El Diplomado en Picking Automatizado y Vision-Guided Robotics se enfoca en la aplicación de robótica avanzada, visión artificial y aprendizaje automático para optimizar procesos de picking en entornos de almacenamiento y logística. Incluye el uso de sensores, cámaras y algoritmos de IA para la identificación, manipulación y clasificación de objetos. Se centra en la implementación de sistemas robóticos flexibles y eficientes, integrando la automatización con el control de calidad y la gestión de inventario.
El programa ofrece experiencia práctica en la configuración y programación de robots industriales, así como en el desarrollo de algoritmos de visión para la detección de objetos y la planificación de rutas. Se prepara a los participantes para roles como ingenieros de automatización, especialistas en robótica, analistas de procesos logísticos y diseñadores de sistemas de picking, mejorando la eficiencia y la precisión en la cadena de suministro.
Palabras clave objetivo (naturales en el texto): picking automatizado, robótica, visión artificial, aprendizaje automático, automatización logística, sistemas robóticos, algoritmos de visión, control de calidad, gestión de inventario, cadena de suministro.
899 €
2. Implementación Integral de Picking Automatizado y Robótica Guiada por Visión
Aprenderás a integrar todo el proceso de desarrollo de producto desde la concepción del modelo hasta su validación final, aplicando metodologías centradas en el usuario. Desarrollarás competencias en diseño paramétrico, ergonomía, simulación, materiales sostenibles, visualización 3D y gestión de manufactura, garantizando soluciones eficientes, seguras y alineadas con los estándares industriales actuales.
4. Especialización en Picking Automatizado y Robótica con Visión: Diseño, Implementación y Optimización
Aprenderás a integrar todo el proceso de desarrollo de producto desde la concepción del modelo hasta su validación final, aplicando metodologías centradas en el usuario. Desarrollarás competencias en diseño paramétrico, ergonomía, simulación, materiales sostenibles, visualización 3D y gestión de manufactura, garantizando soluciones eficientes, seguras y alineadas con los estándares industriales actuales.
Aquí tienes la información para el público objetivo del diplomado:
Módulo 1 — Introducción al Picking Automatizado y Visión
1.1 Fundamentos del Picking Automatizado: Definición, historia y evolución.
1.2 Importancia de la Visión Artificial en el Picking.
1.3 Componentes clave de un sistema de Picking Automatizado con Visión.
1.4 Sensores de visión: tipos, funcionamiento y selección.
1.5 Cámaras y lentes: especificaciones técnicas y su impacto en el rendimiento.
1.6 Iluminación en sistemas de visión: técnicas y estrategias.
1.7 Software de procesamiento de imágenes: algoritmos y funciones básicas.
1.8 Introducción a la robótica en el Picking: tipos de robots y sus aplicaciones.
1.9 Principios de la cinemática y dinámica de robots.
1.10 Consideraciones de seguridad en sistemas de Picking Automatizado.
2.2 Introducción al Picking Automatizado y Robótica
2.2 Componentes Clave de un Sistema de Picking
2.3 Sensores y Actuadores: Tipos y Funciones
2.4 Sistemas de Visión Artificial en Picking
2.5 Fundamentos de Programación para Robots Industriales
2.6 Tipos de Robots Utilizados en Picking
2.7 Diseño y Planificación de Celdas de Picking
2.8 Consideraciones de Seguridad en Sistemas Automatizados
2.9 Integración de Sistemas de Picking en la Cadena de Suministro
2.20 Estudio de Casos: Aplicaciones Reales del Picking Automatizado
3.3 Introducción a la Visión Artificial en Picking Automatizado
3.2 Componentes de un Sistema de Visión: Cámaras, Iluminación y Lentes
3.3 Selección y Configuración de Cámaras Industriales
3.4 Fundamentos del Procesamiento de Imágenes
3.5 Técnicas de Iluminación para Optimizar la Visión
3.6 Algoritmos de Visión: Detección de Objetos, Reconocimiento y Localización
3.7 Integración de Hardware y Software de Visión
3.8 Diseño del Sistema de Visión: Calibración y Ajustes
3.9 Implementación y Pruebas en Entornos de Picking
3.30 Optimización del Sistema de Visión para Rendimiento y Precisión
4.4 Fundamentos de Picking Automatizado
4.2 Componentes Clave de un Sistema con Visión
4.3 Sensores y Cámaras para Picking
4.4 Sistemas de Iluminación en Robótica Visual
4.5 Tipos de Robots Industriales para Picking
4.6 Principios de Visión Artificial
4.7 Software y Algoritmos para el Reconocimiento
4.8 Integración de Hardware y Software
4.9 Aplicaciones Comunes del Picking Automatizado
4.40 Tendencias Futuras en la Automatización
5.5 Introducción a la Robótica y la Automatización
5.5 Fundamentos de los Sensores y Actuadores
5.3 Principios de Visión Artificial: Cámaras y Procesamiento de Imágenes
5.4 Algoritmos de Visión Artificial para Picking: Detección y Reconocimiento de Objetos
5.5 Sistemas de Iluminación para Visión Artificial en Entornos Industriales
5.6 Integración de Robótica y Visión Artificial
5.7 Introducción a los Sistemas de Control para Robots
5.8 Análisis de los Componentes de un Sistema de Picking Automatizado
5.9 Selección y Diseño de End-Effectors (Pinzas) para Robots
5.50 Introducción a la Programación de Robots para Picking
6.6 Introducción al Picking Automatizado: Conceptos Clave y Evolución
6.2 Fundamentos de la Robótica en Picking: Tipos de Robots y Aplicaciones
6.3 Componentes Esenciales de un Sistema de Picking Automatizado
6.4 Principios de Visión Artificial: Cámaras, Sensores e Iluminación
6.5 Algoritmos de Procesamiento de Imágenes para Picking
6.6 Diseño de Sistemas de Picking: Consideraciones y Planificación
6.7 Selección de Equipos y Proveedores: Criterios y Evaluación
6.8 Ventajas y Desafíos de la Automatización del Picking
6.9 Casos de Estudio: Ejemplos de Implementación Exitosa
6.60 Tendencias Futuras en Picking Automatizado y Robótica
7.7 Fundamentos de la Robótica: Tipos de robots, componentes y arquitecturas.
7.2 Sensores y Actuadores: Introducción a la detección y manipulación.
7.3 Principios de Visión Artificial: Cámaras, lentes y procesamiento de imágenes.
7.4 Adquisición de Imágenes: Captura y preprocesamiento de datos visuales.
7.7 Procesamiento de Imágenes Digitales: Técnicas de filtrado y segmentación.
7.6 Características y Extracción de Objetos: Análisis de formas y patrones.
7.7 Sistemas de Iluminación: Técnicas para mejorar la visibilidad.
7.8 Calibración de Cámaras: Modelos de cámara y calibración.
7.9 Introducción a la Programación de Robots: Lenguajes y entornos.
7.70 Integración de Visión y Robótica: Sistemas de guiado visual.
Director Académico del DSD — SEIUM Design & Industrial Design Institute
Profesor de Diseño Industrial, Diseño de Vehículos, Transportation Design, UX/HMI, Color & Trim, Iluminación y Desarrollo de Producto
El Prof. Luca Benedetti, de nacionalidad italiana, es Director Académico del DSD — SEIUM Design & Industrial Design Institute y responsable de diseño industrial, de producto y vehículos, experiencia de usuario, interacción persona-máquina, interfaces HMI, Color & Trim y prototipado.
Director Académico del SRA — SEIUM Robotics & Autonomous Systems Institute
Profesor de Robótica, Automatización Inteligente, Sistemas Autónomos, Percepción Artificial, Control Avanzado y Mecatrónica.
El Prof. Kenji Takahashi, de nacionalidad japonesa, es Director Académico del SRA — SEIUM Robotics & Autonomous Systems Institute y responsable de robótica industrial, robots móviles, mecatrónica, control avanzado, percepción artificial, navegación e inteligencia embebida y autónoma.
Directora Académica del DAIS — SEIUM Data, Artificial Intelligence & Simulation Institute
Profesora de Inteligencia Artificial, Ciencia de Datos, Ingeniería de Datos, MLOps, Simulación, Gemelos Digitales y Computación Científica
La Dra. Lucía Hernández Vega, de nacionalidad española, es Directora Académica del DAIS — SEIUM Data, Artificial Intelligence & Simulation Institute y responsable de inteligencia artificial, ciencia e ingeniería de datos, visión artificial, IA generativa, MLOps y gemelos digitales.
Director Académico del EET — SEIUM Electronics & Embedded Technologies Institute
Profesor de Electrónica, Sistemas Embebidos, Telecomunicaciones, Diseño de Hardware, FPGA, IoT y Sistemas de Tiempo Real
El Dr. Kevin O’Connor, de nacionalidad irlandesa, es Director Académico del EET — SEIUM Electronics & Embedded Technologies Institute y responsable de electrónica, sistemas embebidos, telecomunicaciones, diseño de circuitos, microcontroladores, FPGA, IoT y desarrollo de hardware electrónico.
Director Académico del SNO — SEIUM Naval & Offshore Institute
Profesor de Arquitectura Naval, Ingeniería Marítima, Sistemas de Propulsión, Construcción Naval e Ingeniería Offshore
El Dr. Javier Ferrer Salvatierra, de nacionalidad española, es Director Académico del SNO — SEIUM Naval & Offshore Institute y responsable de arquitectura naval, ingeniería marítima, construcción, propulsión, sistemas auxiliares, ingeniería offshore, seguridad y descarbonización marítima.
Directora Académica del RSC — SEIUM Rail & Smart Cities Institute
Profesora de Ingeniería Ferroviaria, Señalización, Movilidad Urbana, Infraestructuras Inteligentes y Sistemas de Transporte
La Dra. Isabel Martín Robles, de nacionalidad española, es Directora Académica del RSC — SEIUM Rail & Smart Cities Institute y profesora responsable de las áreas de ingeniería ferroviaria, señalización, sistemas de control del tráfico, movilidad urbana, transporte inteligente, infraestructuras conectadas y planificación de ciudades inteligentes.
Director Académico del SEN — SEIUM Energy & Networks Institute
Profesor de Sistemas Eléctricos de Potencia, Smart Grids, Energías Renovables, Almacenamiento y Digitalización de Redes
El Dr. Carlos Navarro Sanz, de nacionalidad española, es Director Académico del SEN — SEIUM Energy & Networks Institute y responsable de sistemas eléctricos, redes inteligentes, renovables, almacenamiento, operación, protecciones, subestaciones, digitalización y planificación energética.
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