianza y valores p, ayudan a determinar si un sistema funciona mejor que el otro. Un valor p inferior a 0.05 suele indicar que la diferencia es real y no se debe al azar. Este enfoque permite a los fabricantes tomar decisiones basadas en la evidencia y mejorar sus procesos de inspección visual. Al filtrar el ruido aleatorio, los experimentos A/B ayudan a los equipos a identificar mejoras reales en el control de calidad.

Las métricas clave

El sistema de visión artificial para pruebas A/B se basa en varios llaves metricas Para medir el rendimiento. Estas métricas ayudan a los equipos a comparar resultados y seleccionar la mejor solución de inspección.

Métrico	Definición y función en la detección de defectos
Exactitud	Porcentaje del total de predicciones correctas (defectos y no defectos).
Precisión	Proporción de defectos detectados que son defectos reales.
Recordar	Proporción de defectos reales encontrados de todos los defectos posibles.
Puntuación F1	Media armónica de precisión y recuperación, equilibrando ambas métricas.
Tasa de escape	Tasa de piezas defectuosas que el sistema no detecta (falsos negativos).
Tasa de sobreexplotación	Tasa de piezas buenas clasificadas incorrectamente como defectuosas (falsos positivos).
Curva ROC	Gráfico de la tasa de verdaderos positivos frente a la tasa de falsos positivos, que muestra la calidad del modelo.
AUC	Número único que resume el rendimiento de la curva ROC.

Los fabricantes utilizan estas métricas para evaluar clasificadores de aprendizaje profundo y reducir la cantidad de productos defectuosos. Por ejemplo, un modelo ResNet-50 para la detección de defectos de soldadura alcanzó una precisión del 96.1 %. En otro caso, un modelo YOLOv5 alcanzó una precisión del 98.1 % para el conteo de vehículos. Estos resultados demuestran cómo las pruebas A/B en sistemas de visión artificial pueden impulsar mejoras en diversas industrias.

Los experimentos A/B en la fabricación utilizan estas métricas para comparar sistemas y garantizar una inspección visual fiable. Al monitorizar la precisión, las tasas de retirada y la detección de defectos, los equipos pueden minimizar tanto los defectos no detectados como los rechazos innecesarios.

Beneficios y aplicaciones

Selección de modelo

Seleccionar el modelo adecuado para la inspección visual automatizada requiere una planificación minuciosa. Los equipos deben comprender los datos y las necesidades específicas de cada caso. Suelen emplear las siguientes estrategias:

Los equipos verifican si el conjunto de datos coincide con las condiciones del mundo real e incluye casos raros o inusuales.
Los requisitos del conjunto de datos cambian según los metadatos, la complejidad de la tarea y la disponibilidad. recursos de etiquetado.
Los métodos de muestreo, como el muestreo basado en la diversidad, el muestreo basado en la incertidumbre y el aprendizaje activo, ayudan a los equipos a elegir los mejores datos para el entrenamiento del modelo.
Herramientas como LightlyOne permiten realizar búsquedas de similitud y consultas de metadatos para encontrar casos subrepresentados y automatizar actualizaciones en la cadena de datos.
Los equipos actualizan periódicamente los conjuntos de datos de capacitación para mantenerse al día con los nuevos productos o entornos cambiantes, lo que garantiza que la inspección de visión automatizada siga siendo efectiva.
Los conjuntos de datos más pequeños y bien seleccionados pueden ser más útiles que los grandes y repetitivos, especialmente cuando el etiquetado y el procesamiento requieren mucho tiempo.
Los métodos de selección automatizados, impulsados por máquinas, garantizan que los datos cubran muchos escenarios que el muestreo manual podría pasar por alto.
Cada proceso de selección se adapta a la tarea, la industria y los recursos específicos de la empresa, lo que demuestra la importancia de los datos específicos de cada caso en la inspección visual automatizada.

Benchmarking de rendimiento

La evaluación comparativa del rendimiento ofrece a los equipos una forma clara de medir el rendimiento de la inspección de visión automatizada. Utilizan conjuntos de datos de referencia con etiquetas de referencia para comparar los resultados del modelo con las respuestas conocidas. Conjuntos de datos como MNIST, CIFAR-10/100 y VEDAI reflejan los desafíos del mundo real. Los equipos utilizan métricas como la exactitud, la precisión y la recuperación para evaluar el rendimiento. Los marcos de prueba y evaluación de multifidelidad ayudan a adaptar las pruebas a cada aplicación y método de aprendizaje. En la inspección de visión automatizada, los equipos establecen objetivos claros y medibles que se ajustan a las necesidades del negocio. Realizan experimentos con suficientes muestras y analizan los resultados para mejorar el sistema. Este proceso ayuda a los equipos a establecer puntos de referencia sólidos y a seguir mejorando la inspección de visión automatizada mediante experimentos y aprendizaje continuos.

Pruebas de imparcialidad y sesgo

La inspección visual automatizada debe tratar a todos los productos y personas de forma justa. Puede haber sesgo en los datos o modelos de entrenamiento, por lo que los equipos comprueban la imparcialidad mediante diversos métodos:

La amplificación del sesgo mide en qué medida un modelo aumenta los sesgos existentes en los datos.
Los estudios muestran sesgos de género y geográficos en grandes conjuntos de datos, lo que puede afectar la imparcialidad del modelo.
Los sesgos de anotación en los conjuntos de datos de imágenes faciales pueden causar diferencias relacionadas con el género en los resultados.
Los conjuntos de datos grandes a veces contienen contenido de odio, lo que puede afectar la imparcialidad.
Los investigadores han encontrado sesgos de género y tono de piel en los sistemas comerciales de reconocimiento facial y modelos de detección de objetos.
Los métodos de entrenamiento como el aprendizaje autosupervisado o la compresión de modelos pueden aumentar el sesgo y afectar a algunos grupos más que a otros.

Un nuevo marco de pruebas estadísticas ayuda a los equipos a medir la imparcialidad en la inspección visual automatizada. Utiliza validación cruzada y matrices de confusión para obtener resultados claros y medibles de la imparcialidad individual, grupal y de subgrupos. Este enfoque ayuda a los equipos a garantizar que los sistemas de inspección visual automatizada funcionen correctamente para todos y a mejorar la calidad de la inspección visual.

Pasos para la implementación

Definir métricas

Los equipos comienzan por definir métricas de éxito claras para el sistema de visión artificial. Estas métricas guían todo el proceso de pruebas A/B y garantizan que los resultados sean significativos. Al configurar las pruebas, los equipos seleccionan métricas que se ajusten a los objetivos del proyecto y a la tarea de inspección específica. El uso de múltiples métricas ayuda a capturar diferentes aspectos del rendimiento, especialmente cuando el conjunto de datos presenta desequilibrios o cuando el coste de los errores varía.

La precisión mide la frecuencia con la que el sistema identifica correctamente los defectos, lo cual es importante cuando los falsos positivos son costosos.
La comprobación de recuperación verifica si el sistema encuentra todos los defectos reales, lo que es importante cuando pasar por alto un defecto resulta costoso.
F1 Score equilibra la precisión y la recuperación, lo que lo hace útil para tareas con datos desiguales.
El AUC (área bajo la curva) muestra qué tan bien el sistema separa los artículos defectuosos de los no defectuosos.
Para las tareas de regresión, los equipos utilizan el error absoluto medio (MAE), el error cuadrático medio (MSE), el error cuadrático medio (RMSE), el R cuadrado (R2) y el error porcentual absoluto medio (MAPE).
Las métricas adicionales incluyen la tasa de detección de defectos, el porcentaje de defectos críticos encontrados y las encuestas de satisfacción de los usuarios.

Consejo: Los equipos deben automatizar la recopilación de datos y la generación de informes. Esto ahorra tiempo y aumenta la precisión. Presentar las métricas en gráficos o tablas simples ayuda a los equipos técnicos y de gestión a comprender los resultados.

Preparar grupos

Tras definir las métricas, los equipos preparan los grupos para las pruebas. Dividen el conjunto de datos en dos grupos: uno para el sistema actual (A) y otro para el sistema nuevo o mejorado (B). La asignación aleatoria garantiza que cada grupo represente la gama completa de tipos de productos y casos de defectos. Este paso reduce el sesgo y facilita una comparación justa.

Las mejores prácticas recomiendan el uso de pruebas de aleatorización, donde las etiquetas de los grupos se barajan repetidamente para crear una distribución nula. Este enfoque no se basa en supuestos estadísticos estrictos y ayuda a los equipos a comprobar si las diferencias observadas son reales. Los equipos también normalizar datos en diferentes lotes para mantener la consistencia y la reproducibilidad.

Nota: La división y validación adecuadas de los conjuntos de datos son cruciales. Los equipos deben utilizar la validación cruzada y conjuntos de pruebas externos, especialmente con conjuntos de datos pequeños. Esto evita resultados engañosos y garantiza que el rendimiento del sistema refleje las condiciones reales.

Ejecutar pruebas

Con los grupos preparados, los equipos implementar ambas versiones del sistema de visión artificial. Cada grupo inspecciona los mismos tipos de productos en condiciones similares. Los equipos recopilan datos sobre todas las métricas definidas durante el periodo de prueba. Los canales de datos automatizados permiten obtener resultados en tiempo real, lo que reduce los errores manuales.

Los equipos supervisan el proceso para garantizar que ambos sistemas funcionen con la misma configuración. Esto incluye la iluminación, los ángulos de cámara y el flujo del producto. Cualquier cambio en el entorno puede afectar los resultados y debe controlarse.

Analizar resultados

Una vez finalizadas las pruebas, los equipos analizan los datos recopilados. Utilizan pruebas de hipótesis estadísticas para comparar el rendimiento de ambos sistemas. Los valores p indican si la diferencia entre los sistemas se debe probablemente al azar. Sin embargo, los equipos también consideran métricas del tamaño del efecto, como la d de Cohen, para medir el impacto práctico de cualquier mejora.

Los equipos presentan los resultados mediante gráficos y tablas claros. Verifican si el nuevo sistema mejora la precisión, la recuperación u otras métricas clave. También revisan la imparcialidad y el sesgo, garantizando que el sistema funcione correctamente para todos los tipos de productos y no favorezca a ciertos grupos.

Recordatorio: Los equipos no deben basarse únicamente en los valores p. Deben considerar tanto la significancia estadística como la práctica. La verificación continua de las métricas garantiza que los resultados sigan siendo válidos y procesables.

Tomar decisiones

Con base en el análisis, los equipos deciden si adoptan el nuevo sistema. Si el nuevo sistema muestra mejoras claras en precisión, detección de defectos o eficiencia, los equipos pueden proceder con la implementación. Si los resultados son dispares, los equipos pueden realizar pruebas adicionales o refinar los algoritmos de aprendizaje.

Los equipos documentan todo el proceso, incluyendo las definiciones de métricas, la división de datos y los métodos de análisis. Esta documentación facilita la reproducibilidad y ayuda a futuros equipos a repetir o mejorar el proceso. Los equipos también recopilan comentarios de los operadores y las partes interesadas para garantizar que el sistema satisfaga las necesidades reales.

Consejo profesional: La mejora continua es clave. Los equipos deben repetir las pruebas A/B a medida que se disponga de nuevos datos, productos o métodos de aprendizaje. Esto mantiene el sistema de visión artificial actualizado y eficaz.

Tubería de visión artificial

Componentes del sistema

Un pipeline de visión artificial incluye varios componentes principales que trabajan en conjunto para inspeccionar productos automáticamente. Cada componente desempeña una función específica en la captura, el procesamiento y el análisis de imágenes. La siguiente tabla describe los componentes principales y sus detalles técnicos:

Componente	Descripción y detalles técnicos
Iluminación	Utiliza luces halógenas LED, fluorescentes o de fibra óptica para mejorar la calidad de la imagen y resaltar características.
Cámara industrial	Captura imágenes en formatos como monocromo, color o alta resolución, utilizando sensores CCD o CMOS.
Lentes	Enfoca y amplía imágenes, con opciones para diferentes monturas y campos de visión.
de altura	Detecta la posición del objeto y activa la captura de imágenes mediante fibra óptica o interruptores de proximidad.
Capturador de fotogramas	Convierte las señales de la cámara en datos de computadora y controla configuraciones de la cámara como la exposición y el disparador.
Plataforma de computación	Ejecuta software de procesamiento en PC industriales, equilibrando velocidad y confiabilidad para el uso en fábrica.
software de procesamiento	Analiza imágenes, extrae características y toma decisiones utilizando algoritmos avanzados y modelos de aprendizaje.
Unidad de control	Administra las operaciones del sistema, incluido el control de movimiento y las tareas de entrada/salida.

Los equipos pueden medir el impacto de cada componente. Por ejemplo, la velocidad de adquisición y preprocesamiento de imágenes afecta la inspección en tiempo real; algunos sistemas procesan las imágenes en menos de 20 milisegundos. Extracción de características La detección de objetos utiliza métricas como la Precisión Promedio y la Recuperación para monitorizar la precisión. La toma de decisiones y la generación de informes pueden reducir los incidentes hasta en un 20 % y los costos de inspección en un 30 %. La integración con el flujo de datos facilita el flujo de datos en tiempo real y el mantenimiento predictivo.

Integración con pruebas A/B

Integrar las pruebas A/B en el proceso de visión artificial ofrece numerosas ventajas. Las pruebas A/B basadas en IA automatizan la configuración de las pruebas, el seguimiento en tiempo real y la generación de variantes. Esto agiliza el proceso y permite a los equipos probar nuevos algoritmos o hardware rápidamente. Por ejemplo, un sistema comercial de búsqueda visual puede usar las pruebas A/B para comparar diferentes métodos de extracción de características o configuraciones de iluminación.

Las herramientas de IA ayudan a reducir los errores manuales y el sesgo cognitivo. Permiten a los equipos ejecutar pruebas multivariables, verificando varias variables a la vez. Este enfoque proporciona información más profunda que las pruebas tradicionales de una sola variable. La IA también detecta anomalías en los datos, garantizando resultados fiables y manteniendo la integridad del sistema.

Los equipos se benefician de las capacidades predictivas. La IA puede predecir resultados y optimizar la configuración de inspección al instante. Esto fomenta la mejora continua y el aprendizaje durante el proceso de fabricación. Empresas como Airbnb han obtenido mejoras mensurables, como un aumento del 6 % en la conversión de reservas, gracias al uso de pruebas A/B mejoradas con IA. En el sector manufacturero, estos métodos ayudan a los equipos a adaptarse rápidamente a nuevos tipos de defectos y a las cambiantes necesidades de producción.

Consejo: La integración de las pruebas A/B con el proceso de visión artificial garantiza que cada cambio se valide con datos reales, lo que genera mayor precisión y eficiencia.

Desafíos y Mejores Prácticas

Variabilidad de datos

La inspección de visión automatizada se enfrenta a importantes desafíos debido a la variabilidad de los datos. Los datos de entrada pueden cambiar debido a la iluminación, el fondo, la perspectiva y las propiedades del material. Estos cambios pueden afectar la precisión de la inspección. Por ejemplo, un conjunto de datos de prueba sintéticos con alta variabilidad en perspectiva e iluminación ayuda a medir la eficacia de los modelos en condiciones reales. Los modelos entrenados con materiales complejos que introducen mayor varianza logran una mayor precisión en conjuntos de datos variables. Por el contrario, los modelos entrenados con texturas fotorrealistas o colores aleatorios a menudo no logran generalizar.

La combinación de canales de datos 2D y 3D puede reducir el impacto de la posición y la ubicación de los objetos. Los pasos de preprocesamiento registran los datos sin procesar en una plantilla de referencia, lo que ayuda a estandarizar las entradas. Las redes de autocodificadores de eliminación de ruido autosupervisadas aprenden la distribución de las piezas aceptables y detectan anomalías mediante la reconstrucción de las entradas. Añadir ruido durante el entrenamiento Mejora la robustez y reduce el sobreajuste. Los sistemas de inspección de visión automatizada deben monitorizar las tasas de verdaderos positivos, falsos negativos y falsos positivos para evaluar cómo la variabilidad de la entrada afecta la detección.

Consejo: El uso del análisis de componentes principales (PCA) puede ayudar a reducir el ruido y la redundancia en datos de alta dimensión, lo que hace que la inspección de visión automatizada sea más resistente a los cambios de iluminación y orientación.

Integración de producción

La integración de la inspección visual automatizada en entornos de producción presenta desafíos técnicos y operativos. La deriva conceptual, donde la distribución de datos cambia con el tiempo, puede degradar el rendimiento del modelo. Los problemas de calidad de los datos de producción pueden causar errores o sesgos inesperados. Los desafíos de infraestructura, como la latencia, los fallos y los picos de tráfico, pueden afectar la disponibilidad del modelo.

Las mejores prácticas para la integración de producción incluyen:

Versiones de modelos y contenedores para gestionar actualizaciones y reversiones.
Elegir la infraestructura de implementación adecuada, como la nube, la informática local o la informática de borde.
Monitoreo de pipelines con registros, alertas y paneles para rastrear el estado del modelo.
Reentrenamiento periódico con datos nuevos y ciclos de retroalimentación para mantener el rendimiento.
Correr Pruebas A/B en múltiples versiones del modelo para identificar el sistema con mejor rendimiento.

La inspección visual automatizada se beneficia de estas prácticas al garantizar un funcionamiento confiable y una mejora continua.

Gestión del cambio

La gestión de cambios en los sistemas de inspección visual automatizada requiere una planificación y colaboración minuciosas. Los equipos deben utilizar la aleatorización estratificada por conglomerados para alinear la aleatorización con los niveles de reporte, reduciendo así el impacto de los cambios organizacionales. Los equipos multidisciplinarios y un sólido apoyo institucional fomentan la aceptación de las partes interesadas.

Un proceso repetible y ágil que combina el diseño centrado en el usuario con métodos de ensayos controlados aleatorios permite una evaluación rápida e iterativa. Los equipos deben equilibrar las pruebas de usabilidad, que consumen muchos recursos, con pruebas A/B rápidas para obtener retroalimentación rápida. Comenzar con cambios de diseño menos invasivos ayuda a generar confianza antes de realizar modificaciones importantes. La colaboración con los proveedores de sistemas puede mejorar la infraestructura de aleatorización e informes.

Nota: Los proyectos de inspección visual automatizada tienen éxito cuando los equipos anticipan el sesgo de contaminación, utilizan marcos de evaluación rápida y se adaptan rápidamente a los cambios operativos.

Casos de éxito

Ejemplo de fabricación

Un fabricante líder de electrónica quería mejorar su proceso de inspección por visión automatizada para detectar defectos de soldadura en placas de circuitos. El equipo diseñó una prueba A/B para comparar el sistema de inspección actual con una nueva solución basada en aprendizaje profundo. Los ingenieros dividieron la línea de producción de modo que la mitad de las placas pasaran por el sistema existente, mientras que la otra mitad utilizara la nueva configuración de inspección por visión automatizada. Ambos sistemas funcionaron en condiciones ambientales e iluminación idénticas. El equipo recopiló datos durante cuatro semanas, abarcando múltiples ciclos de producción para garantizar una muestra representativa.

Rastrearon a varios métricas de resultados, incluyendo la precisión, la tasa de detección de defectos y la tasa de falsos positivos. El equipo calculó el tamaño de muestra necesario antes de iniciar el experimento, con el objetivo de inspeccionar al menos 400 placas por sistema. Este enfoque ayudó a evitar conclusiones prematuras y garantizó el rigor estadístico. El equipo también monitoreó métricas de seguridad, como la velocidad de inspección y el tiempo de inactividad del sistema, para confirmar que las mejoras en la detección de defectos no se produjeran a expensas de la eficiencia operativa.

Resultados

La prueba A/B produjo resultados claros. El nuevo sistema de inspección de visión automatizado Se logró una tasa de detección de defectos del 97.2 %, en comparación con el 93.5 % del sistema anterior. El análisis estadístico mostró un valor p inferior a 0.05, lo que cumple con el umbral de confianza del 95 % para la significancia. El equipo aplicó múltiples correcciones de prueba para controlar la tasa de falsos positivos. No se observaron deterioros en las métricas de seguridad, y los controles de calidad confirmaron la integridad del experimento.

Los hallazgos clave incluyeron:

El nuevo sistema de inspección visual automatizada mejoró la precisión y redujo los falsos negativos.
Todas las métricas de barandillas se mantuvieron estables, sin aumento en el tiempo de inspección o el tiempo de inactividad.
El experimento cumplió todos los requisitos estadísticos, incluido el tamaño de la muestra y la duración.
La validación psicométrica confirmó la confiabilidad de las métricas de resultados.

El fabricante decidió implementar el nuevo sistema de inspección de visión automatizada en todas las líneas de producción, confiando en los resultados basados en datos.

Las pruebas A/B aportan mejoras mensurables a la inspección visual automatizada. Los equipos observan una mejora de hasta el 10 % en las tasas de conversión y una reducción del 20 % en las tasas de rebote al utilizar la inspección visual automatizada con métodos basados en datos. Las marcas líderes confían en la inspección visual automatizada por su velocidad y precisión. Para maximizar los resultados, los equipos deben:

Establecer objetivos claros para la inspección visual automatizada.
Formular hipótesis comprobables.
Priorizar las pruebas de alto impacto.
Mantener el rigor estadístico.
Analice todos los resultados, incluidas las métricas de barandilla.
Considere cada prueba de inspección de visión automatizada como una oportunidad de aprendizaje.
Construir una cultura de experimentación.

Métrico	Beneficio	Recomendación
Tiempo del ciclo de prueba	Ciclos de iteración un 30% más rápidos	Fomentar el aprendizaje rápido y la iteración
Confianza estadística	Más del 95% de confianza en el que confía el 75%	Adherirse a las mejores prácticas

La inspección visual automatizada, impulsada por pruebas A/B, ayuda a los fabricantes a lograr una mejora continua y una toma de decisiones más inteligente.

Preguntas Frecuentes

¿Qué son las pruebas A/B en la inspección de calidad con visión artificial?

Las pruebas A/B comparan dos sistemas de visión artificial dividiendo los datos en dos grupos. Cada grupo utiliza un sistema diferente. Los equipos miden qué sistema detecta más defectos o funciona más rápido. Esto ayuda a los fabricantes a elegir la mejor solución.

¿Cómo garantizan los equipos la imparcialidad en las pruebas A/B?

Los equipos utilizan asignación aleatoria y validación cruzada. Estos métodos ayudan a eliminar el sesgo de los resultados. También verifican la imparcialidad en diferentes tipos de productos y condiciones.

¿Qué métricas son las más importantes en las pruebas A/B para sistemas de visión?

Clave métrica Incluyen exactitud, recuperación, precisión y tasa de detección de defectos. Los equipos también registran falsos positivos y falsos negativos. Estas cifras muestran el rendimiento de cada sistema.

Consejo: Los equipos deberían usar gráficos sencillos para comparar métricas. Esto facilita la comprensión de los resultados.

¿Pueden las pruebas A/B ralentizar la producción?

Las pruebas A/B no tienen por qué ralentizar la producción. Los equipos realizan pruebas en líneas de producción en vivo o utilizan datos históricos. Una planificación minuciosa mantiene la velocidad y la calidad de la inspección altas durante los experimentos.