Cámaras de visión artificial y sus aplicaciones

Muchos factores técnicos, como los datos, los algoritmos y la potencia de cálculo, contribuyen al éxito de una aplicación de inteligencia artificial (IA). En concreto, en la visión artificial, un subcampo de la IA que se centra en permitir que las máquinas analicen y comprendan imágenes y vídeos, uno de los factores más críticos es la fuente de entrada o de datos: la cámara. La calidad y el tipo de cámaras utilizadas para una aplicación de visión artificial afectan directamente al rendimiento de los modelos de IA.

Elegir la cámara adecuada es fundamental porque las diferentes tareas de visión artificial requieren distintos tipos de datos visuales. Por ejemplo, las cámaras de alta resolución se utilizan para aplicaciones como el reconocimiento facial, donde es necesario capturar detalles faciales finos con precisión. Por el contrario, se pueden utilizar cámaras de menor resolución para tareas como el control de colas, que dependen más de patrones generales que de detalles intrincados.

Hoy en día, existen muchos tipos de cámaras disponibles, cada una diseñada para satisfacer necesidades específicas. Comprender sus diferencias puede ayudarte a optimizar tus innovaciones en visión artificial. Exploremos los diversos tipos de cámaras de visión artificial y sus aplicaciones en diferentes sectores.

Link to this sectionExplorando cámaras RGB para visión artificial#

Las cámaras RGB (rojo, verde y azul) se utilizan habitualmente en aplicaciones de visión artificial. Capturan imágenes en el espectro visible dentro de longitudes de onda de 400 a 700 nanómetros (nm). Dado que estas imágenes son similares a como ven los humanos, las cámaras RGB se utilizan para muchas tareas, como la detección de objetos, la segmentación de instancias y la estimación de poses en situaciones en las que una visión similar a la humana es suficiente.

Fig 1. Una descripción general del funcionamiento de las cámaras RGB.

Estas tareas suelen implicar identificar y detectar objetos desde una perspectiva bidimensional (2D), donde no es necesario capturar la profundidad para obtener resultados precisos. Sin embargo, cuando una aplicación requiere información de profundidad, como en la detección de objetos 3D o en robótica, se utilizan cámaras RGB-D (rojo, verde, azul y profundidad). Estas cámaras combinan datos RGB con sensores de profundidad para capturar detalles 3D y proporcionar mediciones de profundidad en tiempo real.

Link to this sectionUso de cámaras RGB-D en tiendas minoristas#

Una aplicación interesante en la que las cámaras RGB-D pueden resultar útiles son las pruebas virtuales, un concepto que se está volviendo más popular en tiendas minoristas. En pocas palabras, las pantallas inteligentes integradas con cámaras y sensores RGB-D pueden recopilar detalles como la altura, la forma del cuerpo y el ancho de hombros de un comprador. Utilizando esta información, el sistema puede superponer digitalmente la ropa sobre una imagen en directo del cliente. Las tareas de visión artificial, como la segmentación de instancias y la estimación de poses, pueden procesar los datos visuales para detectar con precisión el cuerpo del cliente y ajustar la ropa a sus proporciones en tiempo real.

Fig 2. Un ejemplo de probador virtual.

Los probadores virtuales ofrecen a los clientes una vista en 3D de cómo les quedaría un conjunto, y algunos sistemas pueden incluso imitar cómo se movería la tela para una experiencia más realista. La visión artificial y las cámaras RGB-D hacen posible que los clientes eviten el probador físico y se prueben la ropa al instante. Ahorra tiempo, facilita la comparación de estilos y tallas, y mejora la experiencia de compra general.

Link to this sectionComprender las cámaras de visión estéreo y de tiempo de vuelo (ToF)#

Las cámaras estéreo son un tipo de cámara que utiliza múltiples sensores de imagen para capturar la profundidad comparando imágenes desde diferentes ángulos. Son más precisas que los sistemas de un solo sensor. Por otro lado, las cámaras o sensores de tiempo de vuelo (ToF) miden distancias emitiendo luz infrarroja que rebota en los objetos y vuelve al sensor. El tiempo que tarda la luz en volver es calculado por el procesador de la cámara para determinar la distancia.

Fig 3. Una descripción general del funcionamiento de las cámaras ToF.

En algunos casos, las cámaras estéreo se integran con sensores ToF, combinando los puntos fuertes de ambos dispositivos para capturar información de profundidad rápidamente y con gran precisión. La combinación de las mediciones de distancia en tiempo real de un sensor ToF con la percepción detallada de la profundidad de una cámara estéreo lo hace ideal para aplicaciones como vehículos autónomos y electrónica de consumo, donde tanto la velocidad como la precisión son vitales.

Link to this sectionUn ejemplo cotidiano de detección de profundidad por cámara de tiempo de vuelo (ToF)#

Es posible que hayas utilizado una cámara de tiempo de vuelo (ToF) sin darte cuenta. De hecho, los smartphones populares de marcas como Samsung, Huawei y Realme suelen incluir sensores ToF para mejorar las capacidades de detección de profundidad. La información de profundidad precisa que proporcionan estas cámaras se utiliza para crear el popular efecto bokeh, donde el fondo se desenfoca mientras el sujeto permanece perfectamente enfocado.

Los sensores ToF también se están volviendo esenciales para otras aplicaciones más allá de la fotografía, como el reconocimiento de gestos y la realidad aumentada (RA). Por ejemplo, teléfonos como el Samsung Galaxy S20 Ultra y el Huawei P30 Pro utilizan estos sensores para mapear la profundidad 3D en tiempo real, mejorando tanto la fotografía como las experiencias interactivas.

Link to this sectionCámaras infrarrojas o térmicas para la detección de calor#

Las cámaras térmicas, como su nombre indica, se utilizan ampliamente para la detección de calor en diversas aplicaciones, incluyendo industrias manufactureras y fábricas de automóviles. Estas cámaras miden la temperatura y pueden utilizarse para alertar a los usuarios cuando detectan niveles críticos de calor que son demasiado altos o demasiado bajos. Al detectar la radiación infrarroja, que es invisible para el ojo humano, proporcionan lecturas de temperatura precisas. A menudo denominadas cámaras infrarrojas, sus usos también se extienden más allá de los entornos industriales. Por ejemplo, las cámaras térmicas también se utilizan en la agricultura para monitorizar la salud del ganado, en inspecciones de edificios para identificar fugas de calor, y en la lucha contra incendios para localizar puntos calientes.

Fig 4. Bomberos utilizando cámaras térmicas para localizar puntos calientes.

Link to this sectionImágenes térmicas para aplicaciones industriales#

Las máquinas y los sistemas eléctricos en plantas de fabricación o plataformas petrolíferas y de gas a menudo funcionan continuamente y generan calor como subproducto. Con el tiempo, puede producirse una acumulación excesiva de calor en componentes como motores, rodamientos o circuitos eléctricos, lo que podría provocar fallos en los equipos o riesgos para la seguridad.

Las cámaras térmicas pueden ayudar a los operarios a controlar estos sistemas detectando picos de temperatura anormales a tiempo. Un motor que se sobrecalienta puede programarse para mantenimiento y así evitar costosas averías. Al integrar la termografía en las inspecciones periódicas, las industrias pueden implementar mantenimiento predictivo, reducir el tiempo de inactividad, prolongar la vida útil de los equipos y garantizar un entorno de trabajo más seguro. En general, se puede mejorar el rendimiento de la planta y minimizar el riesgo de fallos inesperados.

Link to this sectionCámaras lentas y de alta velocidad para captura de movimiento#

Las cámaras de alta velocidad están diseñadas para capturar más de 10.000 fotogramas por segundo (FPS) para que puedan procesar movimientos rápidos con precisión excepcional. Por ejemplo, cuando los productos se mueven rápidamente en una línea de producción, se pueden utilizar cámaras de alta velocidad para monitorizarlos y detectar cualquier anomalía.

Por otro lado, las cámaras de cámara lenta pueden utilizarse para capturar imágenes a altas velocidades de fotogramas y luego reducir la velocidad de reproducción. Esto permite a los espectadores observar detalles que a menudo se pierden en tiempo real. Estas cámaras se utilizan para evaluar el rendimiento de armas de fuego y materiales explosivos. La capacidad de ralentizar y analizar movimientos intrincados es ideal para este tipo de aplicación.

En determinadas situaciones, combinar cámaras de alta velocidad y de cámara lenta puede ayudar a realizar un análisis detallado de objetos que se mueven rápido y lento dentro del mismo evento. Digamos que estamos analizando un partido de golf. Las cámaras de alta velocidad pueden medir la velocidad de una pelota de golf, mientras que las cámaras de cámara lenta pueden analizar los movimientos del swing y el control corporal del golfista.

Fig 5. Uso de visión artificial y cámaras de alta velocidad para analizar el swing de un golfista.

Link to this sectionImágenes multiespectrales en visión artificial#

Las cámaras multiespectrales son dispositivos especializados que pueden grabar múltiples longitudes de onda del espectro de luz, incluyendo el ultravioleta y el infrarrojo, en una sola toma. La imagen multiespectral proporciona datos detallados valiosos que las cámaras tradicionales no pueden capturar. Al igual que las cámaras hiperespectrales, que capturan bandas de luz aún más estrechas y continuas, las cámaras multiespectrales se utilizan en campos como la agricultura, la geología, el control medioambiental y la imagen médica. Por ejemplo, en la atención sanitaria, las cámaras multiespectrales pueden ayudar a visualizar diferentes tejidos capturando imágenes a través de múltiples longitudes de onda.

Fig 6. Comparación de imágenes RGB, multiespectrales e hiperespectrales.

Del mismo modo, los drones equipados con imágenes multiespectrales están logrando grandes avances en la agricultura. Pueden identificar plantas poco saludables o afectadas por insectos y plagas en una etapa temprana. Estas cámaras pueden analizar el espectro del infrarrojo cercano, y las plantas sanas generalmente reflejan más luz infrarroja cercana que sus contrapartes poco saludables. Al adoptar dichas técnicas de IA en la agricultura, los agricultores pueden implementar contramedidas desde el principio para aumentar el rendimiento y reducir la pérdida de cosechas.

Link to this sectionCámaras LiDAR para vehículos autónomos#

Las cámaras LiDAR (Light Detection and Ranging) utilizan pulsos láser para crear mapas 3D y detectar objetos a distancia. Son eficaces en muchas condiciones como niebla, lluvia, oscuridad y altas temperaturas, aunque las condiciones meteorológicas adversas como la lluvia o la niebla pueden afectar a su rendimiento. LiDAR se utiliza habitualmente en aplicaciones como coches autónomos para la navegación y la detección de obstáculos.

LiDAR actúa como los ojos del coche, enviando pulsos láser y midiendo cuánto tardan en rebotar. Estos conocimientos ayudan al coche a calcular distancias e identificar objetos como coches, peatones y señales de tráfico, proporcionando una vista de 360 grados para una conducción más segura.

Link to this sectionPoniéndolo todo en foco#

Cuando se trata de visión artificial, las cámaras sirven como los ojos que permiten a las máquinas ver e interpretar el mundo de manera similar a como lo hacen los humanos. Elegir el tipo correcto de cámara es clave para el éxito de diferentes aplicaciones de visión artificial. Desde cámaras RGB estándar hasta sistemas LiDAR avanzados, cada tipo ofrece características únicas adaptadas a tareas específicas. Al comprender la variedad de tecnologías de cámara y sus usos, los desarrolladores e investigadores pueden optimizar mejor los modelos de visión artificial para abordar desafíos complejos del mundo real.

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