Visión por computador
Detección, segmentación, inspección e IA visual, entrenadas con tus imágenes y ejecutándose donde lo necesitas.
Todavía hay personas mirando pantallas e inspeccionando piezas a ojo porque el sistema no ve. Construimos visión por computador que sí lo hace: detectar y contar objetos, encontrar defectos, comprobar la seguridad, leer etiquetas y analizar vídeo, con modelos entrenados donde importan la precisión y la velocidad, y LLM multimodales donde importa la variedad. Los modelos se miden con tus imágenes y se despliegan en la nube o en dispositivos edge junto a la cámara.
01 / Qué resuelve
Objetos, personas, vehículos o productos localizados y contados en imágenes y vídeo.
Defectos, piezas que faltan y equipos de seguridad revisados siempre igual, con imagen guardada para cada decisión.
Modelos optimizados en dispositivos tipo Jetson junto a la cámara: baja latencia y el vídeo no sale de las instalaciones.
LLM multimodales que describen escenas, responden sobre imágenes y leen texto en condiciones reales.
02 / Stack
Estándar del sector, aburrida en el buen sentido: herramientas con futuro, que el próximo ingeniero también conocerá.
Modelos
YOLO
Detección de objetos en tiempo real
Segment Anything
Segmentación guiada por indicaciones
Vision transformers
Clasificación y embeddings
Multimodal LLMs
Describir imágenes y razonar sobre ellas
Entrenamiento y datos
PyTorch
Entrenamiento y fine-tuning
OpenCV
Procesamiento de imagen y geometría
Label Studio
Flujos de etiquetado y revisión
Synthetic data
Casos raros generados o aumentados
Despliegue
NVIDIA Jetson
Hardware edge junto a la cámara
TensorRT
Inferencia optimizada en GPU NVIDIA
ONNX Runtime
Inferencia portable entre hardware
Cloud GPUs
Procesamiento por lotes y en streaming a escala
03 / Enfoque
Un conjunto etiquetado de tus cámaras y condiciones (luz, ángulos, defectos raros) antes de elegir modelo.
Defectos no detectados, falsas alarmas o error de conteo, acordados contigo y seguidos versión a versión.
Latencia, ancho de banda y privacidad deciden dónde se ejecuta la inferencia, no la costumbre.
Las imágenes dudosas vuelven a etiquetarse, así que el modelo mejora con datos reales.
04 / Estándares
Seguimos estándares del sector y métodos probados en cada proyecto: son los que hacen que el presupuesto se mantenga.
05 / Infraestructura
Buenas preguntas
Respuestas directas a lo que preguntan los clientes antes de empezar.
Detectar y contar objetos, encontrar defectos en una línea de producción, comprobar equipos de seguridad, leer etiquetas y contadores, controlar el stock en estanterías o analizar vídeo: cualquier tarea en la que hoy una persona mira imágenes o pantallas y decide.
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