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Computer Vision

Computer Vision a medida

Desarrollamos sistemas de vision artificial que ven, entienden y actuan. Control de calidad automatizado, procesamiento de documentos, analisis de video en tiempo real y deteccion de objetos para cualquier sector.

Vision artificial

Maquinas que ven y entienden el mundo visual

La vision artificial permite a las maquinas interpretar imagenes y video con precision sobrehumana. Desde detectar defectos microscopicos en una linea de produccion hasta contar personas en un espacio comercial en tiempo real, computer vision transforma datos visuales en decisiones automaticas y conocimiento accionable.

La inspeccion visual humana es lenta, inconsistente y propensa a errores por fatiga. Un operario puede inspeccionar 300-500 piezas por hora con una tasa de deteccion de defectos del 80%. Un sistema de computer vision procesa miles de piezas por minuto con una precision superior al 99%. La diferencia en calidad de producto, reduccion de costes por defectos y velocidad de produccion es transformadora.

Pero computer vision va mucho mas alla de la inspeccion industrial. En retail, analiza el comportamiento de clientes en tienda para optimizar layouts y staffing. En logistica, lee codigos, etiquetas y documentos automaticamente. En seguridad, detecta anomalias y eventos relevantes en feeds de video. En salud, asiste en el analisis de imagenes medicas con precision diagnostica comparable a especialistas.

En Soamee desarrollamos soluciones de vision artificial a medida con las arquitecturas mas avanzadas: desde modelos YOLO para deteccion en tiempo real hasta redes convolucionales profundas para clasificacion de alta precision. Trabajamos con imagenes estaticas, video en streaming y feeds multicamara, desplegando en cloud, edge devices o GPUs on-premise segun los requisitos de latencia y privacidad de cada proyecto.

99.5%

Precision en deteccion

<50ms

Latencia en tiempo real

-90%

Defectos no detectados

24/7

Inspeccion continua

Aplicaciones

Computer vision para tu sector

Cada solucion se entrena y optimiza para tu caso de uso especifico, con datasets propios y metricas de rendimiento adaptadas a tus requisitos.

Control de calidad

Inspeccion visual automatizada en lineas de produccion: deteccion de defectos, verificacion de ensamblajes, medicion dimensional y clasificacion por calidad. Sistemas que operan a velocidades de produccion real con precision superior al 99%. Reduccion drastica de falsos positivos y productos defectuosos que llegan al cliente.

OCR y procesamiento de documentos

Extraccion de texto e informacion estructurada de cualquier tipo de documento: facturas, formularios, etiquetas, matriculas, cheques, recetas medicas. OCR avanzado combinado con comprension de layout y semantica para procesar documentos complejos con tablas, firmas y sellos.

Video analytics

Analisis en tiempo real de feeds de video: conteo de personas, deteccion de comportamientos, mapas de calor, tiempo de permanencia, deteccion de colas y eventos anomalos. Ideal para retail (optimizacion de layout), transporte (gestion de flujos) y seguridad (deteccion de incidentes).

Deteccion y clasificacion de objetos

Modelos entrenados para detectar, localizar y clasificar objetos especificos en imagenes o video. Desde productos en estanterias hasta componentes industriales, vehiculos, fauna o cualquier objeto relevante para tu caso de uso. Entrenamiento con tus datos para maxima precision en tu dominio.

Imagen medica

Asistencia al diagnostico mediante analisis automatizado de imagenes medicas: radiografias, TACs, resonancias, imagenes histologicas y dermatoscopicas. Deteccion temprana de anomalias, segmentacion de estructuras anatomicas y cuantificacion de hallazgos. Siempre como herramienta de apoyo al especialista.

Retail analytics

Vision artificial para el comercio: analisis de planogramas (verificacion de facing), deteccion de roturas de stock en estanteria, analisis de flujo de clientes, reconocimiento de productos en self-checkout y monitorizacion de expositores. Datos visuales que se traducen en decisiones comerciales.

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Tecnologias

Stack de computer vision

TensorFlow PyTorch OpenCV YOLOv8 Detectron2 Hugging Face Google Cloud Vision AWS Rekognition Azure Computer Vision ONNX TensorRT Python CUDA Docker NVIDIA Triton FastAPI Roboflow Label Studio
Proceso

De la necesidad visual al modelo en produccion

Un proceso riguroso que asegura precision y rendimiento en condiciones reales de operacion.

Definicion y dataset

Definimos los objetos/defectos a detectar, recopilamos imagenes representativas del entorno real y creamos un dataset etiquetado con anotaciones precisas. Data augmentation para maximizar diversidad.

01

Entrenamiento del modelo

Seleccionamos la arquitectura optima (YOLO, ResNet, EfficientNet, ViT) y entrenamos con tu dataset. Iteramos sobre hiperparametros hasta alcanzar las metricas objetivo en precision y recall.

02

Optimizacion y despliegue

Optimizamos el modelo para el hardware objetivo (GPU, edge device, cloud). Quantizacion, pruning y conversion a formatos eficientes (TensorRT, ONNX). Deploy con API REST y monitorizacion.

03

Validacion en produccion

Testing exhaustivo en condiciones reales: variaciones de iluminacion, angulos, desgaste. Ajuste fino continuo con nuevos datos de produccion. Alertas ante degradacion de rendimiento.

04
FAQ

Preguntas frecuentes sobre computer vision

Cuantas imagenes necesito para entrenar un modelo?
Depende de la complejidad del problema. Para deteccion de defectos simples, 200-500 imagenes etiquetadas suelen ser suficientes con transfer learning y data augmentation. Para problemas complejos con muchas clases o variaciones, pueden necesitarse 1000-5000+ imagenes. Empezamos con lo que tengas y aplicamos tecnicas para maximizar el rendimiento con datos limitados.
Puede funcionar en tiempo real en una linea de produccion?
Si. Con modelos optimizados (YOLOv8, TensorRT) y hardware adecuado (GPUs NVIDIA o edge devices como Jetson), conseguimos latencias de 20-50ms por imagen, suficiente para lineas de produccion de alta velocidad. Evaluamos tus requisitos de velocidad y precision para seleccionar la arquitectura y hardware optimos.
Se puede desplegar on-premise sin conexion a internet?
Si. Los modelos de vision artificial se ejecutan localmente una vez entrenados. Podemos desplegar en GPUs on-premise, edge devices (NVIDIA Jetson, Intel NUC) o servidores locales sin necesidad de conexion a internet. Ideal para entornos industriales con requisitos de seguridad o latencia estrictos.
Que precision se puede esperar?
Para tareas bien definidas con datos de calidad, es comun alcanzar 95-99.5% de precision. La precision depende de: calidad del dataset, complejidad del problema, condiciones de iluminacion y variabilidad de los objetos. Definimos metricas claras (precision, recall, mAP) y las validamos en condiciones reales antes de dar el sistema por production-ready.
Cuanto cuesta un proyecto de computer vision?
El coste varia segun la complejidad, pero un proyecto tipico tiene tres componentes: desarrollo del modelo (etiquetado, entrenamiento, optimizacion), infraestructura (GPUs, camaras, edge devices) y mantenimiento (reentrenamiento periodico, monitorizacion). En la consultoria gratuita evaluamos tu caso y te damos una estimacion detallada con ROI esperado.
Empecemos

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Te ayudamos a identificar donde la vision artificial puede generar mayor impacto en tu operativa y a desarrollar una solucion a medida que funcione en condiciones reales.

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