Todo lo que debe saber sobre la visión por ordenador en 2025

¿Qué es la visión por ordenador?

La visión por ordenador es un subcampo de la IA que aprovecha el aprendizaje automático y las redes neuronales para enseñar a los ordenadores a comprender el contenido de los datos visuales, como imágenes o archivos de vídeo. La información obtenida a partir de imágenes procesadas puede utilizarse para tomar mejores decisiones. Por ejemplo, la visión por ordenador puede utilizarse en el comercio minorista para hacer un seguimiento de los niveles de inventario mediante el análisis de imágenes de estanterías o para mejorar la experiencia de compra con sistemas de caja automatizados. Muchas empresas ya utilizan la tecnología de visión por ordenador para diferentes aplicaciones que van desde tareas como añadir filtros a las fotos de los smartphones hasta el control de calidad en la fabricación. 

Quizá se pregunte: ¿por qué son tan necesarias las soluciones de visión por ordenador? Las tareas que requieren una atención constante, como detectar defectos o reconocer patrones, pueden resultar difíciles para los humanos. Los ojos pueden cansarse y pueden perderse detalles, sobre todo en entornos complejos o de ritmo rápido. 

Aunque las personas son buenas reconociendo objetos de distintos tamaños, colores, iluminación o ángulos, a menudo les cuesta mantener la coherencia bajo presión. Las soluciones de visión artificial, en cambio, trabajan sin descanso, procesando con rapidez y precisión grandes cantidades de datos visuales. Por ejemplo, pueden analizar el tráfico en tiempo real para detectar atascos, optimizar los tiempos de las señales o incluso identificar accidentes más rápido de lo que lo haría un observador humano.

Comprender la historia de la visión por ordenador

A lo largo de los años, la visión por ordenador ha pasado de ser un concepto teórico a convertirse en una tecnología fiable que impulsa la innovación en todos los sectores. Echemos un vistazo a algunos de los hitos clave que han definido su desarrollo:

• Décadas de 1950 a 1960: Los investigadores empezaron a desarrollar algoritmos para procesar y analizar datos visuales, pero los avances fueron lentos debido a la limitada potencia de cálculo.

• 1970s: En esta década se produjeron importantes mejoras en los algoritmos, como la transformada de Hough, que mejoró la detección de líneas y formas geométricas en las imágenes. También aparece el reconocimiento óptico de caracteres (OCR), que permite a las máquinas leer texto impreso.

• Década de 1980 - Década de 1990: El aprendizaje automático comenzó a desempeñar un papel en la visión por ordenador, allanando el camino para capacidades más avanzadas y futuros avances.

• Años 2000 - 2010: El aprendizaje profundo aportó una nueva dimensión a la visión por ordenador, equipando a las máquinas para interpretar los datos visuales con mayor eficacia. Mejoró capacidades como la identificación de objetos, el análisis de movimiento y la ejecución de tareas complejas.

Hoy en día, la visión por ordenador está avanzando rápidamente y transformando la forma en que resolvemos problemas en áreas como la sanidad, los vehículos autónomos y las ciudades inteligentes. Los modelos YOLO (You Only Look Once) de Ultralytics, diseñados para tareas de visión por ordenador en tiempo real, facilitan la implementación de Vision AI de forma eficaz y precisa en diversos sectores. A medida que la IA y el hardware siguen mejorando, estos modelos ayudan a las empresas a tomar decisiones más inteligentes y a agilizar las operaciones mediante el análisis avanzado de datos visuales.

Cómo funciona la visión por ordenador

Los sistemas de visión por ordenador utilizan redes neuronales, algoritmos inspirados en el funcionamiento del cerebro humano, para analizar imágenes. Un tipo específico, las llamadas redes neuronales convolucionales (CNN), es especialmente bueno para reconocer patrones, como bordes y formas en las imágenes. 

Para simplificar los datos visuales, técnicas como el pooling se centran en las partes más importantes de una imagen, mientras que capas adicionales procesan esta información para realizar tareas como la identificación de rasgos o la detección de objetos. Modelos avanzados como Ultralytics YOLO11, diseñados para ofrecer velocidad y precisión, hacen posible el procesamiento de imágenes en tiempo real.

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Una aplicación típica de visión por ordenador implica varios pasos para transformar imágenes sin procesar en información útil. Éstas son las cuatro etapas principales:

• Adquisición de imágenes: Los datos visuales se recogen mediante cámaras o sensores, y la calidad de las imágenes depende del tipo de sensor utilizado.

• Tratamiento de imágenes: Los datos recogidos se mejoran mediante técnicas de preprocesamiento como la reducción del ruido y el resaltado de los bordes para facilitar su análisis.

• Extracción de características: Se seleccionan los detalles importantes, como formas y texturas, centrándose en las partes de la imagen que más importan.  

• Reconocimiento de patrones: Las características identificadas se analizan mediante aprendizaje automático para completar tareas como la detección de objetos, el seguimiento de movimientos o el reconocimiento de patrones.

Exploración de tareas de visión por ordenador

Es posible que se haya dado cuenta de que, al hablar de cómo funciona la visión por ordenador, hemos mencionado las tareas de visión por ordenador. Los modelos como Ultralytics YOLO11 están diseñados para soportar estas tareas, ofreciendo soluciones rápidas y precisas para aplicaciones del mundo real. Desde la detección de objetos hasta el seguimiento de sus movimientos, YOLO11 gestiona estas tareas con eficacia. Exploremos algunas de las tareas clave de visión por ordenador que soporta y cómo funcionan.

Detección de objetos

La detección de objetos es una tarea clave de la visión por ordenador, y se utiliza para identificar objetos de interés en una imagen. El resultado de una tarea de detección de objetos es un conjunto de cuadros delimitadores (rectángulos dibujados alrededor de los objetos detectados en una imagen), junto con etiquetas de clase (la categoría o tipo de cada objeto, como "coche" o "persona") y puntuaciones de confianza (un valor numérico que indica el grado de certeza del modelo sobre cada detección). Por ejemplo, la detección de objetos puede utilizarse para identificar y precisar la ubicación de un peatón en una calle o de un coche en el tráfico.

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Clasificación de imágenes

El objetivo principal de la clasificación de imágenes es asignar una etiqueta o categoría predefinida a una imagen de entrada en función de su contenido global. Esta tarea suele implicar la identificación del objeto o característica dominante dentro de la imagen. Por ejemplo, la clasificación de imágenes puede utilizarse para determinar si una imagen contiene un gato o un perro. Los modelos de visión artificial como YOLO11 pueden incluso entrenarse para clasificar razas individuales de gatos o perros, como se muestra a continuación.

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Segmentación de instancias

La segmentación de instancias es otra tarea crucial de la visión por ordenador que se utiliza en diversas aplicaciones. Consiste en dividir una imagen en segmentos e identificar cada objeto individual, aunque haya varios objetos del mismo tipo. A diferencia de la detección de objetos, la segmentación de instancias va un paso más allá al definir los límites precisos de cada objeto. Por ejemplo, en la fabricación y reparación de automóviles, la segmentación de instancias puede ayudar a identificar y etiquetar cada pieza del coche por separado, haciendo que el proceso sea más preciso y eficiente.

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Estimación de la pose

El objetivo de la estimación de la pose es determinar la posición y orientación de una persona u objeto mediante la predicción de la ubicación de puntos clave, como las manos, la cabeza y los codos. Esto resulta especialmente útil en aplicaciones en las que es importante comprender las acciones físicas en tiempo real. La estimación de la pose humana se utiliza habitualmente en áreas como el análisis deportivo, la monitorización del comportamiento animal y la robótica.

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Para explorar otras tareas de visión por ordenador soportadas por YOLO11, puede consultar la documentación oficial de Ultralytics. En ella se ofrece información detallada sobre cómo YOLO11 gestiona tareas como el seguimiento de objetos y la detección de objetos en recuadros delimitadores orientados (OBB).

Modelos de visión por ordenador más populares hoy en día

A pesar de que existen muchos modelos de visión por ordenador, la serie Ultralytics YOLO destaca por su gran rendimiento y versatilidad. Con el tiempo, los modelos Ultralytics YOLO han ido mejorando, haciéndose más rápidos, precisos y capaces de gestionar más tareas. Cuando se introdujo Ultralytics YOLOv5, el despliegue de modelos se hizo más fácil con los marcos de trabajo de Vision AI como PyTorch. Esto permitió a un mayor número de usuarios trabajar con Vision AI avanzada, combinando alta precisión con facilidad de uso.

A continuación, Ultralytics YOLOv8 fue más allá añadiendo nuevas capacidades como la segmentación de instancias, la estimación de poses y la clasificación de imágenes. Mientras tanto, la última versión, YOLO11, ofrece el máximo rendimiento en múltiples tareas de visión por ordenador. Con un 22% menos de parámetros que YOLOv8m, YOLO11m alcanza una mayor precisión media (mAP) en el conjunto de datos COCO, lo que significa que puede detectar objetos con mayor precisión y eficacia. Tanto si es un desarrollador experimentado como si es nuevo en la IA, YOLO11 ofrece una potente solución para sus necesidades de visión por ordenador.

El papel de la visión por ordenador en la vida cotidiana

Antes hemos hablado de cómo pueden aplicarse modelos de visión por ordenador como YOLO11 en una amplia gama de sectores. Ahora, vamos a explorar más casos de uso que están cambiando nuestra vida cotidiana.

Visión AI en sanidad

La visión por ordenador tiene múltiples aplicaciones en la sanidad. Tareas como la detección y clasificación de objetos se utilizan en imágenes médicas para que la detección de enfermedades sea más rápida y precisa. En el análisis de rayos X, la visión por ordenador puede identificar patrones que podrían ser demasiado sutiles para el ojo humano. 

También se utiliza en la detección del cáncer para comparar las células cancerosas con las sanas. Del mismo modo, con respecto a las tomografías computarizadas y las resonancias magnéticas, la visión por ordenador puede utilizarse para analizar imágenes con una precisión casi humana. Ayuda a los médicos a tomar mejores decisiones y, en última instancia, a salvar más vidas.

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La IA en la industria del automóvil

La visión por ordenador es fundamental para los coches autónomos, ya que les ayuda a detectar objetos como señales de tráfico y semáforos. Técnicas como el reconocimiento óptico de caracteres (OCR) permiten al coche leer el texto de las señales de tráfico. También se utiliza para la detección de peatones, donde las tareas de detección de objetos identifican a las personas en tiempo real. 

Además, la visión por ordenador puede detectar incluso grietas y baches en el pavimento, lo que permite controlar mejor el estado cambiante de las carreteras. En general, la tecnología de visión por computador puede desempeñar un papel clave en la mejora de la gestión del tráfico, la seguridad del tránsito y la planificación de ciudades inteligentes.

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Visión artificial en la agricultura

Supongamos que los agricultores pudieran sembrar, regar y cosechar automáticamente sus cultivos a tiempo, sin preocupaciones. Eso es exactamente lo que la visión por ordenador aporta a la agricultura. Facilita la supervisión de los cultivos en tiempo real para que los agricultores puedan detectar problemas como enfermedades o deficiencias de nutrientes con más precisión que los humanos. 

Además de la supervisión, las desmalezadoras automáticas impulsadas por IA e integradas con visión por ordenador pueden identificar y eliminar las malas hierbas, reduciendo los costes de mano de obra y aumentando el rendimiento de los cultivos. Esta combinación de tecnologías ayuda a los agricultores a optimizar sus recursos, mejorar la eficiencia y proteger sus cultivos.

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Automatización de los procesos de fabricación con IA

En la fabricación, la visión por ordenador ayuda a supervisar la producción, comprobar la calidad de los productos y hacer un seguimiento automático de los trabajadores. La IA por visión agiliza el proceso y lo hace más preciso, al tiempo que reduce los errores y, por tanto, los costes. 

En concreto, para garantizar la calidad, se suelen utilizar la detección de objetos y la segmentación de instancias. Los sistemas de detección de defectos realizan un control final de los productos acabados para garantizar que sólo los mejores llegan a los clientes. Cualquier producto con abolladuras o grietas se identifica automáticamente y se rechaza. Estos sistemas también realizan un seguimiento y recuento de los productos en tiempo real, proporcionando una supervisión continua en la cadena de montaje.

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Tendencias recientes en visión por ordenador

Ahora que hemos explorado algunas de las aplicaciones de la visión por ordenador en diversos sectores, vamos a adentrarnos en las tendencias clave que impulsan su progreso.

Una de las principales tendencias es la computación de borde, un marco informático distribuido que procesa los datos más cerca de su fuente. Por ejemplo, la computación de borde equipa dispositivos como cámaras y sensores para procesar datos visuales directamente, lo que se traduce en tiempos de respuesta más rápidos, menos retrasos y mayor privacidad.

Otra tendencia clave en visión por ordenador es el uso de la realidad fusionada. Combina el mundo físico con elementos digitales, utilizando la visión por ordenador para que los objetos virtuales se mezclen suavemente con el mundo real. Puede utilizarse para mejorar la experiencia en juegos, educación y formación. 

Pros y contras de la visión por ordenador

He aquí algunas de las principales ventajas que la visión por ordenador puede aportar a diversos sectores:

• Ahorro de costes: La automatización de tareas con visión por ordenador ayuda a reducir los costes operativos, mejorar la productividad y minimizar los errores.

• Escalabilidad: Una vez implementados, los sistemas de visión por ordenador pueden escalarse fácilmente para manejar grandes cantidades de datos, lo que los hace adecuados para empresas en crecimiento u operaciones a gran escala.

• Personalización específica de la aplicación: Los modelos de visión por ordenador pueden ajustarse con precisión utilizando su conjunto de datos, lo que le proporciona soluciones altamente especializadas que cumplen los requisitos de su aplicación.

Aunque estas ventajas ponen de relieve el impacto que la visión por ordenador puede tener en diversos sectores, también es importante tener en cuenta los retos que plantea su aplicación. He aquí algunos de los principales:

• Preocupación por la privacidad de los datos: El uso de datos visuales, especialmente en ámbitos sensibles como la vigilancia o la asistencia sanitaria, puede plantear problemas de privacidad y preocupaciones de seguridad.

• Limitaciones del entorno: Los sistemas de visión por ordenador pueden tener dificultades para funcionar correctamente en entornos difíciles, como una iluminación deficiente, imágenes de baja calidad o fondos complejos.

• Coste inicial elevado: Desarrollar e implantar sistemas de visión por ordenador puede resultar caro debido a la necesidad de hardware, software y conocimientos especializados.

Principales conclusiones

La visión por ordenador está reinventando la forma en que las máquinas interactúan con el mundo al permitirles ver y entender el mundo como lo hacen los humanos. Ya se está utilizando en muchos ámbitos, como la mejora de la seguridad en los coches autoconducidos, la ayuda a los médicos para diagnosticar enfermedades con mayor rapidez, la personalización de las compras e incluso la asistencia a los agricultores en el seguimiento de los cultivos. 

A medida que la tecnología sigue mejorando, nuevas tendencias como la computación en los bordes y la realidad fusionada abren aún más posibilidades. Aunque existen algunos retos, como los sesgos y los altos costes, la visión por ordenador tiene el potencial de tener un enorme impacto positivo en muchas industrias en el futuro.

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