Visión artificial: todo lo que debes saber

vision artificial

En el mundo de la fabricación, los ordenadores se han quedado algo rezagados. La industria sólo ha empezado a aprovechar el enorme potencial que ofrece la inteligencia artificial. Sin embargo, la convergencia de la IA y la fabricación ya está empezando a tener un impacto. Este artículo explorará cómo la visión por ordenador está transformando las fábricas de la industria. Al proporcionar a las máquinas imágenes claras de los productos con los que trabajan, esta tecnología permite a los fabricantes reducir costes, aumentar la eficiencia y mejorar el rendimiento.

También les permite controlar e incluso solucionar los problemas a medida que surgen, en lugar de esperar a que las cosas vayan mal y verse obligados a pedir piezas caras o a realizar laboriosos trabajos de reparación. ¿El primer paso para conseguirlo? Entender cómo es realmente su fábrica desde el punto de vista informático. Echemos un vistazo a cómo la visión artificial está transformando las fábricas de todo el mundo explorando algunos ejemplos clave.

Ejemplos de proyectos open source relacionados con la visión artificial es OpenCV, que es una biblioteca para visión computerizada bajo licencia BSD.

¿Qué es la visión artificial?

CNC industrial de gran escala

La visión artificial es el proceso por el que los ordenadores perciben el mundo. Se diferencia de la visión humana en algunos aspectos clave. En primer lugar, la visión artificial es digital. Los algoritmos de visión por ordenador pueden detectar formas y colores, pero no pueden ver nada realmente. Los humanos vemos colores, pero también detectamos formas. Esto es lo que hace que la visión por ordenador sea tan valiosa. La visión por ordenador es un subcampo del aprendizaje automático. Cuando se entrena un algoritmo de aprendizaje automático, en realidad se le está enseñando. Se le muestran ejemplos y aprende de ellos. Cuantos más ejemplos le muestres, más preciso será. Eso es lo que ocurre cuando se entrena un algoritmo de visión por ordenador. Después de alimentarlo con muchos datos visuales, se vuelve cada vez más preciso.

¿Cómo funciona la visión artificial?

La visión artificial consiste en obtener una imagen clara del mundo. Para ello, se necesita alguna forma de detectar lo que ocurre en la escena. Hay muchas formas de hacerlo. Puedes usar una cámara, por ejemplo, o puedes tener sensores que detecten el mundo que te rodea. De cualquier manera, estás usando algo llamado sensor para detectar datos visuales. A continuación, necesitas una forma de interpretar lo que detectan estos sensores. Los algoritmos de visión por ordenador lo hacen mediante un concepto denominado extracción de características. Los datos visuales del sensor se convierten en valores numéricos que pueden ser utilizados por el algoritmo.

Tipos de visión artificial

Algunos de los tipos de visión computerizada o de tecnologías aplicadas a la visión artificial son:

  • Aprendizaje profundo: Los sistemas de aprendizaje profundo, también conocidos como redes neuronales, son el núcleo de la visión artificial. Están diseñados para aprender y mejorar con la experiencia, a la vez que son lo suficientemente escalables y flexibles para adaptarse al rápido desarrollo de nuevas tecnologías. Suelen entrenarse con grandes conjuntos de datos y pueden utilizarse para una gran variedad de tareas, como la visión por ordenador, el reconocimiento de objetos, la comprensión del lenguaje y la inferencia. Los sistemas de aprendizaje profundo, también conocidos como redes neuronales, son el núcleo de la visión artificial. Están diseñados para aprender y mejorar con la experiencia, a la vez que son lo suficientemente escalables y flexibles para adaptarse al rápido desarrollo de nuevas tecnologías. Suelen entrenarse con grandes conjuntos de datos y pueden utilizarse para una gran variedad de tareas, como la visión por ordenador, el reconocimiento de objetos, la comprensión del lenguaje y la inferencia.
  • Aprendizaje por refuerzo: los sistemas de aprendizaje por refuerzo utilizan la IA para modificar el sistema en función del comportamiento del usuario. Un ejemplo de ello es un agente virtual que sigue el movimiento del usuario y reacciona en función de parámetros como la ubicación y el tiempo. En la RV, esto podría utilizarse para crear una experiencia interactiva en la que los objetos del mundo virtual respondan a las acciones del usuario, por ejemplo, una puerta que se abre cuando el usuario se acerca a ella. Los sistemas de aprendizaje por refuerzo utilizan la IA para modificar el sistema en función del comportamiento del usuario. Un ejemplo de ello es un agente virtual que sigue el movimiento del usuario y reacciona en función de parámetros como la ubicación y la hora. En la RV, esto podría utilizarse para crear una experiencia interactiva en la que los objetos del mundo virtual respondan a las acciones del usuario, por ejemplo, una puerta que se abre cuando el usuario se acerca a ella.
  • Aprendizaje semisupervisado: los sistemas semisupervisados entrenan sus modelos utilizando sólo un subconjunto de datos etiquetados. Por ejemplo, una aplicación consiste en identificar objetos sin etiquetar sus formas. Un equipo deportivo utiliza la IA semisupervisada para encontrar jugadores en las imágenes sin conocer sus nombres.

Cómo la visión por ordenador está transformando las fábricas al supervisar las piezas

mantenimiento fabricación

Una de las primeras ventajas de la visión por ordenador fue la mejora de la inspección. No sólo las cámaras son buenas para detectar defectos, sino que la visión artificial es excelente para señalarlos. Esto la convierte en una tecnología clave para la mejora de la calidad, ya que permite a los fabricantes detectar los problemas antes de que provoquen una costosa reelaboración. La visión por ordenador también es especialmente eficaz para automatizar la inspección de piezas grandes y complicadas. Esto le proporciona una visión de todo el objeto que es mucho más fácil de analizar que la vista de una pieza pequeña. Es mucho más probable que detecte un problema que de otro modo no notaría. Un algoritmo de visión por ordenador también puede ayudarte a solucionar estos problemas. Puede utilizar la visión por ordenador para crear un modelo digital de la pieza y utilizarlo para rastrear los defectos a medida que se producen y seguir su progreso a medida que se arreglan.

Cómo la visión por ordenador está transformando las fábricas al supervisar los equipos

Las mismas ventajas que hacen que la visión por ordenador sea excelente para inspeccionar piezas también la convierten en una buena opción para supervisar equipos. Mientras que una cámara podría ser demasiado pequeña para ver el funcionamiento interno de una máquina, la visión por ordenador puede mapear fácilmente todo el interior de la máquina y mapear los componentes que contiene. Esto permite ver exactamente lo que ocurre e identificar posibles problemas. La visión por ordenador es especialmente adecuada para detectar problemas en la maquinaria. Puede detectar fácilmente movimientos que un ser humano podría pasar por alto. También puede detectar problemas en la propia maquinaria en el momento en que se producen, como componentes defectuosos. Cuando se trata de supervisar la producción, la visión por ordenador puede detectar cosas que un humano podría pasar por alto. También puede detectar anomalías en los datos que un humano no notaría. Estos puntos se denominan anomalías porque no encajan con el resto de los datos. Esto puede ayudarle a identificar posibles problemas en sus procesos. También puede ayudarle a priorizar los problemas y a encontrar soluciones para mejorar la producción.

Cómo la visión artificial está transformando las fábricas mediante la supervisión de los empleados

Al igual que la visión artificial es adecuada para inspeccionar piezas, también lo es para el seguimiento de los trabajadores. Esto hace que sea una forma útil de mejorar la seguridad y mantener a la gente alerta. También es una forma útil de reducir el cansancio y los problemas relacionados con la fatiga. La visión por ordenador puede utilizarse para seguir a los trabajadores que se mueven por la fábrica. Esto puede ayudarle a trazar un mapa del entorno de trabajo y detectar problemas como caminos bloqueados o abarrotados. También puede utilizar la visión por ordenador para hacer un seguimiento de las actividades de cada trabajador. Esto le permite hacer un seguimiento de su rendimiento, señalando los posibles errores antes de que provoquen una costosa repetición del trabajo. También puede utilizar la visión por ordenador para hacer un seguimiento de los equipos y la maquinaria. Esto le permite detectar problemas en la maquinaria que son fáciles de pasar por alto con el ojo humano.

Cómo la visión por ordenador está transformando las fábricas mediante la detección de defectos

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La visión por ordenador también es una gran herramienta para detectar defectos. Esto tiene mucho sentido, ya que muchas de las mismas ventajas que hacen que sea una buena herramienta para la inspección de piezas también significan que es una buena herramienta para detectar defectos en los componentes. La visión por ordenador es especialmente adecuada para detectar defectos en las primeras fases. Esto significa que es menos probable que tenga que pedir costosas reparaciones o soluciones. La visión por ordenador también es especialmente adecuada para detectar defectos superficiales, como arañazos o defectos de pintura. Esto hace que sea una buena opción para el control de calidad.

Escaneo 3D

Cuando se empieza a utilizar la visión por ordenador para comprender el aspecto real de la fábrica, es natural preguntarse qué se está perdiendo. El siguiente paso obvio es empezar a utilizar cámaras para crear modelos 3D de su entorno. Este enfoque de la visión artificial basado en datos suele denominarse aprendizaje profundo. Y, una vez más, tiene mucho sentido. Los algoritmos de visión artificial suelen entrenarse con un número reducido de ejemplos. Se trata de una forma muy superficial de aprendizaje automático. Se necesitan muchos datos visuales para entrenar un algoritmo de aprendizaje profundo, pero una vez hecho esto, puede ver mucho en los datos.

Visión robótica

Sin embargo, el escaneo 3D plantea un problema potencial. Funciona muy bien para inspecciones puntuales, pero una vez que has creado un modelo 3D, te quedas con él. Y, una vez que se empieza a utilizar la visión por ordenador para el seguimiento y la identificación de piezas, es probable que se empiece a tropezar con cosas. Afortunadamente, también existe una solución para este problema. Puedes utilizar la visión por ordenador para crear una representación visual del entorno del robot. Esto le permite utilizar la visión por ordenador para identificar posibles obstáculos y evitarlos.

Supervisión por vídeo

Una vez que haya empezado a utilizar la visión por ordenador en su maquinaria, es probable que quiera hacer lo mismo con su equipo. Puede hacerlo creando representaciones visuales del equipo. Este enfoque suele denominarse visualización. Puede crear visualizaciones para ayudarle a entender el funcionamiento del equipo, o puede crear visualizaciones para ayudarle a entrenar sus algoritmos de visión por ordenador. Puede utilizar las visualizaciones para crear un modelo tridimensional de su maquinaria.

IA y sensores

La visión por ordenador es un componente clave en muchas aplicaciones de inteligencia artificial. Entre ellas se encuentran cosas como el reconocimiento de imágenes, la traducción de idiomas y la síntesis de voz. La visión por ordenador también es clave en el desarrollo de redes neuronales. Estas son una parte clave de las aplicaciones de aprendizaje profundo. La visión por ordenador es mucho más que la simple detección de datos visuales. Estos sistemas necesitan ser entrenados con muchos ejemplos para ser útiles. También necesitan desplegarse en toda la línea de producción.


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