La visión artificial permite que máquinas y sistemas informáticos obtengan información a partir de imágenes y vídeo
Descubre qué es la visión artificial, cómo funciona y sus aplicaciones en la industria, el control de calidad, la robótica y la automatización.
¿Qué es la visión artificial y cómo funciona? Descubre sus principales tecnologías, aplicaciones industriales y oportunidades para mejorar procesos, automatizar tareas y analizar imágenes mediante inteligencia artificial.
¿Qué es la visión artificial y cómo se aplica en la industria?
La visión artificial permite que máquinas y sistemas informáticos obtengan información a partir de imágenes y vídeo. Gracias a tecnologías como el procesamiento digital de imágenes, la visión por computador y el aprendizaje automático, es posible detectar objetos, identificar defectos, realizar mediciones y analizar procesos visuales.
Sus aplicaciones abarcan desde la inspección de productos en una fábrica hasta la identificación de mercancías en un almacén o el análisis de imágenes de infraestructuras.
Sin embargo, la visión artificial no consiste simplemente en instalar una cámara y conectarla a un sistema de inteligencia artificial. Para obtener resultados útiles es necesario comprender el problema, disponer de imágenes adecuadas y seleccionar las tecnologías apropiadas.
En este artículo explicamos qué es la visión artificial, cómo funciona, cuáles son sus principales aplicaciones industriales y qué aspectos deben considerarse antes de implantarla.
¿Qué es la visión artificial?
La visión artificial es el conjunto de tecnologías que permiten a máquinas y sistemas adquirir, procesar y analizar información visual para realizar determinadas tareas.
Su finalidad es transformar imágenes y vídeo en información que pueda utilizarse para identificar objetos, reconocer patrones, medir características, detectar anomalías o tomar decisiones automatizadas.
Por ejemplo, una empresa que fabrica componentes metálicos puede utilizar un sistema de visión artificial para comprobar si las piezas presentan determinados defectos superficiales.
En lugar de depender exclusivamente de la inspección visual realizada por una persona, el sistema captura imágenes de las piezas, analiza sus características y determina si cumplen los criterios establecidos.
La visión artificial también puede utilizarse para proporcionar información a otros sistemas, como robots industriales, equipos de clasificación o plataformas de supervisión de procesos.
Su principal aportación consiste en convertir información visual en datos y resultados que puedan utilizarse dentro de un proceso operativo.
¿Es lo mismo visión artificial que visión por computador?
Los términos visión artificial y visión por computador se utilizan frecuentemente como sinónimos, aunque existen diferencias de enfoque.
La visión por computador es una disciplina de la informática y la inteligencia artificial que desarrolla métodos para obtener información a partir de imágenes y vídeo.
La visión artificial suele utilizarse especialmente en entornos industriales para referirse a sistemas que combinan cámaras, iluminación, óptica, procesamiento de imágenes y otros componentes con el objetivo de resolver una tarea concreta.
Por ejemplo, un algoritmo capaz de identificar objetos en fotografías pertenece al ámbito de la visión por computador.
Cuando ese algoritmo se integra con cámaras, iluminación, equipos de procesamiento y una línea de producción para clasificar productos, forma parte de un sistema de visión artificial industrial.
No obstante, esta distinción no es universal y ambos términos presentan un considerable solapamiento.
En InteligenciaArtificial.Tech utilizamos principalmente la expresión visión artificial por su orientación hacia aplicaciones tecnológicas en empresas, industria y entornos físicos.
¿Cómo funciona un sistema de visión artificial?
Un sistema de visión artificial transforma información visual en resultados mediante una secuencia de operaciones.
Aunque su arquitectura depende de la aplicación, podemos distinguir cinco etapas principales.
1. Captura de imágenes
El proceso comienza con la adquisición de imágenes mediante cámaras u otros sensores.
La selección del dispositivo depende de las características del problema: tamaño de los objetos, velocidad del proceso, precisión requerida, distancia de captura y condiciones ambientales.
En determinadas aplicaciones pueden utilizarse cámaras industriales, cámaras de profundidad o sensores especializados.
La iluminación también desempeña un papel fundamental.
Una imagen con reflejos, sombras o iluminación insuficiente puede dificultar considerablemente la detección de defectos o la identificación de objetos.
Por ello, el diseño del sistema de captura es tan importante como los algoritmos utilizados posteriormente.
2. Procesamiento digital de imágenes
Una vez capturada la imagen, pueden aplicarse diferentes técnicas para mejorarla o preparar su análisis.
Entre las operaciones habituales encontramos la reducción de ruido, los ajustes de contraste, la corrección geométrica y la segmentación de regiones de interés.
Por ejemplo, en una aplicación de inspección industrial puede ser necesario separar visualmente una pieza del fondo antes de analizar sus características.
El procesamiento digital de imágenes permite realizar numerosas tareas sin necesidad de utilizar modelos de aprendizaje automático.
3. Extracción y análisis de información
En esta etapa se identifican las características relevantes de las imágenes.
Dependiendo de la aplicación, el sistema puede detectar bordes, medir dimensiones, localizar objetos, identificar patrones o reconocer anomalías.
También pueden utilizarse modelos de aprendizaje profundo entrenados para realizar tareas específicas.
Por ejemplo, un modelo de detección de objetos puede localizar diferentes componentes dentro de una imagen y proporcionar información sobre su posición.
La selección de la técnica depende del problema, las condiciones de captura, la disponibilidad de datos y los requisitos de funcionamiento.
4. Interpretación de resultados
La información obtenida debe relacionarse con los objetivos del proceso.
Un sistema puede determinar si una pieza cumple determinadas especificaciones, si un producto está correctamente colocado o si aparece una anomalía que requiere revisión.
En aplicaciones industriales, los resultados deben evaluarse considerando tanto los errores de detección como las consecuencias operativas de cada tipo de error.
No basta con que un modelo alcance una elevada precisión en pruebas de laboratorio: debe funcionar de manera suficientemente fiable en las condiciones reales de utilización.
5. Integración con otros sistemas
Finalmente, los resultados pueden transmitirse a otros equipos o aplicaciones.
Por ejemplo, un sistema de visión artificial puede enviar una señal para retirar una pieza defectuosa de una línea de producción.
También puede proporcionar información a un robot, registrar resultados en una base de datos o alimentar un sistema de supervisión industrial.
La integración permite que la información visual se convierta en una parte útil del proceso empresarial.
Principales aplicaciones de la visión artificial en la industria
La visión artificial puede aplicarse a numerosas actividades industriales. Su utilidad depende de la naturaleza del problema y de las condiciones técnicas y económicas de cada organización.
Inspección visual y control de calidad
Una de las aplicaciones más extendidas consiste en comprobar automáticamente determinadas características de los productos.
Los sistemas pueden detectar defectos superficiales, verificar la presencia de componentes o comprobar si un producto cumple especificaciones visuales.
Por ejemplo, una empresa de fabricación de envases puede analizar imágenes para identificar deformaciones, errores de impresión o problemas de etiquetado.
Robótica y automatización
La visión artificial permite proporcionar información sobre la posición, orientación o características de los objetos.
Esta información puede utilizarse para guiar robots industriales en operaciones de manipulación, clasificación o ensamblaje.
Por ejemplo, un robot puede utilizar una cámara para localizar piezas situadas en diferentes posiciones y adaptar sus movimientos.
Logística y clasificación de productos
En almacenes y centros logísticos, la visión artificial puede contribuir a identificar productos, leer códigos, contar unidades o verificar determinadas características de las mercancías.
También puede utilizarse para comprobar la presencia de etiquetas o apoyar operaciones automatizadas de clasificación.
Su aplicación puede facilitar la trazabilidad y reducir determinadas tareas manuales de comprobación.
Inspección de infraestructuras y mantenimiento
Las imágenes obtenidas mediante cámaras, drones u otros dispositivos pueden analizarse para identificar cambios, deterioros o anomalías visibles.
Entre las posibles aplicaciones encontramos la inspección de estructuras, instalaciones industriales y determinados componentes de maquinaria.
Estos sistemas pueden apoyar el trabajo de los especialistas, aunque su utilización no sustituye necesariamente las inspecciones técnicas exigidas en cada ámbito.
Medición y análisis de procesos
La visión artificial también permite obtener información cuantitativa a partir de imágenes.
Por ejemplo, puede utilizarse para medir dimensiones, contar unidades, verificar posiciones o analizar determinados movimientos.
Estas aplicaciones requieren prestar especial atención a la calibración, la resolución de las imágenes y la incertidumbre de las mediciones.
¿Qué tecnologías utiliza la visión artificial?
La visión artificial no depende de una única tecnología.
Existen diferentes enfoques que pueden utilizarse individualmente o combinarse dentro de una misma aplicación.
| Tecnología | Aplicaciones habituales |
|---|---|
| Procesamiento digital de imágenes | Mejora de imágenes, filtrado, segmentación y detección de bordes. |
| Visión por computador | Identificación, localización, seguimiento y análisis de objetos. |
| Aprendizaje automático | Clasificación de imágenes y reconocimiento de patrones. |
| Aprendizaje profundo | Detección de objetos, segmentación semántica y análisis de imágenes complejas. |
| Visión tridimensional | Estimación de profundidad, reconstrucción y análisis espacial. |
| IA en el borde (Edge AI) | Procesamiento local de imágenes cerca de cámaras, máquinas o sensores. |
La selección de estas tecnologías debe responder a las necesidades de cada aplicación.
Un problema de medición geométrica bajo condiciones controladas puede resolverse mediante técnicas convencionales, mientras que la identificación de objetos con gran variabilidad visual puede requerir modelos de aprendizaje profundo.
La solución más adecuada no es necesariamente la más compleja, sino aquella que permite alcanzar los resultados requeridos con un nivel aceptable de coste, fiabilidad y mantenimiento.
¿Qué ventajas puede aportar la visión artificial a una empresa?
La incorporación de sistemas de visión artificial puede generar diferentes beneficios, siempre que la aplicación sea adecuada y su funcionamiento haya sido validado.
Entre los posibles beneficios destacan los siguientes.
Mayor capacidad de inspección. Los sistemas automatizados pueden analizar grandes cantidades de imágenes de manera repetitiva, dentro de sus límites de funcionamiento.
Mejora de la consistencia. Bajo condiciones controladas, pueden aplicar criterios de inspección definidos de forma uniforme.
Disponibilidad de información. Los resultados pueden registrarse y utilizarse para analizar procesos, identificar tendencias o apoyar decisiones.
Automatización de tareas. Determinadas operaciones visuales pueden integrarse en procesos automatizados, reduciendo la necesidad de intervención manual en esas tareas.
Apoyo a la calidad. La detección temprana de determinados defectos puede contribuir a reducir errores y facilitar acciones correctivas.
Sin embargo, estos beneficios no están garantizados.
Un sistema mal diseñado puede generar falsas alarmas, no detectar defectos relevantes o requerir un mantenimiento superior al previsto.
Por ello, es necesario evaluar los resultados mediante indicadores adecuados y pruebas representativas.
¿Qué dificultades presenta la implantación de visión artificial?
La visión artificial ofrece numerosas posibilidades, pero su implantación plantea desafíos que deben analizarse antes de realizar inversiones.
Calidad y disponibilidad de las imágenes
Los modelos y algoritmos necesitan imágenes adecuadas para realizar sus tareas.
Los cambios de iluminación, los reflejos, las vibraciones, las oclusiones y la variabilidad de los objetos pueden afectar al funcionamiento.
Cuando se utilizan modelos de aprendizaje automático, también es importante disponer de datos representativos de las situaciones que aparecerán durante su utilización.
Requisitos de precisión y fiabilidad
No todas las aplicaciones admiten el mismo nivel de error.
En una tarea de clasificación de productos, una identificación incorrecta puede generar una incidencia operativa.
En otras aplicaciones, un error puede tener consecuencias económicas o de seguridad más importantes.
Los requisitos deben definirse considerando el contexto y las consecuencias de los posibles fallos.
Integración con los procesos existentes
Una aplicación puede funcionar correctamente de forma aislada y, sin embargo, resultar difícil de integrar en una instalación industrial.
Es necesario considerar la comunicación con otros equipos, los tiempos de respuesta, las condiciones ambientales y los procedimientos de mantenimiento.
Costes y retorno de la inversión
El coste de una solución no se limita a las cámaras o al desarrollo de algoritmos.
También pueden existir gastos relacionados con iluminación, instalación, integración, recopilación de datos, mantenimiento y formación del personal.
Una evaluación económica debe considerar el coste total de la solución y los beneficios que razonablemente pueden esperarse.
¿Cómo puede una empresa comenzar a utilizar visión artificial?
El primer paso no debería ser seleccionar una cámara o contratar el desarrollo de un modelo de inteligencia artificial.
Lo recomendable es comenzar identificando un problema empresarial concreto.
Por ejemplo, una empresa puede detectar que dedica numerosas horas a inspeccionar visualmente determinados productos.
Antes de decidir si necesita visión artificial, debería analizar qué características se inspeccionan, qué errores se producen, cuáles son sus consecuencias y qué mejoras se esperan conseguir.
A continuación, conviene evaluar la disponibilidad de imágenes, las condiciones de captura y las alternativas tecnológicas.
Este análisis permite determinar si merece la pena avanzar hacia una prueba de concepto.
Una prueba de concepto puede utilizar imágenes representativas para comprobar si una determinada técnica es capaz de resolver el problema en condiciones definidas.
Si los resultados son satisfactorios, puede plantearse un proyecto piloto que permita evaluar el funcionamiento en un entorno operativo.
Finalmente, y siempre que los resultados lo justifiquen, puede considerarse la implantación de la solución.
Este enfoque progresivo permite reducir la incertidumbre y evitar inversiones prematuras en tecnologías que todavía no han demostrado su utilidad para el problema concreto.
Diagnóstico de Visión Artificial: identificar oportunidades antes de invertir
En InteligenciaArtificial.Tech abordamos la visión artificial desde una perspectiva que conecta las capacidades tecnológicas con las necesidades de empresas y organizaciones.
Nuestro servicio de Diagnóstico de Visión Artificial está orientado a identificar problemas que podrían beneficiarse del análisis automatizado de imágenes y vídeo.
El diagnóstico permite estudiar las oportunidades, revisar las condiciones necesarias para una posible aplicación y definir los siguientes pasos.
No todas las organizaciones necesitan comenzar desarrollando un sistema tecnológico.
En muchos casos, el primer avance consiste en comprender mejor el problema y determinar qué alternativas merece la pena investigar.
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Nota editorial: Este artículo ha sido desarrollado con ayuda de herramientas de inteligencia artificial, a partir de una iniciativa humana y bajo dirección, supervisión y revisión humana. Su finalidad es divulgar conocimientos tecnológicos y facilitar la comprensión de sus posibles aplicaciones empresariales.