Por qué son importantes los sistemas de visión artificial de Backbone en la industria moderna

6 Julio 2025

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La automatización está transformando las fábricas en todo el mundo. Los sistemas de visión artificial desempeñan ahora un papel fundamental para que la producción sea más rápida y fiable. Las proyecciones recientes indican que el mercado de la visión artificial alcanzará los 9.3 millones de dólares en 2028, impulsado por industrias que exigen alta precisión y velocidad. Un sistema de visión artificial fundamental actúa como la médula espinal de un cuerpo: respalda cada movimiento y decisión. Este sistema encuentra y comprende rápidamente cada objeto en una línea de producción. Las empresas que utilizan sistemas de visión artificial fundamentales han observado menos errores e inspecciones más rápidas, lo que demuestra su valor para impulsar el rendimiento y la innovación industrial.

Puntos clave

Los sistemas de visión artificial actúan como el núcleo de la automatización industrial, ayudando a las máquinas a ver y comprender objetos con rapidez y precisión.
Estos sistemas utilizan modelos de aprendizaje profundo como ResNet y DenseNet para mejorar la detección de defectos, acelerar las inspecciones y reducir los errores en más del 90%.
Un hardware eficiente combinado con redes troncales sólidas permite procesamiento en tiempo real, haciendo que las fábricas sean más rápidas y confiables.
Industrias como la automotriz, la electrónica y la de procesamiento de alimentos se benefician de los sistemas de visión central a través de un mejor control de calidad y menores costos.
Las tendencias futuras, como la IA de borde y los modelos híbridos, harán que estos sistemas sean más inteligentes, más flexibles y más fáciles de personalizar para tareas específicas.

¿Qué es un sistema de visión artificial Backbone?

A sistema de visión artificial de columna vertebral Constituye el núcleo de la automatización industrial moderna. Este sistema utiliza redes neuronales avanzadas para ayudar a las máquinas a visualizar y comprender su entorno. En las fábricas, estos sistemas guían a los robots para detectar defectos, clasificar productos y mantener las líneas de producción funcionando sin problemas. La columna vertebral actúa como la estructura principal, respaldando todos los procesos de aprendizaje profundo en visión artificial. Funciona como una columna vertebral sólida, sosteniendo el resto del sistema y asegurando que cada componente funcione en conjunto.

Columna vertebral del aprendizaje profundo

El aprendizaje profundo ha transformado la forma en que las máquinas procesan imágenes. En un sistema de visión artificial de base, esta es una red neuronal especial que aprende a encontrar patrones importantes en las imágenes. Estos patrones ayudan a las máquinas a reconocer objetos, leer etiquetas y detectar errores. Las redes neuronales convolucionales desempeñan un papel fundamental en este proceso. Escanean imágenes en capas, identificando formas, bordes y colores. Cada capa de la base aprende características más profundas, lo que aumenta la inteligencia del sistema con cada paso.

Los investigadores han probado numerosos modelos de columna vertebral para tareas de visión artificial. Modelos como VGG, ResNet y DenseNet se han popularizado gracias a su buen rendimiento en el aprendizaje profundo. Estos modelos de columna vertebral ayudan a las máquinas a aprender con solo unos pocos ejemplos, lo cual es importante en fábricas donde aparecen nuevos productos con frecuencia. La siguiente gráfica muestra el rendimiento de estos modelos de columna vertebral en tareas de aprendizaje de pocas tomas, donde el sistema debe aprender de muy pocos datos.

Los estudios demuestran que el uso de una estructura sólida en el aprendizaje profundo ayuda a las máquinas a adaptarse rápidamente a nuevas tareas. Por ejemplo, en la detección de enfermedades de las plantas, estos sistemas alcanzan una precisión superior al 90 % incluso con pocas muestras. Esto hace que los sistemas de visión artificial con estructura sólida sean muy útiles en industrias que requieren resultados rápidos y fiables.

Un informe reciente del sector destaca el creciente uso de estos sistemas. Se prevé que el mercado de sistemas de visión artificial para tuberías crezca de 12.9 2024 millones de dólares en 20.8 a 2030 30 millones de dólares en 25. Las empresas que utilizan sistemas de visión artificial de base han reducido los costes de inspección hasta en un 2 % y las tasas de error humano del XNUMX % a menos del XNUMX %. Estos sistemas también agilizan las inspecciones, y algunas fábricas revisan una pieza cada dos segundos.

Métrico	Resultado/Impacto
Reducción de costos de inspección	20-30% menor
Tasa de error humano	Reducido del 25% a menos del 2%
Velocidad de inspección	1 parte cada 2 segundos
Tiempo de inactividad no planificado	reducción de un 25%
Retención de clientes	Un 23% de mejora
Cuota de mercado	Aumento del 17%

Las estructuras troncales de aprendizaje profundo también facilitan el procesamiento de datos en tiempo real y el mantenimiento predictivo. Esto significa que las máquinas pueden detectar problemas antes de que provoquen retrasos, manteniendo así el buen funcionamiento de las fábricas.

Rol de extracción de características

La extracción de características es el núcleo de todo sistema de visión artificial principal. Este sistema aprende a identificar los detalles más importantes de las imágenes. Este proceso ayuda a las máquinas a centrarse en lo importante, como encontrar grietas en el metal o leer códigos de barras. Las redes convolucionales logran esto descomponiendo las imágenes en partes pequeñas y aprendiendo qué características son útiles para cada tarea.

Los métodos tradicionales, como el Histograma de Gradientes Orientados y los Patrones Binarios Locales, requerían que las personas diseñaran las características manualmente. Estos métodos antiguos presentaban dificultades con tareas complejas de visión artificial, como la detección de objetos y la clasificación de imágenes. El aprendizaje profundo cambió esto al permitir que las redes neuronales aprendan características directamente de los datos sin procesar. Las redes neuronales convolucionales ahora gestionan tareas como la localización y segmentación de objetos con mucha mayor precisión.

Los modelos de aprendizaje profundo como YOLO y Faster R-CNN aprenden funciones automáticamente, lo que los hace más flexibles.
Las redes convolucionales pueden adaptarse a nuevas tareas sin cambios manuales.
Las redes neuronales profundas logran mejores resultados en tareas complejas de visión artificial que los métodos más antiguos.
Las máquinas de vectores de soporte funcionan bien para tareas simples, pero las estructuras de aprendizaje profundo funcionan mejor en entornos del mundo real.

Un estudio de caso sobre detección de dificultades financieras demostró que usar demasiadas características sin una extracción adecuada puede afectar la precisión. Al usar aprendizaje profundo para la extracción de características, el modelo se volvió más preciso y robusto. Este ejemplo muestra por qué los sistemas de visión artificial esenciales requieren una extracción de características robusta para funcionar correctamente.

Estudios recientes confirman que las redes neuronales troncales, especialmente las redes neuronales convolucionales, sirven como base para la extracción de características industriales. Estas redes muestran una gran precisión tanto en la clasificación de imágenes como en la detección de objetos, incluso con datos limitados. El aprendizaje por transferencia, donde una red neuronal entrenada en una tarea se utiliza para otra, ayuda a las máquinas a aprender más rápido y con mejores resultados.

Tanto el estudio VIBES como el análisis comparativo "Battle of the Backbones" demuestran la importancia de elegir el backbone adecuado para cada tarea. Algunos backbones funcionan mejor para ciertas tareas de visión artificial, por lo que elegir el mejor puede mejorar el rendimiento. Una nueva investigación también demuestra que combinar backbones robustos con datos fiables puede ayudar a que los métodos de aprendizaje sencillos superen a los más complejos.

Nota: La extracción eficaz de características en los sistemas de visión artificial principales genera mayor precisión, un aprendizaje más rápido y resultados más confiables en entornos industriales.

Funciones clave y ventajas

Rendimiento y precisión

Los sistemas de visión artificial Backbone ofrecen un alto rendimiento en entornos industriales. Estos sistemas utilizan redes neuronales avanzadas Para mejorar la detección, el reconocimiento y la segmentación de objetos. Las fábricas dependen de estos sistemas para detectar defectos, clasificar objetos y garantizar la calidad. Esta estructura permite que las máquinas alcancen una alta precisión, a menudo superior al 98 %. Las máquinas pueden inspeccionar piezas mucho más rápido que los humanos, a veces hasta 80 veces más rápido. Esta velocidad permite a las fábricas revisar miles de objetos cada hora.

Una columna vertebral sólida reduce los errores de inspección en más del 90 %. También reduce el número de productos defectuosos hasta en un 99 %. Las máquinas que utilizan estos sistemas muestran mayor precisión y capacidad de recuperación que los inspectores humanos. Por ejemplo, la puntuación F1, que mide el equilibrio entre precisión y capacidad de recuperación, suele superar el 90 %. La siguiente tabla muestra cómo se comparan los sistemas de visión artificial de columna vertebral con los métodos tradicionales:

Métrico	Métodos tradicionales	Sistemas impulsados por IA
Exactitud	85-90%	Durante 99.5%
Velocidad	2-3 segundos por unidad	0.2 segundos por unidad

Fábricas que utilizan sistemas de visión de columna vertebral Observa menos errores, inspecciones más rápidas y una mayor calidad del producto. El gráfico a continuación destaca las mejoras en las métricas clave:

Nota: La alta precisión y velocidad en la detección y reconocimiento de objetos ayudan a las empresas a reducir el desperdicio y mejorar la satisfacción del cliente.

Eficiencia del hardware

La eficiencia del hardware desempeña un papel fundamental en los sistemas de visión artificial principales. El hardware adecuado acelera las tareas de detección y reconocimiento. Los procesadores, las GPU y la memoria influyen en la velocidad y precisión del funcionamiento de un sistema. Por ejemplo, los procesadores de alta velocidad y la gran capacidad de memoria permiten a las máquinas gestionar tareas complejas de detección de objetos y segmentación semántica en tiempo real.

Las investigaciones de NVIDIA demuestran que los nuevos diseños de red troncal, como los modelos híbridos Mamba-Transformer, optimizan la velocidad y la precisión. Estos modelos ofrecen un excelente rendimiento en la clasificación de imágenes, la detección de objetos y la segmentación. Además, consumen menos energía y son más rápidos, lo que los hace ideales para fábricas que necesitan sistemas de visión fiables y rápidos.

La siguiente tabla explica cómo las diferentes piezas de hardware afectan el rendimiento de la visión artificial:

Componente de hardware	Impacto en las métricas de rendimiento de la visión artificial
Tipo de procesador y velocidad	Reduce el tiempo de ejecución y acelera la detección.
GPU/TPU	Maneja modelos complejos y mejora la eficiencia del entrenamiento.
Capacidad y tipo de memoria	Admite grandes conjuntos de datos, aumenta la precisión y el rendimiento.
Tipo y capacidad de almacenamiento	Acelera el acceso a los datos y reduce la latencia del sistema

Un hardware eficiente, junto con una sólida estructura, garantiza que los sistemas de visión puedan procesar imágenes con rapidez y precisión. Esto se traduce en una mejor detección, inspecciones más rápidas y resultados más fiables en entornos industriales.

Aplicaciones industriales

Detección de objetos en la fabricación

Uso de fábricas detección de objetos Para encontrar y rastrear artículos en las líneas de montaje. Esta tecnología ayuda a las máquinas a detectar defectos, clasificar productos y guiar a los robots. AI-powered Las tareas de visión artificial, como la clasificación de imágenes y la detección de objetos, han alcanzado una precisión superior al 95 % en la detección de pequeños defectos en piezas de freno. La industria automotriz utiliza la detección de objetos para la automatización de líneas de montaje y la detección de defectos, lo que se traduce en una mayor calidad del producto y ciclos más rápidos. Las fábricas de alimentos utilizan la detección de objetos para la inspección y el envasado, lo que mejora la seguridad y reduce el riesgo de contaminación. Las empresas de logística utilizan drones con detección de objetos para contabilizar el inventario rápidamente y ahorrar costes. Modelos avanzados como YOLOv7 pueden procesar imágenes a 286 fotogramas por segundo, lo que posibilita la detección en tiempo real en entornos de alta velocidad. Estos sistemas utilizan cuadros delimitadores para marcar objetos y permiten la segmentación de instancias para un análisis más detallado.

Consejo: La combinación de la detección de objetos con la segmentación semántica permite a las fábricas separar los objetos de los fondos y comprender sus formas, lo que mejora la clasificación y los controles de calidad.

Control de calidad

Control de calidad Depende de la detección y el reconocimiento precisos de defectos. Los sistemas de visión artificial de columna vertebral utilizan la clasificación de imágenes, la detección de objetos y la segmentación para comprobar si los productos tienen errores. Los métodos estadísticos, como la regresión y el análisis de series temporales, ayudan a monitorizar la calidad a lo largo del tiempo. El análisis multivariante examina muchas variables a la vez para obtener mejores predicciones. Las matrices de confusión y los índices de precisión de la clasificación muestran el buen funcionamiento de estos sistemas. En un caso, una red neuronal convolucional separó muestras defectuosas y no defectuosas con gran precisión. Otro modelo de red profunda para tubos de ensayo mostró una fuerte generalización y utilizó menos recursos. Estos resultados demuestran que los sistemas de visión artificial de columna vertebral mejoran el control de calidad al tomar decisiones rápidas y fiables. Las empresas ven ahorros de costes, un mayor retorno de la inversión (ROI) y menores costes de control de calidad.

Inspección de obleas

La inspección de obleas en electrónica utiliza visión artificial troncal para la detección y el reconocimiento de defectos. Investigadores probaron redes neuronales convolucionales en más de 1,000 mapas de obleas reales y observaron una alta precisión en la clasificación de defectos. Otro estudio utilizó una CNN de capas profundas en un conjunto de datos con más de 800,000 90.5 mapas de obleas, mostrando un excelente rendimiento en la detección de objetos y la clasificación de imágenes. Un sistema alcanzó una precisión del XNUMX % en la detección de defectos mediante aprendizaje múltiple. Estos resultados demuestran que los sistemas de visión artificial troncal superan a los métodos tradicionales en la inspección de obleas. Permiten el reconocimiento de imágenes, la segmentación semántica y otras tareas de visión artificial, lo que los hace esenciales para la fabricación de electrónica moderna.

Arquitecturas troncales en la visión de IA

Modelos populares (ResNet, VGG, DenseNet)

Muchas industrias dependen de deep learning Para impulsar sus sistemas de visión artificial. La base de estos sistemas suele utilizar redes neuronales conocidas. ResNet, VGG y DenseNet destacan como opciones populares. Cada modelo aporta ventajas únicas a las tareas de aprendizaje profundo.

ResNet utiliza conexiones residuales. Estas conexiones ayudan a las redes neuronales a aprender características profundas sin perder información importante. VGG utiliza filtros 3x3 simples, lo que facilita su comprensión y constituye un buen punto de partida para proyectos de aprendizaje profundo. DenseNet conecta cada capa con las demás, lo que ayuda a la red a aprender patrones profundos y complejos con menos parámetros.

La siguiente tabla compara varias arquitecturas de red troncal y sus características clave:

Arquitectura de la red troncal	Innovación/característica clave	Documento de referencia	Beneficios / Diferencias
Resnet	Conexiones residuales para abordar gradientes evanescentes	arXiv: 1512.03385	Permite el entrenamiento de redes muy profundas, mejorando la precisión y la estabilidad.
VGG	Filtros convolucionales 3×3 simples y uniformes	arXiv: 1409.1556	Arquitectura sencilla, buena base para la extracción de características
red móvil	Diseñado para dispositivos móviles/integrados centrados en la eficiencia y la baja latencia.	arXiv: 1704.04861	Inferencia ligera y rápida adecuada para entornos con recursos limitados
Red eficiente	Escala compuesta de profundidad, ancho y resolución para una eficiencia óptima	arXiv: 1905.11946	Equilibra la precisión y el coste computacional de forma eficaz
Transformadores de visión (ViT)	Aplica la arquitectura Transformer a parches de imagen	arXiv: 2010.11929	Aprovecha los mecanismos de atención, compitiendo con las CNN en grandes conjuntos de datos
CSPDarknet	Incorpora redes parciales de etapas cruzadas, utilizadas en YOLOv5 y posteriores	Documentación de Ultralytics YOLOv5	Equilibra la velocidad y la precisión para tareas de detección en tiempo real

Las métricas de rendimiento muestran que DenseNet-121 puede aumentar la precisión del 85.4 % al 93.2 % y la puntuación F1 del 82.8 % al 92.2 % al utilizar la aumentación de datos. VGG16 también mejora con la aumentación de datos, alcanzando una precisión del 92.6 %. Estos resultados resaltan el poder del aprendizaje profundo y la importancia de elegir la estructura adecuada para cada tarea.

Nota: Aumentar la profundidad de una red neuronal no siempre implica mejores resultados. En ocasiones, modelos más pequeños como ResNet18 pueden superar a modelos más profundos como ResNet50 en ciertos conjuntos de datos.

Redes troncales híbridas y basadas en transformadores

Los avances recientes en aprendizaje profundo han dado lugar a estructuras troncales híbridas y basadas en transformadores. Estos modelos combinan las ventajas de las redes neuronales convolucionales y los transformadores. Los modelos híbridos utilizan CNN para extraer características locales y transformadores para capturar patrones globales. Este enfoque ayuda a la estructura troncal a comprender tanto los detalles finos como el contexto general.

La red troncal híbrida de MambaVision utiliza bloques rediseñados y capas de transformadores. Logra una precisión máxima y un procesamiento de imágenes rápido en grandes conjuntos de datos. Esta red troncal supera a los modelos CNN y de transformadores puros en la detección de objetos, la segmentación y otras tareas de aprendizaje profundo. Estudios demuestran que añadir bloques de autoatención en etapas posteriores ayuda al modelo a comprender las relaciones de largo alcance en las imágenes.

Tipo de modelo	Aplicación industrial	Ventajas clave	Destacados Rendimiento
Transformadores de visión (ViT)	Reconocimiento biométrico vascular	El entrenamiento previo en grandes conjuntos de datos permite una extracción de características robusta	Precisión entre el 96% y el 99.86% en múltiples conjuntos de datos
CNN híbrido + ViT (por ejemplo, R50 + ViT-B/16)	Recuperación de imágenes	Combina la extracción de características locales de CNN con la codificación global de Transformer	Se logró una precisión del 88.3% y del 91.9% en los conjuntos de datos ROxf y RPar respectivamente
ViTAE y ViTAEv2 (basados en transformadores)	Detección de objetos, segmentación y estimación de pose	Incorporar sesgos inductivos y diseño de múltiples etapas para la extracción de características locales y globales	Se logró una precisión del 88.5% y se mejoró la eficiencia computacional.

Las redes troncales híbridas como CoAtNet y CvT demuestran que la combinación de métodos de aprendizaje profundo mejora la precisión y la eficiencia. Estos modelos ayudan a fábricas e industrias a resolver problemas de visión complejos con mayor rapidez y con menos errores.

Consejo: Las redes troncales híbridas y basadas en transformadores permiten que los sistemas de aprendizaje profundo se adapten rápidamente a nuevas tareas y entornos cambiantes.

Tendencias futuras en visión artificial de red troncal

IA y computación perimetral

La IA y la computación de borde están dando forma a la próxima generación de sistemas de visión artificial esenciales. Las empresas ahora utilizan el aprendizaje profundo y el aprendizaje por refuerzo para procesar los datos en el mismo lugar donde se recopilan. Este enfoque reduce los retrasos y mejora la toma de decisiones. Por ejemplo, las fábricas utilizan la IA de borde para predecir los problemas de las máquinas antes de que ocurran. Esto ayuda a prevenir tiempos de inactividad y a ahorrar dinero. En el ámbito sanitario, la IA de borde agiliza las decisiones médicas y mejora la precisión. Los vehículos autónomos se basan en la IA de borde para procesar rápidamente los datos de los sensores, lo que aumenta la seguridad vial.

Muchas industrias utilizan el aprendizaje por refuerzo para enseñar a las máquinas a reaccionar ante nuevas situaciones. Los robots en las fábricas aprenden a clasificar artículos y detectar defectos mediante... deep learning y aprendizaje por refuerzo. Estos sistemas pueden adaptarse a los cambios en la línea de producción. Las aplicaciones de IA en el mundo real demuestran que la computación en el borde ayuda a mantener la seguridad de los datos al procesarlos localmente. Esto también ahorra ancho de banda de red y protege la privacidad.

La siguiente tabla destaca las tendencias clave en la visión artificial de la red troncal:

Tendencia	Impacto
3D Vision	Los robots ven la profundidad y el espacio, mejorando la precisión
Mantenimiento predictivo	La IA detecta el desgaste de forma temprana, lo que reduce el tiempo de inactividad
IA de borde	Procesamiento en tiempo real, menor latencia, mejor seguridad
Colaboración humano-robot	Las máquinas entienden gestos y comandos.
Eficiencia energética	Los sistemas consumen menos energía, ahorrando costes

Consejo: La inteligencia artificial de borde y el aprendizaje de refuerzo hacen que los sistemas de visión artificial fundamentales sean más rápidos, más inteligentes y más seguros para las aplicaciones de inteligencia artificial del mundo real.

Personalización y ajuste

La personalización y el ajuste preciso ayudan a que los sistemas de visión artificial básicos funcionen mejor en diferentes industrias. Los modelos de aprendizaje profundo se pueden ajustar para tareas específicas mediante aprendizaje por refuerzo. Esto significa que las empresas pueden entrenar sus sistemas para detectar defectos únicos o gestionar nuevos productos. Los modelos de aprendizaje profundo más pequeños son más fáciles de ajustar y su ejecución es más económica. Las investigaciones demuestran que el uso de lotes grandes y tasas de aprendizaje más bajas mejora el rendimiento del modelo. Los resultados iniciales del entrenamiento pueden predecir el rendimiento de un modelo, lo que permite a las empresas detener el entrenamiento antes de tiempo si es necesario.

El aprendizaje por refuerzo y el aprendizaje profundo permiten actualizaciones y cambios rápidos. Las empresas suelen reutilizar los modelos existentes y perfeccionarlos con datos de alta calidad. Esto ahorra tiempo y dinero. Los métodos de ajuste preciso con parámetros eficientes, como el ajuste de adaptadores y LoRA, permiten a los ingenieros ajustar solo una pequeña parte del modelo. Estos métodos utilizan menos memoria y aun así ofrecen resultados sólidos. Por ejemplo, el ajuste delta puede reducir el uso de memoria hasta en un 75 % para lotes pequeños.

Una lista de mejores prácticas para la personalización y el ajuste incluye:

Utilice datos de alta calidad para el entrenamiento y el aprendizaje de refuerzo.
Elija la estructura de aprendizaje profundo adecuada para cada tarea.
Aplique un ajuste fino de parámetros eficiente para ahorrar recursos.
Monitorizar el entrenamiento temprano para predecir los resultados finales.
Utilice plataformas en la nube para una implementación escalable y rentable.

Nota: La personalización y el aprendizaje de refuerzo hacen que los sistemas de visión artificial sean flexibles y estén preparados para nuevos desafíos en entornos industriales profundos.

Los sistemas de visión artificial esenciales impulsan la industria moderna al aumentar la eficiencia, la precisión y la adaptabilidad. Las empresas ven beneficios reales, como la reducción de errores y un mejor control de calidad. La siguiente tabla muestra un sólido crecimiento del mercado:

Métrico	Value alto
Tamaño del mercado (2024)	USD 11.92 mil millones
CAGR proyectada (2026-2033)	7.3%
Pronóstico del tamaño del mercado (2033)	USD 21.72 mil millones

La toma de decisiones en tiempo real y la inteligencia artificial avanzada ayudan a que las fábricas trabajen más rápido.
Los nuevos modelos de IA y las imágenes en 3D mejoran la seguridad y la flexibilidad.
Las tendencias futuras apuntan a sistemas de visión aún más inteligentes y fáciles de usar.

Preguntas Frecuentes

¿Qué es un sistema de visión artificial de columna vertebral?

Un sistema de visión artificial de columna vertebral utiliza deep learning Para ayudar a las máquinas a ver y comprender imágenes. Actúa como la estructura principal para procesar datos visuales en fábricas y otras industrias.

¿Cómo mejoran los sistemas de red troncal el control de calidad?

Estos sistemas detectan defectos y clasifican los productos rápidamente. Ayudan a las empresas. reducir errores y mejorar la calidad del producto. Las máquinas pueden verificar miles de artículos cada hora con gran precisión.

¿Qué industrias utilizan sistemas de visión artificial de base?

Muchas industrias utilizan estos sistemas, como la automotriz, la electrónica, el procesamiento de alimentos y la logística. Cada industria se beneficia de inspecciones más rápidas y mayor precisión.

¿Son costosos de instalar los sistemas de visión artificial de red troncal?

El costo inicial puede ser elevado. Sin embargo, las empresas ahorran dinero con el tiempo al reducir errores, disminuir los costos laborales y mejorar la eficiencia. Muchas ven un retorno de la inversión en pocos años.

¿Pueden los sistemas de visión artificial de red troncal funcionar con los equipos de fábrica existentes?

Sí, la mayoría de los sistemas se pueden conectar a las máquinas actuales. Los ingenieros suelen actualizar el software o añadir cámaras para mejorar el rendimiento sin tener que reemplazar todo el equipo.