¿Qué es la visión artificial?

Quizás no se dé cuenta, pero la tecnología de visión artificial está en todas partes. Todo lo que se produce a escala masiva, desde alimentos hasta semiconductores y productos textiles, utiliza visión artificial para guiar la automatización y realizar controles de calidad de los productos. Como su nombre lo sugiere, la visión artificial es básicamente la capacidad de ver de un sistema (como un ordenador). El sistema analiza la imagen para tomar una decisión o realizar una clasificación. Las tecnologías de inspección de productos automatizada, el reconocimiento facial y prevención de colisiones son posibles gracias a la tecnología de visión artificial.

Las cámaras de visión artificial deben operar con una fiabilidad absoluta todos el día, todos los días y durante muchos años, incluso en entornos hostiles donde puede haber vibraciones constantes. Este es un escenario típico en cuanto a su forma de trabajo: la cámara activa la captura de imágenes instantáneamente en función de señales externas y envía señales para activar luces o incluso otras cámaras. A continuación, el software de análisis de imágenes activa acciones en máquinas como el rechazo de una pieza defectuosa, la clasificación de un paquete, el análisis de una muestra de sangre o el guiado de un robot.

Las cámaras de visión artificial incluyen muchas funciones para manipular y crear un tipo de imagen especifico. Entre las funciones básicas y avanzadas de la visión artificial se encuentran las siguientes:

• Capacidad de definir un campo de visión estrecho e ignorar el resto de la escena
• Corrección de color automática
• Marcas de fecha y hora para sincronizar imágenes con lecturas de otros sensores
• Sincronización de captura de imágenes con señales de otros dispositivos de hardware
• Sincronización de captura de imágenes para varias cámaras
• Control preciso de la configuración de la cámara con un conjunto de desarrollo de software interno
• Integración sencilla con software de visión artificial de terceros

La visión artificial permite que los sistemas electrónicos y mecánicos conviertan información visual en decisiones. Los desarrolladores pueden llevar esto un paso más allá y usar el aprendizaje profundo para automatizar rápidamente la toma de decisiones subjetiva y compleja. El aprendizaje profundo imita la forma en que el cerebro humano procesa los datos y utiliza redes neurales para distinguir entre anomalías relevantes y variaciones naturales. El resultado es la capacidad de analizar patrones más complejos, desarrollar sistemas con mayor rapidez, ofrecer productos de mejor calidad y aumentar la productividad.

En general, los sistemas de aprendizaje profundo requieren cámaras y sistemas de ordenadores por separado. Sin embargo, FLIR Neuro Technology le permite implementar una red neural entrenada directamente en la cámara. Esto reduce el coste y la complejidad del sistema al permitir que las decisiones se tomen directamente en la cámara, en muchos casos sin necesidad de un PC host. Neuro Technology es ideal para una amplia gama de aplicaciones, entre ellas la clasificación y el ordenamiento de productos, la traducción de lenguaje de señas en palabras, la detección de posibles peligros de colisión para drones o la detección de vigilia de un piloto o conductor.

Más información sobre las soluciones de visión artificial y aprendizaje profundo de FLIR: https://www.flir.com/iis/machine-vision/