[en] The Fourth Industrial Revolution, also known as Industry 4.0, has brought about a significant transformation in the industrial world through the implementation of advanced technologies such as automation, artificial intelligence and the interconnection of systems. These innovations are primarily aimed at improving operational efficiency, reducing costs and raising product quality by eliminating repetitive tasks and leveraging real-time data analysis. In this context, the InterQ project, supported by the European Union, has emerged with the mission of revolutionizing measurement, prediction and control methods in industry, ensuring defect-free production through the use of artificial intelligence tools. As part of this ambitious project, the company ITP Aero has requested a feasibility analysis to develop a model for automatic error detection in aircraft casings. Using a camera, multiple snapshots of each corner of the casing were captured using different spectrums. The defects were previously marked and, with this project, the aim is to train a model that can automatically detect new defects. To this end, a development environment was created with a series of programs and scripts specifically designed to process image data. This environment facilitated not only data preparation, but also the training and evaluation of the chosen model: YOLOv5, selected for its simplicity and speed. As the project progressed, experiments were conducted that demonstrated a gradual but significant improvement in the results. This improvement was the result of multiple iterations, where data sets were continuously optimized and model hyperparameters were fine-tuned Despite time and resource constraints, the results obtained supported the feasibility of the project. There was steady improvement throughout the experimentation, suggesting that with more time and resources, even more outstanding results could be obtained. ITP Aero considered the project to be viable, albeit in need of further improvement. .

[es] La Cuarta Revolución Industrial, también conocida como Industria 4.0, ha provocado una profunda transformación en el mundo industrial mediante la implementación de tecnologías avanzadas como la automatización, la inteligencia artificial y la interconexión de sistemas. Estas innovaciones tienen como objetivo principal mejorar la eficiencia operativa, reducir costes y elevar la calidad de los productos al eliminar tareas repetitivas y aprovechar el análisis de datos en tiempo real. En este contexto, ha surgido el proyecto InterQ, respaldado por la Unión Europea, con la misión de revolucionar los métodos de medición, predicción y control en la industria, asegurando una producción sin defectos mediante el uso de herramientas de inteligencia artificial. Como parte de este ambicioso proyecto, la empresa ITP Aero ha solicitado un análisis de viabilidad para desarrollar un modelo de detección automática de errores en las carcasas de aviones. Mediante una cámara, se capturaron múltiples instantáneas de cada rincón de la carcasa, utilizando diferentes espectros. Los defectos fueron previamente marcados y, con este proyecto, se busca entrenar un modelo que pueda detectar automáticamente nuevos defectos. Para ello se creó un entorno de desarrollo con una serie de programas y scripts diseñados específicamente para procesar datos de imágenes. Este entorno facilitó no solo la preparación de datos, sino también el entrenamiento y la evaluación del modelo elegido: YOLOv5, seleccionado por su simplicidad y velocidad. A medida que avanzaba el proyecto, se llevaron a cabo experimentos que demostraron una mejora gradual pero significativa en los resultados. Esta mejora fue el resultado de múltiples iteraciones, donde se optimizaron continuamente los conjuntos de datos y se ajustaron con precisión los hiperparámetros del modelo. A pesar de las limitaciones de tiempo y recursos, los resultados obtenidos respaldaron la viabilidad del proyecto. Hubo una mejora constante a lo largo de la experimentación, lo que sugiere que con más tiempo y recursos, se podrían obtener resultados aún más destacados. La empresa ITP Aero consideró el proyecto como viable, aunque con necesidad de mejoras adicionales.