Este estudio analiza la aplicación de diversas herramientas de inteligencia artificial (IA) en la inspección y diagnóstico de placas de circuito impreso (PCB), con énfasis en la detección de fallas, identificación de componentes, miniaturización y análisis de problemas en las vías internas (pasantes y venas). La plataforma utilizada para el desarrollo e implementación de estos modelos es Roboflow, que facilita la gestión, anotación y entrenamiento de los datos visuales necesarios para las tareas mencionadas.

El trabajo vincula el uso de estas herramientas con el correcto funcionamiento del prototipo del Set-Top Box (STB) como caso de estudio 1, donde se evalúa la fiabilidad y calidad del ensamblaje mediante inspección automatizada. Además, se analiza su aplicabilidad en el caso del módem FWA (Fixed Wireless Access) como caso de estudio 2, demostrando cómo la IA puede garantizar la integridad estructural y funcionalidad en dispositivos críticos para las comunicaciones inalámbricas.

Los resultados muestran que la integración de IA en los procesos de inspección contribuye significativamente a reducir errores humanos, acelerar los tiempos de detección y mejorar la calidad final del producto. La implementación efectiva en ambos casos de estudio evidencia el potencial transformador de estas tecnologías para la industria electrónica, asegurando el correcto funcionamiento y confiabilidad de los dispositivos electrónicos utilizados en diferentes aplicaciones.