La Visión Artificial es una tecnología de la Inteligencia Artificial que aplicada al sector industrial, dota a los equipos industriales la capacidad de ver, analizar y gestionar las tareas de fabricación, control de calidad y seguridad de los activos.
Puede aplicarse a fabricación de estructuras, piezas, plantas de producción, incluso, a negocios relacionados con la automoción, la electrónica o la construcción. Es decir, cualquier empresa susceptible de poner en marcha un plan de mejora, pasando por una estrategia de digitalización.
A través de la instalación de marcadores como etiquetas, la visión artificial puede inspeccionar y revisar números de lotes, fechas de caducidad, y a modo general, mejorar la logística, la detección de incidencias, resolver problemas de fabricación mejorar los procesos de producción, la calidad de los productos al ser revisados con máquinas y tener controles de calidad más efectivos y precisos, mejorando la productividad y minimizando pérdidas.
Existen cámaras y sensores de visión artificial que se suelen usar para tener trazabilidad en los procesos de producción (leen, interpretan códigos de productos,); cámaras smart y sistemas de visión integrados que permiten solucionar en remoto, conectarse con otros sistemas automatizados.
Las herramientas más avanzadas de visión artificial se basan en “entrenar” un algoritmo de IA para que este sea capaz de reconocer objetos, formas, caras y estructuras complejas. Cuanto más avanzado sea este sistema, mayor será su capacidad de analizar y procesar todo tipo de imágenes.
Un ejemplo: en el sector de la biotecnología y de la salud, la visión artificial se utiliza para analizar y verificar envases, viales y todo tipo de analíticas; en la cadena de producción del sector automovilístico, la visión artificial se utiliza para comprobar el correcto ensamblaje de las piezas o el acabado de la pintura.
Guía para profundizar en la visión artificial
A continuación, se listan las tecnologías y herramientas básicas utilizadas en inteligencia y visión artificial, para que las empresas puedan seguir y profundizar en su proceso de transformación digital.
1. Herramientas visión artificial
Los mecanismos de clasificación, detección y segmentación, pueden realizarse
1.1 Frameworks.
Los frameworks son un conjunto de herramientas software, que nos permiten el trabajo en visión artificial, desde el entrenamiento de modelos, hasta esquemas de detección. Los principales frameworks utilizados son:
1.2 Procesamiento en paralelo en GPU
Para agilizar los procesos de entrenamiento de modelos y detección se utilizan la capacidad de las GPU para computación en paralelo, de ésta forma se han implementado una serie de herramientas que facilitan ésta tarea sin tener que recurrir a programación de bajo nivel. Estas herramientas suelen ser especificas para cada tipo de GPU, así tenemos:
- Cuda.- Núcleos de funcionamiento en paralelo de las Gpu de Nvidia.
- ROCm (Radeo Open computer) AMD
- Adreno (Qualcom)
- Metal (Apple).
1.3 Trabajar con visión artificial
Los framekorks descritos previamente pueden trabajar con distintos sistemas entornos de programación, y aunque muchas de las librerías estén implementadas en lenguajes de bajo nivel, a la hora de trabajar lo más utilizado es python. Para trabajar con python y configurar los entornos de trabajo existen diferentes herramientas, además de los distintos entornos de programación habituales, hay que contemplar las siguientes herramientas.
- JupyterLab. Es un entorno de desarrollo interactivo de código abierto para la creación y colaboración en proyectos de ciencia de datos, aprendizaje automático y análisis de datos, permite a los usuarios crear y compartir documentos que contienen código ejecutable, visualizaciones, texto explicativo y otros elementos multimedia.
- Google Colab. Es una herramienta colaborativa de google que utiliza el back end de JupyterLab, pero se ejecuta totalmente en la nube desde un navegador, no siendo necesario tener nada instalado en nuestro pc. Además, Google Colab incluye algunas características adicionales que lo hacen único, como la posibilidad de utilizar GPUs y TPUs gratuitamente para acelerar el procesamiento de tus datos, así como la posibilidad de compartir tus notebooks con otras personas para colaborar en tiempo real.
2. Opciones de hardware
Para realzar estas tareas necesitamos un ordenador, a ser posible con una tarjeta gráfica compatible con el framework que queramos utilizar y con todas las librerías necesarias configuradas. El proceso de entrenamiento necesitas mayores prestaciones de hardware que el proceso de detección, aunque no esté condicionado a la velocidad de respuesta de la detección, que depende de la aplicación puede ser limitante.
Nvidia ha creado una serie de mini-ordenadores que denomina kits de desarrollo, con distintas configuraciones y con el software necesario para poder realizar los procesos básicos de visión artificial. Se puede obtener más información en el siguiente enlace https://developer.nvidia.com/embedded/jetson-developer-kits.
Además existen fabricantes que montan las estas gráficas y ofrecen alternativas compatibles a los kits de NVIDA.
La alternativa a ésto es la utilización de servidores dedicados que procesen el vídeo, y puedan realizar las tareas de detección para distintas cámaras simultáneamente. Para optimizar su rendimiento deberán ir provistos de de tarjetas de red acordes con el framework utilizado.
3. Detección en cámaras
Una alternativa a éstos procesos es utilizar las herramientas de visión artificial que incluyen las actuales cámaras. Estas pueden reportar las detecciones de forma física, cuando están dotadas de salidas digitales, configurables para actuar según la detección deseada. O pueden enviar por algún protocolo de comunicación las detecciones realizadas a un servidor central para su posterior proceso.
Las principales marcas que tienen cámaras dotadas con algún tipo de detección por visión artificial son:
- Basler: fabrica cámaras industriales con tecnología de visión artificial integrada, incluyendo cámaras de alta velocidad, cámaras de infrarrojos y cámaras 3D.
- FLIR Systems: es un fabricante líder de cámaras térmicas y de visión artificial, que se utilizan en aplicaciones industriales, de seguridad y militares.
- Teledyne DALSA: ofrece una amplia gama de cámaras industriales de alta resolución y alta velocidad con tecnología de visión artificial integrada.
- Sony: fabrica cámaras con capacidad de visión artificial integrada, que se utilizan en aplicaciones de seguridad, robótica y automotrices.
- Omron: ofrece una amplia gama de soluciones de visión artificial, incluyendo cámaras inteligentes y sensores de visión para aplicaciones industriales y de automatización.
- Hikvision: Pueden utilizarse en una variedad de aplicaciones, incluyendo seguridad pública, monitoreo de tráfico, supervisión de la producción industrial y retail inteligente.
- IDIS
- Dahua