En un entorno cada vez más definido por la inteligencia artificial (IA), un campo en particular se destaca por su increíble potencial y avances continuos: la visión artificial. Esta rama particular de la IA, en auge y constante evolución, se dedica meticulosamente a emular y perfeccionar el enfoque humano hacia la percepción visual. Su objetivo es dotar a las máquinas de la capacidad de ‘ver’, identificar y procesar imágenes de la misma manera que los humanos, permitiendo la interacción y el entendimiento del entorno a un nivel sin precedentes.
- Qué es un sistema de visión artificial
- Cómo funciona la visión artificial
- Componentes de un sistema de visión artificial
- Para qué se utiliza la visión artificial
- Aplicaciones de la visión artificial en la industria
- Ventajas de la visión artificial
- Desventajas de la visión artificial
- Qué es un sensor de visión
Qué es un sistema de visión artificial
Un sistema de visión artificial es una combinación de hardware y software que tiene la capacidad de capturar y procesar datos de imágenes. Actualmente, los sistemas de visión artificial son capaces de ofrecer alta precisión, gran consistencia y alta estabilidad mecánica y térmica.
Los sistemas de visión artificial suelen estar compuestos por un conjunto de sensores digitales insertados en cámaras industriales capaces de ofrecer imágenes y datos.
El software puede procesar, analizar y medir diferentes datos que sirven a los ingenieros para supervisar los procesos y tomar decisiones acertadas.
Estos sistemas son uno de los recursos tecnológicos industriales en los que se han desarrollado un mayor número de avances en los últimos años.
Cómo funciona la visión artificial
Uno de los componentes fundamentales para hacer realidad todas las capacidades de la inteligencia artificial es dar a las máquinas el poder de la visión.
Para emular la vista humana, las máquinas necesitan adquirir, procesar, analizar y entender imágenes. El enorme crecimiento en el logro de este hito se hizo gracias al proceso de aprendizaje interactivo hecho posible con las redes neuronales.
Comienza con un conjunto de datos recopilados con información que ayuda a la máquina a aprender un tema específico. Si el objetivo es identificar vídeos de gatos como lo fue para Google en el 2012, el conjunto de datos utilizado por las redes neuronales necesita tener imágenes y videos con gatos así como ejemplos sin gatos.
Cada imagen necesita ser etiquetada con metadatos que indiquen la respuesta correcta. Cuando una red neuronal recorre los datos y las señales, se encuentra una imagen con un gato; lo que ayuda a mejorar es la respuesta que se recibe sobre si era correcta o no.
Las redes neuronales están usando el reconocimiento de patrones para distinguir muchas piezas diferentes de una imagen. En lugar de que un programador defina los atributos que hacen que un gato tenga cola y bigotes, las máquinas aprenden de los millones de imágenes cargadas.
Componentes de un sistema de visión artificial
Un sistema de visión artificial consta de dos componentes básicos que son la adquisición de imágenes: dispositivo de iluminación y captura de imágenes (cámara) y el análisis de imágenes: una placa de captura de imágenes (capturador de imágenes o digitalizador) y software de análisis.
La configuración de hardware de los sistemas de visión artificial es bastante estándar. Generalmente, un sistema consiste en:
- Un dispositivo de iluminación, que ilumina la muestra bajo prueba.
- Una cámara de vídeo de estado sólido CCD, para adquirir una imagen.
- Un frame-grabber, para realizar la conversión A/D (analógico-digital) de la captura de imagen o píxeles digitalizados en una imagen de columna N por M.
- Un ordenador personal o un sistema de microprocesador, para proporcionar almacenamiento en disco de imágenes y capacidad de cálculo con software suministrado por el vendedor y programas de aplicación específicos.
- Un monitor a color de alta resolución, que ayuda a visualizar las imágenes y los efectos de varias rutinas de análisis de imágenes.
Para qué se utiliza la visión artificial
La visión artificial es una de las áreas en el Machine Learning donde los conceptos fundamentales ya se están integrando en los principales productos que utilizamos a diario. En este artículo describiré las más utilizadas en la actualidad:
Visión artificial en coches autónomos
Permite a los coches autónomos dar sentido a su entorno. Las cámaras capturan vídeo desde diferentes ángulos alrededor del coche y lo transmiten al software de visión artificial, que luego procesa las imágenes en tiempo real para encontrar los extremos de las carreteras, leer las señales de tráfico, detectar otros coches, objetos y peatones.
El coche autónomo puede entonces orientarse en calles y carreteras, evitar chocar con obstáculos y conducir con seguridad a sus pasajeros hasta su destino.
Reconocimiento facial
Los algoritmos de la visión artificial detectan los rasgos faciales en las imágenes y los comparan con las bases de datos de los perfiles de las caras. Los dispositivos de consumo utilizan el reconocimiento facial para autenticar las identidades de sus propietarios.
Las aplicaciones de medios sociales utilizan el reconocimiento facial para detectar y etiquetar a los usuarios. Los organismos encargados de hacer cumplir la ley también recurren a la tecnología de reconocimiento facial para identificar a los delincuentes en los vídeos.
Realidad aumentada y realidad mixta
Esta tecnología permite que dispositivos informáticos como teléfonos inteligentes, tabletas y gafas inteligentes se superpongan e incrusten objetos virtuales en imágenes del entorno real.
Utilizando la visión artificial, los equipos de Realidad Aumentada detectan objetos en el entorno real para determinar las ubicaciones en la pantalla de un dispositivo y colocar un objeto virtual.
Por ejemplo, detectar planos de mesas, paredes y pisos, para establecer la profundidad y las dimensiones de los objetos y poderlos transformar en objetos virtuales en el entorno físico.
Atención sanitaria
Los algoritmos de visión artificial pueden ayudar a automatizar tareas como la detección de lunares cancerosos en las imágenes de la piel o la búsqueda de síntomas en las radiografías y las resonancias magnéticas.
Aplicaciones de la visión artificial en la industria
La implementación personalizada de una herramienta de visión artificial permite a las empresas industriales desarrollar funcionalidades a medida como: análisis morfológico y defectos de forma, marcadores de posición, análisis de color y apariencia, detección de objetos ajenos, identificación de defectos y calidad del etiquetado, lectura de códigos de barras; 1D, 2D, reconocimiento de caracteres y verificación de OCR y OCV.
En la industria manufacturera, las empresas utilizan la visión artificial para identificar los defectos de los productos en tiempo real. A medida que los productos salen de la línea de producción, un ordenador procesa imágenes o vídeos, y marca los diferentes tipos de defectos, incluso en los productos más pequeños.
Estas funcionalidades se asocian típicamente a los sistemas de visión artificial del sector de la alimentación y las bebidas, sector que ha sido uno de los pioneros ya que ha tenido que adaptarse a normativas cada vez más estrictas para garantizar la calidad de los productos y mejorar la seguridad de los clientes.
A su vez, los comercios de productos pueden usar la visión artificial para mejorar la experiencia de compra, aumentar la prevención de posibles pérdidas y detectar las estanterías agotadas. Esta tecnología está ayudando a los clientes a pagar más rápidamente, facilitando el uso de máquinas de auto-cobro para mejorar el proceso de compra por completo.
Ventajas de la visión artificial
El uso de la visión artificial crece rápidamente gracias al descubrimiento de ventajas para las industrias. Hay cinco ventajas principales que deberías conocer:
- Procesa de una manera más simple y rápida: permite a los clientes y a las industrias chequear los productos. Además, les da acceso a sus productos.
- Fiabilidad: los ordenadores y las cámaras no tienen el factor humano del cansancio. La eficiencia suele ser la misma, no depende de factores externos como pueden ser bajas por enfermedad o errores humanos por agotamiento.
- Precisión: esta tecnología asegura una mejor precisión en el producto final.
- Una amplia gama de usos: Podemos ver el mismo sistema informático en varios campos y actividades diferentes (fábricas con seguimiento de almacenes y envío de suministros, y en la industria médica a través de imágenes escaneadas, entre otras múltiples opciones).
- La reducción de los costes: el tiempo y la tasa de error se reducen en el proceso.
Desventajas de la visión artificial
A pesar de todas las ventajas de la visión artificial gracias a la capacidad del Machine Learning, tenemos que considerar algunas desventajas:
- Necesidad de especialistas: hay una gran necesidad de especialistas relacionados con el campo del Machine Learning y la Inteligencia Artificial. Un profesional que conozca el funcionamiento de esos dispositivos y que aproveche al máximo estas tecnologías.
- Fallas de la visión artificial: cuando la máquina o el dispositivo falla, no anuncia o anticipa ese problema.
- Fallo en el procesamiento de imágenes: cuando el dispositivo falla debido a un virus u otros problemas de software, es muy probable que el procesamiento de imágenes falle. Por lo que, si no resolvemos el problema, las funciones del dispositivo pueden desaparecer. Y puede llegar a paralizar toda la producción.
Tener conocimientos en el funcionamiento de sistemas de visión artificial aumentará tus competencias como profesional en el sector industrial. Actualmente la industria está demandando perfiles que estén preparados en esta tecnología tan utilizada por las empresas de procesos productivos.
Qué es un sensor de visión
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