Cómo funciona la clasificación en los sistemas de visión artificial

17 de junio de 2025

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Un sistema de visión artificial de clasificación utiliza visión artificial avanzada para categorizar objetos o características a partir de imágenes digitales. Estos sistemas desempeñan un papel fundamental en la automatización de la calidad y el control para industrias que exigen alta precisión. Las empresas han reportado una reducción de hasta el 80 % en los costos de mano de obra y una disminución del 20 % al 30 % en los gastos de mantenimiento tras la adopción de sistemas de visión artificial. El aprendizaje profundo y la IA impulsan la velocidad y la precisión de cualquier sistema de visión, ya sea 1D, 2D o 3D. Esta tecnología permite la toma de decisiones en tiempo real, como se muestra en el gráfico a continuación.

Puntos clave

Los sistemas de visión artificial de clasificación clasifican las imágenes para ayudar a las computadoras a reconocer objetos y defectos de manera rápida y precisa.
Diferentes tipos de sistemas de visión—1D, 2D y 3D—funcionan mejor para tareas específicas, y los sistemas 1D suelen ser más rápidos y simples.
Buen preprocesamiento de imágenes y extracción de características Mejore la precisión del sistema centrándose en detalles importantes como formas y colores.
La IA y el aprendizaje profundo, especialmente las redes neuronales convolucionales, aumentan la velocidad y la precisión de la clasificación más allá de los métodos tradicionales.
Los sistemas de visión artificial mejoran el control de calidad al detectar defectos de forma más rápida y fiable, reduciendo costes y aumentando la seguridad.

Clasificación en sistemas de visión artificial

¿Qué es la clasificación?

Un sistema de visión artificial de clasificación ayuda a las computadoras a comprender y organizar imágenes. En estos sistemas, la clasificación consiste en ordenar las imágenes en grupos según lo que muestran. Por ejemplo, un sistema de visión puede analizar una imagen y determinar si muestra un producto en buen estado o defectuoso. Este proceso utiliza reconocimiento de patrones Para encontrar formas, colores o texturas que coincidan con ciertas categorías. Los sistemas de reconocimiento de patrones ayudan a las máquinas a aprender de muchos ejemplos, lo que las hace más eficientes en la clasificación con el tiempo.

La clasificación puede ser simple o compleja. La clasificación binaria clasifica las imágenes en dos grupos, como "aprobado" o "reprobado". La clasificación multiclase clasifica las imágenes en más de dos grupos, como por ejemplo, clasificar manzanas, naranjas y plátanos. Los sistemas de visión artificial utilizan el reconocimiento de objetos para identificar y etiquetar elementos en imágenes. Estos sistemas se basan en tecnologías como el aprendizaje profundo y las redes neuronales convolucionales (CNN) para mejorar la precisión. Las CNN ayudan al sistema de visión a centrarse en las partes importantes de una imagen, lo que aumenta la fiabilidad del reconocimiento.

Nota: La eficacia de las estrategias de clasificación de sistemas de visión artificial depende del uso de datos de alta calidad y de las métricas de evaluación adecuadas. Métricas como Exactitud, precisión, recuperación y puntuación F1 ayudar a medir qué tan bien funciona el sistema.

Métrico	Definición/Fórmula	Caso de uso/Interpretación
Exactitud	(Verdaderos positivos + Verdaderos negativos) / Predicciones totales	Mide la exactitud general de la clasificación
Precisión	Verdaderos positivos / (Verdaderos positivos + Falsos positivos)	Indica la precisión de las predicciones positivas.
Recordar	Verdaderos Positivos / (Verdaderos Positivos + Falsos Negativos)	Mide la capacidad de encontrar todos los casos positivos
Puntuación F1	2 * (Precisión * Recordatorio) / (Precisión + Recordatorio)	Equilibra la precisión y la recuperación

Tipos de tareas de clasificación

Los sistemas de visión artificial gestionan diferentes tipos de tareas de clasificación y ordenamiento. Algunas son sencillas, como determinar si una luz está encendida o apagada. Otras son más complejas, como reconocer números escritos a mano o clasificar objetos mixtos en una cinta transportadora. El reconocimiento de patrones ayuda al sistema a aprender de múltiples imágenes, lo que le permite gestionar tanto tareas sencillas como complejas.

Los investigadores han probado el rendimiento de los sistemas de visión artificial de clasificación en numerosos problemas. En un estudio, los humanos resolvieron la mayoría de las tareas visuales con rapidez, mientras que las máquinas necesitaron miles de ejemplos para alcanzar una precisión similar. Las máquinas obtuvieron mejores resultados con más datos de entrenamiento y funciones avanzadas, pero algunas tareas siguieron siendo difíciles. El estudio utilizó tasas de error para comparar tareas simples y complejas, demostrando que las máquinas aún tienen dificultades con el razonamiento abstracto.

Los sistemas de visión artificial suelen utilizar un proceso de dos pasos para obtener mejores resultados. Primero, el sistema realiza una predicción. Si no está seguro, una segunda red vuelve a verificar la imagen. Este método mejora la fiabilidad y ayuda al sistema a centrarse en las partes correctas de la imagen, como se muestra en el gráfico a continuación.

Un sistema de visión artificial de clasificación se vuelve más potente cuando utiliza los datos correctos, un sólido reconocimiento de patrones y tecnología avanzada. Estos sistemas ahora desempeñan un papel clave en la clasificación, el reconocimiento y el control de calidad en muchas industrias.

Tipos de sistemas y procesamiento de imágenes

Sistemas 1D, 2D y 3D

Los sistemas de visión artificial se presentan en tres tipos principales: 1D, 2D y 3D. Cada tipo es más adecuado para diferentes tareas. Sistema de visión 1D Analiza datos en una sola línea, como al leer códigos de barras o verificar los bordes de materiales planos. Estos sistemas suelen ser más rápidos y consumir menos recursos informáticos. En pruebas reales, modelos 1D como 1D-AlexNet alcanzaron una precisión promedio de alrededor del 82 %, muy superior a la de modelos 2D como 2D-AlexNet, que obtuvieron una puntuación cercana al 64 %. Los sistemas 1D también requieren menos recursos para el entrenamiento y no requieren convertir señales en imágenes, lo que simplifica el procesamiento.

Un sistema de visión 2D captura imágenes planas, como fotos. Facilita tareas como clasificar objetos por forma o color. Algunos modelos 2D avanzados, como EfficientNet-B4, pueden acercarse a la precisión de los sistemas 1D, pero estos últimos suelen ser superiores en velocidad y simplicidad.

Un sistema de visión 3D recopila información de profundidad. Puede medir la altura, el ancho y la profundidad de los objetos. Este tipo es útil para verificar la forma de elementos flexibles o piezas complejas. Los sistemas 3D se enfrentan a desafíos cuando los objetos cambian de forma o se mueven, por lo que la codificación de los detalles espaciales cobra una gran importancia. Los investigadores aún no han obtenido resultados estadísticos claros al comparar los sistemas 3D con los 1D o 2D, pero los sistemas 3D ayudan a resolver problemas que requieren más que simples imágenes planas.

Adquisición y preprocesamiento de imágenes

Un sistema de visión comienza capturando imágenes con cámaras o sensores. Una buena calidad de imagen es clave para obtener resultados precisos. El siguiente paso es... preprocesamiento, lo que implica limpiar y mejorar las imágenes antes del análisis. El preprocesamiento puede incluir la eliminación de ruido, el ajuste del brillo o la nitidez de los bordes. Por ejemplo, el uso de filtros como Híbrido Mediana-Media o Máscara de Enfoque con Filtro Bilateral puede aumentar la eficiencia del preprocesamiento hasta en un 87.5 %.

Un mejor preprocesamiento se traduce en mayor precisión. En un estudio, el refinamiento del algoritmo redujo el error cuadrático medio de 0.02 a 0.005, mostrando imágenes más nítidas. El aumento del tamaño del lote durante el procesamiento elevó la precisión de reconocimiento del 58 % al 74 %. Métodos avanzados como la detección de bordes Canny y las correcciones de iluminación ayudan al sistema de visión a encontrar características incluso en condiciones difíciles, como poca luz o sombras. Estos pasos agilizan y aumentan la fiabilidad del procesamiento, lo cual es importante para las tareas en tiempo real.

Extracción de características y algoritmos

Ingeniería de características

La extracción de características ayuda a los sistemas de visión artificial a simplificar datos visuales complejos. Este paso convierte las imágenes sin procesar en información útil que las computadoras pueden comprender. Al centrarse en los detalles importantes, ingeniería de características Permite una clasificación más rápida y precisa. Los ingenieros utilizan diferentes métodos para resaltar formas, bordes, colores o texturas en una imagen. Estas funciones ayudan a los sistemas de reconocimiento de patrones a detectar diferencias entre objetos.

Muchas industrias han experimentado grandes mejoras gracias a la ingeniería de funciones avanzadas.

El análisis de imágenes médicas ahora detecta enfermedades con una eficiencia del 97.88 % y una precisión del 88.75 % mediante la extracción avanzada de características. Esto se traduce en mejores resultados diagnósticos para los pacientes.
Los vehículos autónomos utilizan métodos como el Histograma de Gradientes Orientados (HOG) para identificar señales de tráfico, peatones y vehículos. Estos sistemas funcionan correctamente incluso con cambios de iluminación o clima.
La tecnología de reconocimiento facial combina características como HOG y Patrones Binarios Locales (LBP) para mejorar la precisión. Estudios demuestran que la combinación de estas características con la reducción de dimensionalidad ayuda a los sistemas a reconocer rostros con mayor fiabilidad.
Los sistemas de visión artificial suelen enfrentarse a retos relacionados con la calidad de la imagen y la iluminación. Los modelos espacio-temporales multiflujo ayudan a estos sistemas a mantener su precisión en entornos cambiantes.
Herramientas como PCATPOT, Featuretools y OpenCV hacen que la ingeniería de características sea más fácil y efectiva.
Los enfoques híbridos que combinan la ingeniería de características tradicionales con el aprendizaje profundo aumentan tanto la precisión como la eficiencia.

Consejo: Una buena ingeniería de características reduce la cantidad de datos que el sistema necesita procesar, lo que hace que el reconocimiento de patrones sea más rápido y confiable.

IA y aprendizaje profundo

La IA y el aprendizaje profundo han transformado la forma en que los sistemas de visión artificial clasifican las imágenes. Estas tecnologías utilizan redes neuronales, especialmente redes neuronales convolucionales (CNN), para aprender de grandes conjuntos de imágenes etiquetadas. Las CNN pueden detectar patrones en imágenes que los humanos podrían pasar por alto. Esto las hace muy eficaces en tareas como el reconocimiento de objetos y el análisis de escenas.

Las métricas de rendimiento muestran el valor de la IA y el aprendizaje profundo en la clasificación. Métricas como la exactitud, la precisión, la recuperación, la puntuación F1, la curva ROC y el AUC-ROC ayudan a medir el rendimiento de un modelo. Estas métricas muestran si un sistema realiza predicciones correctas, evita errores y equilibra diferentes tipos de errores. Las matrices de confusión ofrecen una imagen clara de las predicciones verdaderas y falsas, lo que ayuda a los ingenieros a mejorar sus modelos.

Las CNN han mejorado la precisión hasta en un 15% en los conjuntos de datos de referencia.
En comparación con los modelos de aprendizaje automático más antiguos, las CNN funcionan aproximadamente un 20 % mejor en métricas clave.
Las tasas de error se han reducido casi un 20% en algunos casos, lo que hace que estos sistemas sean más confiables para trabajos importantes.
Las tareas de aprendizaje profundo han experimentado un aumento de rendimiento total de aproximadamente el 25%, incluidas ganancias en velocidad y uso de recursos.
Las CNN también utilizan menos memoria y energía, lo que ayuda a que los modelos de IA modernos funcionen más rápido y de manera más eficiente.

Estudios revisados por pares respaldan estos resultados.

Las CNN muestran sólidos resultados en clasificación, detección de objetos y análisis de escenas cuando se entrenan con grandes conjuntos de datos etiquetados.
Investigadores como Elakkiya et al. construyeron un sistema de diagnóstico de cáncer de cuello uterino utilizando redes híbridas, lo que mejoró la clasificación en imágenes médicas.
Harrou et al. crearon un sistema de detección de caídas basado en visión que funcionó bien en hogares reales.
Pan et al. utilizaron el aprendizaje profundo para la clasificación de marcas de navegación, lo que demuestra el valor práctico de la IA en tareas del mundo real.
Estos estudios coinciden en que los enfoques basados en el aprendizaje, especialmente el aprendizaje profundo, superan a los métodos de análisis estático en automatización e inteligencia.
El uso de grandes conjuntos de datos y arquitecturas avanzadas hace que los sistemas de visión artificial sean más precisos y robustos.

El reconocimiento de patrones juega un papel clave en estos avances. AI-powered Los sistemas pueden procesar imágenes rápidamente y detectar patrones que facilitan la clasificación. A medida que la tecnología avanza, los sistemas de visión artificial seguirán mejorando en el reconocimiento y la toma de decisiones.

Aplicaciones en control de calidad y procesos

Inspección industrial

Inspección industrial Utiliza sistemas avanzados de inspección por visión para verificar productos y piezas durante la fabricación. Estos sistemas ayudan a las empresas a mantener una alta calidad y cumplir con estándares estrictos. Por ejemplo, en la fabricación de productos electrónicos, la visión artificial verifica las placas de circuito impreso para detectar defectos de soldadura y alineación. Este proceso alcanza una precisión del 98 % en la detección de defectos, en comparación con el 85 % de la inspección manual. La inspección también se agiliza un 60 % y los costos se reducen un 20 %. En la industria farmacéutica, los sistemas de visión inspeccionan los viales para detectar grietas, contaminación y errores de etiquetado. Estos sistemas alcanzan una precisión del 99.5 % y procesan hasta 300 viales por minuto.

La siguiente tabla muestra más ejemplos de control de calidad e inspección mejorados:

Industria/Aplicación	Detalles de la mejora	Impacto cuantitativo/Resultados
Fabricación de electrónica	Detecta defectos de soldadura/alineación	98% de precisión, 60% de velocidad, 20% de reducción de costes
Industria farmacéutica	Inspecciona los viales en busca de grietas y errores.	99.5% de precisión, 3 veces más rápido
Inspección de líneas eléctricas	Los drones inspeccionan 250 km en 5 minutos	Se detectaron un 400% más de defectos, se ahorraron 3 millones de euros al año
Agricultura	Los drones identifican enfermedades de los cultivos	Maximiza los rendimientos, mejora la sostenibilidad

Estos ejemplos muestran cómo los sistemas de inspección por visión automatizan los procesos, aumentan la eficiencia y facilitan la verificación del ensamblaje. También facilitan las tareas de clasificación y reconocimiento, lo que facilita... control de calidad tareas más confiables.

Detección automatizada de defectos

La detección automatizada de defectos utiliza la visión artificial para encontrar defectos que los humanos podrían pasar por alto. La inspección tradicional suele presentar fatiga, lentitud y errores. Los sistemas automatizados utilizan IA y aprendizaje profundo para detectar defectos con rapidez y precisión. Por ejemplo, en la fabricación, estos sistemas alcanzan índices de precisión superiores al 99.5 %, mientras que la inspección manual se mantiene entre el 85 % y el 90 %. Los tiempos de inspección se reducen un 40 % y los costes de mano de obra, aproximadamente un 50 %.

Los sistemas automatizados también facilitan la clasificación y la verificación, garantizando que solo se procesen productos de alta calidad. Recopilan datos para la mejora continua y se adaptan a las nuevas tareas de control de calidad. En el procesamiento de alimentos, la visión artificial clasifica los granos y predice la ternura de la carne con gran precisión. En la agricultura, los drones con sistemas de visión detectan problemas en los cultivos, lo que contribuye a un mejor uso de los recursos y a la sostenibilidad.

Nota: La inspección automatizada no solo mejora la calidad sino que también aumenta la seguridad en el lugar de trabajo al manejar tareas peligrosas.

Los sistemas de visión artificial ofrecen un mejor control de calidad, mayor eficiencia y una mejor gestión de datos. Superan a los métodos tradicionales en velocidad, precisión y coste, ayudando a las industrias a cumplir con estrictos estándares de calidad.

Los sistemas de visión artificial utilizan pasos como la captura de imágenes, la extracción de características y la clasificación para mejorar la calidad del producto y el control de procesos. La IA y el aprendizaje profundo ayudan a estos sistemas a alcanzar una alta precisión y eficiencia. Los expertos utilizan métricas como la exactitud, la precisión, la recuperación y la puntuación F1 para medir la eficacia de estos sistemas para adaptarse al juicio humano y gestionar datos complejos. Las empresas ahora confían en la visión artificial para mantener una alta calidad y reducir los errores. A medida que la IA se expande, estos sistemas desempeñarán un papel aún más importante en la calidad y el control.

Precisión: muestra qué tan bien el sistema predice correctamente.
Precisión: Mide la exactitud de los resultados positivos.
Recordar: Comprueba si el sistema encuentra todos los casos importantes.
Puntuación F1: equilibra la precisión y la recuperación para obtener resultados justos.

Preguntas Frecuentes

¿Qué es un sistema de visión artificial de clasificación?

A sistema de visión artificial de clasificación Utiliza cámaras y computadoras para clasificar o etiquetar objetos en imágenes. Estos sistemas ayudan a fábricas y empresas a revisar productos, detectar defectos y organizar artículos con rapidez y precisión.

¿Cómo mejora el aprendizaje profundo la clasificación de la visión artificial?

Aprendizaje profundo Ayuda a las máquinas a aprender de muchas imágenes. Encuentra patrones que los humanos podrían pasar por alto. Esta tecnología aumenta la precisión y permite al sistema gestionar tareas más complejas, como reconocer rostros o leer escritura a mano.

¿Por qué las industrias utilizan la visión artificial para el control de calidad?

Las industrias utilizan la visión artificial porque funciona con mayor rapidez y precisión que las personas. Estos sistemas reducen errores, ahorran dinero y ayudan a las empresas a cumplir con estrictos estándares de calidad. Además, garantizan la seguridad de los trabajadores al realizar trabajos de inspección peligrosos.

¿Pueden los sistemas de visión artificial funcionar con poca luz o con imágenes de mala calidad?

Sí, los sistemas de visión artificial modernos utilizan filtros especiales y herramientas de procesamiento de imágenes. Estas herramientas limpian las imágenes, eliminan el ruido y ajustan el brillo. Esto permite que el sistema funcione correctamente incluso en condiciones difíciles.

¿Cuáles son los desafíos comunes en la clasificación por visión artificial?

Algunos desafíos incluyen la mala calidad de imagen, la iluminación cambiante y la similitud de objetos. Los ingenieros resuelven estos problemas utilizando mejores cámaras, algoritmos avanzados y más datos de entrenamiento.