Sistemas inteligentes de visión artificial: revolución en la industria

Los sistemas inteligentes de visión artificial han revolucionado el entorno industrial y de fabricación. Con la inteligencia artificial, los procesos industriales son más rápidos, precisos y escalables.

Innumerables industrias han utilizado la inteligencia artificial durante varios años para aplicaciones como inspección visual, control de calidad y monitoreo. Si bien el reconocimiento de patrones y objetos fue uno de los primeros avances, la IA ha llevado esta tecnología a lugares nuevos y más emocionantes. Puede leer una breve historia de la IA en los sistemas de visión o seguir leyendo para aprender cómo la IA está revolucionando los sistemas de visión en numerosas industrias.

¿Qué son los Sistemas de Visión de IA?

En el pasado, muchas tareas peligrosas, repetitivas o intensivas en mano de obra en entornos industriales y de fabricación requerían mano de obra humana para completarse. Ahora, la tecnología de visión artificial impulsada por IA ha tomado su lugar. Estos sistemas utilizan tecnología de IA para inspeccionar, identificar y evaluar productos o materiales a través de cámaras y sensores especiales. Luego, la computadora utiliza esos datos para tomar decisiones inteligentes.

Considere una planta de procesamiento de alimentos que fabrica una mezcla de maní. Con la visión artificial, el equipo de procesamiento puede clasificar los cacahuetes, identificar y rechazar especímenes defectuosos y asegurarse de que no haya cuerpos extraños, como cáscaras o astillas de madera, en el empaque. Como resultado, el sistema de visión aumenta la precisión y la velocidad del proceso, lo que inevitablemente conduce a un aumento en la productividad y la rentabilidad.

La inspección de alimentos es solo una de las muchas aplicaciones de inspección de la visión artificial con IA. Algunos sistemas incluso pueden utilizar cámaras de alta resolución para inspeccionar objetos en busca de imperfecciones minúsculas que serían invisibles a simple vista. Además, puede realizar tareas repetitivas, como contar y medir, con mayor eficiencia y mayor rendimiento. Luego, la máquina puede encargarse de esas tareas mientras los trabajadores se dedican a trabajos más complejos.

¿Qué Componentes Son Necesarios para la Visión Artificial?

Los componentes necesarios para la visión artificial varían, pero algunos de los componentes estándar que la mayoría de los sistemas de visión de IA incluyen son:

• Lente : Cada sistema de visión de IA requiere una lente de cámara para ver el producto o material, tomar una foto de alta resolución y enviarla a la computadora para su procesamiento.
• Luz : Para la precisión dentro de la visión artificial, una fuente de luz ilumina el objeto y lo hace visible para la IA y el software. Una iluminación adecuada es fundamental para aplicaciones que requieren una identificación muy minuciosa o inspecciones detalladas.
• Sensores : Los sensores de datos trabajan junto con una placa de captura y un capturador de imágenes para inspeccionar y procesar imágenes de la lente de la cámara. Luego, la máquina convierte la imagen en píxeles, creando un formato digital para facilitar el procesamiento.
• Procesador : Cada sistema de visión de IA sigue algoritmos y reglas comerciales preestablecidas. El procesador ejecuta el software y cualquier algoritmo para procesar los píxeles dentro de la imagen digital y luego utiliza los datos para extraer la información que necesita, ya sea identificación de objetos, detección de defectos o cualquier otra cosa. La CPU, FPGA y GPU son procesadores comunes utilizados en el procesamiento de imágenes de IA.
• Comunicación : Mediante una señal de entrada/salida o una conexión serial, el sistema de procesamiento y las cámaras de visión artificial se comunican con otros componentes dentro de la máquina, lo que permite un flujo de trabajo sin problemas.

La cámara es una de las partes más importantes de los sistemas de visión artificial, ya que recopila los datos y la información necesarios sobre el producto para que la IA pueda analizarlos. En general, los sistemas de visión de IA utilizan dos tipos de cámaras:

• Escaneo de Línea : Una cámara de escaneo de línea es ideal para aplicaciones donde los elementos varían en tamaño o se mueven rápidamente a través de la línea de producción. El sensor pasa sobre el producto en una línea al tomar la imagen y luego construye la imagen píxel por píxel.
• Escaneo de Área : Este tipo de cámara de visión artificial es mejor para tomar imágenes de objetos del mismo tamaño en términos de altura y anchura. Un sensor rectangular toma fotos en un solo cuadro, y el número de píxeles en el sensor coincide con la altura y la anchura de la imagen.

¿Cómo Utilizan la IA los Sistemas de Visión Artificial?

A medida que muchos propietarios de plantas de fabricación buscan la automatización de extremo a extremo para sus líneas de producción, la inteligencia artificial está allanando el camino. Con la visión de máquina autónoma, las máquinas pueden identificar rápidamente y con precisión defectos en los productos y utilizar la información que aprenden para reducir la cantidad de material y desechos desperdiciados, mejorando así el rendimiento y reduciendo los costos.

Por ejemplo, al diseñar redes neuronales para la visión, la IA puede evaluar mejor las variaciones de textura y forma del objeto en comparación con las dimensiones esperadas del producto que otros métodos. También puede diferenciar entre condiciones contextuales, como la iluminación y los contrastes profundos, lo que resulta en una mayor precisión incluso en condiciones dinámicas o cuando los objetos se encuentran en un fondo altamente texturizado.

La tecnología tradicional de imágenes basada en reglas no basada en IA tiene dificultades para superar esos desafíos contextuales. Sin embargo, la IA puede lograr resultados precisos de manera tan efectiva como (o incluso mejor que) los humanos. Las inspecciones visuales automatizadas también ayudan a mantener el cumplimiento de las condiciones del mercado en constante cambio, los estándares de calidad, los entornos laborales y las demandas de los consumidores.

Además, la IA es mucho más fácil de integrar y ajustar que los algoritmos estándar basados en reglas: no más cambios constantes de parámetros numéricos. En cambio, los trabajadores pueden obtener el modelo y proporcionar una muestra de datos al procesador de IA. La actualización es tan simple como alimentar al ordenador el modelo actualizado. Además, los no ingenieros pueden utilizar herramientas de software intuitivas y un conjunto de muestras de imagen para entrenar redes neuronales.

Con la capacidad de monitorear y corregir problemas de producción en tiempo real, la IA y el aprendizaje automático (ML) pueden reducir costos, mejorar la calidad y, aumentar la rentabilidad de los fabricantes.

Aprendizaje Profundo vs. Visión Artificial Tradicional

Las tecnologías de aprendizaje profundo y visión artificial tradicional tienen algunas similitudes. Los fabricantes suelen considerar el tipo de aplicación, las capacidades de procesamiento disponibles y la cantidad de datos que necesitan procesar al determinar qué tecnología se adapta mejor a sus necesidades.

La tecnología tradicional basada en reglas es mejor para medir, calibrar y alinear, mientras que el análisis de imágenes de aprendizaje profundo puede manejar una variedad de tareas, incluyendo:

• Verificación de Ensamblaje
• Inspección Cosmética
• Clasificación de Materiales y Texturas
• Identificación de Defectos
• Reconocimiento Óptico de Caracteres
• Localización de Partes y Características

Beneficios de Cambiar a un Sistema de Visión de IA

El aprendizaje automático y la IA permiten a los fabricantes alcanzar sus objetivos más rápido que con los sistemas de visión basados en reglas tradicionales. Algunos de los objetivos comunes de las líneas de producción que los sistemas de visión de IA ayudan a los fabricantes a cumplir incluyen:

• Reducir los Costos de Equipamiento : Agregar visión de máquina a equipos existentes o actualizar maquinaria habilitada para IA mejora el rendimiento. Esta tecnología es tan avanzada y actualizable que reduce la posibilidad de que la maquinaria se vuelva obsoleta.
• Reducir los Costos de Producción : La IA es altamente precisa para detectar defectos y fallas, evitando o eliminando el costoso problema de material desperdiciado y productos de baja calidad. También puede identificar fallas antes en la línea de producción, maximizando el tiempo de trabajo disponible y reduciendo la cantidad de desgaste de la maquinaria. Aumentar la precisión al medir, inspeccionar y calibrar también reduce la cantidad de desechos, lo que reduce aún más los costos de producción.
• Aumentar el Espacio en el Piso de Producción : Los fabricantes pueden procesar productos mucho más rápido con la visión de máquina que con el trabajo manual, lo que requeriría varios trabajadores y mucho espacio en el piso. En cambio, una sola máquina puede lograr tasas de procesamiento mucho más rápidas y precisas que los humanos.
• Reducción de la Programación : Incluso al entrenar sistemas de visión para aceptar reglas comerciales y parámetros de objetos, la cantidad de tiempo y nivel de complejidad requeridos están lejos de lo que es necesario para el aprendizaje basado en reglas. Incluso los no ingenieros pueden manejar el trabajo de programación, lo que lo hace más fácil y rápido.

Aplicaciones Comunes de los Sistemas de Visión de IA

Los sistemas de visión artificial con IA tienen una amplia gama de aplicaciones en el entorno actual de la industria y la fabricación. Aquí hay algunas de las aplicaciones más comunes de los sistemas de visión y aprendizaje automático:

• Reconocimiento de Objetos : Los vehículos autónomos dependen de los sistemas de visión de IA para identificar el entorno circundante, como otros autos, ramas caídas, animales, barreras de protección, etc. El reconocimiento de objetos también es común en la fabricación y puede verificar la posición de las etiquetas en botellas, cajas y otros tipos de empaque.
• Inspección de Materiales : Los sistemas de visión de máquina han revolucionado el entorno del control de calidad. La tecnología de inspección automatizada de piezas puede detectar imperfecciones, defectos y contaminantes en innumerables productos, objetos y materiales. Un ejemplo es el uso de técnicas de detección de bordes para detectar rebabas o pitting a lo largo del borde de objetos circulares como arandelas, juntas tóricas o empaques.
• Reconocimiento Óptico de Caracteres : Abreviado como OCR, el reconocimiento óptico de caracteres es una aplicación esencial de los sistemas de visión de IA. La tecnología permite que las máquinas identifiquen y extraigan información impresa y la transmitan a la computadora, incluso texto manuscrito o mecanografiado que está deformado o difícil de leer.
• Reconocimiento de Firmas : El fraude es un delito cada vez más común. Con la capacidad de reconocer la escritura y las firmas, la visión de máquina con IA puede utilizar estas características para garantizar el cumplimiento de las leyes y prevenir el fraude.
• Conteo de Objetos : Contar objetos es un proceso tedioso y que consume mucho tiempo que a menudo resulta en fatiga o error del operador. Los sistemas de visión de IA pueden contar objetos con precisión en todo momento, y su capacidad para funcionar las 24 horas del día, los 7 días de la semana aumenta la productividad y el rendimiento, lo que impulsa las ganancias.

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