Introducción a los sistemas de visión artificial ANN

Un sistema de visión artificial utiliza redes neuronales artificiales para ayudar a las computadoras a ver y comprender imágenes. Estos sistemas desempeñan un papel fundamental en las industrias, agilizando y haciendo más precisas tareas como la inspección y la automatización. Por ejemplo, las redes neuronales pueden identificar defectos en productos con una precisión de hasta el 99.7 % y trabajar 300 veces más rápido que las personas.

La visión artificial continúa creciendo y existen nuevas herramientas que permiten que cualquier persona pueda comenzar a explorar esta tecnología con mayor facilidad.

Puntos clave

• Los sistemas de visión artificial ANN utilizan redes neuronales para ayudar a las computadoras a ver y comprender imágenes de manera rápida y precisa, mejorando tareas como la detección de defectos y el control de calidad.
• Estos sistemas combinan cámaras, sensoresy software de inteligencia artificial para automatizar inspecciones y procesos en industrias como la manufactura, la atención médica y la agricultura.
• Las redes neuronales aprenden de muchas imágenes para reconocer patrones y objetos, lo que hace que la visión artificial sea más rápida y confiable que los métodos antiguos.
• Una iluminación y una configuración adecuadas de la cámara son esenciales para obtener buenos resultados de visión artificial, y las cámaras inteligentes pueden adaptarse a las condiciones cambiantes para mejorar la precisión.
• Los principiantes pueden comenzar a aprender visión artificial utilizando herramientas gratuitas, conjuntos de datos de código abierto y modelos previamente entrenados, siguiendo pasos simples para construir y mejorar sus propios proyectos.

Descripción general del sistema de visión artificial ANN

¿Qué es la visión artificial?

La visión artificial permite a las computadoras ver y comprender el mundo a través de imágenes. En la industria moderna, un sistema de visión artificial utiliza cámaras, sensores y software para capturar y procesar información visual. Estos sistemas ayudan a fábricas y empresas a automatizar tareas que antes requerían la visión humana. Por ejemplo, en la fabricación, la visión artificial detecta defectos en los productos, realiza el recuento de artículos y guía a los robots en las líneas de montaje.

La visión artificial se utiliza en numerosos sectores, como la automoción, la electrónica, el procesamiento de alimentos y la biofarmacéutica. Facilita la inspección, el control de calidad y la automatización de procesos. En la industria del petróleo y el gas, la visión artificial inspecciona tuberías y supervisa la seguridad de los equipos.

Un sistema de visión artificial típico funciona en varios pasos:

• Las cámaras o sensores ópticos capturan imágenes de objetos o escenas.
• El software procesa estas imágenes para extraer información útil.
• El sistema toma decisiones, como ordenar elementos o detectar errores.

Algunos sistemas avanzados, como el Cytek® Amnis® ImageStream®X Mk II, pueden analizar millones de células utilizando hasta 12 canales de imagen y medir docenas de características por canal. Estos sistemas combinan cámaras de alta calidad, sensores y un potente software para realizar un análisis detallado de imágenes. En la agricultura, los drones con cámaras escanean los campos para detectar problemas en los cultivos de forma temprana, lo que ayuda a los agricultores a mejorar la producción.

Las aplicaciones de visión artificial se han vuelto más poderosas con el auge de la inteligencia artificial y herramientas basadas en inteligencia artificialBibliotecas de software populares, como OpenCV y TensorFlow, permiten a los desarrolladores crear soluciones personalizadas para la salud, el comercio minorista y la seguridad. La integración con plataformas IoT permite el procesamiento de imágenes en tiempo real, lo que facilita las ciudades inteligentes y la automatización industrial.

Papel de las redes neuronales artificiales

Un sistema de visión artificial utiliza una red neuronal para ayudar a las computadoras a interpretar imágenes de forma más parecida a como lo hacen los humanos. Una red neuronal es un modelo informático inspirado en el cerebro. Consta de muchas unidades simples, llamadas neuronas, conectadas entre sí. Cada neurona procesa información y la transmite a otras, lo que permite al sistema aprender patrones y tomar decisiones.

La estructura de una red neuronal incluye capas de neuronas. Cada conexión tiene un peso, que cambia a medida que el sistema aprende. Las funciones de activación deciden si una neurona debe enviar su señal. Esta configuración permite a la red reconocer patrones complejos, como formas, letras o incluso poses humanas.

• El seguimiento del movimiento humano sin marcadores utiliza redes neuronales para el reconocimiento de patrones en entornos dinámicos.
• Las estructuras pictóricas de múltiples vistas ayudan a estimar poses humanas en 3D, mostrando cómo las redes neuronales manejan el análisis visual complejo.
• Estos métodos son importantes tanto en el campo industrial como en el biomédico, donde la interpretación precisa de las imágenes es fundamental.

La tecnología de visión artificial recopila imágenes rápidamente, pero comprenderlas es el verdadero desafío. Las redes neuronales resuelven este problema procesando varias partes de una imagen a la vez. Este procesamiento en paralelo las hace mucho más rápidas que los métodos seriales más antiguos. Por ejemplo, en imágenes médicas, las redes neuronales pueden segmentar tumores cerebrales a partir de resonancias magnéticas, detectar tuberculosis en radiografías de tórax y detectar fracturas óseas con gran precisión. Antes, estas tareas requerían mucho más tiempo y eran menos precisas con los sistemas tradicionales basados ​​en reglas.

Estos estudios demuestran que la integración de redes neuronales con sistemas de visión artificial mejora la precisión y la fiabilidad. En el sector manufacturero, esto se traduce en controles de calidad más rápidos y precisos. En el sector sanitario, se traduce en diagnósticos más rápidos y precisos. Métricas de rendimiento como la exactitud, la precisión y la recuperación confirman estos beneficios. Por ejemplo, las redes neuronales suelen alcanzar una mayor precisión que los métodos antiguos, lo que las convierte en un componente clave de la visión artificial moderna.

La visión artificial y la visión por computadora están estrechamente vinculadas. La visión artificial se centra en tareas industriales, mientras que la visión por computadora abarca una gama más amplia de aplicaciones, como la robótica y los vehículos autónomos. Ambos campos se basan en la inteligencia artificial y la IA para procesar y comprender imágenes.

Un sistema de visión artificial de red neuronal combina las ventajas del hardware de visión artificial y el software de redes neuronales. Esta combinación permite a las industrias automatizar tareas complejas, mejorar la seguridad y aumentar la eficiencia. A medida que la tecnología avanza, estos sistemas adquirirán mayor importancia en la manufactura y otros sectores.

Arquitectura de red neuronal

Estructura y capas

A red neural En visión artificial, se utiliza una estructura en capas para procesar imágenes. Cada capa tiene una función específica. La capa de entrada recibe datos de la imagen, como los valores de los píxeles. A continuación, se encuentran las capas ocultas, donde se produce la mayor parte del aprendizaje automático. Estas capas utilizan neuronas, que son pequeñas unidades de cómputo. Cada neurona se conecta con otras mediante ponderaciones y sesgos. La capa de salida proporciona el resultado final, como una etiqueta para la clasificación de imágenes.

Los modelos modernos de aprendizaje profundo utilizan capas especiales para mejorar el rendimiento. Las capas convolucionales ayudan a la red neuronal a encontrar patrones en las imágenes, como bordes o formas. Las capas de agrupación reducen el tamaño de los datos, lo que acelera el sistema. Las capas de abandono desactivan aleatoriamente algunas neuronas durante el entrenamiento. Esto ayuda a prevenir el sobreajuste y mejora la gestión del modelo de nuevas imágenes. Las conexiones residuales, como las de ResNet, permiten que las redes muy profundas aprendan sin perder información importante. Los módulos Inception combinan filtros de diferentes tamaños, lo que ayuda a la red a detectar tanto detalles pequeños como grandes. U-Net y las CNN 3D facilitan tareas como la segmentación de imágenes médicas y el análisis de vídeo.

Aprendizaje y formación

El aprendizaje automático permite que una red neuronal aprenda de los datos en lugar de seguir reglas fijas. Durante el entrenamiento, el sistema muestra a la red numerosas imágenes etiquetadas. La red realiza predicciones y las compara con las respuestas correctas. Posteriormente, ajusta sus ponderaciones y sesgos para mejorar la precisión. Este proceso se repite muchas veces, lo que ayuda a la red a mejorar en tareas como la clasificación de imágenes.

El aprendizaje profundo utiliza técnicas como la ampliación de datos para crear más ejemplos de entrenamiento. Esto ayuda a la red neuronal a aprender a gestionar diferentes tipos de iluminación, ángulos o ruido. Los métodos de regularización, como la pérdida de datos y la degradación de peso, impiden que la red memorice los datos de entrenamiento. En su lugar, la red aprende patrones generales que funcionan con nuevas imágenes. La normalización de capas mantiene estable el proceso de aprendizaje, mientras que los mecanismos de atención ayudan a la red a centrarse en las partes importantes de la imagen.

Los investigadores prueban modelos de aprendizaje profundo utilizando métricas como la sensibilidad, la especificidad y el AUC. Utilizan la validación cruzada para comprobar el correcto funcionamiento del modelo en diferentes conjuntos de datos. Los estudios demuestran que las opciones de entrenamiento, como el tipo de optimizador y la tasa de aprendizaje, pueden influir en el rendimiento de una red neuronal. Las redes de propagación hacia adelante multicapa son comunes en el aprendizaje automático para la clasificación de píxeles. Estas redes transmiten información a través de varias capas, lo que las convierte en potentes herramientas para el aprendizaje profundo en visión artificial.

Procesamiento de imágenes en visión artificial

Reconocimiento de patrones y objetos

Los sistemas de visión artificial utilizan aprendizaje profundo para reconocer patrones y objetos en imágenes. Estos sistemas ayudan a las fábricas y otras industrias a encontrar y clasificar artículos rápidamente. Las redes neuronales artificiales pueden aprender a detectar formas, colores e incluso pequeños detalles que las personas podrían pasar por alto. Los modelos de aprendizaje profundo, como RetinaNet, muestran excelentes resultados en tareas de reconocimiento de objetos. En el conjunto de datos MSCOCO, RetinaNet alcanza un alto... media Precisión media (mAP) y puntuaciones medias de recuerdo promedio (mAR). Estas puntuaciones muestran la eficacia con la que el sistema encuentra y etiqueta objetos de diferentes tamaños.

La visión artificial facilita tareas como la clasificación de paquetes, la revisión de etiquetas y el guiado de robots. En la fabricación, las redes neuronales facilitan la inspección de calidad al detectar piezas faltantes o colores incorrectos. Estos sistemas mejoran la fiabilidad de la inspección y reducen los errores. El aprendizaje profundo permite a la visión artificial gestionar escenas complejas y diversos tipos de objetos.

La visión artificial con aprendizaje profundo puede procesar miles de imágenes cada hora, lo que hace que los controles de calidad de producción sean más rápidos y precisos.

Detección de defectos y control de calidad

Los sistemas de visión artificial utilizan el aprendizaje automático para la detección de defectos y el control de calidad. Estos sistemas detectan problemas como grietas, manchas o piezas faltantes en los productos. En un caso, un sistema de visión artificial basado en cámara con aprendizaje automático detectó defectos de porosidad con mucha mayor precisión que un sistema tradicional de fotodiodos.

Esta tabla muestra que la visión artificial con aprendizaje automático detecta más defectos, incluso con umbrales bajos. Los modelos de aprendizaje profundo también ayudan a detectar anomalías, detectando problemas poco frecuentes o inusuales que los sistemas más antiguos podrían pasar por alto. La visión artificial facilita el control de calidad en alimentos, productos electrónicos y farmacéuticos. Estos sistemas revisan botellas, inspeccionan alimentos y supervisan la calidad de las impresoras. En comparación con los sistemas basados ​​en reglas, el aprendizaje profundo y el aprendizaje automático se adaptan a nuevos tipos de defectos y cambios en la producción. Esta flexibilidad mejora la calidad y garantiza la seguridad de los productos.

Aplicaciones y desafíos industriales

Automatización y visión artificial

Las industrias utilizan la visión artificial y la visión computacional para mejorar la automatización industrial. Estas tecnologías ayudan a las fábricas a inspeccionar productos, guiar robots y clasificar artículos rápidamente. En la manufactura, aplicaciones de visión artificial Han generado un aumento del 21 % en la productividad y una reducción del 25 % en las tasas de desperdicio. Las empresas de electrónica han observado una disminución del 30 % en los defectos no detectados y una reducción del 40 % en los tiempos de los ciclos de inspección. La producción de semiconductores ahora alcanza una precisión del 95 % en la detección de defectos. Estos resultados demuestran cómo la visión artificial y el aprendizaje profundo impulsan la calidad y la eficiencia.

El aprendizaje automático y la IA permiten que estos sistemas aprendan de los datos y se adapten a nuevas tareas. Los modelos de aprendizaje profundo pueden reconocer patrones, detectar defectos y clasificar objetos con gran precisión. La visión artificial facilita la monitorización y la toma de decisiones en tiempo real de las fábricas inteligentes. La inteligencia artificial ayuda a las empresas a automatizar procesos complejos, reducir errores y mejorar la calidad de sus productos.

Superar obstáculos del mundo real

Los sistemas de visión artificial se enfrentan a numerosos desafíos en entornos reales. Los cambios de iluminación, la orientación de los objetos y los fondos complejos pueden dificultar el análisis de imágenes. Los entornos agrícolas son especialmente exigentes debido a la luz impredecible, el terreno irregular y los objetos con formas inusuales. Estos factores dificultan el funcionamiento fiable de los sistemas de visión artificial y aprendizaje automático.

• Una iluminación adecuada es fundamental para el rendimiento de la visión artificial. El iluminador adecuado mejora la calidad de la imagen y la extracción de características.
• Diferentes tipos de iluminación, como LED o bombillas fluorescentes, afectan la forma en que las cámaras capturan imágenes. La iluminación difusa funciona bien con objetos 3D, mientras que las luces anulares son ideales para superficies planas.
• Las configuraciones de iluminación uniforme, como las cámaras difusas, han logrado un éxito cercano al 100 % en la inspección de granos y semillas oleaginosas.
• La luz ambiental y las sombras pueden introducir ruido, lo que dificulta que los modelos de aprendizaje profundo encuentren características.

Cámaras inteligentes y soluciones avanzadas Ayudan a superar estos obstáculos. Los Sistemas de Inferencia Neurodifusa Adaptativa (ANFIS) combinan el aprendizaje automático y la lógica difusa para gestionar la incertidumbre y los patrones complejos. Las cámaras inteligentes utilizan inteligencia artificial integrada y aprendizaje profundo para adaptarse a las condiciones cambiantes. Estas herramientas hacen que las aplicaciones de visión artificial sean más fiables en la fabricación y la automatización industrial.

Consejo: Elegir la cámara y la iluminación adecuadas puede mejorar considerablemente los resultados de visión artificial. Probar diferentes configuraciones ayuda a encontrar la mejor solución para cada entorno.

Introducción al aprendizaje automático

Herramientas y recursos

Muchos principiantes comienzan su andadura en el aprendizaje automático para visión artificial explorando plataformas y herramientas accesibles. TensorFlow y Keras ofrecen bibliotecas de código abierto que respaldan proyectos de aprendizaje profundo. Estas plataformas ofrecen un sólido apoyo comunitario y numerosos tutoriales. MATLAB es otra opción, conocida por su interfaz intuitiva, aunque no es gratuita. SimpleCV y OpenVINO ofrecen a los usuarios formas gratuitas y eficientes de crear aplicaciones de visión artificial. CUDA ayuda a acelerar el procesamiento mediante el uso de GPU, lo cual resulta útil para tareas de aprendizaje automático a gran escala.

Los modelos preentrenados, como los basados ​​en Mask RCNN o GPT-4, ayudan a los principiantes a ahorrar tiempo y recursos. Ajustar estos modelos puede reducir el tiempo de desarrollo en un 60 %. La destilación de modelos puede reducir su tamaño en un 70 %, lo que aumenta la eficiencia del aprendizaje automático. Conjuntos de datos de código abierto como ImageNet, con más de 15 millones de imágenes, permiten a los usuarios entrenar y probar sus sistemas de visión artificial. Estos recursos facilitan que cualquiera pueda empezar a desarrollar proyectos y experimentar con diferentes técnicas de aprendizaje automático.

Consejo: Los principiantes deben utilizar conjuntos de datos de código abierto y modelos previamente entrenados para practicar y aprender más rápido.

Pasos para principiantes

Una lista de verificación sencilla puede ayudar a los principiantes a comenzar con la visión artificial y el aprendizaje automático:

1. Definir el problema, como por ejemplo la detección de objetos o el reconocimiento de defectos.
2. Recopilar o descargar un conjunto de datos, utilizando fuentes como ImageNet.
3. Elija un plataforma, como TensorFlow o Keras.
4. Seleccione un modelo preentrenado o construya una red neuronal simple.
5. Entrene el modelo utilizando datos etiquetados.
6. Evalúe el rendimiento con métricas como precisión, exactitud y recuperación.
7. Experimente con el aumento de datos y la transferencia de aprendizaje para mejorar los resultados.
8. Realice un seguimiento de experimentos utilizando herramientas como Neptune para un mejor monitoreo.

Los estudios de caso demuestran que incluso los principiantes pueden lograr resultados excelentes. Por ejemplo, AlexNet redujo las tasas de error en la clasificación de imágenes, y el aprendizaje por transferencia ha sido útil en campos como la imagenología médica. Los principiantes pueden utilizar técnicas de conjunto y datos sintéticos para optimizar el rendimiento del modelo. Métricas de éxito como la puntuación F1 ponderada y la precisión equilibrada ayudan a monitorizar el progreso. Las plataformas de aprendizaje automático permiten la iteración rápida, lo que facilita el aprendizaje de cada experimento.

El aprendizaje continuo y la práctica práctica ayudan a los principiantes a ganar confianza y habilidades en visión artificial y aprendizaje automático.

Los sistemas de visión artificial ANN ayudan a muchas industrias a mejorar la calidad y la velocidad. Estas herramientas funcionan en fábricas, hospitales y granjas. Cualquiera puede empezar a aprender con recursos gratuitos y proyectos sencillos.

Unirse a comunidades en línea o intentar experimentos prácticos ayuda a desarrollar habilidades más rápidamente.
Explorar nuevas ideas y practicar a menudo conduce a una mejor comprensión. El mundo de la visión artificial está en constante crecimiento. Todo estudiante puede encontrar su lugar en este apasionante campo.

Preguntas Frecuentes

¿Cuál es el principal beneficio de utilizar ANN en visión artificial?

Las redes neuronales artificiales (RNA) ayudan a las computadoras a reconocer patrones en imágenes. Mejoran la precisión y la velocidad en tareas como la detección de defectos. Muchas industrias utilizan RNA para agilizar y aumentar la fiabilidad de los controles de calidad.

¿Pueden los principiantes utilizar herramientas de visión artificial sin experiencia en codificación?

Muchas plataformas ofrecen interfaces intuitivas. Herramientas como MATLAB y las funciones de arrastrar y soltar de algunos programas ayudan a los principiantes a crear proyectos sencillos. Los tutoriales y guías facilitan el aprendizaje sin necesidad de conocimientos avanzados de programación.

¿Cómo manejan los sistemas de visión artificial las diferentes condiciones de iluminación?

Una configuración de iluminación adecuada mejora la calidad de la imagen. Las cámaras inteligentes y los sistemas adaptativos se ajustan a los cambios de luz. El uso de las luces adecuadas, como LED o cámaras difusas, ayuda al sistema a ver los objetos con claridad.

¿Son costosos los sistemas de visión artificial para empezar?

Algunas herramientas y cámaras son caras, pero existen muchos recursos gratuitos. El software de código abierto y los conjuntos de datos públicos permiten a los principiantes experimentar sin gastar mucho dinero. Muchos empiezan con equipos básicos y los actualizan posteriormente.

Vea también

Cómo colocar correctamente los dispositivos en los sistemas de visión

Comprensión de los sistemas de visión artificial para la industria de semiconductores

Comparación de la visión basada en firmware con los sistemas convencionales

Introducción a la metrología mediante tecnología de visión artificial

Una descripción general completa de los sistemas de visión electrónica