¿Qué es la visión artificial?

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

La visión artificial a veces se confunde con el término visión de computadora. La tecnología suele estar integrada con inteligencia artificial (AI), aprendizaje automático y deep learning para acelerar el procesamiento de imágenes.

¿Cómo funciona la visión artificial?

La visión artificial utiliza cámaras para capturar información visual del entorno circundante. Luego 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 ciertas características de la imagen.

Por ejemplo, se puede utilizar una aplicación de visión artificial como parte de un sistema de fabricación para analizar una determinada característica de una pieza que se fabrica en una línea de montaje. Podría determinar si la pieza cumple con los criterios de calidad del producto y, en caso contrario, desechar la pieza.

En entornos de fabricación, los sistemas de visión artificial normalmente necesitan los siguientes elementos:

• Iluminación. La iluminación ilumina el objeto o la escena para hacer visibles sus características.
• Lente Esto captura la imagen y la entrega al sensor en la cámara como luz.
• Tablero de captura, capturador de fotogramas o sensor. Estos dispositivos trabajan juntos para procesar la imagen de la cámara y convertirla a un formato digital como píxeles. Los sensores de imagen convierten la luz en señales eléctricas utilizando semiconductor complementario de óxido de metal tecnología o un dispositivo de carga acoplada.
• Procesador. El procesador ejecuta software y algoritmos relacionados que procesan la imagen digital y extraen la información requerida.
• Comunicación. Estos sistemas permiten que las cámaras de visión artificial y el sistema de procesamiento se comuniquen con otros elementos del sistema más grande, generalmente mediante un enlace discreto. entrada salida señal 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 fotografías en un solo cuadro utilizando un sensor rectangular. El número de píxeles del sensor corresponde al ancho y alto de la imagen. Las cámaras de escaneo de área se utilizan para escanear objetos que tienen el mismo tamaño en términos de ancho y alto.
2. Escaneo de líneas. Estas cámaras construyen una imagen píxel a píxel. Son adecuados para tomar imágenes de objetos en movimiento o de tamaños irregulares. El sensor pasa con un movimiento lineal sobre un objeto al tomar la fotografía. Las cámaras de escaneo de línea no están tan limitadas a resoluciones específicas como lo están las cámaras de escaneo de área.

Las lentes de las cámaras varían en calidad óptica. Dos especificaciones importantes en cualquier sistema de visión son la sensibilidad y la resolución de la lente, las cuales tienen las siguientes características:

• Sensibilidad Es la capacidad de una máquina para ver en condiciones de poca luz o para detectar impulsos débiles en lugares invisibles. longitudes de onda.
• Resolución Es el grado en que una máquina puede diferenciar entre objetos.

En general, cuanto mayor es la resolución, más limitado es el campo de visión. La sensibilidad y la resolución son interdependientes. Si otros factores son constantes, aumentar la sensibilidad reduce la resolución y aumentar la resolución reduce la sensibilidad.

Los ojos humanos son sensibles a longitudes de onda electromagnéticas que oscilan 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 infrarrojo, longitudes de onda ultravioleta o de rayos X.

Binocular, también llamado estéreo, la visión artificial requiere una computadora con un procesador avanzado. Además, cámaras de alta resolución, una gran cantidad de RAM y se requiere programación de IA para la percepción de profundidad.

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Tipos de visión artificial

Los sistemas de visión artificial pueden operar en varias dimensiones según las necesidades y requisitos específicos de una aplicación particular.

Los tipos comunes de sistemas de visión artificial incluyen los siguientes:

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

¿Cómo se utilizan los sistemas de visión artificial?

Las aplicaciones de visión artificial se utilizan en una variedad de industrias para realizar diversas tareas, incluidas las siguientes:

• Análisis de componentes electrónicos. La visión artificial se utiliza en la construcción de placas de circuito para tareas como la inspección de pasta de soldadura y la colocación de componentes.
• Reconocimiento óptico de caracteres (OCR). OCR permite a una computadora extraer texto impreso o escrito a mano de imágenes.
• Reconocimiento de escritura y firma. Con estas características, una computadora puede detectar patrones en imágenes de escritura a mano y firmas.
• Reconocimiento de objetos. En la industria automotriz, coches de auto-conducción 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 ubicación adecuada de una etiqueta en un frasco de pastillas.
• Reconocimiento de patrones. Imagenes medicas El análisis utiliza el reconocimiento de patrones para realizar diagnósticos basados ​​en tecnologías como imágenes por resonancia magnética, escáneres de sangre y escáneres cerebrales.
• Inspección de materiales. Las capacidades de visión artificial en los sistemas de inspección de materiales garantizan control de calidad. La visión artificial busca fallas, defectos y contaminantes en una variedad de materiales y productos. Por ejemplo, estos sistemas pueden inspeccionar píldoras y tabletas en busca de problemas durante la fabricación.
• Inspección de moneda. La visión artificial se utiliza para analizar monedas y detectar billetes falsos.
• Conteo de artículos. Esta capacidad se utiliza para contar elementos como pastillas en un paquete o frascos en un estuche.
• Barseguimiento de código. Esta aplicación común utiliza las capacidades de los sistemas de visión artificial para leer y rastrear códigos de barras , en tiempo real, del progreso de cada afiliado.
• Robótica. El uso de cámaras para guiar robots es un área de visión artificial en rápido crecimiento. Tanto las cámaras 2D como las 3D son importantes para instruir a los robots a manejar componentes individuales o en masa de manera efectiva. Estas aplicaciones proporcionan un alto retorno de la inversión reduciendo la necesidad de trabajo físico.

Beneficios de la visión artificial

Los beneficios comunes de la visión artificial incluyen los siguientes:

• Elimina el error humano. Aunque el ojo humano es impresionante, no es inmune a errores. La visión artificial sobresale en mediciones cuantitativas debido 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. Mediante el uso de cámaras de alta resolución, los sistemas de visión artificial pueden detectar y examinar detalles diminutos de los objetos que podrían pasar desapercibidos para el ojo humano. Además, la visión artificial elimina los efectos de la fatiga del operador y las variaciones individuales, lo que garantiza inspecciones consistentes y confiables.
• Reduce el tiempo de inactividad. Un sistema de visión protege contra daños a las piezas al eliminar el contacto físico entre un sistema de prueba y las piezas fabricadas. A medida que el desgaste afecta los componentes mecánicos, también reduce el tiempo y los costos asociados con las reparaciones. Las máquinas funcionan más rápidamente porque requieren menos cuidado, lo que permite a las empresas cumplir los plazos de producción de forma consistente y sencilla.
• Reduce el costo. Un sistema de visión artificial puede aumentar la velocidad de fabricación y reducir la mano de obra necesaria para operar el equipo. También puede minimizar la tasa de desperdicio, de modo que se desperdicien menos materiales, lo que eventualmente reduce los gastos generales.
• Mejora la seguridad en el lugar de trabajo. Visión artificial combinada con La IA mejora la seguridad en el lugar de trabajo minimizando la necesidad de intervención humana durante el proceso de fabricación. Al operar máquinas grandes y potentes, los empleados tienen menos probabilidades de sufrir lesiones y su contacto con piezas y materiales peligrosos también es limitado.
• Detecta fallas. La visión artificial puede detectar irregularidades en el producto, como abolladuras y rayones 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 específicos en una imagen, como diámetro, radio, distancia y profundidad. Por ejemplo, esto podría ayudar a determinar el diámetro interior del cilindro de un motor o el nivel de llenado de líquido de un contenedor. Esta información se puede recopilar con cámaras 2D o 3D.
• Identifica defectos de impresión. Un sistema de visión artificial puede identificar fácilmente anomalías en la impresión, como tonos de color incorrectos, impresiones con imperfecciones o letras faltantes. El sistema comienza ingresando un maestro o imagen dorada, que sirve como referencia para todos los componentes producidos. Cualquier desviación de la imagen maestra se identifica y marca rápidamente para su corrección, lo que garantiza impresiones precisas y de alta calidad.

Visión artificial en IA

La IA se utiliza en la visión artificial para acelerar el proceso de toma de decisiones. La IA puede procesar una gran cantidad de imágenes y datos que antes eran demasiado difíciles de recopilar.

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

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

Visión artificial en robótica

La visión artificial, combinada con la inteligencia artificial y el aprendizaje profundo, amplía el papel de los robots en la realización de tareas de la línea de producción, como seleccionar, clasificar, colocar y realizar un escaneo de la línea de fabricación. Esta combinación de tecnologías también permite que la robótica funcione en otros entornos, como supermercados, hospitales y restaurantes.

Ejemplos de cómo se utiliza la visión artificial en robótica incluyen los siguientes:

• Un robot con visión artificial puede navegar por los pasillos del supermercado y capturar datos de inventario sobre los productos en los estantes de la tienda. Escanea productos mediante identificación por radiofrecuencia (RFID) tecnología para leer un código de barras y puede evitar obstáculos en pasillos llenos de gente. Las tiendas minoristas de Amazon Go utilizan sistemas impulsados ​​por visión artificial para monitorear el inventario y verificar a los clientes cuando están listos para pagar.
• La tecnología de visión artificial permite la automatización, lo que permite conectar en red secuencias de procesos en diversas aplicaciones.
• La visión artificial también hace que la colaboración entre robots y humanos sea más eficiente y segura. Por ejemplo, en un supermercado, un robot puede dedicarse a realizar gestión de inventario tareas para que los asociados humanos tengan más tiempo para ayudar a los clientes. El robot puede realizar escaneos de inventario con mayor frecuencia que las personas y con mayor precisión. En una línea 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 los robots habilitados para visión artificial recopilan y utilizan se pueden procesar en la nube o en el Edge de la red, permitiendo escalabilidad y detallada análisis de los datos.

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

En algunos casos, los términos máquina vision y visión de computadora se utilizan como sinónimos. En otros casos se hacen distinciones.

La visión artificial a menudo se asocia con aplicaciones industriales de la capacidad de ver de una computadora. El término visión de computadora Se utiliza a menudo para describir cualquier tecnología en la que una computadora tiene la tarea de digitalizar una imagen, procesar los datos que contiene y realizar algún tipo de acción.

Otra distinción que se hace a menudo es la potencia de procesamiento, es decir, la diferencia entre una máquina y una computadora. Un sistema de visión artificial normalmente tiene menos poder de procesamiento y se utiliza en Lean manufacturing entornos, realizando tareas prácticas a alta 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 línea de montaje son aplicaciones comunes de la visión artificial.

Los sistemas de visión por computadora recopilan la mayor cantidad de datos posible sobre objetos o escenas y tienen como objetivo comprenderlos completamente. La visión por computadora es mejor para recopilar información general y transferible que puede aplicarse a una variedad de tareas. También se puede realizar sin una cámara, ya que el término puede referirse a la capacidad de una computadora para procesar imágenes de cualquier fuente, incluido Internet. Las aplicaciones comunes de la visión por computadora incluyen vehículos autónomos, lectura códigos de barras y etiquetas RFIDe inspeccionar defectos del producto.

La visión artificial es una de las muchas aplicaciones de la IA en la fabricación. Aprende otros Formas en que las empresas manufactureras utilizan la IA para simplificar los procesos de negocio y aumentar la eficiencia.