La cuarta revolución industrial ha supuesto sin duda grandes logros en el campo de la productividad: mejora de la calidad de los productos, reducción de costes e incluso mejora de las condiciones ambientales al reducirse el consumo energético, los residuos, etc. Destaca el papel que ha jugado la visión artificial o computer vision, una de las tecnologías más extendidas y entregando resultados en poco tiempo.
Para aplicar dichas tecnologías, debe ponerse en contacto Desarrollador de software IA en Unicsoft.
Fundamentos de la visión artificial
La visión artificial se basa en tecnologías avanzadas para los procesos de transformación digital, con énfasis en el Internet de las Cosas (para capturar imágenes) y el aprendizaje profundo (para procesar estas imágenes y reconocer objetos o patrones en ellas, que permitan la toma de decisiones).
Se han producido avances significativos y muy significativos en los últimos 20 años. Lejos de los clásicos sistemas de procesamiento de imágenes que pueden leer objetos predefinidos como códigos de barras o detectar la presencia o ausencia de una etiqueta, e incluso en combinación con técnicas de reconocimiento óptico de caracteres que pueden leer textos. Este procesamiento de imagen clásico se basaba en el siguiente algoritmo:
visión por computador
Pero gracias a la combinación de estos métodos de captura de imágenes con el poder de aprendizaje de los algoritmos de inteligencia artificial y en particular del deep learning, la visión artificial ha dado un salto exponencial en los últimos años tanto en sus capacidades como en los resultados obtenidos.
visión artificial
Capturar y procesar imágenes es clave, lo que tiende a adaptarlas a su propósito previsto. Por eso, además de las clásicas cámaras RGB, trabajamos con cámaras infrarrojas, ultrasónicas e incluso espectrales que nos permiten detectar elementos invisibles al ojo humano o que pueden ocultar el color.
Beneficios y Aplicaciones de la Visión por Computador
El uso de esta tecnología trae importantes mejoras a la industria en la que se aplica, tales como: B. optimización del rendimiento, control de calidad mejorado, reducción de costos, estandarización, etc. Estas mejoras se relacionan con su aplicación específica, como. p.ej.:
-Detectar posicionamiento de elementos. La capacidad de determinar si un objeto como una tapa u otro objeto está en la posición correcta para continuar por la línea de montaje, evitando problemas de calidad o incluso una parada incontrolada del proceso.
-Identificación de objetos no deseados. Es posible identificar elementos no deseados en la cadena de producción como vidrios, tornillería, etc. que pueden causar un problema grave en la línea. O que está incluido en nuestro producto terminado envasado y por tanto podría causar un grave problema de calidad si no se detecta.
-Identificación de defectos estéticos. Estos sistemas pueden beneficiarse del conocimiento de los operadores basado en la formación de controles de calidad anteriores. Puede detectar errores que pueden ser interpretados por los operadores, lo que permite estandarizar criterios y aumentar significativamente la productividad.
– Además de las imperfecciones estéticas, estos sistemas pueden detectar problemas metrológicos, determinar si hay problemas de ajuste en etapas posteriores del ensamblaje o si cumplen con los parámetros requeridos por nuestro usuario final.
-Asociado a la robótica. La visión artificial es una palanca de automatización para las plantas de fabricación porque son los ojos de los robots.
-Controlar las medidas de seguridad. Además de la línea de producción, la visión artificial nos ayuda a monitorear el cumplimiento del personal y los sistemas logísticos con las medidas de seguridad establecidas. Identifican personas o elementos en áreas restringidas controlando la distancia de seguridad entre personas.
Como podemos ver, la visión artificial es una palanca fundamental en nuestro camino hacia la transformación digital.