Explorando redes neuronales artificiales para visión artificial

16 de junio de 2025

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¿Puede una máquina detectar un pequeño defecto más rápido que un humano? Las redes neuronales artificiales, inspiradas en el cerebro humano, ayudan a las máquinas a "ver" y tomar decisiones inteligentes. En las fábricas, un sistema de visión artificial con redes neuronales artificiales puede detectar fallas en tiempo real, reducir el tiempo de inspección y los errores. Estos sistemas basados en IA se adaptan rápidamente a los nuevos productos y mejoran la precisión. Por ejemplo, BMW utiliza la visión artificial para aprender nuevas líneas de vehículos en 48 horas en lugar de semanas. La siguiente tabla muestra cómo la inteligencia artificial y la tecnología de visión impulsan la automatización y la precisión:

Contexto de ejemplo	Mejora mensurable
Detección de defectos en tiempo real	Reduce el tiempo de inspección manual y el error humano.
Reconocimiento de matrículas	Alcanza una precisión de hasta el 99% en la lectura de placas.
Optimización de procesos	Reduce el desperdicio de material en un 15%

Puntos clave

Las redes neuronales artificiales ayudan a las máquinas a ver y reconocer patrones, lo que facilita tareas como detección de defectos Más rápido y más preciso que los humanos.
El aprendizaje profundo, especialmente las redes neuronales convolucionales, mejora el análisis de imágenes al aprender de grandes conjuntos de datos y encontrar detalles complejos.
Diferentes sistemas de visión (1D, 2D, 3D) se adaptan a diferentes tareas; elegir el adecuado aumenta el rendimiento y la eficiencia.
Preparación de conjuntos de datos grandes y bien etiquetados y el uso de técnicas de optimización ayuda a las redes neuronales a aprender mejor y funcionar más rápido en hardware limitado.
La visión artificial impulsada por redes neuronales beneficia a muchas industrias, pero enfrenta desafíos como las necesidades de datos, el alto poder de procesamiento y la dificultad para explicar las decisiones.

Sistema de visión artificial de redes neuronales artificiales

¿Qué son las redes neuronales artificiales?

Las redes neuronales artificiales son modelos informáticos inspirados en el funcionamiento del cerebro humano. Cada red consta de capas de unidades simples llamadas neuronas. Estas neuronas se conectan entre sí y transmiten información. La red aprende ajustando la fuerza de estas conexiones. Este proceso ayuda a la red a reconocer patrones en los datos.

Los investigadores han probado redes neuronales artificiales en muchos campos. Por ejemplo, un estudio utilizó una sistema de visión artificial de redes neuronales artificiales Para analizar muestras de carbón, el sistema analizó 80 imágenes desde diferentes ángulos y utilizó 280 características de cada una. La red aprendió a predecir propiedades del carbón, como el carbono y la humedad. Los resultados mostraron una alta precisión, con valores de R² entre 0.84 y 0.92. Esto significa que la red pudo realizar predicciones fiables. El estudio comparó la red con otros modelos, como la regresión de vectores de soporte y la regresión de procesos gaussianos. El sistema de visión artificial de redes neuronales artificiales tuvo un rendimiento igual o superior al de estos otros métodos.

La siguiente tabla muestra cómo los investigadores definen y prueban las redes neuronales artificiales:

Aspecto	Descripción
Definición de ANN	Las redes neuronales artificiales son modelos para clasificar datos en dos grupos.
Factores de diseño estructural	El tamaño de la red y el ruido agregado afectan el rendimiento del aprendizaje de la red.
Características de los datos	Las pruebas utilizan datos con diferentes patrones y niveles de ruido.
Métricas de rendimiento	Se miden la capacidad de aprendizaje, la fiabilidad y la precisión.
Principales Conclusiones	Las redes más grandes y el ruido añadido pueden cambiar la eficacia de las predicciones de la red.
Datos numéricos	Los resultados muestran cómo cambia la precisión con el tamaño de la red y el ruido.
Dominios de aplicación	Se utiliza en los campos de finanzas, marketing y medicina.

Algunas redes utilizan diseños especiales. Por ejemplo, los algoritmos genéticos pueden ayudar a las redes a predecir la pérdida de clientes en servicios inalámbricos. Las redes medianas suelen ofrecer el mejor equilibrio entre precisión y generalización.

Papel en la visión artificial

Las redes neuronales artificiales desempeñan un papel fundamental en la visión artificial. Estas redes ayudan a las máquinas a "ver" mediante el análisis de imágenes y vídeos. El sistema de visión artificial de las redes neuronales artificiales puede encontrar patrones, detectar objetos e incluso detectar pequeños defectos que los humanos podrían pasar por alto.

Numerosos estudios demuestran que las redes neuronales mejoran las tareas de visión artificial. En el campo de la imagenología médica, las redes neuronales convolucionales (un tipo de red neuronal artificial) ayudan a los médicos a detectar enfermedades en radiografías y exploraciones. Por ejemplo, las CNN han mejorado la detección del cáncer de piel, la retinopatía diabética y el Alzheimer. Investigaciones revisadas por pares demuestran que estas redes suelen tener un rendimiento superior al de los modelos antiguos y, en ocasiones, incluso al de los expertos humanos.

Otros tipos de redes, como los autocodificadores variacionales y las redes generativas antagónicas, también contribuyen a la visión artificial. Estas redes pueden mejorar la claridad de las imágenes médicas y ayudar a detectar tumores. Por ejemplo, los autocodificadores variacionales mejoraron la resolución de las imágenes médicas en un 35 %. Las redes generativas antagónicas combinan diferentes características para obtener imágenes más nítidas y ayudar a los médicos a detectar problemas con mayor rapidez.

Los investigadores también utilizan sistemas de visión artificial con redes neuronales artificiales en tareas del mundo real. Por ejemplo, redes de aprendizaje de refuerzo profundo Ayudan a las máquinas a reconocer objetos y tomar decisiones. Un método alcanzó una puntuación AUC de 0.89 en tareas de clasificación. Otra red logró una precisión del 95.43 % en el análisis de imágenes de ecografía mamaria. Estos resultados demuestran que las redes neuronales pueden ayudar a las máquinas a trabajar con mayor rapidez y precisión.

Consejo: Los sistemas de visión artificial basados en redes neuronales artificiales pueden adaptarse a nuevas tareas aprendiendo de más datos. Esto los hace útiles en muchos sectores, desde la salud hasta la manufactura.

El sistema de visión artificial basado en redes neuronales artificiales sigue cobrando importancia. A medida que las redes se vuelven más grandes e inteligentes, ayudan a las máquinas a ver y comprender el mundo con mayor precisión.

Aprendizaje automático y visión artificial

Aprendizaje profundo en la visión

El aprendizaje automático ayuda a las computadoras a resolver muchos problemas de visión. Anteriormente, los ingenieros utilizaban algoritmos sencillos de aprendizaje automático para enseñar a las máquinas a encontrar objetos en imágenes. Estos métodos funcionaban para tareas básicas, pero a menudo pasaban por alto pequeños detalles. El aprendizaje profundo cambió esto mediante el uso de redes neuronales profundas con múltiples capas. Estas redes aprenden de grandes conjuntos de imágenes y detectan patrones complejos.

El aprendizaje profundo impulsa los avances en visión artificial. Facilita la clasificación de imágenes, la detección de objetos y la segmentación. Por ejemplo, una red neuronal profunda puede analizar una imagen y determinar si muestra un gato o un perro. También puede identificar la ubicación del animal en la imagen. Los modelos de aprendizaje profundo aprenden mejor a medida que analizan más datos. Esto los hace muy útiles para sistemas de IA que necesitan trabajar con diversos tipos de imágenes.

Existe una diferencia clave entre la visión artificial y la visión por computadora. La visión artificial suele implicar el uso de cámaras y computadoras para inspeccionar productos en fábricas. La visión por computadora es un campo más amplio. Incluye enseñar a las computadoras a comprender imágenes y videos en diversas áreas, como la salud, la seguridad y la robótica. Las redes neuronales conectan estos dos campos. Ayudan tanto a las máquinas como a las computadoras a aprender a ver y comprender el mundo.

Un estudio de caso comparó los algoritmos tradicionales de aprendizaje automático y la visión artificial basada en redes neuronales. Los métodos tradicionales requerían menos tiempo de configuración, pero las redes neuronales alcanzaban un mayor rendimiento. la exactitudEsto demuestra que el aprendizaje profundo puede mejorar el rendimiento, incluso si requiere más esfuerzo entrenar la red.

Tipo de modelo	Tipo de conjunto de datos	Descripción de la tarea	Exactitud	AUC	AUCPR
Clasificadores ML tradicionales	Imágenes de ecografía mamaria	Clasificación de lesiones mamarias benignas y malignas	~ 0.85	~ 0.91	BCBHXNUMX*
CNN (por ejemplo, ResNet50, InceptionV3)	Imágenes de ecografía mamaria	La misma tarea de clasificación	0.85	0.91	BCBHXNUMX*
Visión de AutoML (Google)	Imágenes de ecografía mamaria	Clasificador automatizado de aprendizaje profundo	0.85	BCBHXNUMX*	0.95

Nota: Los métodos de visión artificial basados en redes neuronales pueden igualar o superar al aprendizaje automático tradicional en precisión y exactitud.

Redes neuronales convolucionales (CNN)

Las redes neuronales convolucionales son un tipo especial de red neuronal profunda. Funcionan muy bien para la clasificación de imágenes y la detección de objetos. Una red neuronal convolucional utiliza capas que escanean las imágenes en busca de formas, colores y texturas. Esto ayuda a la red a comprender qué hace único a cada objeto.

Los investigadores probaron las CNN en diversas tareas. Por ejemplo:

Las CNN alcanzan una precisión superior al 98% en la tarea de clasificación de imágenes MNIST.
En el conjunto de datos CIFAR-10, CNN más profundas con más capas y Dropout alcanzar aproximadamente el 78-80% de precisión.
Agregar más capas y filtros ayuda a las CNN a aprender mejores características de las imágenes.

Las CNN también son eficaces para otras tareas de visión. Pueden encontrar objetos en escenas concurridas y ayudar a los sistemas de IA a comprender imágenes complejas. El aprendizaje profundo con CNN ha fortalecido considerablemente la visión artificial. Otras redes, como la red neuronal recurrente, facilitan tareas que utilizan secuencias, como el análisis de video.

Los investigadores descubrieron que modificar la profundidad y el ancho de una CNN afecta su capacidad de aprendizaje. Un mayor número de capas puede ser útil, pero demasiadas pueden reducir la precisión. Ajustar la red ayuda a equilibrar la velocidad y el rendimiento.

Tipos y arquitecturas de sistemas

Sistemas de visión 1D, 2D y 3D

Los sistemas de visión artificial vienen en diferentes tipos. Cada tipo es más eficaz para tareas específicas. Un sistema de visión 1D analiza los datos en una sola línea. Las fábricas utilizan sistemas 1D para inspeccionar cables o etiquetas impresas. Estos sistemas capturan cambios en una dirección. Trabajan con rapidez, pero no pueden detectar formas ni patrones.

Un sistema de visión 2D captura imágenes planas. La mayoría de las cámaras utilizan visión 2D. Estos sistemas facilitan tareas como la lectura de códigos de barras, la inspección de superficies y el conteo de objetos. Permiten detectar formas, colores y defectos en superficies planas.

Un sistema de visión 3D añade profundidad. Utiliza cámaras o sensores especiales para medir la altura, el ancho y la profundidad. Esto ayuda a los robots a recoger objetos o comprobar si las piezas encajan. Los sistemas de visión 3D son eficaces para tareas como la selección de contenedores, la medición de volumen y el control de calidad.

Un estudio sobre la clasificación de señales de EEG comparó estos sistemas. Los resultados mostraron que la combinación de características 2D y 1D proporcionó una precisión media del 79.60 % para la clasificación de emociones. El enfoque 3D añadió más detalle mediante el uso de información espacial, espectral y temporal. Cada tipo de sistema Tiene fortalezas y debilidades. Los sistemas 1D funcionan rápido pero pierden detalles espaciales. Los sistemas 2D ven patrones pero no profundidad. Los sistemas 3D brindan la mayor cantidad de información pero necesitan más potencia de procesamiento.

Aspecto de rendimiento	Descripción
Precisión y recuperación	Mide qué tan bien el sistema encuentra e identifica objetos.
Precisión media promedio (mAP)	Muestra la precisión de detección de objetos, utilizada en automóviles autónomos.
Consumo de energía	Compara cuánta energía utiliza cada sistema.
La tolerancia a fallos	Comprueba si el sistema sigue funcionando cuando ocurren errores.

Consejo: La elección del sistema de visión adecuado depende de la tarea. Las inspecciones sencillas pueden requerir solo 1D o 2D, mientras que las tareas complejas se benefician del 3D.

Nuevas arquitecturas

Siguen surgiendo nuevos tipos de arquitecturas de visión artificial. Algunos sistemas utilizan optoelectrónica sin lentes. redes neuronalesEstas redes procesan imágenes sin una lente tradicional, lo que las hace más pequeñas y rápidas. Los ingenieros también diseñan hardware como la TPU de Google y aceleradores reconfigurables para ejecutar redes neuronales con mayor eficiencia.

Herramientas de benchmarking como QuTiBench permiten comparar estas nuevas arquitecturas. Prueban el rendimiento de cada sistema en diferentes hardware. Los diseñadores consideran la velocidad, el consumo de energía y el coste. Algunas arquitecturas utilizan aprendizaje multimodal, combinando datos de cámaras, LIDAR y radar. Este enfoque mejora la precisión en campos como los vehículos autónomos y la seguridad.

Los investigadores también estudian cómo la estructura de una red neuronal afecta las tareas de visión. Las redes con mayor dimensionalidad latente suelen modelar mejor la visión biológica. Estos conocimientos ayudan a crear sistemas que ven y comprenden el mundo de forma más parecida a como lo hacemos los humanos.

Nota: Las nuevas arquitecturas y herramientas de evaluación comparativa ayudan a los ingenieros a construir mejores sistemas de visión para uso en el mundo real.

Formación y aprendizaje

Preparación de datos

Preparación de datos Es un paso clave en la visión artificial. El proceso comienza con la recopilación de imágenes o señales de entrada. Cada entrada debe ser clara y etiquetarse correctamente. Un buen procesamiento de datos ayuda a la red a aprender patrones y realizar predicciones precisas. Los investigadores descubrieron que aumentar el tamaño de los datos de entrenamiento mejora tanto el aprendizaje como la precisión. Por ejemplo, cuando el tamaño de los datos de entrenamiento aumentó del 20 % al 300 % del conjunto original, la precisión de la clasificación aumentó. Algunas redes, como MCDCNN, alcanzaron una precisión superior a la casualidad incluso con conjuntos de datos más pequeños. Duplicar o triplicar los datos de entrenamiento produjo resultados aún mejores. Esto demuestra que un mayor número de datos de entrada ayuda a la red a aprender más rápido y reduce los errores en la salida.

Los estudios también demuestran que el tamaño y las características del conjunto de datos afectan la precisión del modelo. Los conjuntos de datos más grandes ayudan a reducir el sobreajuste y a mejorar el aprendizaje. El ajuste de hiperparámetros, como el ajuste del kernel de SVM o el valor k de KNN, puede mejorar aún más el rendimiento. La siguiente tabla resume estos hallazgos:

Factor	Impacto en el aprendizaje y la precisión
Tamaño del conjunto de datos	Un tamaño más grande mejora la precisión
Características de meta-nivel	Influir en el rendimiento del modelo
Ajuste de hiperparámetros	Optimiza los resultados del aprendizaje
Procesamiento de datos	Reduce errores y acelera el entrenamiento.

Los investigadores también probaron diferentes métodos de preparación de datos. Descubrieron que la ampliación del conjunto de datos y la adición de restricciones físicas a la arquitectura de red mejoraron tanto la velocidad como la precisión. Algunos modelos lograron mayor precisión con un menor tiempo de inferencia y uso de memoria. Este equilibrio ayuda a la red a procesar la entrada rápidamente y a ofrecer una salida fiable.

Aumentar el tamaño del conjunto de datos de entrenamiento reduce las tasas de error.
Aumentar la complejidad de la atención mejora la precisión a medida que aumentan los datos.
El aumento de datos y las restricciones físicas ayudan a que la red aprenda mejor.
Algunas configuraciones logran una alta precisión con menos memoria y una salida más rápida.

Técnicas de optimización

Las técnicas de optimización ayudan a la red a aprender con mayor eficiencia. Estos métodos hacen que la red sea más pequeña, más rápida y consuma menos energía. La cuantificación es una técnica popular. Reduce el tamaño del modelo entre un 60 % y un 70 %, lo que agiliza el procesamiento. La velocidad de inferencia puede duplicarse, pasando de 40 ms a 20 ms. El consumo de energía también se reduce aproximadamente un 50 %. Sin embargo, puede haber una ligera disminución en la calidad visual, de entre un 8 % y un 10 % para algunas tareas de visión artificial.

La siguiente tabla muestra cómo la optimización afecta el aprendizaje y el resultado:

Métrico	Impacto cuantitativo
Reducción del tamaño del modelo	Modelos entre un 60 y un 70 % más pequeños mediante cuantificación
Mejora de la velocidad de inferencia	Inferencia hasta 2 veces más rápida (por ejemplo, de 40 ms a 20 ms)
Reducción del consumo de energía	Aproximadamente un 50% menos de potencia (por ejemplo, 4 J a 2 J)
Impacto en la precisión	Caída del 8-10% en la calidad visual para algunas tareas

El entrenamiento con conocimiento de cuantificación (QAT) ayuda a mantener una alta precisión al incluir efectos de cuantificación durante el aprendizaje. La cuantificación posterior al entrenamiento (PTQ) es más sencilla, pero puede reducir la precisión. Los métodos de calibración, como el máximo, la entropía y el percentil, ayudan a ajustar la red. Otras técnicas, como el escalado, el recorte y el redondeo, también mejoran la salida. Estos métodos permiten que la red procese la entrada rápidamente y proporcione una salida precisa, incluso en dispositivos con recursos limitados.

Consejo: La elección de la técnica de optimización adecuada depende de la red, los datos de entrada y la velocidad y precisión de salida deseadas. Un ajuste preciso garantiza el equilibrio óptimo para cada aplicación.

Aplicaciones y desafíos

Usos Industriales y Comerciales

Uso de industrias sistemas de visión por computadora Para diversas aplicaciones. En la industria manufacturera, las empresas confían en la visión artificial para la detección de defectos, la guía de ensamblaje y la comprensión de escenas. La industria de alimentos y bebidas es líder en la adopción de la visión artificial, ya que requiere una inspección rápida y precisa para la clasificación y el etiquetado. Los países de Asia Pacífico, como China y Japón, tienen la mayor cuota de mercado en visión artificial debido al rápido crecimiento de la industria manufacturera y la adopción temprana de sistemas centrados en la calidad.

Los avances recientes en sensores de visión artificial y cámaras de imagen de alta velocidad han mejorado la precisión de la inspección y la eficiencia de la automatización. Por ejemplo, los sistemas robóticos de recogida y colocación en la fabricación de snacks redujeron el riesgo de lesiones de 14 a 4 y mejoraron la seguridad de los trabajadores. En microelectrónica, los sistemas robóticos de alta velocidad redujeron el riesgo de lesiones de 14 a 2, sin que se registraran lesiones. Estas aplicaciones demuestran cómo la visión artificial aumenta la productividad y reduce los costes.

Casos de éxito	Solicitud	Puntuación de riesgo inicial	Puntuación de riesgo final	Impacto en la productividad
#15	Comida para picar para elegir y colocar	14	4	Menos lesiones
#19	Microelectrónica Pick & Place	14	2	Sin heridas
#20	Desbarbado de cilindros metálicos	18	6	Sin cambios

Las empresas esperan una reducción del 31% en los costos de la automatización, frente al 24% en 2020.

Beneficios y limitaciones

Visión por computadora impulsada por redes neuronales artificiales Ofrece numerosas ventajas. Estos sistemas pueden aprender patrones complejos para tareas como la detección de objetos y el análisis de escenas. Gestionan eficazmente datos de entrada con ruido y no requieren suposiciones sobre la distribución de datos. Las empresas pueden ampliar estos sistemas mediante la superposición de capas, lo que permite un aprendizaje más avanzado y mejores resultados.

Sin embargo, persisten desafíos. Las redes neuronales a menudo funcionan como "cajas negras", lo que dificulta comprender cómo toman decisiones. Necesitan grandes conjuntos de datos etiquetados para el aprendizaje supervisado, cuya recopilación puede ser costosa y lenta. El entrenamiento de modelos profundos requiere grandes recursos computacionales y tiempos más largos. En ocasiones, las expectativas poco realistas o un análisis deficiente de las aplicaciones pueden llevar al fracaso del proyecto. Las limitaciones presupuestarias también pueden obligar a las empresas a elegir hardware menos adecuado, lo que afecta la calidad del resultado.

Beneficios	Limitaciones
Aprende patrones complejos y no lineales	Proceso de decisión difícil de interpretar
Robusto con entrada ruidosa	Necesita grandes conjuntos de datos etiquetados
Flexible y extensible	Altos requisitos computacionales y de entrenamiento

Nota: La visión artificial continúa avanzando, pero las empresas deben abordar los desafíos de datos, confiabilidad y escalabilidad para lograr los mejores resultados.

Las redes neuronales artificiales han transformado la forma en que las máquinas ven y comprenden el mundo. Investigadores estudiaron 10,661 artículos y detectaron un fuerte auge del aprendizaje profundo y la inteligencia artificial entre 2007 y 2019. La siguiente tabla muestra este crecimiento en el enfoque de la investigación:

Aspecto	Detalles
Total de artículos analizados	10,661
Palabras clave principales por frecuencia	Red neuronal (678), Red neuronal artificial (392), Aprendizaje profundo (169)
Crecimiento del aprendizaje profundo	544 → 702 → 1110

Estos avances aportan mayor precisión y nuevas aplicaciones. Persisten desafíos, como la necesidad de datos y la fiabilidad del sistema. Muchas industrias pueden beneficiarse explorando tecnologías de visión artificial para soluciones futuras.

Preguntas Frecuentes

¿Cuál es la principal diferencia entre visión artificial y visión por computadora?

La visión artificial se centra en tareas industriales como la inspección y la clasificación. La visión artificial abarca un espectro más amplio, que incluye la imagenología médica y la robótica. Las redes neuronales contribuyen a ambos campos al mejorar la precisión y la velocidad.

¿Cómo aprenden las redes neuronales artificiales a reconocer imágenes?

Redes neuronales artificiales Aprenden ajustando las conexiones entre neuronas. Procesan muchas imágenes etiquetadas y encuentran patrones. Con el tiempo, la red mejora su capacidad para identificar objetos y características.

¿Por qué los sistemas de visión artificial necesitan grandes conjuntos de datos?

Los grandes conjuntos de datos ayudan a las redes a aprender más patrones y a reducir errores. Un mayor número de datos implica mayor precisión y menor probabilidad de pasar por alto detalles importantes. Esto aumenta la fiabilidad del sistema en tareas del mundo real.

¿Pueden las redes neuronales funcionar en aplicaciones en tiempo real?

Sí, las redes neuronales pueden procesar imágenes rápidamente. Con técnicas de optimización, gestionan tareas como la detección de defectos o el seguimiento de objetos en tiempo real. Esto ayuda a las industrias a mejorar la seguridad y la productividad.

¿Cuáles son algunos de los desafíos en el uso de redes neuronales para la visión artificial?

Las redes neuronales requieren una gran cantidad de datos y potencia de cálculo. Pueden ser difíciles de comprender y explicar. A veces, cometen errores si los datos de entrada cambian demasiado. Un diseño y unas pruebas minuciosos ayudan a reducir estos problemas.