Exploración del procesamiento de imágenes, la visión artificial y la visión de máquina

La inteligencia artificial se puede utilizar para analizar todo tipo de datos y, cuando se trata de datos visuales como imágenes y vídeos, esto entra dentro del ámbito de la analítica de imágenes, que abarca diferentes tecnologías. El procesamiento de imágenes, la computer vision y la machine vision hacen posible que los ordenadores vean y entiendan el mundo mediante el análisis de imágenes y fotogramas de vídeo. Aunque estas tres tecnologías parecen similares, existen diferencias clave que las hacen útiles para una gran variedad de aplicaciones. El procesamiento de imágenes se centra en manipular y mejorar las imágenes y los fotogramas de vídeo, mientras que la computer vision da un paso más al utilizar estas processed images para ayudar a los ordenadores a interpretar y comprender su contenido. Por otro lado, la machine vision aplica computer vision techniques específicamente en entornos industriales, como por ejemplo en tareas de inspections and quality control.

Fig 1. Las tecnologías clave utilizadas para analizar datos visuales.

Estos tres campos permiten desarrollar diversas aplicaciones en numerosos sectores, como la healthcare, la manufacturing y la agriculture. En este artículo vamos a explorar el procesamiento de imágenes, la computer vision y la machine vision, y analizaremos sus diferencias. También veremos cómo funcionan y cómo se emplean en diferentes industrias. Empecemos.

¿Qué es el procesamiento de imágenes?#

Empecemos por la técnica fundamental que subyace tanto a la visión artificial como a la visión industrial: el procesamiento de imágenes. Consiste en utilizar algoritmos para manipular y mejorar 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 descomponiendo las imágenes en píxeles individuales y luego manipulando estos píxeles para conseguir los efectos deseados. Por ejemplo, para hacer una imagen 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. Mediante la aplicación de operaciones matemáticas y algoritmos a estos píxeles, el procesamiento de imágenes puede utilizarse 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 nítidas y de alta calidad, y ayudan a los sistemas de computer vision y machine vision a analizarlos con precisión. Las bibliotecas como OpenCV y MATLAB proporcionan marcos sólidos que hacen accesibles estas técnicas de procesamiento de imágenes a desarrolladores e investigadores en una amplia gama de campos.

Aquí tienes algunas técnicas populares de procesamiento de imágenes:

• Filtrado: El filtrado se aplica para reducir los niveles de ruido en una imagen suavizando las variaciones y distorsiones. Algunos filtros comunes son los filtros gaussianos para el blurring y los filtros medianos para eliminar el ruido de sal y pimienta, que aparece en forma de píxeles aleatorios blancos y negros.
• Detección de bordes: Se utiliza para identificar los límites de los objetos en una imagen mediante la detección de cambios bruscos en la intensidad de los píxeles. Aplicaciones como la medical imaging emplean la detección de bordes para delinear la estructura de órganos y tumores.
• Umbralización: La umbralización en el procesamiento de imágenes consiste en convertir una imagen en escala de grises en una imagen binaria estableciendo un valor de umbral. Los píxeles que están por encima del umbral se vuelven blancos (1), y los que están por debajo se vuelven negros (0).

Fig 2. Una imagen en escala de grises antes y después de la umbralización.

Explorando una aplicación del procesamiento de imágenes#

La Image restoration es un claro ejemplo de aplicación del procesamiento de imágenes. Consiste en recuperar una imagen que se ha deteriorado con el tiempo. Se utilizan técnicas como el filtrado y la reducción de ruido para eliminar marcas, arañazos, manchas y el desgaste acumulado, devolviendo a la imagen deteriorada su calidad original. La restauración de imágenes resulta especialmente útil en situaciones en las que estas son de baja calidad o están dañadas, como las fotografías antiguas.

Fig 3. El procesamiento de imágenes se puede utilizar para restaurar imágenes antiguas dañadas.

¿Qué es la visión artificial?#

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 entender 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 replicar cómo damos sentido a lo que vemos a nuestro alrededor.

La computer vision se puede emplear para automatizar tareas como la surveillance. También cuenta con una amplia gama de aplicaciones prácticas, como el facial recognition, la medical imaging y los autonomous vehicles. Los modelos de computer vision se entrenan mediante técnicas de aprendizaje profundo para extraer e identificar características y patrones complejos a partir de image datasets a gran escala. Diversas industrias utilizan después estos modelos entrenados, como Ultralytics YOLOv8, para diferentes tareas como la object detection y el object tracking.

Fig 4. Un ejemplo del uso de Ultralytics YOLOv8 para la object detection.

Por ejemplo, los self-driving cars como los de Tesla utilizan la computer vision para circular por el mundo real. Las imágenes capturadas por las cámaras integradas del vehículo se procesan mediante computer vision. Las tareas de computer vision como la object detection, tracking y la segmentation son vitales para understanding traffic situaciones y el entorno que los rodea. Otra aplicación interesante es el reconocimiento facial. La computer vision se puede utilizar para analizar y reconocer rasgos faciales en imágenes capturando el rostro de una persona de una image o un video, identificando las características clave y comparándolas con una base de datos de información facial almacenada.

¿Qué es la visión industrial?#

La Machine vision is used in industrial settings como grandes fábricas de manufactura o instalaciones de producción para aplicaciones como garantizar la calidad del producto y comprobar la corrección de las etiquetas y códigos de barras en los productos acabados. La Machine vision es una rama especializada de la computer vision que se basa en un hardware duradero para funcionar eficazmente en condiciones difíciles. Dado que estos sistemas están integrados en aplicaciones industriales, la alta velocidad y la precisión en tiempo real son esenciales.

Veamos cómo funciona. En primer lugar, se recopilan datos utilizando una o varias cámaras de alta resolución. Estas cámaras también pueden incluir funciones especializadas como infrarrojos o thermal imaging. A continuación, los collected data se analizan mediante técnicas de computer vision 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 concreta.

Entender una aplicación de la visión industrial#

El control de calidad en las líneas de manufacturing production garantiza que solo los productos de alta calidad lleguen a los clientes, lo que se traduce en una mayor satisfacción del cliente y un incremento de los beneficios. Los métodos tradicionales suelen depender de la inspección manual, que puede consumir mucho tiempo y ser propensa a errores humanos. Un control de calidad deficiente también puede provocar retrasos en la producción y pérdidas financieras, afectando a la reputación de la 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 machine vision.

Por ejemplo, en la pharmaceutical industry, la calidad del producto es crucial y se aplican normativas estrictas para mantener unos estándares elevados. La machine vision se puede utilizar para asegurar que los blísteres contienen el número correcto de pastillas, verificando que cada envase tiene exactamente la cantidad adecuada, como diez pastillas en un envase de 10. Se puede emplear un modelo de computer vision como YOLOv8 para identificar y count the pills using object detection.

Fig 5. La machine vision se puede utilizar para el control de calidad en la industria farmacéutica.

Sin embargo, es importante tener en cuenta que existen algunas limitaciones al trabajar con machine vision. Los sistemas de Machine vision a menudo necesitan unas condiciones de iluminación excelentes para illuminate los productos en entornos industriales. También se requieren cámaras de alta calidad, processors, and hardware accelerators para capturar los datos y acelerar el proceso de análisis. Como consecuencia directa de que estos sistemas están diseñados específicamente para tareas prácticas en entornos industriales, su instalación puede resultar costosa.

Diferencias clave entre procesamiento de imágenes, visión artificial y visión industrial#

Ahora que hemos tratado las tres tecnologías por separado y hemos visto algunas de sus aplicaciones, echemos un vistazo más de cerca a ellas lado a lado.

Fig 6. Una comparativa lado a lado del procesamiento de imágenes, la computer vision y la machine vision.

El procesamiento de imágenes es ideal para tareas como el ajuste del brillo o el filtrado de ruido que requieren menos potencia de cálculo y no precisan la capacidad de comprender información visual compleja. Por otro lado, la computer vision destaca en la extracción de información significativa a partir de imágenes y en la gestión de escenas complejas, pero requiere más recursos computacionales y complejidad. Mientras tanto, la machine vision está diseñada a medida para usos industriales, como la inspección automatizada, y a menudo cuenta con el respaldo de sistemas especializados y costosos.

Viendo el panorama general#

Aunque el procesamiento de imágenes, la visión artificial y la visión industrial están estrechamente relacionados, cada uno sirve para 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 entender y dar sentido a los datos visuales. Es fundamental para casos de uso como el reconocimiento facial y los coches autónomos. Además, la visión industrial se utiliza específicamente para aplicaciones industriales. Automatiza procesos industriales como las inspecciones y el control de calidad.

Al entender estas tecnologías y sus diferencias, puedes elegir la más adecuada para tus aplicaciones, lo que conduce a una mayor eficiencia y mejores resultados.

¡Aprendamos y exploremos juntos! Echa un vistazo a nuestro GitHub repository para ver nuestras contribuciones a la IA y no olvides interactuar con nuestra community. Descubre cómo estamos redefiniendo industrias como la manufacturing y la healthcare con tecnología de IA de vanguardia.