Sistema de visión artificial por inferencia frente a sistemas de visión tradicionales

La principal diferencia entre un sistema de visión artificial de inferencia y un sistema de visión tradicional radica en cómo cada uno procesa las imágenes. Un sistema tradicional utiliza reglas fijas, mientras que un sistema de visión artificial de inferencia se basa en modelos de visión artificial que aprenden de los datos y realizan inferencias en tiempo real. Muchas aplicaciones de visión artificial exigen ahora resultados rápidos y precisos. Por ejemplo, las VPU permiten a los dispositivos de borde realizar inferencias en tiempo real con tan solo 4.38 nanojulios por fotograma, mucho menos que otros procesadores.

Las soluciones de visión artificial que utilizan inferencia pueden corregir más del 75 % de los errores en las cajas de los comercios. Estos avances demuestran la importancia de elegir el sistema de visión adecuado para las aplicaciones modernas.

Puntos clave

• Sistemas de visión artificial por inferencia aprender de los datos y adaptarse a nuevas tareas, mientras que los sistemas tradicionales siguen reglas fijas y funcionan mejor para trabajos simples y estables.
• Los sistemas de inferencia modernos brindan resultados más rápidos y precisos con un menor consumo de energía, lo que los hace ideales para aplicaciones en tiempo real como la fabricación y el comercio minorista.
• El hardware y el software flexibles permiten que los sistemas de inferencia... Manejar entornos cambiantes y diferentes tareas con actualizaciones manuales mínimas.
• La elección del sistema de visión adecuado depende de la complejidad de la aplicación, las necesidades de hardware, la escalabilidad y los requisitos de mantenimiento.
• El monitoreo y las actualizaciones regulares mantienen confiables los sistemas de inferencia, lo que ayuda a las empresas a mejorar la calidad, reducir errores y aumentar la productividad.

Definiciones

Visión tradicional

Los sistemas de visión tradicionales utilizan reglas fijas para procesar imágenes. Los ingenieros diseñan estos sistemas con algoritmos específicos que siguen un conjunto de instrucciones. Por ejemplo, un sistema tradicional podría medir el ancho de una pieza o comprobar la presencia de una etiqueta mediante filtros de imagen sencillos. Estos sistemas son eficaces para tareas que no cambian con frecuencia. Se basan en patrones claros y repetibles. La visión tradicional no se adapta a nuevas situaciones sin actualizaciones manuales. Muchas fábricas aún utilizan estos sistemas para tareas básicas de inspección.

Sistema de visión artificial por inferencia

Un sistema de visión artificial de inferencia utiliza modelos de visión artificial que aprenden de los datos. Estos sistemas no dependen de reglas fijas. En cambio, utilizan inferencia de aprendizaje automático Para analizar imágenes y tomar decisiones. Por ejemplo, el sistema de autoaprendizaje y visión artificial FIA INTUIT mejora la inspección de fabricación al reducir la mano de obra y aumentar la precisión. Utiliza filtrado de imágenes y análisis de inferencia para distinguir los productos en buen estado de los defectuosos. Los usuarios pueden establecer el rendimiento deseado, lo que ayuda a mejorar la eficiencia y la precisión. Empresas como Cognex y Landing.ai utilizan sistemas de visión artificial de inferencia para detectar defectos, verificar la integridad del producto y facilitar el procesamiento a alta velocidad. Estos sistemas utilizan un motor de inferencia para ejecutar modelos de aprendizaje profundo, como YOLOv7, que puede detectar objetos en tan solo 3.5 milisegundos por fotograma. La inferencia de aprendizaje automático permite que estos sistemas se adapten a nuevos productos y entornos cambiantes.

Consejo: Los sistemas de visión artificial por inferencia pueden reducir los errores humanos y los riesgos en el lugar de trabajo al automatizar tareas repetitivas y peligrosas.

Visión artificial vs visión artificial

La visión artificial es un campo de la inteligencia artificial que enseña a las computadoras a interpretar y comprender imágenes. Abarca una amplia gama de tareas, desde el reconocimiento de rostros hasta la lectura de texto en fotos. La visión artificial es un subconjunto de la visión artificial. Se centra en aplicaciones industriales y de automatización. Los sistemas de visión artificial utilizan cámaras y algoritmos de visión artificial para inspeccionar productos, guiar robots y clasificar artículos. Los sistemas de visión artificial por inferencia combinan el poder de la visión artificial y la inferencia de aprendizaje automático para ofrecer resultados rápidos y precisos en tiempo real. Estos sistemas pueden compartir datos con dispositivos IoT para el mantenimiento predictivo y una mayor seguridad. La visión artificial está adquiriendo cada vez mayor importancia en los sectores de la fabricación, la logística y el comercio minorista. Ayuda a las empresas a mejorar el control de calidad, reducir errores y aumentar la eficiencia.

Tecnología

Procesamiento basado en reglas

El procesamiento basado en reglas constituye la base de muchos sistemas de visión tradicionales. Los ingenieros crean reglas condicionales para analizar imágenes. Estas reglas funcionan juntas en una secuencia, un método llamado encadenamiento de herramientas, para resolver tareas complejas.

• Los expertos diseñan estas reglas para detectar bordes, medir distancias y verificar las características del producto.
• Los sistemas basados en reglas se destacan en inspecciones de alta velocidad y alta precisión cuando los productos permanecen consistentes.
• No necesitan grandes conjuntos de datos etiquetados, lo que los hace eficientes para trabajos simples.
• Este enfoque utiliza ingeniería de características manuales, como encontrar formas o colores en una imagen.
• Los resultados de los sistemas basados en reglas son fáciles de explicar y repetir.
• Estos sistemas suelen aparecer en el control de calidad, la lectura de códigos de barras y la medición de objetos.
  Sin embargo, el procesamiento basado en reglas presenta dificultades con los cambios en la calidad de la imagen o escenarios inesperados. Además, requiere un profundo conocimiento del dominio y actualizaciones periódicas.

Inferencia de IA

La inferencia de IA utiliza modelos avanzados para tomar decisiones a partir de imágenes. Un motor de inferencia ejecuta estos modelos, a menudo en hardware especializado. Las pruebas de rendimiento de MLPerf Inference v4.1 muestran que nuevos aceleradores como AMD MI300x, Google TPUv6e y NVIDIA Blackwell mejoran el rendimiento y la eficiencia energética.
El consumo de energía es importante en aplicaciones reales, especialmente para la IA de borde y la inferencia en cámara. Estas tecnologías permiten que los dispositivos procesen imágenes rápidamente sin enviar datos a la nube.
Las métricas de rendimiento, como el Error Absoluto Medio y la puntuación F1, ayudan a monitorizar el rendimiento de un modelo de aprendizaje automático. Estas métricas guían las mejoras y garantizan resultados precisos en visión artificial.

Nota: La inteligencia artificial de borde y la inferencia en la cámara reducen la latencia y mantienen los datos seguros al procesar la información localmente.

Inferencia de aprendizaje automático

Inferencia de aprendizaje automático Cambia la forma en que los sistemas de visión gestionan tareas grandes y complejas. Un modelo de aprendizaje automático aprende de los datos y luego aplica este conocimiento a nuevas imágenes.

• Los investigadores han utilizado la inferencia de aprendizaje automático para clasificar más de 800,000 imágenes del Ártico, ordenándolas en categorías como vida silvestre y plantas.
• Otro proyecto procesó 20,000 imágenes del sur de Francia y utilizó los resultados del modelo ml para encontrar patrones en la recreación.
• Estos ejemplos muestran que la inferencia del aprendizaje automático puede manejar tareas que a los humanos les llevarían mucho más tiempo.
• Ayuda a mapear paisajes, estudiar los tipos de visitantes y analizar los valores culturales a escala.
• La inferencia del aprendizaje automático también admite el análisis espacial y la clasificación a gran escala, que son difíciles para los sistemas basados en reglas.
  Si bien la inferencia de aprendizaje automático ofrece velocidad y flexibilidad, también requiere una validación rigurosa para evitar errores o sesgos. Cada modelo de aprendizaje automático debe probarse y supervisarse para garantizar resultados fiables.

Rendimiento

Inferencias en tiempo real

Los sistemas de visión modernos se basan en inferencias en tiempo real Para ofrecer resultados inmediatos. Estos sistemas procesan imágenes y toman decisiones casi al instante. Las inferencias en tiempo real ayudan a las máquinas a reaccionar rápidamente en entornos dinámicos, como vehículos automatizados o líneas de producción.
Un estudio reciente utilizó un modelo de inferencia bayesiano para estimar la carga de trabajo en un entorno vehicular simulado. El sistema analizó las características de seguimiento ocular de 24 participantes. Los resultados mostraron un excelente rendimiento:

Estas cifras demuestran que los sistemas de visión avanzados pueden lograr alta precisión y fiabilidad en entornos de tiempo real. Las inferencias en tiempo real permiten respuestas de baja latencia, cruciales para la seguridad y la eficiencia. Muchas industrias dependen ahora de las inferencias en tiempo real para obtener un alto rendimiento y predicciones en tiempo real. El procesamiento de baja latencia garantiza que los sistemas puedan seguir el ritmo de las tareas de alta demanda y evitar retrasos.

Nota: Las inferencias en tiempo real permiten que los sistemas de visión funcionen con alto rendimiento, lo que los hace ideales para aplicaciones que requieren decisiones rápidas y precisas.

Velocidad y precisión

Velocidad y precisión Definen la eficacia de cualquier sistema de visión. Los métodos de visión tradicionales utilizan algoritmos optimizados en CPU y GPU. Estos métodos ofrecen un rendimiento sólido, pero presentan dificultades con tareas complejas o cambiantes.
AI-powered Los sistemas de visión artificial utilizan la inferencia de redes neuronales para optimizar la velocidad y la precisión. Datos de referencia muestran que estos sistemas pueden aumentar la precisión hasta en un 15 % en comparación con los métodos tradicionales. Además, reducen el tiempo de inferencia, lo que se traduce en un procesamiento más rápido y más inferencias en tiempo real.
Por ejemplo, plataformas de hardware como la FPGA Xilinx ZCU102 ofrecen una aceleración de entre 2.1 y 2.9 veces para los modelos de redes neuronales. También mejoran la eficiencia energética hasta en un 25 %. Estas mejoras hacen... AI-powered sistemas adecuados para operaciones de baja latencia y alto rendimiento.
Métricas como la Precisión Media Promedio (mAP), la Intersección sobre Unión (IoU), la Precisión, la Recall y la Puntuación F1 ayudan a medir estas mejoras. Modelos avanzados como RON alcanzan un 81.3 % de mAP en conjuntos de datos estándar, superando a los algoritmos tradicionales.
Los sistemas tradicionales siguen siendo útiles para tareas sencillas y estables. Sin embargo, AI-powered Los sistemas sobresalen en entornos donde la velocidad, la precisión y la adaptabilidad son lo más importante.

Flexibilidad

La flexibilidad distingue a los sistemas modernos de visión artificial por inferencia de los sistemas tradicionales basados en reglas. Estos sistemas se adaptan a nuevos productos, entornos cambiantes y diferentes tareas con mínima intervención manual.
Varios estudios de caso destacan esta flexibilidad:

• Una fábrica de automóviles utilizó un sistema de inspección de visión reconfigurable para gestionar aplicaciones variables.
• Los métodos de reconocimiento automático de características (AFR) utilizan imágenes reales, modelos CAD 3D e imágenes sintéticas para permitir una fácil reconfiguración.
• Las soluciones de hardware flexibles, como las que utilizan redes neuronales convolucionales (CNN) e IA explicable, favorecen la transferencia de conocimientos para actualizaciones rápidas de software.
• Los gemelos digitales ayudan a crear modelos precisos para sistemas ciberfísicos, lo que permite el análisis de costo-beneficio y una flexibilidad práctica.
• Los datos CAD y la optimización del movimiento robótico reducen el esfuerzo de ingeniería y aumentan la flexibilidad del sistema.

Estos ejemplos demuestran que los sistemas de visión modernos pueden alternar entre tareas, aprender de nuevos datos y satisfacer diversas necesidades industriales. El procesamiento de baja latencia y el alto rendimiento mejoran aún más su capacidad de adaptación en entornos de tiempo real.

Factores prácticos

Necesidades de hardware

Los sistemas de visión modernos requieren una amplia gama de hardware para soportar diferentes aplicaciones. La evolución de la computación, incluyendo la nube, la niebla, el edge y el IoT, ha dado lugar a numerosas opciones de hardware. Algunos sistemas utilizan potentes GPU o VPU para una rápida inferencia de modelos de aprendizaje automático. Otros se basan en hardware económico para la IA en el dispositivo en el edge. El hardware especializado ayuda a equilibrar el rendimiento, el coste y las necesidades de implementación. En producción, los ingenieros deben seleccionar cámaras, lentesy procesadores que se adaptan al modelo de aprendizaje automático y a la tarea. El hardware adecuado garantiza que el modelo de aprendizaje automático funcione eficientemente y satisfaga las demandas de la producción en tiempo real. La elección del hardware también influye en la facilidad de escalado de un sistema durante la implementación.

Global

La escalabilidad desempeña un papel fundamental en la implementación y producción de sistemas de visión. Los equipos utilizan control de calidad estadístico y validación cruzada, como la validación cruzada anidada y de K-fold, para comprobar la fiabilidad del modelo de aprendizaje automático. Monitorizan la exactitud, la precisión, la recuperación, la puntuación F1, el AUC y las curvas ROC para monitorizar el rendimiento del sistema. Métodos de calibración El análisis de capacidad de la máquina y el análisis de sistemas de medición ayudan a mantener la repetibilidad. Cámaras de alta calidad, iluminación estable y software optimizado facilitan un escalado robusto. Los equipos utilizan el ajuste de hiperparámetros, la regularización y la ampliación de datos para mejorar el rendimiento del modelo de aprendizaje automático. El mantenimiento predictivo y la monitorización en tiempo real ayudan a los sistemas a adaptarse a las nuevas necesidades de producción. Las muestras estándar y las normas ISO garantizan el correcto funcionamiento del modelo de aprendizaje automático en diferentes entornos. Estas prácticas ayudan a los sistemas de visión a gestionar mayores cargas de trabajo y nuevas tareas durante la implementación.

Consejo: La implementación incremental y la capacitación del equipo facilitan el escalamiento y reducen los riesgos en la producción.

Mantenimiento

El mantenimiento garantiza la fiabilidad de los sistemas de visión en producción. Cada sistema incluye cámaras, lentes, iluminación, software y controladores. La selección y configuración adecuadas de estos componentes mejoran la fiabilidad. Las comprobaciones diarias de la precisión, la repetibilidad y el flujo de datos ayudan a detectar problemas a tiempo. Los equipos limpian las lentes, protegen el equipo del polvo y la humedad, y sustituyen las piezas según sea necesario. Las herramientas de software verifican que el modelo de aprendizaje automático y los parámetros del sistema se mantengan estables. La configuración de la iluminación afecta a la calidad de la inspección, por lo que los ajustes regulares son importantes. El mantenimiento predictivo utiliza datos de sensores y modelos matemáticos para pronosticar fallos. El modelado estadístico y el análisis de causa raíz ayudan a los equipos a solucionar problemas y evitar que se repitan. El análisis del ciclo de vida rastrea los costes y el rendimiento a lo largo del tiempo, lo que ayuda a los equipos a planificar futuras actualizaciones. Estos pasos garantizan que el modelo de aprendizaje automático siga ofreciendo resultados precisos durante toda la vida útil del sistema.

Elegir un sistema

Ajuste de la aplicación

Seleccionar la sistema de visión Depende de su adaptación a las necesidades de la aplicación. Diversas industrias utilizan sistemas de visión para tareas como el control de calidad, la detección automatizada de defectos y la capacitación de habilidades.

• En la fabricación, los sistemas de visión facilitan la inspección visual con IA, la monitorización remota y la automatización de sistemas. Estos sistemas mejoran la precisión y la velocidad de detección de defectos, lo que se traduce en mejores resultados de producción.
• El sector sanitario utiliza sistemas de visión para la detección del cáncer, el diagnóstico de la COVID-19 y la clasificación celular. Estos sistemas alcanzan una alta precisión y facilitan la toma de decisiones rápida.
• La detección de objetos ayuda a los coches autónomos a reconocer semáforos, peatones y vehículos. El reconocimiento facial facilita la seguridad de los smartphones y el seguimiento de clientes en comercios.
• El OCR convierte imágenes de texto en texto digital, lo que resulta útil para la digitalización de documentos y el reconocimiento de matrículas.
• La segmentación de imágenes separa elementos en escenas complejas, como árboles y agua en fotografías de paisajes.

Los sistemas de visión ofrecen mejoras mensurables en cada dominio. La fabricación de productos electrónicos experimentó un aumento del 25 % en la precisión de la detección de defectos. Las telecomunicaciones mejoraron la detección de defectos en un 34 % tras la integración de la IA. La velocidad de inspección se multiplicó por 80 en comparación con la inspección humana, y la productividad mejoró un 40 %. Estos resultados demuestran que un sistema adecuado puede impulsar el éxito de la implementación y la eficiencia de la producción.

Factores de decisión

Los equipos deben considerar varios factores antes de realizar una modelo ml en producción o puesta en funcionamiento de un modelo de aprendizaje automático.

• La complejidad de la tarea es importante. Los sistemas basados en reglas funcionan bien para tareas simples y estables. Por el contrario, los sistemas de visión artificial por inferencia gestionan entornos cambiantes y aplicaciones complejas.
• Las necesidades de hardware y la escalabilidad afectan la implementación. Algunos sistemas requieren GPU o VPU potentes, mientras que otros se ejecutan en dispositivos de borde.
• El mantenimiento y el soporte son fundamentales para el éxito a largo plazo. Los equipos deben planificar actualizaciones y comprobaciones periódicas del sistema.
• Las prácticas de MLOps ayudan a gestionar la implementación, supervisar el rendimiento y garantizar un funcionamiento confiable.
• El control de calidad sigue siendo una prioridad absoluta. El sistema elegido debe permitir la detección automatizada de defectos y mantener altos estándares durante la producción.

Consejo: Los equipos deben adaptar el sistema de visión a las necesidades de la aplicación, teniendo en cuenta los requisitos de implementación, producción y control de calidad.

Los sistemas de visión artificial por inferencia utilizan modelos de aprendizaje para lograr mayor precisión y adaptabilidad, mientras que los sistemas tradicionales se basan en reglas fijas. Un estudio reciente sobre fabricación demostró que un sistema de visión con aprendizaje profundo alcanzó una tasa de detección de defectos del 97.2 %, superando el 93.5 % de un sistema tradicional.
Las tendencias clave de la industria incluyen:

• El mercado global de IA podría alcanzar los 1.8 billones de dólares en 2030.
• La adopción de la visión artificial está aumentando y se espera que el 75 % de las empresas la utilicen AI-powered sistemas para el año 2025.
• Innovaciones como la inteligencia artificial de borde y los transformadores de visión mejoran la velocidad y la flexibilidad.

Lista de verificación: Adapte la elección del sistema a las necesidades de la aplicación, planifique la escalabilidad futura y priorice el rendimiento en tiempo real.

Preguntas Frecuentes

¿Cuál es la principal diferencia entre la visión artificial por inferencia y los sistemas de visión tradicionales?

Sistemas de visión artificial por inferencia Utilizan modelos que aprenden de los datos. Los sistemas de visión tradicionales utilizan reglas fijas. Los sistemas de inferencia se adaptan a nuevas tareas. Los sistemas tradicionales funcionan mejor con tareas simples e invariables.

¿Pueden los sistemas de visión artificial por inferencia funcionar sin Internet?

Si. Muchos sistemas de visión artificial por inferencia Se ejecutan en dispositivos periféricos. Estos sistemas procesan imágenes localmente. No necesitan una conexión constante a internet. Esta configuración mantiene los datos seguros y reduce los retrasos.

¿Los sistemas de visión artificial por inferencia necesitan más mantenimiento?

Los sistemas de visión artificial de inferencia requieren actualizaciones periódicas de sus modelos. Los equipos deben comprobar la precisión y reentrenar los modelos con nuevos datos. Los sistemas tradicionales requieren actualizaciones menos frecuentes, pero requieren cambios manuales de reglas para las nuevas tareas.

¿Qué industrias utilizan con mayor frecuencia los sistemas de visión artificial por inferencia?

Los sistemas de visión artificial por inferencia se utilizan con frecuencia en la fabricación, la atención médica y el comercio minorista. Estas industrias requieren inspecciones rápidas y precisas. Los sistemas de inferencia ayudan a detectar defectos, clasificar productos y respaldar la automatización.