Contexto:

Este artículo contiene un análisis de las aplicaciones de las distintas técnicas de Deep Learning y Machine Learning utilizadas en un gran rango de industrias para garantizar el control de la calidad en productos terminados mediante la identificación de los defectos superficiales.

Métodos:

Se desarrolló una revisión sistemática de las tendencias y las aplicaciones de Deep Learning en procesos de calidad. Tras consultar varias bases de datos, se filtraron y clasificaron los artículos por industria y técnica específica de trabajo aplicada para su posterior análisis de utilidad y funcionamiento.

Resultados:

Los resultados muestran por medio de casos de éxito la adaptabilidad y el potencial de aplicabilidad de esta técnica de inteligencia artificial a casi cualquier etapa de proceso de cualquier producto, esto debido al manejo de técnicas complementarias que se ajustan a las diferentes particularidades de los datos, los procesos de producción y los requerimientos de calidad.

Conclusiones:

El Deep Learning, en complemento con técnicas como Machine Learning o Transfer Learning, genera herramientas automatizadas, precisas y confiables para controlar la calidad de producción de todas las industrias.

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