Visión artificial

¿Qué es la visión artificial?

La visión artificial es la capacidad de una computadora para ver; emplea una o varias cámaras de vídeo, conversión analógico-digital y procesamiento digital de señales. Los datos resultantes van a una computadora o controlador de robot. La visión artificial es similar en complejidad al reconocimiento de voz.

La visión artificial se confunde a veces con el término visión por computadora. La tecnología se integra a menudo con la inteligencia artificial (IA), el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo para acelerar el procesamiento de imágenes.

¿Cómo funciona la visión artificial?

La visión artificial utiliza cámaras para capturar información visual del entorno circundante. A continuación, procesa las imágenes utilizando una combinación de hardware y software y prepara la información para su uso en diversas aplicaciones. La tecnología de visión artificial suele utilizar ópticas especializadas para adquirir imágenes. Este enfoque permite procesar, analizar y medir determinadas características de la imagen.

Por ejemplo, una aplicación de visión artificial que forme parte de un sistema de fabricación puede utilizarse para analizar una determinada característica de una pieza que se está fabricando en una línea de montaje. Podría determinar si la pieza cumple los criterios de calidad del producto y, en caso contrario, desecharla.

En entornos de fabricación, los sistemas de visión artificial suelen necesitar los siguientes elementos:

• Iluminación. La iluminación ilumina el objeto o la escena para hacer visibles sus características.
• Objetivo. Capta la imagen y la transmite al sensor de la cámara en forma de luz.
• Tarjeta de captura, capturador de fotogramas o sensor. Estos dispositivos trabajan juntos para procesar la imagen de la cámara y convertirla en un formato digital en forma de píxeles. Los sensores de imagen convierten la luz en señales eléctricas utilizando tecnología de semiconductores complementarios de óxido metálico o un dispositivo de carga acoplada.
• Procesador. El procesador ejecuta software y algoritmos relacionados que procesan la imagen digital y extraen la información necesaria.
• Comunicación. Estos sistemas permiten que las cámaras de visión artificial y el sistema de procesamiento se comuniquen con otros elementos del sistema mayor, normalmente mediante una señal discreta de entrada/salida o una conexión en serie.

Hay dos tipos de cámaras que se utilizan en la fabricación de visión artificial:

1. Escaneo de área. Estas cámaras toman imágenes en un solo fotograma utilizando un sensor rectangular. El número de píxeles del sensor corresponde a la anchura y la altura de la imagen. Las cámaras de exploración de área se utilizan para explorar objetos que tienen el mismo tamaño en términos de anchura y altura.
2. Escaneo lineal. Estas cámaras construyen una imagen píxel a píxel. Son adecuadas para tomar imágenes de objetos en movimiento o de tamaños irregulares. El sensor realiza un movimiento lineal sobre el objeto al tomar la imagen. Las cámaras de barrido lineal no están tan limitadas a resoluciones específicas como las cámaras de barrido de área.

Los objetivos de las cámaras varían en calidad óptica. Dos especificaciones importantes en cualquier sistema de visión son la sensibilidad y la resolución del objetivo, que tienen las siguientes características:

• La sensibilidad es la capacidad de una máquina para ver con poca luz o detectar impulsos débiles en longitudes de onda invisibles.
• La resolución es el grado en que una máquina puede diferenciar entre objetos.

En general, cuanto mayor es la resolución, más reducido es el campo de visión. La sensibilidad y la resolución son interdependientes. Si los demás factores son constantes, el aumento de la sensibilidad reduce la resolución, y el aumento de la resolución reduce la sensibilidad.

Los ojos humanos son sensibles a longitudes de onda electromagnéticas comprendidas entre 390 y 770 nanómetros. Las cámaras de vídeo pueden ser sensibles a una gama de longitudes de onda mucho más amplia. Algunos sistemas de visión artificial funcionan a longitudes de onda infrarrojas, ultravioletas o de rayos X.

La visión artificial binocular, también llamada estereoscópica, requiere una computadora con un procesador avanzado. Además, para la percepción de la profundidad se necesitan cámaras de alta resolución, una gran cantidad de memoria RAM y programación de inteligencia artificial.

Tipos de visión artificial

Los sistemas de visión artificial pueden funcionar en varias dimensiones en función de las necesidades y requisitos específicos de una aplicación concreta.

Los tipos más comunes de sistemas de visión artificial son los siguientes:

• Sistemas de visión 2D. Son los sistemas más utilizados y destacan en tareas de reconocimiento de patrones.
• Sistemas de visión 3D. Los sistemas de visión 3D, que funcionan en múltiples dimensiones, proporcionan una mayor precisión para fines de medición e inspección.
• Sistemas de visión basados en cámaras inteligentes. Estos sistemas utilizan cámaras y software integrados para realizar diversas tareas relacionadas con la inspección.
• Sistemas de visión compactos. Estos sistemas están diseñados para ser autónomos y pueden integrarse perfectamente en los equipos y procesos de fabricación existentes.
• Sistemas de visión basados en PC. Mediante el procesamiento informático y el análisis de imágenes, estos sistemas permiten realizar tareas de inspección visual más complejas.
• Imágenes multiespectrales. Como alternativa a las imágenes 2D convencionales, este método implica la captura de imágenes en múltiples longitudes de onda.
• Imágenes hiperespectrales. De forma similar a las imágenes multiespectrales, las imágenes hiperespectrales capturan imágenes en un número significativamente mayor de longitudes de onda, lo que facilita el análisis detallado de los datos espectrales.
• Objetivos de aumento variable. Equipadas con niveles de aumento ajustables, estas lentes proporcionan una mayor flexibilidad a la hora de realizar tareas de inspección.

¿Cómo se utilizan los sistemas de visión artificial?

Las aplicaciones de visión artificial se utilizan en una amplia gama de industrias para realizar diversas tareas, entre las que se incluyen las siguientes:

• Análisis de componentes electrónicos. La visión artificial se utiliza en la construcción de placas de circuitos para tareas como la inspección de la pasta de soldadura y la colocación de componentes.
• Reconocimiento óptico de caracteres (OCR). El OCR permite a un ordenador extraer texto impreso o manuscrito de imágenes.
• Reconocimiento de escritura y firmas. Con estas funciones, un ordenador puede detectar patrones en imágenes de escritura a mano y firmas.
• Reconocimiento de objetos. En la industria del automóvil, los coches autoconducidos utilizan el reconocimiento de objetos en imágenes tomadas por cámaras para identificar obstáculos en la carretera. Los sistemas de visión artificial también determinan la posición de los objetos, como la colocación correcta de una etiqueta en un frasco de pastillas.
• Reconocimiento de patrones. El análisis de imágenes médicas utiliza el reconocimiento de patrones para realizar diagnósticos basados en tecnologías como la resonancia magnética, los análisis de sangre y los escáneres cerebrales.
• Inspección de materiales. Las funciones de visión artificial de los sistemas de inspección de materiales garantizan el control de calidad. La visión artificial comprueba la presencia de fallos, defectos y contaminantes en una serie de materiales y productos. Por ejemplo, estos sistemas pueden inspeccionar píldoras y comprimidos para detectar problemas durante la fabricación.
• Inspección de divisas. La visión artificial se utiliza para analizar divisas con el fin de detectar billetes falsos.
• Recuento de artículos. Esta capacidad se utiliza para contar artículos como píldoras en un paquete o botellas en una caja.
• Seguimiento de códigos de barras. Esta aplicación común utiliza las capacidades de los sistemas de visión artificial para leer y rastrear códigos de barras en tiempo real.
• Robótica. El uso de cámaras para el guiado de robots es un área de visión artificial en rápido crecimiento. Tanto las cámaras 2D como las 3D son importantes para instruir a los robots en la manipulación eficaz de componentes individuales o a granel. Estas aplicaciones proporcionan un alto rendimiento de la inversión al reducir la necesidad de mano de obra física.

Beneficios de la visión artificial

Entre las ventajas más comunes de la visión artificial se incluyen las siguientes:

• Elimina el error humano. Aunque el ojo humano es impresionante, no es inmune a los errores. La visión artificial destaca en las mediciones cuantitativas gracias a su precisión, consistencia y velocidad. Por ejemplo, cuando se integra en una línea de producción, un sistema de visión puede inspeccionar rápidamente cientos o incluso miles de piezas por minuto. Al utilizar cámaras de alta resolución, los sistemas de visión artificial pueden detectar y examinar detalles minúsculos de los objetos que podrían pasar desapercibidos al ojo humano. Además, la visión artificial elimina los efectos de la fatiga del operario y las desviaciones individuales, garantizando inspecciones uniformes y fiables.
• Reduce el tiempo de inactividad. Un sistema de visión protege contra daños en las piezas al eliminar el contacto físico entre un sistema de prueba y las piezas fabricadas. Como el desgaste pasa factura a los componentes mecánicos, también reduce el tiempo y los costes asociados a las reparaciones. Las máquinas funcionan con mayor rapidez al requerir menos cuidados, lo que permite a las empresas cumplir los plazos de producción de forma constante y sencilla.
• Reduce costes. Un sistema de visión artificial puede aumentar la velocidad de fabricación y reducir la mano de obra necesaria para manejar el equipo. También puede minimizar la tasa de desechos, por lo que se desperdician menos materiales, lo que a la larga reduce los gastos generales.
• Mejora la seguridad en el lugar de trabajo. La visión artificial combinada con la IA mejora la seguridad en el lugar de trabajo al minimizar la necesidad de intervención humana durante el proceso de fabricación. Al manejar máquinas grandes y potentes, es menos probable que los empleados sufran lesiones, y también se limita su contacto con piezas y materiales peligrosos.
• Detecta defectos. La visión artificial puede detectar irregularidades en los productos, como abolladuras y arañazos en la superficie. Al establecer cuidadosamente los límites de detección, distingue entre defectos aceptables e inaceptables.
• Mide con precisión. Un sistema de visión artificial puede localizar y medir puntos concretos de una imagen, como el diámetro, el radio, la distancia y la profundidad. Por ejemplo, esto podría ayudar a determinar el diámetro interior del orificio del cilindro de un motor o el nivel de llenado de líquido de un contenedor. Esta información puede obtenerse con cámaras 2D o 3D.
• Identifica defectos de impresión. Un sistema de visión artificial puede identificar fácilmente anomalías de impresión, como tonos de color incorrectos, impresiones manchadas o letras que faltan. El sistema comienza introduciendo una imagen maestra o dorada, que sirve de referencia para todos los componentes producidos. Cualquier desviación de la imagen maestra se identifica rápidamente y se marca para su corrección, garantizando impresiones precisas y de alta calidad.

Visión artificial en la IA

La IA se utiliza en visión artificial para agilizar el proceso de toma de decisiones. La IA puede procesar una gran cantidad de imágenes e información de datos que antes era demasiado difícil de recopilar.

Algunos ejemplos de cómo se utiliza la IA en la visión artificial son los siguientes:

• La IA puede ayudar con el reconocimiento de firmas y caracteres, que requieren un nivel de matiz.
• En la fabricación, la IA ayuda en el reconocimiento de objetos y la inspección de materiales para que los sistemas de visión artificial puedan comprender las variaciones aceptables en la forma y la textura de un objeto o material.
• En el control de calidad, un sistema con IA puede interpretar las anomalías aceptables en lugar de rechazar cualquier cosa que no se ajuste estrictamente a una especificación.

Visión artificial en robótica

La visión artificial, emparejada con la IA y el aprendizaje profundo, amplía el papel de los robots en la realización de tareas de la línea de producción, como recoger, clasificar, colocar y realizar un escaneado de la línea de fabricación. Esta combinación de tecnologías también permite a la robótica operar en otros entornos, como supermercados, hospitales y restaurantes.

Algunos ejemplos de cómo se utiliza la visión artificial en robótica son los siguientes:

• Un robot con visión artificial puede recorrer los pasillos de un supermercado y recoger datos de inventario sobre los productos de las estanterías. Escanea los productos mediante tecnología de identificación por radiofrecuencia (RFID) para leer un código de barras y puede evitar obstáculos en pasillos abarrotados. Las tiendas Amazon Go utilizan sistemas de visión artificial para controlar el inventario y retirar a los clientes cuando están listos para pagar.
• La tecnología de visión artificial permite la automatización, haciendo posible la conexión en red de secuencias de procesos en diversas aplicaciones.
• La visión artificial también hace que la colaboración entre robots y humanos sea más eficaz y segura. Por ejemplo, en un supermercado, un robot puede dedicarse a realizar tareas de gestión de inventario para que los empleados humanos tengan más tiempo para atender a los clientes. El robot puede escanear el inventario con más frecuencia que las personas y con mayor precisión. En una cadena de montaje, los robots con visión artificial pueden analizar materiales peligrosos y realizar otras tareas peligrosas sin exponer a los trabajadores a condiciones inseguras.
• Los datos que recopilan y utilizan los robots con visión artificial pueden procesarse en la nube o en el extremo de la red, lo que permite la escalabilidad y el análisis detallado de los datos.

¿Cuál es la diferencia entre visión artificial y visión por computadora?

En algunos casos, los términos visión artificial y visión por computador se utilizan como sinónimos. En otros casos, se hacen distinciones.

La visión artificial suele asociarse a las aplicaciones industriales de la capacidad de ver de una computadora. El término visión por computador suele utilizarse para describir cualquier tecnología en la que una computadora se encarga de digitalizar una imagen, procesar los datos que contiene y realizar algún tipo de acción.

Otra distinción que suele hacerse es la potencia de procesamiento, es decir, la diferencia entre una máquina y una computadora. Un sistema de visión artificial suele tener menos potencia de procesamiento y se utiliza en entornos de fabricación ajustada, realizando tareas prácticas a gran velocidad para adquirir los datos necesarios para completar un trabajo específico. El control de calidad, la inspección de artículos y el guiado de objetos a través de una cadena de montaje son aplicaciones habituales de la visión artificial.

Los sistemas de visión artificial recopilan tantos datos como sea posible sobre objetos o escenas y pretenden comprenderlos en su totalidad. La visión por ordenador es mejor para recopilar información general y transferible que pueda aplicarse a diversas tareas. También puede realizarse sin una cámara, ya que el término puede referirse a la capacidad de un ordenador para procesar imágenes de cualquier fuente, incluida Internet. Entre las aplicaciones más comunes de la visión por ordenador están los coches auto-conducidos, la lectura de códigos de barras y etiquetas RFID y la inspección de productos defectuosos.