Desde las cámaras RGB hasta los sensores LiDAR, explora cómo se utilizan los distintos tipos de cámaras de visión por ordenador en diversas aplicaciones de diferentes sectores.
Muchos factores técnicos, como los datos, los algoritmos y la potencia de cálculo, contribuyen al éxito de una aplicación de inteligencia artificial (IA). Concretamente en la visión por ordenador, un subcampo de la IA que se centra en capacitar a las máquinas para analizar y comprender imágenes y vídeos, uno de los factores más críticos es la entrada o fuente de datos: la cámara. La calidad y el tipo de cámaras utilizadas para una aplicación de visión por ordenador afectan directamente al rendimiento de los modelos de IA.
Elegir la cámara adecuada es crucial porque las distintas tareas de visión por ordenador requieren distintos tipos de datos visuales. Por ejemplo, las cámaras de alta resolución se utilizan para aplicaciones como el reconocimiento facial, en las que deben captarse con precisión los detalles finos de la cara. En cambio, las cámaras de menor resolución pueden utilizarse para tareas como la supervisión de colas, que dependen de patrones más amplios que de detalles intrincados.
Hoy en día, hay muchos tipos de cámaras disponibles, cada una diseñada para satisfacer necesidades específicas. Comprender sus diferencias puede ayudarte a optimizar tus innovaciones en visión computerizada. Exploremos los distintos tipos de cámaras de visión computerizada y sus aplicaciones en diferentes sectores.
Las cámaras RGB (rojo, verde y azul) se utilizan habitualmente en aplicaciones de visión por ordenador. Captan imágenes en el espectro visible dentro de longitudes de onda de 400 a 700 nanómetros (nm). Dado que estas imágenes son similares a cómo ven los humanos, las cámaras RGB se utilizan para muchas tareas como la detección de objetos, la segmentación de instancias y la estimación de poses en situaciones en las que basta con una visión similar a la humana.
Estas tareas suelen implicar la identificación y detección de objetos desde una perspectiva bidimensional (2D), en la que no es necesario captar la profundidad para obtener resultados precisos. Sin embargo, cuando una aplicación requiere información de profundidad, como en la detección de objetos 3D o la robótica, se utilizan cámaras RGB-D (Rojo, Verde, Azul y Profundidad). Estas cámaras combinan datos RGB con sensores de profundidad para captar detalles 3D y proporcionar mediciones de profundidad en tiempo real.
Una aplicación interesante en la que las cámaras RGB-D pueden resultar útiles es en las pruebas virtuales, un concepto cada vez más popular en las tiendas minoristas. En pocas palabras, las pantallas inteligentes integradas con cámaras y sensores RGB-D pueden recoger datos como la altura, la forma del cuerpo y la anchura de los hombros del comprador. Con esta información, el sistema puede superponer digitalmente la ropa a una imagen en directo del cliente. Las tareas de visión por ordenador, como la segmentación de instancias y la estimación de poses, pueden procesar los datos visuales para detectar con precisión el cuerpo del cliente y alinear la ropa para que se ajuste a sus proporciones en tiempo real.
Los probadores virtuales ofrecen a los clientes una vista en 3D de cómo les quedaría una prenda, y algunos sistemas pueden incluso imitar cómo se movería el tejido para una experiencia más realista. La visión por ordenador y las cámaras RGB-D permiten a los clientes saltarse el probador y probarse la ropa al instante. Ahorra tiempo, facilita la comparación de estilos y tallas, y mejora la experiencia general de compra.
Las cámaras estereoscópicas son un tipo de cámara que utiliza varios sensores de imagen para captar la profundidad comparando imágenes desde distintos ángulos. Son más precisas que los sistemas de un solo sensor. Por su parte, las cámaras o sensores de tiempo de vuelo (ToF) miden las distancias emitiendo luz infrarroja que rebota en los objetos y vuelve al sensor. El procesador de la cámara calcula el tiempo que tarda en volver la luz para determinar la distancia.
En algunos casos, las cámaras estereoscópicas se integran con sensores ToF, combinando los puntos fuertes de ambos dispositivos para captar la información de profundidad rápidamente y con gran precisión. La combinación de las mediciones de distancia en tiempo real de un sensor ToF con la percepción detallada de la profundidad de una cámara estereoscópica la hace ideal para aplicaciones como los vehículos autónomos y la electrónica de consumo, donde tanto la velocidad como la precisión son vitales.
Es posible que hayas utilizado una cámara de tiempo de vuelo (ToF) sin darte cuenta. De hecho, los smartphones más populares de marcas como Samsung, Huawei y Realme suelen incluir sensores ToF para mejorar las capacidades de detección de profundidad. La información precisa sobre la profundidad que proporcionan estas cámaras se utiliza para crear el popular efecto bokeh, en el que el fondo aparece difuminado mientras el sujeto permanece enfocado con nitidez.
Los sensores ToF también se están volviendo esenciales para otras aplicaciones más allá de la fotografía, como el reconocimiento de gestos y la realidad aumentada (RA). Por ejemplo, teléfonos como el Samsung Galaxy S20 Ultra y el Huawei P30 Pro utilizan estos sensores para mapear la profundidad 3D en tiempo real, mejorando tanto la fotografía como las experiencias interactivas.
Las cámaras térmicas, como su nombre indica, se utilizan ampliamente para la detección de calor en diversas aplicaciones, incluidas las industrias manufactureras y las fábricas de automóviles. Estas cámaras miden la temperatura y pueden utilizarse para alertar a los usuarios cuando detectan niveles críticos de calor demasiado altos o demasiado bajos. Al detectar la radiación infrarroja, que es invisible para el ojo humano, proporcionan lecturas precisas de la temperatura. A menudo se denominan cámaras de infrarrojos, pero sus usos van más allá de los entornos industriales. Por ejemplo, las cámaras térmicas también se utilizan en la agricultura para controlar la salud del ganado, en las inspecciones de edificios para identificar fugas de calor y en la lucha contra incendios para localizar puntos calientes.
Las máquinas y los sistemas eléctricos de las plantas de fabricación o las plataformas petrolíferas y de gas suelen funcionar continuamente y generar calor como subproducto. Con el tiempo, puede producirse una acumulación excesiva de calor en componentes como motores, cojinetes o circuitos eléctricos, lo que puede provocar fallos en el equipo o riesgos para la seguridad.
Las cámaras térmicas pueden ayudar a los operarios a controlar estos sistemas detectando a tiempo picos anormales de temperatura. Un motor sobrecalentado puede programarse para su mantenimiento y evitar costosas averías. Al integrar las imágenes térmicas en las inspecciones periódicas, las industrias pueden aplicar un mantenimiento predictivo, reducir el tiempo de inactividad, prolongar la vida útil de los equipos y garantizar un entorno de trabajo más seguro. En general, se puede mejorar el rendimiento de la planta y minimizar el riesgo de averías inesperadas.
Las cámaras de alta velocidad están diseñadas para captar más de 10.000 fotogramas por segundo (FPS), de modo que pueden procesar movimientos rápidos con una precisión excepcional. Por ejemplo, cuando los productos se mueven rápidamente en una línea de producción, las cámaras de alta velocidad pueden utilizarse para controlarlos y detectar cualquier anomalía.
Por otra parte, las cámaras a cámara lenta pueden utilizarse para capturar secuencias a altas velocidades de fotogramas y luego reducir la velocidad de reproducción. Esto permite a los espectadores observar detalles que a menudo se pasan por alto en tiempo real. Estas cámaras se utilizan para evaluar el rendimiento de las armas de fuego y los materiales explosivos. La capacidad de ralentizar y analizar movimientos intrincados es ideal para este tipo de aplicaciones.
En determinadas situaciones, la combinación de cámaras de alta velocidad y de cámara lenta puede ayudar al análisis detallado de objetos de movimiento rápido y lento dentro del mismo evento. Digamos que estamos analizando un partido de golf. Las cámaras de alta velocidad pueden medir la velocidad de una pelota de golf, mientras que las cámaras de cámara lenta pueden analizar los movimientos del swing y el control corporal de un golfista.
Las cámaras multiespectrales son dispositivos especializados que pueden grabar varias longitudes de onda del espectro luminoso, incluidas las ultravioletas y las infrarrojas, en una sola toma. Las imágenes multiespectrales proporcionan valiosos datos detallados que las cámaras tradicionales no pueden captar. Al igual que las cámaras hiperespectrales, que captan bandas de luz aún más estrechas y continuas, las cámaras multiespectrales se utilizan en campos como la agricultura, la geología, la vigilancia del medio ambiente y la obtención de imágenes médicas. Por ejemplo, en sanidad, las cámaras multiespectrales pueden ayudar a visualizar diferentes tejidos captando imágenes a través de múltiples longitudes de onda.
Del mismo modo, los drones equipados con imágenes multiespectrales están avanzando mucho en la agricultura. Pueden identificar plantas poco sanas o afectadas por insectos y plagas en una fase temprana. Estas cámaras pueden analizar el espectro infrarrojo cercano, y las plantas sanas suelen reflejar más luz infrarroja cercana que sus homólogas enfermas. Adoptando estas técnicas de IA en la agricultura, los agricultores pueden aplicar contramedidas tempranas para aumentar el rendimiento y reducir la pérdida de cosechas.
Las cámaras LiDAR (Light Detection and Ranging) utilizan impulsos láser para crear mapas en 3D y detectar objetos a distancia. Son eficaces en muchas condiciones, como niebla, lluvia, oscuridad y altas temperaturas, aunque las condiciones meteorológicas adversas, como la lluvia o la niebla, pueden afectar a su rendimiento. El LiDAR se utiliza habitualmente en aplicaciones como los coches autoconducidos para la navegación y la detección de obstáculos.
El LiDAR actúa como los ojos del coche, enviando pulsos láser y midiendo cuánto tardan en rebotar. Esta información ayuda al coche a calcular distancias e identificar objetos como coches, peatones y señales de tráfico, proporcionando una visión de 360 grados para una conducción más segura.
Cuando se trata de visión por ordenador, las cámaras sirven como los ojos que permiten a las máquinas ver e interpretar el mundo de forma similar a como lo hacen los humanos. Elegir el tipo de cámara adecuado es clave para el éxito de las distintas aplicaciones de visión por ordenador. Desde las cámaras RGB estándar hasta los sistemas LiDAR avanzados, cada tipo ofrece características únicas adecuadas para tareas específicas. Al comprender la variedad de tecnologías de cámara y sus usos, los desarrolladores e investigadores pueden optimizar mejor los modelos de visión por ordenador para afrontar los complejos retos del mundo real.
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