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

La IA 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 del análisis de imágenes, que involucra 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 variedad de aplicaciones. El procesamiento de imágenes se centra en manipular y mejorar imágenes y fotogramas de vídeo, mientras que la computer vision va un paso más allá 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 a entornos industriales, como para tareas de inspections and quality control.

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

Estos tres campos permiten diversas aplicaciones en muchos sectores, como la sanidad, la fabricación y la agricultura. En este artículo, exploraremos el procesamiento de imágenes, la visión artificial y la visión industrial y analizaremos sus diferencias. También veremos cómo funcionan y cómo se utilizan en diversos sectores. Empecemos.

Link to this section¿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 tratamiento de datos y la creación de conjuntos de datos visuales con imágenes claras y de alta calidad, y ayudan a que los sistemas de visión artificial y visión industrial los analicen con precisión. Bibliotecas como OpenCV y MATLAB proporcionan marcos robustos que hacen que estas técnicas de procesamiento de imágenes sean accesibles a desarrolladores e investigadores de diversos 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 incluyen filtros gaussianos para el desenfoque y filtros de mediana para eliminar el ruido de sal y pimienta, que aparecen como píxeles blancos y negros aleatorios.
• Detección de bordes: Se utiliza para identificar los límites de los objetos en una imagen detectando cambios bruscos en la intensidad de los píxeles. Aplicaciones como la imagenología médica utilizan la detección de bordes para perfilar 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.

Link to this sectionExplorando una aplicación del procesamiento de imágenes#

La restauración de imágenes es un gran ejemplo de una aplicación del procesamiento de imágenes. Consiste en 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, desgaste y roturas, y restaurar la imagen degradada a su calidad original. La restauración de imágenes es especialmente útil en situaciones en las que las imágenes son de baja calidad o están dañadas, como las fotografías antiguas.

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

Link to this section¿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 visión artificial puede utilizarse para automatizar tareas como la vigilancia. También tiene una amplia gama de aplicaciones prácticas como el reconocimiento facial, la imagenología médica y los vehículos autónomos. Los modelos de visión artificial se entrenan utilizando técnicas de aprendizaje profundo para extraer e identificar características y patrones complejos a partir de conjuntos de datos de imágenes a gran escala. Diversas industrias utilizan entonces estos modelos entrenados, como Ultralytics YOLOv8, para diferentes tareas como la detección de objetos y el seguimiento de objetos.

Fig 4. Un ejemplo de uso de Ultralytics YOLOv8 para la detección de objetos.

Por ejemplo, los coches autónomos como los de Tesla utilizan la visión artificial para navegar por el mundo real. Las imágenes captadas por las cámaras integradas del coche se procesan mediante visión artificial. Tareas de visión artificial como la detección de objetos, seguimiento y segmentación son vitales para entender las situaciones de tráfico y el entorno que les rodea. Otra aplicación interesante es el reconocimiento facial. La visión artificial puede utilizarse para analizar y reconocer rasgos faciales en imágenes capturando la cara de una persona a partir de una imagen o vídeo, identificando rasgos clave y comparándolos con una base de datos de datos faciales almacenados.

Link to this section¿Qué es la visión industrial?#

La visión industrial se utiliza en entornos industriales como grandes fábricas de fabricación o instalaciones de producción para aplicaciones tales como garantizar la calidad del producto y comprobar la corrección de etiquetas y códigos de barras en los productos acabados. La visión industrial es una rama especializada de la visión artificial que depende de un hardware duradero para funcionar eficazmente en condiciones difíciles. Dado que estos sistemas se integran con aplicaciones industriales, son esenciales la alta velocidad y la precisión en tiempo real.

Veamos cómo funciona. En primer lugar, los datos se recogen utilizando una o varias cámaras de alta resolución. Estas cámaras también pueden incluir funciones especializadas como infrarrojos o imagen térmica. A continuación, los datos recopilados se analizan utilizando técnicas de visión artificial para extraer la información necesaria. La información extraída incluye normalmente detalles como la identificación de objetos, formas, tamaños, movimientos, patrones y cualquier anomalía presente en la escena, dependiendo de la aplicación específica.

Link to this sectionEntender una aplicación de la visión industrial#

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 los beneficios. Los métodos tradicionales suelen depender de la inspección manual, que puede llevar mucho tiempo y ser propensa al error humano. 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 visión industrial.

Por ejemplo, en la industria farmacéutica, la calidad del producto es crucial, y se aplican normativas estrictas para mantener unos niveles elevados. La visión industrial puede utilizarse para asegurarse de que los blísteres contienen el número correcto de pastillas, verificando que cada paquete tiene exactamente la cantidad adecuada, por ejemplo, diez pastillas en un envase de 10. Se puede utilizar un modelo de visión artificial como YOLOv8 para identificar y contar las pastillas mediante la detección de objetos.

Fig 5. La visión industrial puede utilizarse para el control de calidad en la industria farmacéutica.

Sin embargo, es importante ser consciente de que hay algunas limitaciones que deben tenerse en cuenta al trabajar con la visión industrial. Los sistemas de visión industrial suelen necesitar condiciones de iluminación excelentes para iluminar los productos en entornos industriales. También se necesitan cámaras de alta calidad, procesadores y aceleradores de hardware para capturar los datos y acelerar el proceso de análisis. Como consecuencia directa de que estos sistemas estén diseñados específicamente para tareas prácticas dentro de entornos industriales, su configuración puede resultar costosa.

Link to this sectionDiferencias 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 comparación lado a lado del procesamiento de imágenes, la visión artificial y la visión industrial.

El procesamiento de imágenes es ideal para tareas como el ajuste del brillo o el filtrado de ruido, que requieren menos potencia computacional y no necesitan la capacidad de entender información visual compleja. Por otro lado, la visión artificial destaca en la extracción de información significativa a partir de imágenes y en el manejo de escenas complejas, pero requiere más recursos computacionales y complejidad. Mientras tanto, la visión industrial está adaptada para usos industriales, como la inspección automatizada, y a menudo cuenta con el respaldo de sistemas especializados y costosos.

Link to this sectionViendo 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.

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