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). Específicamente 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 entrada o fuente 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 crucial porque las diferentes tareas de visión artificial requieren diferentes tipos de datos visuales. Por ejemplo, las cámaras de alta resolución se utilizan para aplicaciones como el reconocimiento facial, donde los detalles faciales deben capturarse con precisión. En cambio, las cámaras de menor resolución pueden utilizarse para tareas como la monitorización de colas, que dependen más de patrones amplios que de detalles intrincados.

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

Exploración de 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 la pose en situaciones en las que basta con una visión similar a la humana. 

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Estas tareas suelen implicar la identificación y la detección de objetos desde una perspectiva bidimensional (2D), donde la captura de la profundidad no es necesaria para obtener resultados precisos. Sin embargo, cuando una aplicación requiere información de profundidad, como en la detección de objetos 3D o la 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.

Uso de cámaras RGB-D en tiendas minoristas

Una aplicación interesante en la que las cámaras RGB-D pueden ser útiles son las pruebas virtuales de ropa, un concepto que es cada vez más popular en las 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 la anchura de los hombros de un comprador. Utilizando esta información, el sistema puede superponer digitalmente la ropa a una imagen en vivo del cliente. Las tareas de visión artificial, como la segmentación de instancias y la estimación de la pose, pueden procesar los datos visuales para detectar con precisión el cuerpo del cliente y alinear la ropa para que se ajuste a sus proporciones en tiempo real.

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

Comprensión de las cámaras de imagen 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. Mientras tanto, las cámaras o sensores de tiempo de vuelo (ToF) miden las distancias emitiendo luz infrarroja que rebota en los objetos y vuelve al sensor. El tiempo que tarda la luz en regresar es calculado por el procesador de la cámara para determinar la distancia. 

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En algunos casos, las cámaras estéreo se integran con sensores ToF, combinando los puntos fuertes de ambos dispositivos para capturar información de profundidad de forma rápida 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 la hace ideal para aplicaciones como los vehículos autónomos y la electrónica de consumo, donde tanto la velocidad como la precisión son vitales.

Un ejemplo cotidiano de detección de profundidad con cámara de tiempo de vuelo (ToF)

Es posible que haya utilizado una cámara de tiempo de vuelo (ToF) sin siquiera darse cuenta. De hecho, los teléfonos inteligentes populares de marcas como Samsung, Huawei y Realme a menudo incluyen sensores ToF para mejorar las capacidades de detección de profundidad. La información precisa de profundidad que proporcionan estas cámaras se utiliza para crear el popular efecto bokeh, donde el fondo se difumina mientras el sujeto permanece 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 trazar la profundidad 3D en tiempo real, mejorando tanto la fotografía como las experiencias interactivas.

Cámaras 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, incluidas las industrias manufactureras y las 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 precisas de la temperatura. 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 supervisar la salud del ganado, en las inspecciones de edificios para identificar fugas de calor y en la lucha contra incendios para localizar puntos calientes.

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Imagen térmica para aplicaciones industriales

Las máquinas y los sistemas eléctricos de las plantas de fabricación o las plataformas de petróleo y gas suelen funcionar de forma continua y generar calor como subproducto. Con el tiempo, puede producirse una acumulación excesiva de calor en componentes como motores, cojinetes o circuitos eléctricos, lo que podría provocar fallos en los equipos o riesgos para la seguridad. 

Las cámaras térmicas pueden ayudar a los operadores a supervisar estos sistemas detectando precozmente picos de temperatura anormales. Un motor sobrecalentado puede programarse para su mantenimiento y evitar averías costosas. Mediante la integración de la termografía en las inspecciones periódicas, las industrias pueden aplicar el 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.

Cámaras lentas y de alta velocidad para la captura de movimiento

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

Por otro lado, las cámaras de cámara lenta se pueden utilizar 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 ciertas situaciones, la combinación de cámaras de alta velocidad y cámara lenta puede ayudar con el análisis detallado de objetos que se mueven rápida y lentamente dentro del mismo evento. Digamos que estamos analizando una partida 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 de un golfista y el control corporal.

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Imágenes multiespectrales en visión artificial

Las cámaras multiespectrales son dispositivos especializados que pueden registrar múltiples longitudes de onda del espectro de luz, incluyendo ultravioleta e infrarrojo, en una sola toma. La imagen multiespectral proporciona datos valiosos y detallados 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, la monitorización ambiental y las imágenes médicas. Por ejemplo, en la atención sanitaria, las cámaras multiespectrales pueden ayudar a visualizar diferentes tejidos capturando imágenes a través de múltiples longitudes de onda.

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Del mismo modo, los drones equipados con imágenes multiespectrales están logrando avances significativos en la agricultura. Pueden identificar plantas no 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 del infrarrojo cercano que sus contrapartes no saludables. Al adoptar tales técnicas de IA en la agricultura, los agricultores pueden implementar contramedidas temprano para aumentar el rendimiento y reducir la pérdida de cultivos.

Cámaras LiDAR para vehículos autónomos

Las cámaras LiDAR (Light Detection and Ranging) utilizan pulsos láser para crear mapas 3D y detectar objetos desde la distancia. Son eficaces en muchas condiciones como niebla, lluvia, oscuridad y altas temperaturas, aunque el clima severo como la lluvia o la niebla puede afectar su rendimiento. LiDAR se utiliza comúnmente 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 tiempo tardan en rebotar. Estos datos 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.

Enfocando todo

Cuando se trata de visión artificial, las cámaras sirven como los ojos que permiten a las máquinas ver e interpretar el mundo de forma similar a como lo hacen los humanos. Elegir el tipo correcto de cámara es clave para el éxito de las diferentes aplicaciones de visión artificial. Desde las cámaras RGB estándar hasta los 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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