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Visión artificial VS Visión por computadora
Tanto la visión artificial como la computadora visual pueden realizar tareas a una velocidad superior a la de la visión humana ordinaria, pero existen algunas diferencias clave entre ambas. Una diferencia entre la visión artificial y la visión por computadora radica en que los Sistemas de Visión Artificial dotan de capacidad de visión a las tecnologías existentes. Los sistemas de visión artificial emplean el procesamiento de imágenes y funcionan con un conjunto de reglas y parámetros para respaldar aplicaciones de fabricación como el control de calidad. Por otro lado, la visión por computadora se refiere a la captura y automatización del análisis de imágenes. El análisis de imagen se realiza mediante el sistema de visión artificial, que puede aplicarse en una amplia gama de aplicaciones teóricas y prácticas.
¿Cuáles son las principales diferencias entre la visión artificial y la visión artificial por computadora?
Aunque tanto la visión artificial como la computadora visión implican la captación y el análisis de entradas visuales, existen diferencias entre ambas. Los Sistemas de Visión Artificial capturan imágenes mediante cámaras digitales y luego las procesan para emitir una decisión. Estas decisiones pueden incluir decisiones de aprobación o rechazo en una línea de producción basadas en un defecto detectado por el sistema de visión. Los sistemas de Visión Artificial también suelen contener una cámara, una lente, un procesador y software para permitir que la máquina tome estas decisiones. En otras palabras, la visión artificial necesita formar parte de un sistema de máquinas más grande. Por otro lado, los sistemas de visión por computadora pueden utilizarse por sí solos.
Además, la visión por computadora no necesariamente necesita capturar una imagen, ya que puede funcionar con imágenes guardadas. Los sistemas de visión por computadora pueden interpretar datos de una imagen guardada y producir un resultado o conjunto de resultados. A diferencia de los Sistemas de Visión Artificial, los sistemas de visión artificial no necesitan una cámara. La visión por computadora tiene más flexibilidad en este sentido, ya que puede funcionar utilizando imágenes reales o imágenes sintéticas. Los sistemas de visión artificial pueden obtener información valiosa a partir de imágenes, videos y otros elementos visuales, mientras que los sistemas de visión artificial dependen de la imagen capturada por la cámara del sistema.
Otra diferencia es que los sistemas de visión por computadora se utilizan comúnmente para extraer y usar la mayor cantidad posible de datos sobre un objeto. Por el contrario, los Sistemas de Visión Artificial suelen enfocarse en partes específicas o críticas de un objeto y luego procesan esos datos a partir de la captura de su imagen. Dado que se utiliza más para encontrar cualidades específicas, la visión artificial suele emplearse para tomar decisiones rápidas en un entorno controlado.
A pesar de las diferencias entre ambas, las aplicaciones de las tecnologías de visión artificial y de visión por computadora son inmensamente diversas.
Para una introducción más detallada a la visión artificial, puede visitar nuestra sección dedicada qué es la visión artificial preguntas frecuentes.
¿Cómo funcionan conjuntamente la visión artificial y la visión por computadora?
La visión artificial se encuentra dentro de un sistema de visión artificial. La visión artificial utiliza la visión por computadora, pero el sistema de visión artificial también incluye la parte del proceso posterior a la captura de la imagen.
El objetivo de la visión artificial es capturar imágenes y procesarlas para definir una acción. La visión artificial se utiliza comúnmente en aplicaciones industriales como la inspección automática y los procesos de fabricación. Por ejemplo, los fabricantes pueden utilizar la visión artificial para procesar e identificar problemas como si un producto tiene un defecto.
¿La visión artificial es un subconjunto de la visión computarizada?
Puede ver la visión artificial como un subconjunto de la visión por computadora. La visión por computadora es un término más amplio que abarca la automatización del análisis de imágenes sin depender de la intervención humana. Es un campo de la inteligencia artificial que entrena a las computadoras para interpretar y comprender imágenes. La visión artificial utiliza la visión por computadora en aplicaciones industriales y prácticas mediante el uso de la captura de imágenes para determinar una acción después de interpretar y procesar las imágenes. La visión artificial puede utilizar una capturadora de fotogramas para capturar fotogramas individuales, que suelen ser imágenes fijas digitales de alta resolución, y luego analizarlas. La inteligencia artificial también se puede utilizar en la visión artificial para ayudar a acelerar el proceso de toma de decisiones del sistema.
¿Cuáles son las aplicaciones comunes de la visión por computadora?
La visión por computadora tiene muchas aplicaciones prácticas e importantes. Algunas de estas aplicaciones incluyen la detección de objetos, el escaneo de imágenes, el escaneo de textos, el escaneo de videos, el reconocimiento de imágenes, la detección de rostros y el seguimiento de objetos. La visión por computadora también se utiliza en la realidad virtual, la realidad aumentada y más.
Además, la visión por computadora busca automatizar tareas que el sistema visual humano puede realizar y se centra en cómo las computadoras pueden diseñarse específicamente para obtener una comprensión de alto nivel de imágenes o videos digitales. También incluye nuevas aplicaciones que aprovechan los avances en aprendizaje automático.
¿Cuáles son las aplicaciones comunes de la visión artificial?
La visión artificial tiene muchas aplicaciones prácticas e importantes, como la inspección de objetos, la detección de defectos en los objetos y la inspección de paquetes. Los Sistemas de Visión Artificial también pueden programarse para clasificar objetos, detectar colores, verificar colores, detectar patrones y emparejar patrones. Además, la visión artificial también se utiliza para leer códigos de barras en un entorno estructurado. Debido a sus amplias aplicaciones, la visión artificial se utiliza ampliamente en el control de procesos y la guía de robots en diversas empresas e industrias.
¿Cuáles son las funciones básicas y los casos de uso de la visión artificial?
Las tecnologías combinadas tienen aplicaciones y beneficios en el aseguramiento de la calidad y la eficiencia de las operaciones. Más empresas confían en los Sistemas de Visión Artificial para cumplir con los objetivos de calidad e impulsar una mayor satisfacción del cliente.
Algunos ejemplos típicos del uso de Sistemas de Visión Artificial por parte de las empresas incluyen:
1. Visión artificial y la industria automotriz
Dentro de la industria automotriz, la visión artificial se puede utilizar para inspeccionar y determinar si se ha aplicado correctamente un cordón de soldadura, lo que garantiza que las piezas ensambladas no tengan fugas y estén completamente selladas.
Estos garantizan la calidad y evitan el retrabajo, la reparación y el desecho, especialmente porque ahora se pegan más piezas en la fabricación con adhesivos. Se puede utilizar tanto la visión artificial 2D como la 3D para resolver estas aplicaciones. Las configuraciones más avanzadas utilizan herramientas especiales de visión artificial para resolver aplicaciones de puntos de soldadura.
Un caso de uso adicional en automoción es la inspección de final de línea y la lectura de códigos de barras. Inspección del proceso del tren de potencia/propulsión para garantizar que el motor/transmisión estén correctamente ensamblados, que no falte ninguna pieza ni haya piezas adicionales y que todos los clips estén en su lugar. Los motores/transmisiones tienen muchos componentes directos marcados con códigos de matriz de datos, estos códigos se leen en varios puntos del proceso como parte de los procedimientos de seguimiento y localización. La misma cámara puede realizar tanto inspecciones como lectura de códigos.
2. Visión artificial y la industria de alimentos y bebidas
En la industria de alimentos y bebidas, se puede utilizar la visión artificial dentro del proceso de colocación de tapas y llenado. El sistema de visión artificial puede inspeccionar para determinar si la botella está llena y si la tapa se aplica correctamente a la botella. Esto reduce los desechos y desperdicios, al tiempo que garantiza que el producto esté completo y sea seguro.
3. Visión artificial y la industria solar
Dentro de la industria solar, el sistema de visión artificial puede inspeccionar el proceso de ensamblaje de paneles solares para determinar si están fabricados correctamente. Estas se pueden realizar detectando la presencia o ausencia de piezas, la ubicación y la medida, lo que garantiza que las piezas producidas funcionarán cuando estén completas y lograrán la máxima eficiencia.
4. Visión artificial y bienes de consumo duraderos
En los bienes de consumo duradero (por ejemplo, lavavajillas, hornos, refrigeradores, microondas), la inspección de componentes puede determinar que las máquinas y ensamblajes están correctamente construidos mediante herramientas de identificación de presencia/ausencia, ubicación, medida y color.
5. Visión artificial y fabricación de fijadores
En la fabricación de sujetadores, el sistema puede inspeccionar los sujetadores para garantizar que estén correctamente formados. Normalmente se inspeccionan las partes superiores y las roscas del sujetador. Esto garantiza que las piezas estén correctamente formadas, lo que ayuda a determinar la calidad y a asegurar que las piezas defectuosas no lleguen al cliente final.
6. Visión artificial y moldeo por inyección de plástico
En el moldeo por inyección de plástico, la visión artificial puede inspeccionar y garantizar que las piezas moldeadas estén completamente formadas. Las piezas deformadas pueden deberse a inyecciones cortas, lo que significa que no se ha introducido suficiente material en el molde y la pieza se deforma. Esto mejora la calidad y reduce los desperdicios. Al integrar la visión artificial, los fabricantes pueden lograr una mayor precisión, reducir el tiempo de inspección manual y mejorar la eficiencia general de la producción. Además, los equipos pueden analizar los datos recopilados de estas inspecciones para optimizar el proceso de moldeo y predecir las necesidades de mantenimiento, lo que reduce aún más los costos y aumenta la productividad.
