26 de septiembre de 2024
Descubra las diferencias entre el procesamiento de imágenes, la visión artificial y la visión artificial industrial, y cómo se utilizan estas tecnologías para tareas como el análisis de datos visuales.
La IA puede utilizarse para analizar todo tipo de datos, y cuando se trata de datos visuales como imágenes y vídeos, esto entra dentro del dominio de la analítica de imágenes, que implica diferentes tecnologías. El procesamiento de imágenes, la visión artificial y la visión artificial permiten a los ordenadores ver y comprender el mundo analizando imágenes y fotogramas de vídeo. Aunque estas tres tecnologías parecen similares, las diferencias clave las hacen útiles para una variedad de aplicaciones. El procesamiento de imágenes se centra en la manipulación y mejora de imágenes y fotogramas de vídeo, mientras que la visión artificial va un paso más allá al utilizar estas imágenes procesadas para ayudar a los ordenadores a interpretar y comprender su contenido. La visión artificial, por otro lado, aplica técnicas de visión artificial específicamente a entornos industriales, como para tareas de inspección y control de calidad.
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Estos tres campos permiten diversas aplicaciones en muchas industrias, como la atención médica, la fabricación y la agricultura. En este artículo, exploraremos el procesamiento de imágenes, la visión artificial y la visión artificial, y analizaremos sus diferencias. También explicaremos cómo funcionan y cómo se utilizan en diversas industrias. Empecemos.
Comencemos con la técnica fundamental detrás de la visión artificial y la visión artificial: el procesamiento de imágenes. Implica el uso de algoritmos para manipular y mejorar las imágenes digitales, ajustando parámetros como el brillo, el contraste, el equilibrio de color o filtrando el ruido, para prepararlas para un análisis e interpretación más avanzados.
Echemos un vistazo a cómo funciona. El procesamiento de imágenes se realiza dividiendo las imágenes en píxeles individuales y luego manipulando estos píxeles para lograr los efectos deseados. Por ejemplo, para hacer que una imagen sea más brillante, el algoritmo podría aumentar la intensidad de cada píxel. Del mismo modo, para detectar bordes, podría buscar cambios repentinos en los valores de los píxeles. Al aplicar operaciones matemáticas y algoritmos a estos píxeles, el procesamiento de imágenes se puede utilizar para mejorar la calidad de la imagen, extraer información o crear nuevas imágenes.
Las técnicas de procesamiento de imágenes también son esenciales para el procesamiento de datos y la creación de conjuntos de datos visuales con imágenes claras y de alta calidad, y ayudan a los sistemas de visión artificial y visión artificial a analizarlos con precisión. Bibliotecas como OpenCV y MATLAB proporcionan marcos de trabajo robustos que hacen que estas técnicas de procesamiento de imágenes sean accesibles para desarrolladores e investigadores en una variedad de campos.
Aquí hay algunas técnicas populares de procesamiento de imágenes:
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La restauración de imágenes es un gran ejemplo de una aplicación del procesamiento de imágenes. Implica recuperar una imagen que se ha degradado con el tiempo. Se utilizan técnicas como el filtrado y la reducción de ruido para eliminar marcas, arañazos, manchas, el desgaste y restaurar la imagen degradada a su calidad original. La restauración de imágenes es particularmente útil en situaciones en las que las imágenes son de baja calidad o están dañadas, como las fotografías antiguas.
A diferencia del procesamiento de imágenes, que se centra en alterar y mejorar las imágenes, la visión artificial proporciona a los ordenadores la capacidad de ver y comprender el mundo real. Muchas aplicaciones utilizan la visión artificial para identificar y comprender objetos y personas en imágenes o fotogramas de vídeo. Replica la visión humana e intenta reproducir cómo damos sentido a lo que vemos a nuestro alrededor.
La visión artificial se puede utilizar para automatizar tareas como la vigilancia. También tiene una amplia gama de aplicaciones prácticas como el reconocimiento facial, las imágenes médicas y los vehículos autónomos. Los modelos de visión artificial se entrenan utilizando técnicas de aprendizaje profundo para extraer e identificar características y patrones complejos de conjuntos de datos de imágenes a gran escala. Varias industrias utilizan entonces estos modelos entrenados, como Ultralytics YOLOv8, para diferentes tareas como la detección de objetos y el seguimiento de objetos.
Por ejemplo, los coches autónomos como Tesla utilizan la visión artificial para navegar por el mundo real. Las imágenes que captan las cámaras integradas del coche se procesan mediante visión artificial. Las tareas de visión artificial como la detección de objetos, el seguimiento y la segmentación son vitales para comprender las situaciones del tráfico y el entorno que les rodea. Otra aplicación interesante es el reconocimiento facial. La visión artificial se puede utilizar para analizar y reconocer rasgos faciales en imágenes capturando el rostro de una persona de una imagen o video, identificando rasgos clave y comparándolos con una base de datos de datos faciales almacenados.
La visión artificial se utiliza en entornos industriales, como grandes fábricas de manufactura o instalaciones de producción, para aplicaciones como garantizar la calidad del producto y verificar la exactitud de las etiquetas y los códigos de barras en los productos terminados. La visión artificial es una rama especializada de la visión por computador que se basa en hardware duradero para funcionar eficazmente en condiciones difíciles. Dado que estos sistemas están integrados con aplicaciones industriales, la alta velocidad y la precisión en tiempo real son esenciales.
Veamos cómo funciona. En primer lugar, los datos se recopilan utilizando una o más cámaras de alta resolución. Estas cámaras también pueden incluir funciones especializadas como infrarrojos o imágenes térmicas. A continuación, los datos recopilados se analizan utilizando técnicas de visión artificial para extraer la información necesaria. La información extraída suele incluir detalles como la identificación de objetos, formas, tamaños, movimientos, patrones y cualquier anomalía presente en la escena, dependiendo de la aplicación específica.
El control de calidad en las líneas de producción manufacturera garantiza que solo los productos de alta calidad lleguen a los clientes, lo que conduce a una mayor satisfacción del cliente y a un aumento de las ganancias. Los métodos tradicionales a menudo se basan en la inspección manual, que puede llevar mucho tiempo y ser propensa a errores humanos. Un control de calidad deficiente también puede provocar retrasos en la producción y pérdidas financieras, lo que afecta la reputación de una empresa. Una gran solución es automatizar tareas como la inspección de superficies, la verificación de etiquetas y el posicionamiento de objetos con la ayuda de la visión artificial.
Por ejemplo, en la industria farmacéutica, la calidad del producto es crucial y se aplican regulaciones estrictas para mantener altos estándares. La visión artificial se puede utilizar para asegurarse de que los blísteres contengan el número correcto de píldoras, verificando que cada paquete tenga exactamente la cantidad correcta, como diez píldoras en un paquete de 10. Se puede utilizar un modelo de visión artificial como YOLOv8 para identificar y contar las píldoras mediante la detección de objetos.
Sin embargo, es importante tener en cuenta que existen algunas limitaciones al trabajar con visión artificial. Los sistemas de visión artificial a menudo necesitan excelentes condiciones de iluminación para iluminar los productos en entornos industriales. También se necesitan cámaras de alta calidad, procesadores y aceleradores de hardware para capturar datos y acelerar el proceso de análisis. Un resultado directo de que estos sistemas estén diseñados específicamente para tareas prácticas dentro de entornos industriales es que su configuración puede ser costosa.
Ahora que hemos analizado las tres tecnologías por separado y hemos visto algunas de sus aplicaciones, examinémoslas más de cerca en paralelo.
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El procesamiento de imágenes es mejor para tareas como el ajuste del brillo o el filtrado de ruido que necesitan menos potencia computacional y no requieren la capacidad de comprender información visual compleja. Por otro lado, la visión artificial destaca en la extracción de información significativa de las imágenes y en el manejo de escenas complejas, pero requiere más recursos computacionales y complejidad. Mientras tanto, la visión artificial está pensada para usos industriales, como la inspección automatizada, y suele estar respaldada por sistemas especializados y costosos.
Si bien el procesamiento de imágenes, la visión artificial y la visión artificial están estrechamente relacionados, cada uno tiene propósitos distintos. El procesamiento de imágenes mejora y manipula las imágenes a nivel de píxel, lo que lo hace muy útil para tareas como la reconstrucción de imágenes.
La visión artificial, por otro lado, va un poco más allá al dar a los ordenadores la capacidad de comprender y dar sentido a los datos visuales. Es fundamental para casos de uso como el reconocimiento facial y los coches autónomos. Además, la visión artificial se utiliza específicamente para aplicaciones industriales. Automatiza los procesos industriales como las inspecciones y el control de calidad.
Al comprender estas tecnologías y sus diferencias, puede elegir la más adecuada para sus aplicaciones, lo que conducirá a una mayor eficiencia y mejores resultados.
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