Visión Artificial: Tecnologías y casos prácticos

1. Introducción a la visión artificial

Se presentará qué es la visión artificial y por qué se ha convertido en una tecnología clave para la mejora de procesos industriales y logísticos. Se explicará su evolución hacia sistemas basados en inteligencia artificial y su papel dentro de la transformación digital. El objetivo es ofrecer una visión clara de su potencial real y de los tipos de problemas que puede resolver en entornos empresariales.

2. Tecnologías de captura y análisis

En este módulo se describirán, de forma conceptual, las principales tecnologías de captura 2D y 3D y cómo influyen en la calidad de los datos obtenidos. Asimismo, se explicará cómo las imágenes se transforman en información útil mediante técnicas de procesamiento de imagen e inteligencia artificial, permitiendo aplicaciones como detección de defectos, clasificación automática, control dimensional, lectura de códigos, etc.

3. Aplicaciones en industria y logística

Se analizarán casos de uso en entornos productivos y no productivos, incluyendo control de calidad automatizado, inspección al 100%, reducción de scrap, verificación de procesos, trazabilidad, gestión de stock, etc. El enfoque estará en cómo estas soluciones mejoran la productividad, reducen errores humanos y aumentan la eficiencia operativa.

4. Impacto económico y factores de éxito

Se abordará cómo evaluar el retorno de inversión de un proyecto de visión artificial, identificando el impacto en costes de no calidad, desperdicio y eficiencia. También se revisarán los factores clave para una implantación exitosa, como la correcta definición del problema, la integración con sistemas existentes y la gestión del cambio.

5. Casos prácticos y soluciones aplicadas

El curso concluirá con la presentación de casos reales y soluciones implementadas en distintos sectores, mostrando resultados obtenidos y lecciones aprendidas. Este bloque permitirá a los asistentes identificar oportunidades concretas de aplicación en sus propias organizaciones.

Adrián Cervera Andés

Adrián Cervera es Ingeniero en Informática por la Universitat Politècnica de València (2011) e Ingeniero Técnico en Telecomunicaciones por la Universitat de València (2011). Además, cuenta con el Máster en Internet of Things por la Universidad de Salamanca (2018) y el Máster en Inteligencia Artificial por la Universidad Internacional de Valencia (2025).

Con más de 14 años de experiencia profesional, actualmente es Responsable del Área de Sistemas Avanzados de Visión Industrial (ASAVI) en ITI, donde lidera la estrategia, investigación, desarrollo e implantación de soluciones de Visión Artificial e Industria 4.0 para distintos sectores industriales.

Álvaro Uriel Cárcel

Álvaro Uriel  es Graduado en Ingeniería en Tecnologías Industriales (2015) y Máster en Ingeniería Industrial (2017) por la Universitat Politècnica de València, así como Máster propio en Inteligencia Artificial Avanzada y Aplicada por la Universitat de València (2023).

Cuenta con experiencia como Ingeniero de Visión Artificial en el desarrollo e implantación de soluciones para entornos industriales. Se incorporó a ITI en mayo de 2023 al Área de Sistemas Avanzados de Visión Industrial (ASAVI), donde desempeña funciones de liderazgo técnico en proyectos de Visión Artificial, combinando el desarrollo y supervisión técnica de soluciones con tareas de coordinación y seguimiento de proyectos.

Este curso puede ser bonificado a través de los créditos de formación de la FUNDAE, siendo ITI la entidad Organizadora del curso. Si necesitas que dicha gestión la realice ITI, ponte en contacto con nosotros en formacion@iti.es con una antelación mínima de 6 días antes del inicio del curso. Esta gestión tiene un coste equivalente al 15% del importe máximo a bonificar, con un mínimo de 45€ por cada formación.

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