La tecnología de visión artificial permite que los equipos industriales “observen” y tomen decisiones rápidas basadas en datos visuales. Sus aplicaciones más comunes incluyen la detección de defectos, el guiado, la medición dimensional y la identificación. Como una de las tecnologías fundamentales de la automatización industrial, desde hace tiempo desempeña un papel clave en la mejora de la calidad del producto, la aceleración de la producción y la optimización de los procesos de fabricación y logística. En la actualidad, esta tecnología madura se está integrando con la inteligencia artificial (IA) y está liderando la transición hacia la Industria 4.0.
La visión artificial es anterior a la aplicación de la IA y se basaba en sistemas embebidos y algoritmos para procesar la información de las imágenes e identificar características básicas. Las aplicaciones tradicionales de visión artificial eran relativamente simples y no requerían IA, siempre que los datos de imagen fueran claros y fácilmente distinguibles. Algunos ejemplos incluyen códigos de barras y formas predecibles con patrones precisos.
Con la incorporación de la computación en el borde y los modelos de aprendizaje profundo, las capacidades y aplicaciones de la visión artificial se están ampliando rápidamente. La IA potencia la visión artificial y extiende su función más allá del control de calidad, abarcando tareas como la asistencia a los trabajadores en fábricas, almacenes y sistemas de transporte, permitiéndoles centrarse en actividades de mayor valor añadido.
Adopción creciente en diversos ámbitos en los que los sistemas de visión artificial desempeñan un papel fundamental en la producción, la inspección, el control de calidad y la optimización de procesos.
Ampliación del uso y mejora de la precisión del análisis mediante algoritmos de IA y aprendizaje profundo.
Uso frecuente para garantizar la precisión de la fabricación y la detección de defectos.
Las aplicaciones están creciendo en sectores como la agricultura, la atención sanitaria, el transporte, la defensa y la industria aeroespacial.
Énfasis en la innovación y diferenciación de productos, con proveedores que amplían sus ecosistemas mediante fusiones, empresas conjuntas y alianzas estratégicas.
Dado el rápido desarrollo y la expansión de los campos de aplicación, se espera que el mercado global de la visión artificial supere los 30.000 millones de dólares estadounidenses para 2035. Se prevé que la región de Asia-Pacífico domine el mercado gracias a su densa infraestructura manufacturera, con más de la mitad de la cuota de mercado atribuida a sistemas de visión artificial totalmente integrados, utilizados en el control de procesos y la inspección de calidad.
Los mercados verticales de la visión artificial incluyen la fabricación, la atención sanitaria, la logística y el almacenamiento, el transporte, la agricultura, la defensa y la industria aeroespacial. Estas industrias se benefician de mejoras en la eficiencia y la calidad, especialmente en el sector manufacturero, donde la detección de defectos, la identificación, el guiado y la medición dimensional son las aplicaciones más comunes.
Identificación de defectos o problemas de calidad mediante el uso de cámaras industriales de alta resolución y algoritmos que comparan la producción en tiempo real con estándares predefinidos.
Reconocimiento y verificación de objetos, caracteres o patrones mediante el uso de reconocimiento óptico de caracteres (OCR) y escaneo de códigos de barras.
Asistencia a sistemas robóticos para realizar tareas precisas, como el ensamblaje o la soldadura, mediante el uso de cámaras 3D y control de movimiento.
Garantizar que los productos cumplan con las tolerancias especificadas mediante la medición precisa del tamaño, la forma y la geometría utilizando imágenes de alta resolución y algoritmos.
La integración de la IA mejora la precisión y amplía las capacidades del sistema.
Adquisición de datos de imagen mediante cámaras industriales y sistemas de iluminación.
Uso del procesamiento de imágenes para extraer características clave para el reconocimiento posterior.
Aplicación de algoritmos para identificar objetos, texto y otros elementos.
Análisis y actuación basados en los resultados del reconocimiento.
La arquitectura técnica de la visión artificial es una configuración integral del sistema que comprende múltiples componentes clave interconectados. Los componentes principales incluyen sistemas de iluminación, cámaras industriales y software. Además, según los requisitos específicos de la aplicación, pueden incorporarse componentes como el control de movimiento, frame grabbers y aceleradores de IA. Cada uno de estos elementos desempeña un papel crucial a lo largo de todo el proceso, desde la captura de imágenes hasta la toma de decisiones y la generación de resultados.
En el núcleo de esta arquitectura se encuentra el PC industrial (IPC) o el sistema embebido, que actúa como el centro principal de control del sistema de visión artificial. Es responsable de la gestión y el procesamiento de todas las operaciones del sistema.
Las cámaras industriales y los sistemas de iluminación son fundamentales para la adquisición de imágenes. Normalmente se conectan al PC industrial a través de interfaces RJ45 o USB, y su función principal es capturar datos de imagen de alta calidad.
Una iluminación adecuada es esencial para maximizar el contraste y garantizar la captura de imágenes de alta calidad. Las condiciones de iluminación deficientes no pueden compensarse ni siquiera con cámaras y software avanzados. Los tipos de iluminación más comunes incluyen:
Ubicadas en el mismo lado que la cámara, normalmente mediante luces anulares, y adecuadas para proporcionar una iluminación uniforme.
Colocadas en el lado opuesto a la cámara, son ideales para medir dimensiones de objetos al generar contrastes nítidos.
Proporciona una iluminación altamente direccional que resalta las texturas y crea sombras, mejorando el análisis de superficies.
Proporciona una iluminación suave y uniforme para eliminar sombras y atenuar las texturas de la superficie.
Tipo de iluminación | Coaxial | Puntual | Área / iluminación amplia | Anular | Difusa coaxial | Cúpula |
|---|---|---|---|---|---|---|
Escenario | Inspección de superficies de metal, vidrio u otros objetos reflectantes; inspección de componentes electrónicos | Detección de defectos en áreas pequeñas, inspección de precisión y posicionamiento de componentes | Inspección de grandes áreas, como inspección de envases, inspección de alimentos e inspección de apariencia | Detección de defectos en superficies, inspección de impresión e inspección de componentes electrónicos | Inspección de materiales de alto brillo, como superficies metálicas, productos plásticos o piezas mecánicas de precisión | Manipulación de objetos reflectantes o de formas irregulares, como esferas o superficies complejas, comúnmente utilizada para la inspección de piezas automotrices o materiales de alta reflectividad |
Cámara | Cámara de escaneo de área Cámara inteligente | Cámara de escaneo de área Cámara inteligente | Cámara de escaneo de área Cámara de escaneo lineal | Cámara de escaneo de área Cámara inteligente | Cámara de escaneo de área Cámara inteligente | Cámara de escaneo de área Cámara inteligente |
Interfaz de cámara | Escaneo de área RJ45, USB, Camera Link, CoaXPress Cámara inteligente RJ45, USB | Escaneo de área RJ45, USB, Camera Link, CoaXPress Cámara inteligente RJ45, USB | Escaneo de área RJ45, USB, Camera Link, CoaXPress Escaneo lineal RJ45, USB, Camera Link, CoaXPress | Escaneo de área RJ45, USB, Camera Link, CoaXPress Cámara inteligente RJ45, USB | Escaneo de área RJ45, USB, Camera Link, CoaXPress Cámara inteligente RJ45, USB | Escaneo de área RJ45, USB, Camera Link, CoaXPress Cámara inteligente RJ45, USB |
El núcleo de un sistema de visión artificial, las cámaras industriales se clasifican según sus métodos de captura de imagen:
Tipo de iluminación | Telecéntrica | Colimada plana | Anillo | Difuso plano |
|---|---|---|---|---|
Escenario | Medición dimensional precisa, detección de formas y metrología de alta precisión, comúnmente utilizada para la inspección de componentes electrónicos y piezas mecánicas. | Aplicado en escenarios que requieren alta claridad de bordes, como la inspección de semiconductores, la inspección de piezas de precisión y otras aplicaciones que exigen contornos nítidos para la detección. | Medición de formas y detección de contornos de objetos, particularmente adecuada para aplicaciones que enfatizan los bordes del objeto, como materiales impresos, empaques y medición de precisión. | Utilizado para objetos de alto contraste, adecuado para escenarios que requieren una detección fina de contornos, como la detección de bordes de vidrio, componentes plásticos o materiales de película. |
Cámara | Cámara de escaneo de área Cámara de escaneo lineal Cámara 3D | Cámara de escaneo de área Cámara de escaneo lineal | Cámara de escaneo de área Cámara de escaneo lineal | Cámara de escaneo de área Cámara de escaneo lineal Cámara inteligente |
Interfaz de cámara | Escaneo de área RJ45、USB、Camera Link、CoaXPress Escaneo lineal RJ45、USB、Camera Link、CoaXPress Cámara 3D RJ45、USB、Camera Link、CoaXPress | Escaneo de área RJ45、USB、Camera Link、CoaXPress Escaneo lineal RJ45、USB、Camera Link、CoaXPress | Escaneo de área RJ45、USB、Camera Link、CoaXPress Escaneo lineal RJ45、USB、Camera Link、CoaXPress | Escaneo de área RJ45、USB、Camera Link、CoaXPress Escaneo lineal RJ45、USB、Camera Link、CoaXPress Cámara inteligente RJ45、USB |
Detectan la luz infrarroja para aplicaciones especiales como entornos con poca luz, detección de humo y análisis térmico.
Capturan información de profundidad utilizando técnicas como Time of Flight (ToF) o luz estructurada para aplicaciones en robótica e inspección automatizada.
Analizan materiales en función de sus características espectrales, y se utilizan comúnmente en agricultura y análisis de materiales.
Tipo | Características | Arquitectura técnica | Funciones | Campos de aplicación |
|---|---|---|---|---|
Cámara de escaneo de área | Captura imágenes de objetos estáticos o de movimiento lento, es fácil de usar e instalar, y ofrece una adquisición de imágenes rápida. | Utiliza un sensor de matriz 2D y captura todo el campo de visión de una sola vez; obtiene las imágenes directamente mediante una matriz de píxeles. | Captura y análisis precisos del objetivo, inspección integral de las imágenes. | Inspección automatizada, control de calidad e identificación de objetos; ampliamente utilizada en la mayoría de los sistemas de visión artificial. |
Cámara inteligente | Integra capacidad de cómputo, software y algoritmos en un sistema compacto. | Procesador y software integrados, que permiten el procesamiento y análisis de imágenes directamente dentro de la cámara. | Proporciona funciones de inspección, clasificación y análisis en tiempo real, reduciendo la necesidad de procesamiento externo. | Inspección automatizada, control de calidad, identificación de objetos y comercio minorista inteligente. |
Cámara 3D | Captura información 3D de los objetos, adecuada para la detección de formas geométricas complejas. | Utiliza tecnologías de luz estructurada, Time-of-Flight (ToF) o visión estéreo; la luz estructurada es la solución predominante. | Mide con precisión la profundidad y la forma de los objetos, permitiendo la obtención de imágenes en 3D. | Guiado de brazos robóticos, inspección de empaques y ensamblaje, equipos médicos y fábricas inteligentes. |
Cámara infrarroja | Opera en entornos con poca luz, penetra niebla, humo y algunas sustancias opacas; es capaz de detectar características que no son observables en otras longitudes de onda. | Utiliza sensores infrarrojos para detectar la luz en el espectro infrarrojo. | Detecta variaciones de temperatura en los objetos, lo que permite el análisis mediante imágenes térmicas. | Militar, extinción de incendios, medicina, producción industrial y aduanas. |
Cámara de escaneo lineal | Escaneo continuo de imágenes a alta velocidad; tamaño compacto, instalable en espacios reducidos. | Utiliza una sola línea de sensores de píxeles y construye la imagen completa mediante movimiento lineal.
Utiliza una sola línea de sensores de píxeles y construye la imagen completa mediante movimiento lineal. | Detecta objetivos en movimiento, adecuado para aplicaciones de procesamiento de alta velocidad o con imágenes en rápido movimiento. | Inspección de impresión, inspección textil, fabricación de semiconductores y clasificación logística. |
Cámara hiperespectral | Captura datos de imagen a través de múltiples bandas espectrales, adecuada para análisis ópticos detallados. | Detecta objetos mediante la captación de diversas bandas del espectro electromagnético e identifica los objetos en función de sus propiedades espectrales. | Proporciona identificación y clasificación de materiales, y analiza las propiedades de los materiales. | Inspección agrícola, exploración minera, monitoreo ambiental y campos relacionados con la física. |
Una iluminación adecuada es esencial para maximizar el contraste y garantizar una captura de imágenes de alta calidad. Las malas condiciones de iluminación no pueden compensarse ni siquiera con cámaras y software avanzados. Los tipos comunes de iluminación incluyen:
Proporciona iluminación altamente direccional, resaltando texturas y creando sombras para un mejor análisis de superficies.
Proporciona una iluminación suave y uniforme para eliminar sombras y suprimir las texturas de la superficie.
Tipo de iluminación | Coaxial | Puntual | Área / Inundación | Anular | Difusa coaxial | Cúpula |
|---|---|---|---|---|---|---|
Escenario | Inspección de superficies de metal, vidrio u otros objetos reflectantes; inspección de componentes electrónicos. | Detección de defectos en áreas pequeñas, inspección de precisión y posicionamiento de componentes. | Inspección de grandes áreas, como inspección de empaques, inspección de alimentos e inspección de apariencia. | Detección de defectos en superficies, inspección de impresión e inspección de componentes electrónicos. | Inspección de materiales de alto brillo, como superficies metálicas, productos plásticos o piezas mecánicas de precisión. | Manejo de objetos reflectantes o de formas irregulares, como esferas o superficies complejas, comúnmente utilizado para la inspección de piezas automotrices o materiales de alta reflectividad. |
Cámara | Cámara de escaneo de área Cámara inteligente | Cámara de escaneo de área Cámara inteligente | Cámara de escaneo de área Cámara de escaneo lineal | Cámara de escaneo de área Cámara inteligente | Cámara de escaneo de área Cámara inteligente | Cámara de escaneo de área Cámara inteligente |
Interfaz de cámara | Escaneo de área RJ45、USB、Camera Link、CoaXPress Cámara inteligente RJ45、USB | Escaneo de área RJ45、USB、Camera Link、CoaXPress Cámara inteligente RJ45、USB | Escaneo de área RJ45、USB、Camera Link、CoaXPress Escaneo lineal RJ45、USB、Camera Link、CoaXPress | Escaneo de área RJ45、USB、Camera Link、CoaXPress Cámara inteligente RJ45、USB | Escaneo de área RJ45、USB、Camera Link、CoaXPress Cámara inteligente RJ45、USB | Escaneo de área RJ45、USB、Camera Link、CoaXPress Cámara inteligente RJ45、USB |
El núcleo de un sistema de visión artificial; las cámaras industriales se clasifican según los métodos de captura de imagen:
Tipo de iluminación | Telecéntrica | Colimada plana | Anular | Difusa plana |
|---|---|---|---|---|
Escenario | Medición dimensional precisa, detección de formas y metrología de alta precisión, comúnmente utilizada para la inspección de componentes electrónicos y piezas mecánicas. | Aplicado en escenarios que requieren alta claridad de bordes, como la inspección de semiconductores, la inspección de piezas de precisión y otras aplicaciones que exigen contornos nítidos para la detección. | Medición de formas y detección de contornos de objetos, especialmente adecuada para aplicaciones que enfatizan los bordes del objeto, como materiales impresos, empaques y medición de precisión. | Se utiliza para objetos de alto contraste, adecuado para escenarios que requieren una detección fina de contornos, como la detección de bordes de vidrio, componentes plásticos o materiales de película. |
Cámara | Cámara de escaneo de área Cámara de escaneo lineal Cámara 3D | Cámara de escaneo de área Cámara de escaneo lineal | Cámara de escaneo de área Cámara de escaneo lineal | Cámara de escaneo de área Cámara de escaneo lineal Cámara inteligente |
Interfaz de cámara | Escaneo de área RJ45、USB、Camera Link、CoaXPress Escaneo lineal RJ45、USB、Camera Link、CoaXPress Cámara 3D RJ45、USB、Camera Link、CoaXPress | Escaneo de área RJ45、USB、Camera Link、CoaXPress Escaneo lineal RJ45、USB、Camera Link、CoaXPress | Escaneo de área RJ45、USB、Camera Link、CoaXPress Escaneo lineal RJ45、USB、Camera Link、CoaXPress | Escaneo de área RJ45、USB、Camera Link、CoaXPress Escaneo lineal RJ45、USB、Camera Link、CoaXPress Cámara inteligente RJ45、USB |
Utilizan matrices de píxeles para capturar una imagen completa de una sola vez, adecuadas para objetos estáticos o de movimiento lento.
Ventajas: fáciles de usar, rentables y con una amplia gama de aplicaciones.
Capturan una fila de píxeles a la vez, reconstruyendo la imagen completa mediante software. Ideales para sistemas de transporte de alta velocidad.
Ventajas: tamaño compacto y compatibilidad con imágenes de alta velocidad.
Sistemas todo en uno que integran cámaras, algoritmos y software para un funcionamiento independiente.
Detectan la luz infrarroja para aplicaciones específicas como entornos con poca iluminación, detección de humo y análisis térmico.
Analizan materiales en función de sus características espectrales y se utilizan comúnmente en la agricultura y el análisis de materiales.
Tipo | Características | Arquitectura técnica | Funciones | Campos de aplicación |
|---|---|---|---|---|
Cámara de escaneo de área | Captura imágenes de objetos estáticos o de movimiento lento, es fácil de usar e instalar y ofrece una adquisición de imágenes rápida. | Utiliza un sensor de matriz 2D y captura todo el campo de visión de una sola vez; obtiene las imágenes directamente mediante una matriz de píxeles. | Captura y análisis precisos del objetivo, inspección integral de las imágenes. | Inspección automatizada, control de calidad e identificación de objetos; ampliamente utilizada en la mayoría de los sistemas de visión artificial. |
Cámara inteligente | Integra capacidad de procesamiento, software y algoritmos en un sistema compacto. | Procesador y software integrados, que permiten el procesamiento y análisis de imágenes directamente dentro de la cámara. | Proporciona funciones de inspección, clasificación y análisis en tiempo real, reduciendo la necesidad de procesamiento externo. | Inspección automatizada, control de calidad, identificación de objetos y comercio minorista inteligente. |
Cámara 3D | Captura información 3D de los objetos, adecuada para la detección de formas geométricas complejas. | Utiliza tecnologías de luz estructurada, Time-of-Flight (ToF) o visión estéreo; la luz estructurada es la solución predominante. | Mide con precisión la profundidad y la forma de los objetos, lo que permite la obtención de imágenes en 3D. | Guiado de brazos robóticos, inspección de empaques y ensamblaje, equipos médicos y fábricas inteligentes. |
Cámara infrarroja | Opera en entornos con poca luz, penetra niebla, humo y algunas sustancias opacas; es capaz de detectar características que no son observables en otras longitudes de onda. | Utiliza sensores infrarrojos para detectar la luz en el espectro infrarrojo. | Detecta variaciones de temperatura en los objetos, lo que permite el análisis mediante imágenes térmicas. | Militar, extinción de incendios, medicina, producción industrial y aduanas. |
Cámara de escaneo lineal | Escaneo continuo de imágenes a alta velocidad; tamaño compacto, instalable en espacios reducidos. | Utiliza una sola línea de sensores de píxeles y construye la imagen completa mediante movimiento lineal. | Detecta objetivos en movimiento, adecuado para aplicaciones de procesamiento de alta velocidad o con imágenes en rápido movimiento. | Inspección de impresión, inspección textil, fabricación de semiconductores y clasificación logística. |
Cámara hiperespectral | Captura datos de imagen a través de múltiples bandas espectrales, adecuada para un análisis óptico detallado. | Detecta objetos mediante la captación de diversas bandas del espectro electromagnético e identifica los objetos en función de sus propiedades espectrales. | Proporciona identificación y clasificación de materiales, y analiza las propiedades de los materiales. | Inspección agrícola, exploración minera, monitoreo ambiental y campos relacionados con la física. |
El software procesa los datos de imagen capturados por las cámaras industriales, convierte los formatos de imagen y extrae características clave para su reconocimiento y análisis.
Basándose en las características de imagen extraídas, el software de aplicación realiza tareas de análisis y toma de decisiones, tales como:
Detección de defectos de productos
Reconocimiento de acciones humanas
Medición de las dimensiones de componentes
El software facilita las aplicaciones robóticas. Los robots actúan en función de las decisiones tomadas por el software de aplicación. Por ejemplo, los brazos robóticos pueden retirar de la línea de producción los productos semielaborados considerados defectuosos por el software y colocarlos en el área de productos defectuosos.
El software controla los dispositivos de hardware para ejecutar el procesamiento y análisis de imágenes. Con base en los resultados, toma decisiones precisas, lo que en última instancia permite aplicaciones automatizadas.
Diseñadas específicamente para cálculos gráficos, las tarjetas GPU son hardware potente adecuado para tareas de IA como el entrenamiento de aprendizaje profundo, la generación de imágenes y el procesamiento del lenguaje natural. Su alta capacidad de cómputo y sus rápidas velocidades de transferencia de datos las hacen ideales para manejar cálculos extensos y complejos.
Un sistema modular completo; los GPU SOM son módulos embebidos únicos que pueden insertarse en una placa portadora para ampliar las capacidades de cómputo de IA del sistema.
Las NPU son procesadores especializados diseñados para acelerar aplicaciones de IA. Imitan los sistemas neuronales humanos y son eficientes energéticamente, lo que permite un uso prolongado. Las NPU son adecuadas para tareas continuas de cómputo de IA, como la generación de imágenes y el reconocimiento facial.
Desarrolladas por Google, las TPU son procesadores diseñados para acelerar tareas de aprendizaje automático, especialmente para cálculos a gran escala y de baja precisión.
Las VPU son microprocesadores diseñados para acelerar tareas relacionadas con la visión. Se especializan en la ejecución de operaciones de redes neuronales convolucionales (CNN), centrándose en tareas de propósito específico.
Los ASIC son chips diseñados para aplicaciones específicas y especializadas, como la minería de criptomonedas, el análisis de datos basado en algoritmos y tareas de inferencia. Estos chips están optimizados para casos de uso único y no son versátiles.
Los FPGA son arreglos de puertas lógicas programables que pueden configurarse para realizar funciones complejas o actuar como puertas lógicas. Ofrecen flexibilidad y adaptabilidad, junto con baja latencia y bajo consumo de energía, lo que los hace adecuados para diversas aplicaciones de IA en el edge.
Las DPU están diseñadas para tareas de redes, seguridad de datos y gestión de datos de IA. Son ideales para tareas complejas de procesamiento de datos en centros de datos, como big data, inteligencia artificial, aprendizaje automático y aprendizaje profundo.
Los aceleradores de IA son dispositivos de hardware en los sistemas de visión artificial responsables de ejecutar modelos de inteligencia artificial. Su propósito principal es mejorar la eficiencia y la precisión del reconocimiento de imágenes y el análisis de datos. En escenarios que implican grandes volúmenes de datos o cálculos complejos, los aceleradores de IA se convierten en componentes críticos de los sistemas de visión artificial, especialmente para tareas como el reconocimiento y análisis de imágenes.
Diseñadas específicamente para cálculos gráficos, las tarjetas GPU son hardware potente adecuado para tareas de IA como el entrenamiento de aprendizaje profundo, la generación de imágenes y el procesamiento del lenguaje natural. Su alta capacidad de cómputo y sus rápidas velocidades de transferencia de datos las hacen ideales para manejar cálculos extensos y complejos.
Un sistema modular completo; los GPU SOM son módulos embebidos individuales que pueden insertarse en una placa portadora para ampliar las capacidades de cómputo de IA del sistema.
Las NPU son procesadores especializados diseñados para acelerar aplicaciones de IA. Imitan los sistemas neuronales humanos y son eficientes energéticamente, lo que permite un uso prolongado. Las NPU son adecuadas para tareas continuas de cómputo de IA, como la generación de imágenes y el reconocimiento facial.
Desarrolladas por Google, las TPU son procesadores diseñados para acelerar tareas de aprendizaje automático, especialmente para cálculos a gran escala y de baja precisión.
Las VPU son microprocesadores diseñados específicamente para acelerar tareas relacionadas con la visión. Se especializan en la ejecución de operaciones de redes neuronales convolucionales (CNN), centrándose en tareas de propósito único.
Los ASIC son chips diseñados para aplicaciones específicas y especializadas, como la minería de criptomonedas, el análisis de datos basado en algoritmos y tareas de inferencia. Estos chips están optimizados para casos de uso único y no son versátiles.
FPGAs are programmable logic gate arrays that can be configured to perform complex functions or act as logic gates. They offer flexibility and adaptability, along with low latency and power consumption, making them suitable for diverse edge AI applications.
Las DPU están diseñadas para tareas de redes, seguridad de datos y gestión de datos de IA. Son ideales para tareas complejas de procesamiento de datos en centros de datos, como big data, inteligencia artificial, aprendizaje automático y aprendizaje profundo.
Las aplicaciones de la visión artificial pueden clasificarse en detección de defectos, guiado, medición dimensional e identificación. Sus principios técnicos constan de etapas como la adquisición de imágenes, el procesamiento de imágenes y la extracción de características, el reconocimiento y la evaluación de objetos, la toma de decisiones y la salida de resultados.
La arquitectura técnica principal está compuesta por sistemas de iluminación, cámaras industriales y software. Según el escenario de aplicación, pueden incorporarse componentes adicionales como control de movimiento, frame grabber y aceleradores de IA. Un PC industrial o un sistema embebido actúa como el centro de control del sistema de visión artificial, gestionando y procesando las operaciones.
Las cámaras industriales y los sistemas de iluminación se utilizan para la captura de imágenes.
El software controla el hardware para el procesamiento de imágenes, el análisis y la toma de decisiones.
El control de movimiento garantiza movimientos mecánicos precisos, permitiendo que las cámaras capturen imágenes desde ángulos óptimos.
El frame grabber extrae cuadros digitales continuos a partir de señales de video analógicas y los transmite al sistema de visión artificial.
Los aceleradores de IA ejecutan modelos de inteligencia artificial, mejorando la eficiencia y la precisión del reconocimiento de imágenes y el análisis de datos.
