Si echáramos la vista unos pocos años atrás, nuestro post de hoy nos habría parecido un relato extraído de un libro de ARTHUR C. CLARKE, (si el de «2001: la odisea del espacio» ¿recordáis?) pero hoy en día ya es un hecho tangible. Las máquinas ya disponen de la capacidad de identificar objetos, formas, colores, etc. A esta tecnología se la conoce como visión artificial, y cada vez se utiliza para más procesos en distintas industrias y sectores.
Esta tecnología está muy ligada a la inteligencia artificial y no puede ni debe entenderse sin ella. Estos sistemas procesan, analizan y descifran las imágenes captadas en entornos reales. Estos datos se procesan y se convierten en información digital para que pueda ser gestionada posteriormente por otros sistemas.
¿Qué entendemos por visión artificial?
A la visión artificial se la considera como un campo dentro de la Inteligencia Artificial, que otorga a las máquinas la capacidad de identificar imágenes digitales y reales.
Descrito bruscamente la visión artificial haría la función de los ojos de un sistema. Mientras que la Inteligencia Artificial ejercería las funciones de cerebro listo para procesar toda la información recopilada.
El principal obstáculo que se le plantea a la visión artificial en comparación a la visión de un humano es que no está dotada por decirlo de alguna manera de experiencia previa. Por lo que inicialmente, no son capaces de identificar distancias, comparar objetos o distinguir errores. No obstante, el entrenamiento sostenido en el tiempo de estos sistemas los dota de la capacidad de alcanzar elevados niveles de precisión.
Estos sistemas no solo disponen de la capacidad de identificar objetos, también pueden leer códigos de barras impresos, caracteres, detectar temperatura y otras funcionalidades más.
Hoy en dia, principalmente entre las aplicaciones más destacables de la visión artificial están: El control de calidad, automatización, reconocimiento facial, control de aforo y otras aplicaciones más.
La Industria 4.0 ha estimulado considerablemente la implementación de estos sistemas, ofreciendo la capacidad de automatizar procesos que anteriormente era una tarea de los humanos.
Los robots “conducidos” por sistemas de visión artificial se han introducido en las cadenas de producción. De esta manera, no solo han contribuido a aumentar la productividad, sino a una considerable reducción de costes derivados de la producción. En industrias como la alimentaria, automóvil, o la sanitaria entre otras muchas.
Actualmente podemos distinguir diferentes grados de complejidad en la visión artificial. Pasando de simples sensores de movimiento, hasta cámaras de alta resolución con algoritmos avanzados. Siempre dependiendo del objetivo para el que son concebidos, así como de la cantidad y calidad de las imágenes que se necesiten.
¿Cuál es el funcionamiento de un sistema de visión artificial?
Un sistema de visión artificial requiere de los siguientes elementos para su optimo funcionamiento: Ordenador, cámara, iluminación externa, PLC, gatillo o disparador y un protocolo de comunicaciones.
En el proceso participan elementos físicos y digitales. Muy sintetizado, el proceso diríamos que consta de dos etapas: la captura de las imágenes y el procesamiento de las mismas. Todos los componentes que intervienen en el proceso deben de estar interconectados entre sí para que el resultado final sea el deseado.
Otros aspectos que no debemos descuidar, para que un sistema de visión artificial funcione correctamente son los siguientes:
Iluminación. Los sistemas de visión artificial pueden identificar cambios de luz en los objetos, pero es recomendable que la fuente de iluminación permanezca inalterable.
Posición. Mediante sensores fotoeléctricos es posible determinar si un objeto está en el lugar que debería.
¿Qué usos tiene la inteligencia artificial?
Esta tecnología está siendo usada en campos muy amplios y diferentes con multitud de aplicaciones. Algunas de ellas las destacamos más adelante:
Detección de objetos. Es el uso más frecuente de estos sistemas. Nos permite clasificar e interpretar objetos dentro de su radio de acción.
Reconocimiento de vídeo. De mucha utilidad y uso en sistemas de seguridad y vigilancia. Lanza una alerta en el caso de presencia de elementos imprevistos en el radio de acción de las cámaras.
Visión en 3D. Dota a los ordenadores de la capacidad de generar modelos digitales de un objeto, normalmente ofrecida en dos dimensiones. Tiene muchas aplicaciones al facilitar la detección de objetos.
Revisión óptica. Destinado a funciones de control de calidad de los productos en líneas automatizadas. El sistema, al identificar un objeto defectuoso, envía una señal a un desviador para que este desaloje la cinta transportadora.
Es muy habitual en el sector de la alimentación, al permitir desechar objetos extraños en zonas de envasado o para identificar fallas en los propios envases.
Mediciones de grupos de piezas. Los sistemas pueden detectar que todas las piezas y partes que componen un circuito impreso estén bien ubicadas y estas funcionen.
Guiado. Hacen posible la ubicación de un objeto dentro de un proceso de producción como por ejemplo el de una cadena de montaje.
Robots industriales. Esta tecnología se convierte en los “ojos” de estos sistemas. Les facilita la realización de sus tareas y poder detenerse ante la presencia de un trabajador. Un ejemplo de ellos son los robots colaborativos.
¿Cómo aprenden los sistemas de visión artificial?
Actualmente la visión artificial aun cuenta con algunas limitaciones, pero, estos sistemas están evolucionando y eliminando sus propias limitaciones. Tradicionalmente, eran debidas a funciones previamente programadas. La irrupción del machine learning y deep learning está logrando que esta tecnología vaya un paso más allá.
Gracias al aprendizaje automático, las máquinas están agilizando su comportamiento. Son más eficaces, evitando la actuación constante de los humanos. Adquieren experiencia día a día según realizan sus tareas asignadas, un conocimiento que luego llevan a la práctica.
La aplicación de tecnologías como esta, hacen posible que se hable de fábricas inteligentes. La implementación de sistemas de visión artificial es actualmente muy sencilla.
Un escenario en el que muestra sus mejores resultados está siendo en el de los sistemas de control de calidad. Ya que posibilita no solamente identificar objetos con defectos conocidos, sino también otros nuevos e incluso qué los ha causado. De esta manera se agiliza la producción, y se obtiene más información del proceso que permite anticiparse a los problemas.
El futuro de un vistazo
Desde Innovantia® creemos que La Cuarta Revolución Industrial está transformando la manera en la que nos relacionamos, trabajamos y nos desplazamos. También la manera en la que las industrias producen y como son sus procesos internos. Las cadenas de producción son más eficientes que nunca gracias a la automatización de procesos.
La visión artificial ahora está en disposición de superar sus limitaciones iniciales motivadas por el deep learning y al machine learning. De operar en base a una serie de parámetros previamente programados, ahora “disfrutan” de la capacidad de aprender de su propia actividad. Esta realidad hace que se hable de fábricas inteligentes como las que Innovantia® desarrolla. En la que los procesos son mucho más eficientes..
