El simple hecho de controlar un proceso de producción ha sido durante mucho tiempo un desafío para los fabricantes, pues es imposible en parámetros humanos, observar la producción 24/7.
Pero la visión por ordenador (CV, computer vision) o visión artificial permite que un equipo informático observe y comprenda las operaciones de manera similar a como lo hacen los humanos. Con los sistemas de visión artificial que utilizan CV y análisis basados en imágenes, las aplicaciones prácticas y de fabricación, como la inspección, el control de procesos, la seguridad y la guía de robots, se automatizan y transforman. Los transportadores, robots y otras máquinas que observan con visión artificial pueden registrar lo que ven y compartir esos datos con las personas, los procesos y otros equipos y herramientas necesarios para operaciones seguras y eficientes.
La gama de aplicaciones y el valor que la visión artificial brinda a las organizaciones está impulsando una mayor adopción. El Grand View Research predice que el mercado, valorado en $12,29 mil millones en 2020, crecerá a una CAGR del 6,9 por ciento hasta 2028.
Las nuevas implementaciones muestran que las empresas también ven ventajas en la combinación de inteligencia artificial (IA) con CV para crear sistemas de visión artificial de IA que no solo clasifican lo que ven, sino que también se vuelven más inteligentes con el tiempo e incluso pueden tomar decisiones para que una vez que los flujos de trabajo o las intervenciones sean manuales, se puedan automatizar.
Cómo funciona la visión artificial con IA
Para hacer que un sistema de visión artificial vea, la tecnología debe estar diseñada para progresar a través de cuatro pasos básicos:
- Captura (Adquisición de datos): los sistemas de visión artificial recopilan datos de sensores, cámaras u otros dispositivos y crean una salida digital de lo que ven del mundo físico. Los datos pueden incluir detalles granulares, como el color, el brillo, la intensidad y la dispersión de la luz, que ayudan a los sistemas inteligentes a comprender lo que ven en todas las condiciones.
- Preprocesamiento: el siguiente paso es transformar los datos de imágenes o videos para que puedan ser procesados. Este paso incluye cambiar los datos a un formato digital, pero también puede implicar cambiar las características de la imagen, como eliminar el ruido, cambiar la escala de la imagen o extraer características específicas, como líneas, bordes, puntos o texturas.
- Procesado: una vez que los datos tienen el formato adecuado, el sistema inteligente identifica patrones, como objetos dentro de una imagen o video, movimiento de cuadro a cuadro o detalles de una escena. El sistema clasifica estos patrones y detalles y los rastrea a medida que se repiten los procesos. Los desarrolladores pueden crear sistemas de visión artificial con IA que cuentan elementos, confirman la posición y la orientación de las piezas en un ensamblaje, miden elementos y más.
- Acción (postprocesamiento): finalmente, los sistemas de visión artificial de IA pueden usar datos procesados para tomar decisiones o realizar acciones. Por ejemplo, el sistema puede determinar que se necesita más procesamiento. O podría desencadenar una respuesta, cómo detener un vehículo autónomo si un empleado se interpone en su camino o detener un transportador cuando una pieza mal ensamblada podría causar daños si avanza a la siguiente fase de producción.
Por lo general, los sistemas de visión artificial con IA ofrecen el mayor valor cuando forman parte de un sistema holístico en lugar de operar de forma independiente. Los conocimientos del análisis de los datos de visión artificial de IA pueden beneficiar más que el sistema de transporte o el vehículo autónomo. Los datos de estos sistemas también pueden informar decisiones en producción, inventario, compras y otras áreas de una organización, siempre que haya una forma de compartir datos con ellos. Por lo tanto, suele ser más beneficioso utilizar una solución que cierre más fácilmente la brecha entre la tecnología de la información y la tecnología operativa (TI/OT) de manera segura y eficiente.
Donde la visión artificial ofrece valor
Aunque la visión artificial de IA está lejos de alcanzar el punto de saturación en la fabricación, existen algunos casos de uso comúnmente aceptados. Uno de los más frecuentes es la detección de objetos. La visión artificial con IA puede ubicar objetos en una imagen o video y organizarlos o clasificarlos. Las empresas pueden usar un sistema diseñado para la detección de objetos para identificar cajas y rastrear dónde se encuentran en un centro de cumplimiento o hacer cumplir los requisitos de seguridad al detectar si las personas usan cascos u otro equipo de protección en áreas peligrosas. Los sistemas de IA pueden usar los datos que recopilan estos sistemas para alertar a los empleados de que un paquete se ha extraviado. O bien negarles la entrada a un área peligrosa si no usan equipo de seguridad.
Los casos adicionales de visión artificial incluyen:
- Vehículos autónomos: las cámaras que brindan una vista de 360 grados alrededor de un vehículo autónomo capturan los datos que necesita para mantenerse dentro de un carril, detectar objetos en su camino y comprender las señales y señales de tránsito. Luego, AI usa los datos para permitir que el vehículo responda rápidamente a estos datos.
- Robótica: los sistemas de visión artificial brindan ojos a los robots, lo que les permite estimar distancias, leer códigos de barras o texto a través del reconocimiento óptico de caracteres (OCR) y reconocer objetos.
- Inspección automatizada de mercancías en masa: la automatización de los procesos de QA/QC con la visión artificial de IA puede aumentar la precisión y, en última instancia, la calidad, con sistemas que funcionan con la misma precisión y consistencia al final de un turno que al principio, a diferencia de la mayoría de los inspectores humanos. Además, la inspección automatizada puede inspeccionar los detalles más pequeños con rapidez y eficiencia y liberar a los inspectores de tareas repetitivas para que puedan concentrarse en el análisis de causa raíz u otras tareas de mayor valor.
- Seguimiento de movimiento de objetos y personas: la visión artificial de IA también puede rastrear objetos a medida que se mueven a través de un proceso o personas a medida que se mueven a través de un área, alertando al personal sobre posibles situaciones inseguras.
Cómo Edge Computing potencia la visión artificial
En la mayoría de los casos de uso de visión artificial con IA, los datos en tiempo real son esenciales. Por ejemplo, si el sistema está diseñado para bloquear una puerta si se detecta un peligro o para detener la producción si el daño del equipo es inminente, incluso la mínima latencia que crearía el envío de datos a la nube es inaceptable.
El Edge Computing acerca el procesamiento de imágenes o videos a la fuente de datos para que IA pueda usar los datos instantáneamente. Mantener el procesamiento en el borde también resuelve los desafíos de ancho de banda que pueden ocurrir cuando grandes volúmenes de datos viajan a la nube. Además, puede superar los problemas de cumplimiento y privacidad de datos porque puede limitar la cantidad de datos que viajan fuera de su red.
Aunque el procesamiento de datos puede tener lugar en el borde, aún tiene los beneficios de compartir datos de la visión artificial de IA con su sistema central. ADLINK ofrece una lista completa de soluciones, que incluyen:
- Las soluciones de visión artificial habilitadas para IA de ADLINK incluyen la cámara inteligente todo en uno para una implementación fácil y flexible, y el sistema de visión de IA de múltiples canales para cumplir con todo tipo de escenarios de aplicación.
- El kit de desarrollo de software ADLINK EVA (Edge Vision Analytics) proporciona valores agregados a la visión habilitada por IA al ofrecer un entorno sin código/de código bajo, códigos de referencia y complementos listos para usar, y compatibilidad de hardware heterogéneo, lo que facilita la usuarios para desarrollar la aplicación de visión IA.
- La visión artificial ADLINK ofrece una gama completa de productos, que cubre casi todas las interfaces de imagen populares, desde Analógico, HDMI hasta USB3 Vision. Con el éxito establecido de los clientes, los productos de visión artificial de ADLINK han conectado más de 500.000 unidades de cámaras en todo el mundo.
- La plataforma ADLINK Edge es una solución independiente del proveedor y fácil de implementar que le permite implementar la visión artificial como parte de un ecosistema de TI total y eficiente.
- El río de datos ADLINK se ejecuta en toda la red para permitir que los datos fluyan cuando y donde se necesiten a través de este sistema escalable.
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