La visión artificial es la aplicación de la visión artificial a la industria y la fabricación. Si bien la visión artificial es un conjunto general de técnicas que permiten a las computadoras ver, el campo de interés de la visión artificial, como rama de la ingeniería, son los dispositivos de entrada/salida digital y las redes informáticas diseñadas para controlar equipos de fabricación, como brazos robóticos o máquinas para extracción de productos defectuosos. La visión artificial es una subsección de la ingeniería relacionada con la informática, la óptica, la ingeniería mecánica y la automatización industrial. Una de las aplicaciones más comunes de la visión artificial es la inspección de productos industriales como chips semiconductores, automóviles, alimentos y productos farmacéuticos. Las personas que trabajaban en las líneas de ensamblaje inspeccionaron partes del producto y sacaron conclusiones sobre la calidad de la mano de obra. Los sistemas de visión artificial para este fin utilizan cámaras digitales e inteligentes , así como software de procesamiento de imágenes para realizar comprobaciones similares.
Los sistemas de visión artificial están programados para realizar tareas altamente especializadas, como contar objetos en un transportador, leer números de serie o buscar defectos en la superficie. Los beneficios del sistema de inspección visual basado en visión artificial son alta velocidad con mayor rotación, capacidad de operación las 24 horas y precisión de medición repetible. Además, la ventaja de las máquinas sobre las personas es la ausencia de fatiga, enfermedad o falta de atención. Sin embargo, las personas tienen una percepción fina por un período corto y una mayor flexibilidad para clasificar y adaptarse para buscar nuevos defectos.
Las computadoras no pueden "ver" de la misma manera que los humanos. Las cámaras no son equivalentes a un sistema de visión humana y, si bien los humanos pueden confiar en corazonadas y suposiciones, los sistemas de visión artificial deben "ver" examinando píxeles individuales en una imagen, procesándolos e intentando sacar conclusiones de una base de conocimiento y un conjunto de funciones tales como un dispositivo de reconocimiento de patrones. Si bien se han desarrollado algunos algoritmos de visión artificial para imitar la percepción visual humana, se ha desarrollado una gran cantidad de técnicas únicas para procesar imágenes y determinar las propiedades de imagen relevantes.
Si bien la visión artificial es el proceso de aplicar la visión artificial a las aplicaciones industriales, es útil enumerar los componentes de hardware y software de uso común. Una solución típica de sistema de visión artificial incluye varios de los siguientes componentes:
El sensor de sincronización detecta cuando una pieza que se mueve con frecuencia en el transportador está en posición de ser inspeccionada. El sensor activa la cámara para tomar una foto de un detalle cuando pasa por debajo de la cámara y, a menudo, se sincroniza con el pulso de luz para capturar una imagen nítida. La iluminación utilizada para resaltar detalles está diseñada para resaltar características de interés y ocultar o minimizar características que no son de interés (como sombras o reflejos). Para este propósito, a menudo se utilizan paneles LED de tamaños y posiciones adecuados.
La imagen de la cámara entra en el capturador de fotogramas o en la memoria de la computadora en sistemas donde no se utiliza el capturador de fotogramas. Un capturador de fotogramas es un dispositivo de digitalización (como parte de una cámara inteligente o como una placa separada en una computadora) que convierte la salida de la cámara a un formato digital (generalmente una matriz bidimensional de números correspondientes al nivel de intensidad de la luz). de cierto punto en el campo de visión, llamados píxeles) y organiza las imágenes en la memoria de la computadora para que puedan ser procesadas por un software de visión artificial.
El software generalmente pasa por varios pasos para procesar las imágenes. A menudo, la imagen se procesa primero para reducir el ruido o convertir muchos tonos de gris en una combinación simple de blanco y negro (binarización). Luego del procesamiento inicial, el programa contará, medirá y/o determinará los objetos, tamaños, defectos y otras características de la imagen. Como paso final, el programa salta o rechaza la pieza según los criterios dados. Si la pieza es defectuosa, el software envía una señal al dispositivo mecánico para rechazar la pieza; En otro escenario, el sistema puede detener la línea de producción y alertar al trabajador humano para que resuelva el problema e informe qué condujo a la falla.
Si bien la mayoría de los sistemas de visión artificial se basan en cámaras "en blanco y negro", el uso de cámaras a color es cada vez más común. Además, cada vez más sistemas de visión artificial utilizan cámaras digitales de conexión directa en lugar de cámaras con un capturador de fotogramas independiente, lo que reduce los costes y simplifica el sistema.
Las cámaras "inteligentes" con procesadores integrados están capturando una parte cada vez mayor del mercado de visión artificial. El uso de procesadores integrados (ya menudo optimizados) elimina la necesidad de una tarjeta de captura de fotogramas y una computadora externa, lo que reduce el costo y la complejidad del sistema al proporcionar potencia de procesamiento para cada cámara. Las cámaras inteligentes generalmente son menos costosas que los sistemas que consisten en una cámara, alimentación y/o una computadora externa, mientras que al aumentar la potencia del procesador integrado y DSP a menudo se logra un rendimiento comparable o mejor y más características que los sistemas de PC convencionales.
Los paquetes de software de visión artificial comerciales y de código abierto suelen incluir una variedad de técnicas de procesamiento de imágenes, como:
En la mayoría de los casos, los sistemas de visión artificial utilizan una combinación coherente de estos métodos de procesamiento para realizar un levantamiento completo. Por ejemplo, un sistema que lee un código de barras también puede verificar la superficie en busca de rayones o daños y medir la longitud y el ancho de los componentes procesados.
La aplicación de la visión artificial es diversa y cubre varios campos de actividad, incluidos, entre otros, los siguientes:
En la industria automotriz, los sistemas de visión artificial se utilizan para guiar a los robots industriales y para verificar las superficies pintadas de los automóviles, las soldaduras, los bloques del motor y muchos otros componentes en busca de defectos.
La visión artificial se refiere a la ingeniería de sistemas de visualización automatizados en la industria y la fabricación y, como tal, la visión artificial se asocia con una amplia variedad de áreas de la informática: visión artificial, equipos de control, bases de datos, sistemas de red y aprendizaje automático.
No confundas la visión artificial y la artificial. La visión artificial es un campo de estudio más general, mientras que la visión artificial es una disciplina de ingeniería relacionada con las tareas de fabricación.