La visión artificial es una rama de la inteligencia artificial que se encarga de desarrollar sistemas que pueden ver, entender e interpretar imágenes y videos. En otras palabras, se encarga de dotar a las computadoras con la capacidad de procesar información visual, tal y como lo hace el cerebro humano.
Una aplicación y desarrollo fundamental es el uso en robótica industrial y automatización, como nos indica la Asociación Española de Robótica y Automatización.
¿Qué es un Sistema de visión artificial?
Un sistema de visión artificial es un conjunto de dispositivos y algoritmos que permiten a las computadoras analizar imágenes y videos. Estos sistemas se componen de varios elementos clave, como cámaras de visión artificial, sensores, procesadores de imágenes y software de análisis.
Además de estos elementos, también pueden incluir dispositivos de iluminación para mejorar la calidad de la imagen y sistemas de comunicación para enviar y recibir datos en tiempo real.
El objetivo principal de un sistema de visión artificial es emular la capacidad de percepción visual humana para analizar y comprender el mundo que nos rodea.
Las cámaras, un componente fundamental
Las cámaras son uno de los componentes más importantes. Estas cámaras pueden ser de varios tipos, como cámaras CCD (dispositivos de carga acoplada), CMOS (semiconductores complementarios de óxido metálico), cámaras térmicas o cámaras de alta velocidad.
Las cámaras CCD y CMOS son las más comunes, ya que son capaces de capturar imágenes en alta resolución y alta velocidad, lo que las hace ideales para aplicaciones en la industria.
Otro componente clave de un sistema de visión artificial es el software de procesamiento de imágenes, que se utiliza para mejorar la calidad de la imagen y realizar análisis avanzados.
El procesamiento de imágenes implica la aplicación de algoritmos para corregir la distorsión de la imagen, mejorar el contraste y la nitidez, y reducir el ruido y las interferencias.
En resumen, un sistema de visión artificial funciona como los ojos y el cerebro de una computadora. Encontraremos información adecuada al respecto en la Asociación Europea de Visión Artificial EMVA.
Etapas de la visión artificial
La visión artificial se compone de varias etapas, que incluyen la adquisición de imágenes, el procesamiento de imágenes, el análisis de imágenes y la toma de decisiones. Cada etapa es importante para el correcto funcionamiento de un sistema de visión artificial.
La primera etapa es la adquisición de imágenes
Esta etapa se refiere a la captura de imágenes por parte de los sensores y cámaras utilizados en el sistema de visión artificial. Estas imágenes pueden ser en 2D o en 3D, y pueden ser capturadas por cámaras RGB, cámaras infrarrojas, cámaras estéreo, o cualquier otro tipo de sensor de imagen.
La segunda etapa es el procesamiento de imágenes
En la que se realiza un procesamiento de las imágenes capturadas para mejorar su calidad y prepararlas para la siguiente etapa. En esta etapa se pueden aplicar técnicas como la reducción de ruido, el ajuste de la exposición, la corrección del color, el enfoque y la eliminación de la distorsión.
La tercera etapa es el análisis de imágenes
En la que se extrae información útil de las imágenes capturadas. En esta etapa se pueden aplicar técnicas de procesamiento de imágenes para detectar objetos, reconocer patrones, medir dimensiones, detectar errores y realizar cualquier otra tarea que se desee realizar con la información visual capturada.
La cuarta etapa es la toma de decisiones
En esta etapa, el sistema utiliza la información visual procesada en la etapa anterior para tomar decisiones automatizadas. Por ejemplo, si el sistema de visión artificial se está utilizando en una línea de producción, podría tomar decisiones para clasificar piezas buenas y defectuosas en función de los criterios de calidad previamente establecidos.
Es importante destacar que estas etapas no necesariamente ocurren en orden secuencial. Por ejemplo, en algunos sistemas, el procesamiento de imágenes y el análisis de imágenes pueden ocurrir simultáneamente.
Además, el éxito del sistema de visión artificial dependerá de la precisión y eficacia de cada una de estas etapas. Por ello, se requiere de una cuidadosa planificación y diseño del sistema para asegurar que cada etapa sea optimizada para el logro de los objetivos específicos del proyecto.
Idea de la visión artificial, percepción y sensores utilizados
La idea de la visión artificial se remonta a la década de 1950, cuando los científicos comenzaron a investigar cómo las computadoras podían procesar información visual. Desde entonces, se ha avanzado enormemente, y hoy en día se utiliza en una gran variedad de aplicaciones, desde la línea de producción hasta el reconocimiento facial.
La percepción visual artificial se refiere a la capacidad de los sistemas de visión artificial para procesar información visual y transformarla en información útil.
Para lograr esto, los sistemas de visión artificial utilizan una combinación de sensores, cámaras y software de procesamiento de imágenes para analizar y clasificar las imágenes.
Los sensores utilizados en la visión artificial pueden ser de varios tipos, como cámaras CCD, cámaras CMOS, cámaras infrarrojas y sensores de profundidad.
Cada tipo de sensor tiene sus propias ventajas y desventajas, y la elección del sensor adecuado dependerá del tipo de aplicación que se desee desarrollar.
Aplicaciones de la visión artificial
Las aplicaciones de la visión artificial son numerosas y se están expandiendo constantemente a medida que se desarrollan nuevas tecnologías y se descubren nuevas formas de utilizar para mejorar los procesos industriales y los productos finales. Como las necesidades de ciberseguridad industrial en entornos de fabricación inteligentes.
Aplicaciones en entornos industriales
Una de las aplicaciones más comunes de la visión artificial es el control de calidad y la detección de defectos en la fabricación de productos.
Los sistemas de visión artificial pueden inspeccionar las piezas en la línea de producción para detectar defectos o inconsistencias, y tomar medidas para corregir el problema de forma automática, lo que ayuda a garantizar la calidad del producto final y aumenta la eficiencia del proceso.
Otra aplicación importante de la visión artificial es la detección y seguimiento de objetos en tiempo real, lo que es especialmente útil en el campo de la robótica y la automatización. Los robots equipados con sistemas de visión artificial pueden detectar y seguir objetos en movimiento, lo que les permite realizar tareas específicas, como la recolección de frutas o la clasificación de paquetes. Como es el caso de sistemas Pick and Place.
La visión artificial también se utiliza en el reconocimiento facial, lo que ha llevado a una gran cantidad de aplicaciones en la seguridad, como el acceso a edificios y sistemas de seguridad. Además, se utilizan en aplicaciones de marketing, donde se pueden recopilar datos sobre el comportamiento de los consumidores y utilizarlos para personalizar las experiencias de los clientes.
Aplicaciones en modelos tridimensionales
La visión 3D es otra aplicación importante, ya que permite la creación de modelos tridimensionales detallados de objetos y entornos. Esto se utiliza en la fabricación de piezas y productos, así como en la planificación de la construcción y la creación de mapas precisos de áreas geográficas.
En resumen, las aplicaciones son muchas y diversas. Lo que la convierte en una tecnología cada vez más importante en una amplia variedad de sectores industriales y de investigación. Desde la automatización de procesos hasta la mejora de la seguridad y la experiencia del cliente, la visión artificial se está convirtiendo en una herramienta esencial para mejorar la eficiencia y la calidad en una amplia variedad de aplicaciones y sectores.
Podrás descubrir la aplicación de visión artificial en entornos industriales de fabricación en nuestra formación, Curso Superior en Industria 4.0: Smart Manufacturing.
Categorizado en:
Gestión Integrada
