Task 6.2 Reconocimiento de patrones espaciales - Mapeo de archivos y visión general del sistema Este documento describe la implementación del módulo de reconocimiento de patrones espaciales para análisis de defectos en obleas y su integración con la plataforma wafer vision.
Visión general El sistema añade inteligencia espacial avanzada para detectar agrupamientos, puntos críticos, gradientes, simetrías y estructuras topológicas en los datos de defectos. Permite traducir coordenadas de fallos en hipótesis accionables para procesos de fabricación.
Archivos principales El motor principal se encuentra en services/ai-ml/wafer-vision/src/spatial_pattern_recognition.py y contiene análisis de clustering, detección de hotspots, análisis de gradientes, simetría, topología y análisis multiescala. La suite de pruebas está en services/ai-ml/wafer-vision/tests/test_spatial_pattern_recognition.py con cobertura exhaustiva unitaria, de integración, rendimiento y casos límite.
Motor de reconocimiento La implementación incluye clases clave como SpatialPatternRecognitionService, ClusteringAnalyzer (DBSCAN, Kmeans, GMM), HotspotAnalyzer (KDE), GradientAnalyzer, SymmetryAnalyzer, TopologyAnalyzer, MultiScaleAnalyzer, StatisticalAnalyzer (función K de Ripley, Moran I, Clark Evans), PatternClassifier y RecommendationEngine que generan resultados con puntuaciones de confianza y recomendaciones operativas.
Algoritmos y métodos Se soportan múltiples métodos de clustering, detección de hotspots con estimación de densidad, análisis de campos de gradiente para identificar tendencias radiales o lineales, detección de simetría rotacional y por reflexión, análisis topológico basado en grafos y alpha shapes, y análisis multiescala para detectar patrones invariantes a resolución.
Tipos de patrón El clasificador identifica tipos como uniform_random, single_cluster, multiple_clusters, directional_gradient, symmetric_gradient, highly_symmetric, multiple_hotspots y complex_mixed. A cada patrón se asocia una puntuación de confianza y métricas estadísticas que justifican la clasificación.
Salidas y soporte de visualización El servicio entrega coordenadas y métricas para superposición en mapas de oblea, un score de confianza combinado y recomendaciones contextuales como verificar centrado de cámara, revisar flujo de gas o calibración de manipuladores.
Suite de pruebas Las pruebas cubren estadísticas espaciales, analizador de clustering, hotspot, gradientes, simetría, topología, multiescala, clasificador, motor de recomendaciones, integración de extremo a extremo, pruebas de rendimiento y manejo de errores con datos sintéticos para cada patrón y benchmarks frente a layouts de referencia.
Integración de servicio El servicio FastAPI actualizado en services/ai-ml/wafer-vision/src/wafer_vision_service.py añade endpoints POST /spatial/analyze, POST /spatial/analyze/upload y POST /spatial/batch/analyze con soporte asíncrono para lotes, modelos Pydantic para solicitudes y respuestas espacialmente enriquecidas, códigos de error específicos y métricas Prometheus para latencia y tasa de éxito.
Configuración El archivo services/ai-ml/wafer-vision/config/defect_config.yaml incorpora un bloque spatial_pattern_recognition para parámetros de análisis, métodos de clustering, tuning automático, umbrales de hotspots, sensibilidad de gradiente, órdenes de simetría, valores alpha para topología, escalas multiescala, pasos de Ripley K y límites de rendimiento.
Documentación y dependencias README ampliado con ejemplos de uso de los endpoints spatial, formato de respuesta, guía de configuración y galería de patrones. Dependencias recomendadas incluyen networkx versión 2.6.0 o superior para análisis de grafos, shapely versión 1.8.0 o superior para operaciones geométricas, opencv para preprocesado, scikit-learn para clustering y librerías de deep learning compartidas con clasificación. También se mantiene pytest y herramientas de testing y manejo de datos mediante pandas y numpy.
Capacidades avanzadas y rigor estadístico El sistema combina 5 métodos de clustering con autoajuste, detección de hotspots, análisis direccional de gradientes, detección de simetría para identificar problemas de alineación de equipo, análisis topológico para estructuras complejas y análisis multiescala. Se aplican la función K de Ripley, Moran I, índice de Clark Evans y estadísticas de vecino más cercano para validar hallazgos.
Valor de negocio Este módulo transforma coordenadas de defectos en inteligencia manufacturera que acelera diagnóstico de causa raíz, permite ajustes preventivos antes de la degradación del rendimiento, mejora el rendimiento por corrección focalizada y apoya el monitoreo continuo de estabilidad de proceso.
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