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La visión artificial está reemplazando al ojo humano en la Industria 4.0

Visión-Artificial-Ambarella

La visión artificial ha suplantado al ojo humano en la Industria 4.0, leer códigos de barras, detectar defectos pequeños y reconocer información visual incluso en las condiciones más oscuras.

Tradicionalmente, se requería que una persona se parara físicamente y supervisara una máquina y sus procedimientos. En un almacén logístico, esto significaba que los empleados tendrían que revisar la etiqueta de los paquetes y colocarlos en los lugares correctos manualmente. Hoy en día, todas estas tareas se pueden automatizar utilizando la visión artificial.

“La visión artificial se puede caracterizar como la captura de datos visuales del entorno, interpretándolos para dar sentido a si, y decidiendo qué acciones tomar”, dijo Jerome Gigot, Director Senior de Marketing de Ambarella.

“Esto es conceptualmente similar a la visión humana: el ojo captura datos visuales del entorno, el cerebro lo interpreta y, finalmente, el cerebro decide si actuar en consecuencia”.

Los sistemas de visión artificial, en particular los que usan cámaras vinculadas a múltiples servidores informáticos de borde ubicados dentro de una fábrica, pueden utilizarse para automatizar ciertos procesos industriales. Esto incluye inspecciones de rutina, control de calidad, control de procesos, mantenimiento predictivo, inspecciones de seguridad, administración de inventario y lectura de códigos de barras.

La mecánica de la visión artificial

Los componentes básicos de un sistema de visión artificial incluyen un procesador, una cámara y una interfaz de cámara para digitalizar imágenes. Con la ayuda de otros componentes, como fuentes de luz, lentes, software de procesamiento de imágenes, sensores de detección de objetos y hardware de entrada / salida, se completa un sistema de visión artificial.

“En un sistema de visión artificial, el subsistema de sensores es el ‘ojo'”, dijo Gigot.

Este “ojo” consiste en una lente para enfocar la luz en el sensor de imagen, y un sensor de imagen convierte esta luz en datos digitales, o “píxeles”, que presentan diferentes colores y datos de luminancia.

Algunas aplicaciones de visión artificial, como el escaneo de códigos de barras, usan solo imágenes en blanco y negro, ya que la información de color no es necesaria para hacer un juicio inteligente para este tipo de funciones. En algunos otros casos, como la identificación de defectos de pintura, la información de color es crítica.

Anteriormente, las imágenes digitales recopiladas por los sistemas de visión artificial se enviaban de vuelta a una PC o un sistema de back-end FPGA (Field Programmable Gate Arrays) para su análisis. Al colocar esta capacidad de procesamiento de video directamente en la cámara, se reduce el tiempo necesario para identificar las imágenes, lo que acelera todo el proceso de producción.

“Con los últimos avances en tecnología de chips y la llegada del silicio dedicado para procesar datos de visión, como la última serie de sistema en chips Ambarella CVflow (SoC), este procesamiento se puede realizar en la propia cámara, justo al lado Al sensor “, dijo Gigot.

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