[es] En los últimos años la industria manufacturera ha estado envuelta en lo que ha denominado como cuarta revolución industrial o Industry 4.0. Además de perseverar en la automatización de los procesos, la revolución ha traído consigo nuevas tendencias para producción tales como la fabricación sin defectos, un control de calidad no destructivo unitario, o el rastreo absoluto de las piezas a lo largo de la cadena de producción. Entre los distintos sectores influenciados por la revolución, se encuentra el sector fotovoltaico. Este sector, ha recibido gran financiación de entidades gubernamentales e inversores privados que ha derivado en una mejora de la tecnología. Esto ha hecho que los precios de los paneles se hayan abaratado, aumentando así la demanda de los mismos, haciendo a su vez más necesaria la automatización de su proceso de producción. Entre todas las etapas durante la producción, el control de calidad juega un papel de vital importancia. En el caso concreto del sector fotovoltaico, el control de calidad en su fabricación industrial se realiza valiéndose de la técnica de Electroluminiscencia, la cual que permite obtener imágenes de alta resolución de las células fotovoltaicas donde los defectos quedan resaltados. En contraste con la tendencia hacia la automatización, en la práctica la inspección de los paneles sigue realizándose mayormente por operarios. En los últimos años numerosas propuestas han sido realizadas con el objetivo de automatizar este control de calidad. No obstante, las propuestas hasta el momento muestran ciertas limitaciones para su aplicación en el contexto industrial cada vez más dinámico y demandante. Entre las limitaciones identificadas se encuentran: la falta de flexibilidad a cambios en la producción ya que los procedimientos propuestos han sido diseñados para sacar partido de particularidades muy específicas de los datos. Por ejemplo, el sistema de inspección puede haberse diseñado teniendo en cuenta el gran contraste que el fondo claro de la célula y las grietas negras y longitudinales en las mismas presentan. No obstante, una variación, como por ejemplo, un fondo más oscuro debido a una nueva composición de las células o grietas con distinta morfología, puede suponer la necesidad de tener que volver a diseñar el sistema de inspección por completo. Por otra parte, algunas propuestas contemplan algoritmos que requieren muchas muestras defectuosas para su entrenamiento, las cuales suelen ser de difícil acceso en entornos industriales. Y por último, algunas soluciones consisten en algoritmos que pueden actuar como cajas negras respecto a su interpretabilidad, que en conjunto con dar como resultado solo si una pieza es defectuosa o no, puede suscitar dudas sobre el funcionamiento del sistema de inspección. Por estas razones, el objetivo de esta tesis ha consistido el diseño de una metodología basada en técnicas Deep Learning para el desarrollo de sistemas de inspección. La metodología ha contemplado técnicas robustas y flexibles a cambios, pero capaces de funcionar en entornos industriales con escasas muestras defectuosas, y además ofrecer resultados más interpretables que una mera clasificación, como por ejemplo, la localización de los defectos en las muestras. A su vez, se ofrecen maneras de obtener modelos de inspección desde un primer momento en la línea de producción, y aprovechar las características de los mismos para obtener cada vez modelos más precisos sin casi necesitar una intervención humana.

[eu] Azken urte hauetan fabrikazio industriala bete betean sartuta egon da industry 4.0 edo laugarren industriala-iraultza deitu den prozesuan. Iraultza hau, aurretik prozesu industrialen automatizazioaren jarraipena mantenduz gain, beste tendentzi berri batzuk ere ekarri ditu, esate baterako, akatsik gabeko produkzioa, kalitate kontrol ez intrusibo unitarioa, edo fabrikazioan zehar pieza guztien kontrola eramatea. Iraultza hau pairatu duten sektore ezberdinen artean, panel fotovoltaikoen sektorea dago. Sektore hau, energia berriztagarrien sektore estrategikoaren barruan izanda, gobernuen eta inbertsore pribatuen finantzaketa handia jaso du gaur egungo teknologia hobetzeko helburuarekin. Honek, panelen prezioa behera egitea eragin du, ondorioz panelen eskaera handituz eta automatizazioaren beharra ere areagotuz. Fabrikazio prozesuaren etapa guztien artean, kalitate kontrola paper oso garrantzitsua betetzen du. Sektore fotovoltaikoaren kasu konkretuan, kalitate kontrola Elektrolumininsentzia deituriko teknikaren bitartez egiten ohi da, non paneletako defektuak nabarmenduta agertzen diren erresoluzio altuko irudiak ateratzen dira. Nahiz eta prozesuen automatizaziorantz mugitu, gaur egun sektore honetan langileek jarraitzen dute izaten kalitate kontrolaren egiten dutenak. Horregatik, azken urte hauetan hainbat proposamen egin dira automatizaziorantz begira. Hala ere, proposaturiko soluzioak hainbat limitazio azaltzen dute kontextu industrial batean aplikatu ahal izateko. Limitazioen artean hauek nabarmentzen dira: kanpo aldaketei aurre egiteko malgutasun gutxi dute zeren aplikaturiko prozedimenduak datuen ezaugarri oso partikularrak kontuak izanda diseinatu dira. Esate baterako, inspekzio sistema diseinatzerako orduan, zelularen kolore argia eta defektu ilun eta longitudinalaren arteko kontraste handia aprobetxatu da. Baina zelularen material konposizio berri baten ondorioz zelula aspektu ilunago bat izaten badu edota defektuen itxura aldatzen bada, posible da soluzio osoaren berdiseinuaren beharra izatea. Beste alde batetik, soluzio batzuk entrenamendurako akastun lagin asko behar duten algoritmoak erabiltzen dute. Halako laginak ezin dira beti erraz lortu, eta kontextu industrial batean are eta zailago izan daiteke. Eta azkenik, erabilitako algoritmo batzuk kaxa beltz bat izango lirateke moduan joka dezake, non pieza bat txarra edo ona den bakarrik iragarriz erabiltzaileen aldetik momentu batzuetan sistema ondo funtzionatzen duen ala ez inguruan mesfidantza sortu dezake. Arrazoi hauengatik, tesi honen helburu nagusia Deep Learning oinarrituriko kalitate kontrolerako sistema bat eratzeko balioko duen metodologia bat eratzea izan da. Metodologiak teknika sendo eta flexibleak jorratu ditu, beti ere akastun diren datuen behar minimoa kontuan izanda eta emaitz interpretableak emateko kapazitatea bermatuz, hala-nola akatsen posizioa emanez. Honez gain, metodologia baita lehenengo momentutik inzpekziorako modelo bat lortzeko aukera eta gero gizakiaren parte hartze minimoarekin modeloak hobetzeko aukera ematen du.