Campo de visión (FOV) en sistemas de visión artificial 2025

17 de junio de 2025

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El campo de visión (FOV) del sistema de visión artificial define el área visible que una cámara puede capturar, actuando como los "ojos" del sistema para permitir la observación y el análisis precisos de las escenas. Optimizar el campo de visión (FOV) del sistema de visión artificial es crucial para lograr resultados superiores en aplicaciones como robótica, inspección y automatización. Los avances recientes en la tecnología de sistemas de visión artificial de campo de visión (FOV) han mejorado significativamente la precisión y la adaptabilidad. Para 2025, las innovaciones en sensores y lentes mejorarán aún más las capacidades del sistema de visión artificial de campo de visión (FOV), permitiendo procesos más inteligentes y rápidos.

Puntos clave

El campo de visión (FOV) muestra lo que una cámara puede ver. Un buen FOV mejora el funcionamiento de las inspecciones y ahorra tiempo.
Elegir el campo de visión (FOV) adecuado es importante para cada tarea. Considere el tamaño del sensor, el tipo de lente y la distancia para obtener los mejores resultados.
Un campo de visión amplio funciona bien para ver áreas extensas. Un campo de visión estrecho es mejor para tareas con detalles. Adapte su campo de visión a sus necesidades.
La nueva tecnología de sensores y lentes... Mejorar el campo de visión para 2025Continúe aprendiendo sobre estos cambios para mejorar su sistema.
Saber calcular el campo de visión te ayudará a elegir la configuración adecuada. Usa fórmulas y ejemplos sencillos para tomar buenas decisiones.

¿Qué es el campo de visión (FOV)?

Definición de campo de visión en sistemas de visión artificial

El campo de visión se refiere al área observable que una cámara o dispositivo óptico Puede capturar en cualquier momento. En los sistemas de visión artificial, define la parte de una escena que el sistema puede analizar. Esta característica es crucial para determinar la capacidad del sistema para inspeccionar, medir o reconocer objetos eficazmente.

Para comprender mejor el campo de visión, considérelo como la "ventana" a través de la cual el sistema ve el mundo. Un campo de visión más amplio permite capturar una mayor parte de la escena, mientras que uno más pequeño se centra en los detalles más finos. El campo de visión se ve influenciado por factores como el tamaño del sensor, el tipo de lente y la distancia de trabajo.

A continuación se muestra un desglose de las características clave del campo de visión en los sistemas de visión artificial:

Característica/Tipo	Descripción
Campo de visión (FOV)	El área observable a través de un dispositivo óptico, que indica cuánto se puede ver.
Measurement	El campo de visión se mide horizontal, vertical y diagonalmente.
Impacto del tamaño del sensor	Cambiar el tamaño del sensor altera el campo de visión (FOV) al afectar qué parte de la imagen del lente se utiliza.
Sistemas de visión 2D	Ampliamente utilizado para tareas de reconocimiento de patrones.
Sistemas de visión 3D	Proporciona una precisión mejorada para la medición y la inspección.
Sistemas de visión basados en cámaras inteligentes	Cámaras y software integrados para diversas tareas de inspección.
Sistemas de visión compactos	Sistemas autónomos que se integran en equipos existentes.
Sistemas de visión basados en PC	Utilice el procesamiento informático para tareas complejas de inspección visual.

Comprender estas características le ayudará a seleccionar el campo de visión adecuado para su aplicación, ya sea que esté trabajando con sistemas de visión integrados o configuraciones avanzadas basadas en PC.

Tipos de campo de visión: horizontal, vertical, diagonal

El campo de visión se puede medir en tres dimensiones: horizontal, vertical y diagonal. Cada tipo cumple una función específica en los sistemas de visión artificial.

campo de visión horizontalMide el ancho del área observable. Es crucial para aplicaciones que requieren una amplia cobertura, como la inspección de cintas transportadoras.
campo de visión verticalMide la altura del área observable. Es esencial para tareas como la inspección de objetos altos o superficies verticales.
Campo de visión diagonalMide la dimensión más larga del área observable, abarcando de una esquina a la opuesta. Proporciona una vista completa de la escena.

El módulo de prueba de visualización TT-ARVR™ demuestra cómo se miden estas dimensiones en situaciones reales. Al comprender estos tipos, podrá optimizar su sistema de visión artificial para tareas específicas, garantizando un rendimiento preciso y eficiente.

¿Por qué es importante el campo de visión en los sistemas de visión artificial?

Aplicaciones en control de calidad e inspección

El campo de visión desempeña un papel fundamental en los procesos de control de calidad e inspección. Determina la cantidad de un producto o escena que se puede observar a la vez, lo que garantiza una visión precisa. detección de defectos y una calidad constante. Un campo de visión (FOV) bien optimizado permite inspeccionar varios artículos simultáneamente o centrarse en detalles complejos cuando sea necesario. Por ejemplo, Crofters Foods utiliza los sistemas de inspección por visión de METTLER TOLEDO para optimizar su control de calidad. De igual forma, Jürgen Langbein GmbH utiliza estos sistemas para optimizar sus medidas de inspección. Otro caso es el de una empresa de comunicaciones de 50 XNUMX millones de dólares que adoptó sistemas de inspección basados en IA. Estos sistemas, impulsados por un campo de visión optimizado, detectaron defectos que los inspectores humanos pasaron por alto, mejorando significativamente el control de calidad.

Al seleccionar el campo de visión correcto, puede optimizar los procesos de inspección, reducir errores y mantener altos estándares en entornos de fabricación y producción.

Papel en la robótica y la automatización

En robótica y automatización, el campo de visión es esencial para que las máquinas puedan ver e interactuar con su entorno. La capacidad de un robot para navegar, identificar objetos y realizar tareas depende en gran medida de su campo de visión (FOV). Por ejemplo, un campo de visión amplio permite a los robots supervisar áreas más extensas, lo que los hace ideales para la gestión de almacenes o líneas de montaje. Por otro lado, un campo de visión estrecho es más adecuado para tareas que requieren precisión, como el ensamblaje de componentes pequeños.

Los sistemas de visión embebidos suelen integrar campos de visión (FOV) optimizados para optimizar el rendimiento robótico. Estos sistemas permiten que los robots se adapten a entornos dinámicos, mejorando la eficiencia y reduciendo el tiempo de inactividad. Al comprender la función del FOV en la robótica, se pueden diseñar sistemas que satisfagan necesidades operativas específicas.

Uso en AR/VR y otras tecnologías emergentes

El campo de visión es un elemento innovador en las aplicaciones de realidad aumentada (RA) y realidad virtual (RV). Un campo de visión más amplio mejora la inmersión, haciendo que los entornos virtuales se sientan más realistas. Un estudio con 38 participantes demostró que un campo de visión más amplio en entornos de RA/RV mejoró el rendimiento, la precisión y la satisfacción del usuario. También redujo la carga cognitiva, permitiendo a los usuarios concentrarse mejor en sus tareas.

A medida que las tecnologías de RA/RV evolucionan, la demanda de campos de visión (FOV) optimizados aumentará. Ya sea que esté desarrollando sistemas de juegos, simulaciones de entrenamiento o herramientas de visualización interactiva, un campo de visión bien diseñado puede mejorar la experiencia del usuario e impulsar la innovación.

Factores que influyen en el campo de visión

Impacto del tamaño del sensor en el campo de visión

El tamaño del sensor en un sistema de visión artificial afecta directamente el campo de visión. Un sensor más grande captura un área más amplia, mientras que uno más pequeño se enfoca en una región más estrecha. Esta relación es crucial al diseñar sistemas para tareas específicas. Por ejemplo, si necesita inspeccionar objetos grandes o monitorear áreas extensas, un sensor más grande ofrece una mejor cobertura. Por otro lado, los sensores más pequeños son ideales para aplicaciones que requieren alta precisión, como la inspección de componentes diminutos.

Al seleccionar un sensor, también debe considerar su resolución. Los sensores de mayor resolución pueden capturar más detalles, incluso con un campo de visión más pequeño. Este equilibrio entre el tamaño del sensor y la resolución le ayuda a lograr el área de cobertura del campo de visión (FOV) deseada para su aplicación.

Consideraciones sobre la distancia focal y la selección de lentes

El objetivo que elija y su distancia focal influyen significativamente en el campo de visión (FOV). Una distancia focal más corta genera un campo de visión más amplio, mientras que una distancia focal más larga lo reduce. Esto hace que... selección de lentes un paso crítico para optimizar su sistema de visión artificial.

Al elegir un objetivo, debe considerar factores como la distancia de trabajo, la resolución del sistema y el tamaño del sensor de la cámara. Por ejemplo, los objetivos con zoom permiten ajustar la distancia focal, lo que proporciona flexibilidad para aplicaciones con diferentes requisitos. Los objetivos varifocales, en cambio, ofrecen un rango fijo de distancias focales, lo que los hace adecuados para tareas con necesidades constantes. La profundidad de campo es otro aspecto importante, ya que determina qué parte de la escena permanece enfocada. Al seleccionar cuidadosamente el objetivo y la distancia focal, puede lograr el campo de visión (FOV) deseado y garantizar un rendimiento óptimo.

Relación entre la distancia de trabajo y el campo de visión

La distancia de trabajo, o el espacio entre la cámara y el objeto, afecta significativamente el campo de visión. A medida que aumenta la distancia de trabajo, el campo de visión (FOV) se amplía, lo que permite capturar una mayor parte de la escena. Por el contrario, al reducir la distancia de trabajo, se estrecha el campo de visión, lo cual resulta útil para enfocar detalles más pequeños.

La relación entre la distancia de trabajo y el campo de visión se puede ilustrar mediante varias configuraciones:

Aumento	Campo de visión	Resolución
15X	Disminución	Mejora de
Aumento reducido del tubo	Campo de visión ampliado	Tamaño de detalle reducido

Comprender esta relación le ayudará a diseñar sistemas que cumplan con requisitos específicos. Por ejemplo, si necesita inspeccionar patrones complejos, una distancia de trabajo más corta con mayor aumento es ideal. Para inspecciones más amplias, aumentar la distancia de trabajo proporciona una mejor cobertura del campo de visión.

Cómo calcular y seleccionar el campo de visión correcto

Fuente de imagen: pexels

Métodos para calcular el campo de visión

Calcular el campo de visión implica comprender la relación entre el tamaño del sensor de la cámara, la distancia focal del objetivo y la distancia de trabajo. Estos factores determinan la proporción de la escena que puede capturar el sistema de visión artificial. Una fórmula sencilla que se utiliza con frecuencia es:

FOV = (Sensor Size × Working Distance) / Focal Length

Esta fórmula le ayuda a estimar el área de cobertura del campo de visión (FOV) para su aplicación. Por ejemplo, si conoce el tamaño del sensor y la distancia focal de su lente, puede ajustar la distancia de trabajo para lograr el campo de visión deseado.

Otro enfoque consiste en considerar el número de píxeles que abarcan el campo de visión. Este método es especialmente útil para aplicaciones que requieren mediciones precisas. La siguiente tabla describe las variables clave utilizadas en estos cálculos:

Variable	Descripción
B	Desenfoque en píxeles
Vp	Velocidad parcial
FOV	Campo de visión en la dirección del movimiento
Te	Tiempo de exposición en segundos
Np	Número de píxeles que abarcan el campo de visión

Al combinar estos métodos, puede calcular el campo de visión (FOV) que mejor se adapta a los requisitos de su sistema de visión artificial.

Ejemplos prácticos de cálculo del campo de visión

Exploremos algunos ejemplos para comprender cómo funcionan los cálculos de FOV en escenarios del mundo real:

Control de calidad en fabricación:
Supongamos que necesita inspeccionar una cinta transportadora que transporta objetos de 10 cm de ancho. Con una cámara con un sensor de 1 cm y una lente con una distancia focal de 50 mm, puede calcular la distancia de trabajo necesaria para lograr un campo de visión horizontal de 10 cm. Ajustar la distancia de trabajo garantiza que todo el objeto quepa en el campo de visión de la cámara.
Navegación de vehículos autónomos:
En aplicaciones como la conducción autónoma, un campo de visión más amplio es esencial para detectar peligros tanto estáticos como en movimiento. Por ejemplo, un objetivo gran angular con una distancia focal corta puede proporcionar la cobertura necesaria para supervisar la carretera eficazmente.
Lectura de código de barras:
Para tareas como el escaneo de códigos de barras, la profundidad de campo es crucial. Un campo de visión estrecho con gran aumento garantiza que el código de barras permanezca enfocado, incluso si el objeto se mueve ligeramente. Esta configuración mejora la precisión y reduce los errores.

Estos ejemplos ilustran cómo varían los cálculos del campo de visión (FOV) según la aplicación. Al adaptar el campo de visión a sus necesidades específicas, puede optimizar el rendimiento y obtener mejores resultados.

Consejos para seleccionar el campo de visión adecuado para aplicaciones específicas

Elegir el campo de visión adecuado implica equilibrar varios factores, como el tamaño del sensor, el tipo de lente y la distancia de trabajo. Aquí tienes algunos consejos:

Comprenda las necesidades de su aplicación:
Para tareas predecibles, como inspeccionar un solo objeto, seleccione un campo de visión ligeramente mayor que el del objeto. Esto garantiza que todo el objeto permanezca visible, incluso si se desplaza ligeramente. Para entornos dinámicos, como la navegación autónoma, opte por un campo de visión mayor para capturar una mayor parte de la escena.
Considere la profundidad de campo:
La profundidad de campo es crucial para aplicaciones como la lectura de códigos de barras o la captura de imágenes 3D. Un campo más profundo garantiza que los objetos a diferentes distancias permanezcan enfocados. Utilice lentes con distancias focales ajustables para ajustar este parámetro.
Adapte el campo de visión al tamaño del sensor:
El tamaño del sensor influye directamente en el campo de visión (FOV). Los sensores más grandes capturan áreas más amplias, mientras que los más pequeños se enfocan en detalles más finos. Para sistemas de visión integrados, los sensores compactos con campos de visión optimizados son ideales para configuraciones con espacio limitado.

Utilice puntos de referencia de rendimiento:
Consulte los datos de rendimiento para tomar decisiones informadas. Por ejemplo, la siguiente tabla resume los parámetros clave a considerar:

Parámetro	Descripción
Campo de visión (FOV)	El área visible del objeto, influenciada por el sensor de la cámara y la distancia focal del objetivo.
Profundidad de campo	La profundidad máxima del objeto que se puede mantener enfocado, importante para aplicaciones como la lectura de códigos de barras.
Aumento primario	La relación entre el tamaño del sensor y el campo de visión (FOV), que ayuda en la selección de lentes según las características de imagen deseadas.

Siguiendo estos consejos, podrá seleccionar el campo de visión óptimo para su sistema de visión artificial, garantizando que cumpla con las demandas de su aplicación.

El futuro del campo de visión en los sistemas de visión artificial

Tendencias en tecnología FOV para 2025

El campo de visión está evolucionando rápidamente, impulsado por la demanda de sistemas de visión artificial más inteligentes y eficientes. En 2025, se prevé una transición hacia campos de visión (FOV) más amplios que capturen más datos sin comprometer la precisión. Los objetivos gran angular se están convirtiendo en el estándar para aplicaciones que requieren una cobertura completa, como vehículos autónomos y sistemas de vigilancia. Estos objetivos superan a los tradicionales al proporcionar una perspectiva más amplia, lo que los hace ideales para entornos dinámicos.

Otra tendencia es la integración de tecnologías avanzadas de imagen, como las soluciones de Immervision. Estas innovaciones mejoran la claridad y la precisión, incluso en condiciones difíciles. Por ejemplo, los entornos con poca luz ya no afectan el rendimiento gracias a los diseños mejorados de las lentes y las capacidades de los sensores. A medida que las industrias adopten estos avances, el campo de visión seguirá redefiniendo las posibilidades de la visión artificial.

Innovaciones en sensores y sistemas ópticos

Las innovaciones en sensores y sistemas ópticos están transformando el uso del campo de visión (FOV). El módulo de lente y cámara IMVISIO-ML, con su campo de visión de 190°, ejemplifica este progreso. Este módulo combina una sensibilidad excepcional en condiciones de poca luz con un amplio campo de visión, lo que lo convierte en una innovación para los sistemas de visión integrados. Al utilizar distancias focales más cortas y distancias de trabajo más largas, estos sistemas logran una cobertura y un nivel de detalle inigualables.

Los objetivos gran angular y los sensores avanzados también abordan las limitaciones de las configuraciones tradicionales. Ofrecen mayor resolución y adaptabilidad, lo que garantiza que su sistema de visión artificial funcione de forma óptima en diversos escenarios. Estas innovaciones no solo mejoran el campo de visión (FOV), sino que también abren el camino hacia diseños más compactos y eficientes.

Predicciones sobre los avances en los sistemas de visión artificial

Para 2025, es probable que los sistemas de visión artificial incorporen capacidades de campo de visión (FOV) aún más sofisticadas. Se puede anticipar el auge de los sistemas basados en IA que ajustan dinámicamente su campo de visión según la tarea en cuestión. Por ejemplo, un sistema que inspecciona componentes pequeños podría reducir su campo de visión para mayor precisión, mientras que otro que supervisa una línea de producción podría ampliar su campo de visión para una cobertura más amplia.

Además, los sistemas de visión integrados serán cada vez más comunes, ofreciendo soluciones compactas con campos de visión optimizados. Estos sistemas se integrarán a la perfección en los flujos de trabajo existentes, reduciendo la necesidad de equipos voluminosos. A medida que se desarrollen estos avances, el campo de visión de los sistemas de visión artificial seguirá impulsando la innovación en todos los sectores.

Comprender y optimizar el campo de visión (FOV) es esencial para aprovechar al máximo el potencial de los sistemas de visión artificial. Un FOV bien diseñado mejora la precisión, agiliza los procesos e impulsa la innovación en todos los sectores. Por ejemplo, Integración de IA ha reducido los tiempos de validación de meses a semanas, mientras que la industria de semiconductores en Japón experimentó un aumento de ingresos del 14.2% en 2022.

Sector	Estadística/tendencia clave	Año
La industria de semiconductores	Crecimiento del 14.2% en los ingresos de la industria de semiconductores de Japón	2022
Vehículos eléctricos	Aproximadamente 390,000 vehículos eléctricos se han registrado en Corea del Sur	2022
Integración AI	Reducción de los procesos de validación de tres meses a una o dos semanas	2023

Mantenerse actualizado sobre los avances de FOV le garantiza seguir siendo competitivo y estar listo para adaptarse a las tecnologías emergentes.

Preguntas Frecuentes

¿Cuál es la diferencia entre un campo de visión (FOV) amplio y estrecho?

Un campo de visión amplio captura una mayor parte de la escena, lo que lo hace ideal para monitorear áreas extensas. Un campo de visión estrecho se centra en los detalles más pequeños, lo que resulta más adecuado para tareas de precisión como la inspección de componentes diminutos.

¿Cómo afecta el tamaño del sensor al campo de visión?

Un sensor más grande aumenta el campo de visión (FOV), lo que permite capturar áreas más amplias. Los sensores más pequeños reducen el FOV, pero proporcionan... mayor precisión para inspecciones detalladas.

¿Se puede ajustar el campo de visión (FOV) en los sistemas de visión artificial?

Sí, puedes ajustar el campo de visión (FOV) modificando la distancia focal o la distancia de trabajo del objetivo. Los objetivos con zoom ofrecen flexibilidad, mientras que los objetivos fijos proporcionan campos de visión consistentes para tareas específicas.

¿Por qué es importante el campo de visión (FOV) en robótica?

El campo de visión (FOV) ayuda a los robots a "ver" su entorno. Un campo de visión amplio facilita la navegación y la monitorización, mientras que un campo de visión estrecho mejora la precisión en tareas como el ensamblaje de piezas pequeñas.

¿Qué herramientas pueden ayudar a calcular el campo de visión?

Puedes utilizar fórmulas como FOV = (Sensor Size × Working Distance) / Focal LengthLas herramientas de software y las calculadoras también simplifican la estimación del campo de visión para aplicaciones específicas.