Aplicaciones de la visión artificial en empresas industriales
Darle ojos a las máquinas ha supuesto la posibilidad de desarrollar tecnologías que facilitan el trabajo en las diferentes empresas. La aplicación de técnicas de Inteligencia Artificial, como la visión, es sin duda una oportunidad única para crear nuevas aplicaciones y optimizar los procesos que se lleven a cabo.
En este artículo queremos conocer más acerca de la importancia de las imágenes captadas a través de sistemas de visión artificial y cómo esta tecnología se ha convertido en un paso importante en el desarrollo de sistemas más útiles y seguros en el mundo empresarial.
Orígenes de la visión artificial
La visión artificial, conocida también como visión por computadora o visión computacional, tiene su origen en la unión de la inteligencia artificial con la óptica. Aunque sus primeros pasos se remontan a la década de 1950, el verdadero impulso se produjo en la década de 1960 con el desarrollo de los primeros sistemas de reconocimiento de patrones y la invención de los primeros algoritmos de procesamiento de imágenes.
A través de las siguientes décadas, los avances en el hardware informático y las técnicas de aprendizaje automático permitieron un rápido progreso en la capacidad de las máquinas para interpretar y comprender imágenes. Hoy en día, la visión artificial se aplica en una amplia gama de campos, desde la medicina y la robótica hasta el reconocimiento facial y la conducción autónoma, demostrando su capacidad para transformar radicalmente diversas industrias y mejorar la calidad de vida humana.
Tecnologías básicas de la visión artificial
La importancia que ha adquirido esta tecnología en nuestros días supone un importante impulso para la creación de muchas herramientas basadas en ella. Vamos a conocer cuáles son los usos básicos que se le pueden dar.
Captura de imágenes
Consiste en la adquisición de imágenes mediante cámaras digitales u otros dispositivos de captura de imágenes, que convierten la luz en datos digitales.
Preprocesamiento de imágenes
Implica el procesamiento inicial de las imágenes para mejorar la calidad y facilitar su análisis posterior, lo que puede incluir la eliminación de ruido, corrección de color, ajuste de contraste y otras técnicas de mejora de la imagen.
Segmentación
Se refiere a la identificación y separación de objetos o regiones de interés dentro de una imagen. Esto puede lograrse mediante técnicas como la binarización, umbralización, segmentación por contornos, etc.
Extracción de características
Consiste en identificar y describir características relevantes en una imagen, como bordes, texturas, formas o patrones, que luego se utilizarán para el análisis y la clasificación.
Reconocimiento y clasificación
Se refiere a la identificación de objetos o patrones en una imagen y su clasificación en categorías predefinidas. Esto se logra mediante algoritmos de aprendizaje automático, redes neuronales convolucionales...
Seguimiento de objetos
Implica el seguimiento de la posición, el movimiento y otros atributos de los objetos en una secuencia de imágenes a lo largo del tiempo, lo que permite analizar el comportamiento dinámico de los objetos en un entorno cambiante.
¿Cómo funciona un algoritmo SVM?
El algoritmo SVM, siglas de Máquinas de Vectores de Soporte, es una técnica de aprendizaje supervisado utilizada para la clasificación y regresión. Su funcionamiento está basado en encontrar el hiperplano que mejor separa las diferentes clases de datos en un espacio con múltiples dimensiones.
Para conseguirlo, el algoritmo SVM busca el margen máximo, que es la distancia perpendicular más corta entre el hiperplano y los puntos más cercanos de cada clase, lo que asegura una clasificación óptima y robusta.
En casos donde los datos no son linealmente separables, SVM utiliza una técnica llamada kernel trick con la que proyecta los datos en un espacio dimensional superior, donde la separación lineal es posible. Esto permite que SVM sea eficaz incluso en conjuntos de datos no lineales. Al optimizar el margen máximo y encontrar el hiperplano óptimo, SVM puede generalizar bien en datos nuevos y no vistos, lo que lo hace útil en una variedad de aplicaciones, como reconocimiento de imágenes, diagnóstico médico y análisis de textos.
Aplicaciones empresariales de los sistemas de visión artificial
Las empresas pueden beneficiarse de las aplicaciones que se pueden extraer de la visión artificial, ya sea a nivel industria o en cualquier otro campo, es posible facilitar ciertos trabajos utilizando esta tecnología.
Control de calidad
Los sistemas de visión pueden inspeccionar productos en línea de producción para detectar defectos o anomalías, asegurando que los productos cumplan con los estándares de calidad establecidos.
Automatización de procesos
La visión artificial puede ser utilizada para automatizar tareas repetitivas en la cadena de producción, como la clasificación, el ensamblaje o el empaquetado, lo que aumenta la eficiencia y reduce los costos laborales.
Gestión de inventario
Los sistemas de visión pueden ser empleados para rastrear y monitorear el inventario en almacenes o centros de distribución, facilitando la gestión de stocks y la optimización de la logística.
Seguridad y vigilancia
La visión artificial se utiliza para sistemas de seguridad empresarial, como la detección de intrusiones, el reconocimiento facial en el control de accesos y la supervisión de áreas sensibles para prevenir robos o incidentes.
Análisis de datos
Los sistemas de visión pueden analizar grandes volúmenes de datos visuales para extraer información útil, como patrones de comportamiento del consumidor, análisis de mercado o reconocimiento de tendencias, que pueden ser utilizados para la toma de decisiones empresariales estratégicas.
Tipos de sistemas de visión artificial industrial en funcionamiento hoy en día
La industria ha buscado siempre los beneficios que le aporta la tecnología. Con las imágenes tienen la posibilidad de hacer cosas tan increíbles como utilizar el diseño generativo, realizar inspecciones automatizadas o reconocer objetos para clasificarlos. Veamos qué tipos de sistemas de visión artificial se usan en la industria.
Sistemas de inspección visual automatizada
Estos sistemas utilizan cámaras y algoritmos de procesamiento de imágenes para inspeccionar y detectar defectos en productos durante la fabricación, como grietas, manchas, deformaciones o falta de componentes.
Sistemas de guía robótica
Utilizados en entornos de fabricación automatizada, estos sistemas guían robots industriales para realizar tareas como ensamblaje, soldadura o paletización, utilizando imágenes para localizar y manipular objetos con precisión.
Sistemas de reconocimiento de objetos y clasificación
Estos sistemas identifican y clasifican objetos basados en sus características visuales, como forma, color o tamaño, y se utilizan en aplicaciones como la selección y clasificación de productos en líneas de producción.
Sistemas de visión 3D
Estos sistemas utilizan técnicas de visión estereoscópica o proyección de luz estructurada para capturar información tridimensional de los objetos, lo que permite realizar mediciones precisas de dimensiones y formas, así como inspecciones de superficies complejas.
Sistemas de reconocimiento de caracteres
Utilizados para leer y reconocer texto en imágenes, estos sistemas son útiles en aplicaciones como la verificación de etiquetas, códigos de barras o números de serie en productos.
En definitiva, dotar a las máquinas de la capacidad de ver y desarrollar aplicaciones basadas en la imagen ha sido un importante paso para mejorar el uso de la inteligencia artificial en la empresa, dando la capacidad de mejorar y evolucionar en sistemas únicos que supondrán, cada vez más, grandes mejoras en el campo de la tecnología.
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