Desarrolla software para tu propio sensor de Visión artificial
- Modalidad en línea - On demand
- Incluye certificado de finalización con identificador único
- Asesoría mediante WhatsApp (directo con el instructor)
- Acceso permanente al contenido
Lo que Aprenderás
En este curso aprenderás a crear tu propio software para realizar multiples inspecciones visuales a la vez con una sola cámara, esto te permitirá desarrollar soluciones profesionales de visión artificial, y sobre todo competitivas en el mundo industrial actual.
Este curso se centra en el desarrollo completo del software, pero la explicación de cada herramienta o algoritmo se aborda de manera superficial debido a que son herramientas vistas en cursos pasados.
- Desarrollo de la interfaz gráfica de configuración
- Desarrollo de la interfaz gráfica de inferencia
- Aplicación de PySide6
- Herramienta para medición de alto
- Herramienta para medición de ancho
- Herramienta para análisis de color
- Herramienta para análisis de textura
- Herramienta para OCR
- Herramienta para análisis mediante IA
- Ajuste automático de posición para cada herramienta
- Integración con Webcam
- Integración de PLC LOGO Siemens
- Conectividad mediante Modbus
- Empaquetado del programa en .exe
Material y equipo necesario
- Laptop o computadora de escritorio con Core i3 o superior, 16GB RAM (mínimo), gráfica NVIDIA serie RTX o con soporte para CUDA, sistema Windows
- Webcam, puede ser sencilla
- Multiples piezas para practicar
- Python 3.9
- Listo, no requieres más material
Preguntas frecuentes
El acceso es permanente?
Incluye alguna constancia o diploma?
Es un curso pregrabado, ¿Qué pasa si tengo dudas?
Puedes contactar al instructor en todo momento mediante WhatsApp, o consultar en el grupo exclusivo de estudiantes. Normalmente demoramos un par de minutos en ver tu mensaje.
Requiero 100% la tarjeta con soporte para CUDA?
Para seguir el curso al pie de la letra, si. Esto es debido a que trabajamos directamente sobre una PC para que el desarrollo sea extremadamente similar a como lo realizaría en un entorno real. Si bien puede realizar el curso sobre COLAB para evitar la compra de una tarjeta con soporte CUDA, COLAB no se encuentra incluido como tema dentro del curso.
La tarjeta gráfica con soporte CUDA ayuda a acelerar el entrenamiento de los modelos realizados, de otra manera cada entrenamiento puede durar desde un par de horas hasta días.
Currículum
- 14 Sections
- 84 Lessons
- Duración
- Cursos de regularización2
- Introducción16
- 2.1Bienvenida2 Minutes
- 2.2Instalación de librerías5 Minutes
- 2.3Recomendación – Recursos4 Minutes
- 2.4Interfaz de configuración – Primeros pasos13 Minutes
- 2.5Interfaz de configuración – Login22 Minutes
- 2.6Interfaz de configuración – Bases de datos23 Minutes
- 2.7Interfaz de configuración – Máquina22 Minutes
- 2.8Interfaz de configuración – Herramientas17 Minutes
- 2.9Interfaz de configuración – Análisis inteligente19 Minutes
- 2.10Interfaz de configuración – Clasificación de color – Clasificación de textura13 Minutes
- 2.11Interfaz de configuración – OCR13 Minutes
- 2.12Interfaz de configuración – Medir Ancho y alto6 Minutes
- 2.13Interfaz de configuración – Ajuste de posición3 Minutes
- 2.14Creación de archivo .py2 Minutes
- 2.15Widget para herramientas7 Minutes
- 2.16Creación de clase personalizada Herramienta22 Minutes
- Bases de datos - bdManager.py10
- 3.1Clase DataBase6 Minutes
- 3.2Creación de tablas14 Minutes
- 3.3Métodos para BD usuarios5 Minutes
- 3.4Métodos para la tabla infobd8 Minutes
- 3.5Métodos para la creación, recuperación y actualización de herramientas11 Minutes
- 3.6Métodos para el ajuste de posición6 Minutes
- 3.7Métodos para la herramienta Medir3 Minutes
- 3.8Métodos para la herramienta Análisis de textura6 Minutes
- 3.9Métodos para la herramienta Análisis de color y Análisis inteligente3 Minutes
- 3.10Métodos para la herramienta OCR9 Minutes
- Manipulación de archivos - funArchivos.py1
- Control del PLC - plc.py1
- Hilos - Captura2
- Visión - vision.py18
- 7.1Introducción5 Minutes
- 7.2Captura de imágenes5 Minutes
- 7.3Conversión de imágenes6 Minutes
- 7.4Dibujar resultados25 Minutes
- 7.5Herramienta Ajuste de posición – Parte 17 Minutes
- 7.6Herramienta Ajuste de posición – Parte 27 Minutes
- 7.7Herramienta Ajuste de posición – Parte 314 Minutes
- 7.8Herramienta Medir – Parte 15 Minutes
- 7.9Herramienta Medir – Parte 29 Minutes
- 7.10Herramienta Clasificar Textura – Parte 1 – Inicialización5 Minutes
- 7.11Herramienta Clasificar Textura – Parte 2 – Entrenamiento del modelo13 Minutes
- 7.12Herramienta Clasificar Textura – Parte 3 – Evaluación3 Minutes
- 7.13Herramienta Clasificar Color6 Minutes
- 7.14Herramienta Análisis inteligente – Parte 1 – Inicialización14 Minutes
- 7.15Herramienta Análisis inteligente – Parte 2 – Entrenamiento del modelo7 Minutes
- 7.16Herramienta Análisis inteligente – Parte 3 – Evaluación2 Minutes
- 7.17Herramienta OCR30 Minutes
- 7.18Código completo vision.py1 Minutes
- ROI Widget2
- Main - Cargar BD y Herramientas17
- 9.1Clase 15 Minutes
- 9.2La clase aplicacionWindow8 Minutes
- 9.3Inicializar16 Minutes
- 9.4Validar usuario7 Minutes
- 9.5Crear base de datos8 Minutes
- 9.6Mostrar datos al presionar base de datos11 Minutes
- 9.7Eliminar base de datos5 Minutes
- 9.8Cargar base de datos – Parte 120 Minutes
- 9.9Cargar base de datos – Parte 234 Minutes
- 9.10Cargar base de datos – Parte 311 Minutes
- 9.11Cargar base de datos – Parte 4 – Ajuste de posición30 Minutes
- 9.12Cargar base de datos – Parte 5 – Medir29 Minutes
- 9.13Cargar base de datos – Clase Imagen7 Minutes
- 9.14Cargar base de datos – Parte 6 – Clasificar Textura38 Minutes
- 9.15Cargar base de datos – Parte 7 – Análisis de color20 Minutes
- 9.16Cargar base de datos – Parte 8 – Análisis inteligente27 Minutes
- 9.17Cargar base de datos – Parte 9 – OCR49 Minutes
- Main - Máquina (PLC)1
- Main - Herramientas (Capturar y crear herramienta)2
- Main Pruebas - Interfaz2
- Main Pruebas - Código9
- Empaquetar código a exe1
Soy un apasionado por la innovación tecnológica, el desarrollo y el emprendimiento. Durante mi educación superior me enfoqué en la programación de software para visión artificial e inteligencia artificial. Poco después al graduarme tuve la oportunidad de aplicar estos conocimientos en el desarrollo de soluciones para empresas como General Motors, Ford, Harley-Davidson, Mack, Tesla y unas cuantas empresas más del ramo automotriz.
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