Descubre las diferencias entre procesamiento de imágenes, visión por ordenador y visión artificial, y cómo se utilizan estas tecnologías para tareas como el análisis de datos visuales.
La IA puede utilizarse para analizar todo tipo de datos, y cuando se trata de datos visuales como imágenes y vídeos, esto entra dentro del dominio de la analítica de imágenes, que implica diferentes tecnologías. El procesamiento de imágenes, la visión por ordenador y la visión artificial hacen posible que los ordenadores vean y comprendan el mundo analizando imágenes y fotogramas de vídeo. Aunque estas tres tecnologías parecen similares, existen diferencias clave que las hacen útiles para diversas aplicaciones. El procesamiento de imágenes se centra en manipular y mejorar imágenes y fotogramas de vídeo, mientras que la visión por ordenador va un paso más allá al utilizar estas imágenes procesadas para ayudar a los ordenadores a interpretar y comprender su contenido. La visión artificial, por su parte, aplica técnicas de visión por ordenador específicamente a entornos industriales, como para inspecciones y tareas de control de calidad.
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Estos tres campos permiten diversas aplicaciones en muchos sectores, como la sanidad, la fabricación y la agricultura. En este artículo, exploraremos el procesamiento de imágenes, la visión por ordenador y la visión artificial y discutiremos sus diferencias. También veremos cómo funcionan y cómo se utilizan en distintos sectores. Comencemos.
Empecemos por la técnica fundamental que subyace tanto a la visión por ordenador como a la visión artificial: el procesamiento de imágenes. Consiste en utilizar algoritmos para manipular y mejorar las imágenes digitales, ajustando parámetros como el brillo, el contraste, el equilibrio de color o filtrando el ruido, para prepararlas para un análisis y una interpretación más avanzados.
Veamos cómo funciona. El procesamiento de imágenes se realiza descomponiendo las imágenes en píxeles individuales y manipulando después estos píxeles para conseguir los efectos deseados. Por ejemplo, para dar más brillo a una imagen, el algoritmo puede aumentar la intensidad de cada píxel. Del mismo modo, para detectar bordes, puede buscar cambios bruscos en los valores de los píxeles. Aplicando operaciones matemáticas y algoritmos a estos píxeles, el procesamiento de imágenes puede utilizarse para mejorar la calidad de la imagen, extraer información o crear imágenes nuevas.
Las técnicas de procesamiento de imágenes también son esenciales para procesar datos y crear conjuntos de datos visuales con imágenes claras y de alta calidad, y ayudan a los sistemas de visión por ordenador y visión artificial a analizarlas con precisión. Bibliotecas como OpenCV y MATLAB proporcionan marcos robustos que hacen que estas técnicas de procesamiento de imágenes sean accesibles a desarrolladores e investigadores de diversos campos.
He aquí algunas técnicas populares de tratamiento de imágenes:
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La restauración de imágenes es un gran ejemplo de aplicación del procesamiento de imágenes. Consiste en recuperar una imagen que se ha degradado con el tiempo. Se utilizan técnicas como el filtrado y la reducción de ruido para eliminar marcas, arañazos, manchas, desgaste y desgarros, y devolver a la imagen degradada su calidad original. La restauración de imágenes es especialmente útil en situaciones en las que las imágenes son de baja calidad o están dañadas, como las fotografías antiguas.
A diferencia del procesamiento de imágenes, que se centra en alterar y mejorar las imágenes, la visión por ordenador da a los ordenadores la capacidad de ver y comprender el mundo real. Muchas aplicaciones utilizan la visión por ordenador para identificar y comprender objetos y personas en imágenes o fotogramas de vídeo. Replica la visión humana e intenta reproducir cómo damos sentido a lo que vemos a nuestro alrededor.
La visión por ordenador puede utilizarse para automatizar tareas como la vigilancia. También tiene una amplia gama de aplicaciones prácticas como el reconocimiento facial, las imágenes médicas y los vehículos autónomos. Los modelos de visión computerizada se entrenan utilizando técnicas de aprendizaje profundo para extraer e identificar características y patrones complejos a partir de conjuntos de datos de imágenes a gran escala. Diversas industrias utilizan después estos modelos entrenados, como Ultralytics YOLOv8para diferentes tareas, como la detección y el seguimiento de objetos.
Por ejemplo, los coches autoconducidos como el Tesla utilizan la visión por ordenador para navegar por el mundo real. Las imágenes que captan las cámaras a bordo del coche se procesan mediante visión por ordenador. Las tareas de visión por ordenador como la detección, el seguimiento y la segmentación de objetos son vitales para comprender las situaciones del tráfico y el entorno que les rodea. Otra aplicación interesante es el reconocimiento facial. La visión por ordenador puede utilizarse para analizar y reconocer rasgos faciales en imágenes, capturando el rostro de una persona a partir de una imagen o vídeo, identificando los rasgos clave y comparándolos con una base de datos de datos faciales almacenados.
La visión artificial se utiliza en entornos industriales, como grandes fábricas o instalaciones de producción, para aplicaciones como garantizar la calidad de los productos y comprobar la corrección de las etiquetas y los códigos de barras de los productos acabados. La visión artificial es una rama especializada de la visión por ordenador que se basa en hardware duradero para funcionar eficazmente en condiciones difíciles. Dado que estos sistemas están integrados en aplicaciones industriales, son esenciales la alta velocidad y la precisión en tiempo real.
Veamos cómo funciona. En primer lugar, los datos se recogen utilizando una o varias cámaras de alta resolución. Estas cámaras también pueden incluir funciones especializadas, como imágenes infrarrojas o térmicas. Después, los datos recogidos se analizan utilizando técnicas de visión por ordenador para extraer la información necesaria. La información extraída suele incluir detalles como la identificación de objetos, formas, tamaños, movimientos, patrones y cualquier anomalía presente en la escena, dependiendo de la aplicación específica.
El control de calidad en las líneas de producción de fabricación garantiza que sólo lleguen a los clientes productos de alta calidad, lo que conduce a una mayor satisfacción de los clientes y a un aumento de los beneficios. Los métodos tradicionales suelen basarse en la inspección manual, que puede llevar mucho tiempo y ser propensa a errores humanos. Un control de calidad deficiente también puede provocar retrasos en la producción, pérdidas económicas y afectar a la reputación de la empresa. Una gran solución es automatizar tareas como la inspección de superficies, la verificación de etiquetas y el posicionamiento de objetos con la ayuda de la visión artificial.
Por ejemplo, en la industria farmacéutica, la calidad del producto es crucial, y se aplican normas estrictas para mantener unos estándares elevados. La visión artificial puede utilizarse para asegurarse de que los envases blíster contienen el número correcto de píldoras, verificando que cada envase tiene exactamente la cantidad correcta, como diez píldoras en un envase de 10. Se puede utilizar un modelo de visión artificial como YOLOv8 para identificar y contar las pastillas mediante la detección de objetos.
Sin embargo, es importante ser consciente de que hay que tener en cuenta algunas limitaciones al trabajar con visión artificial. Los sistemas de visión artificial suelen necesitar unas condiciones de iluminación excelentes para iluminar los productos en entornos industriales. También se necesitan cámaras, procesadores y aceleradores de hardware de alta calidad para capturar datos y acelerar el proceso de análisis. Una consecuencia directa de que estos sistemas se hayan diseñado específicamente para tareas prácticas en entornos industriales es que su instalación puede resultar costosa.
Ahora que hemos hablado de las tres tecnologías por separado y hemos visto algunas de sus aplicaciones, veámoslas más de cerca una al lado de la otra.
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El procesamiento de imágenes es mejor para tareas como ajustar el brillo o filtrar el ruido, que necesitan menos potencia de cálculo y no requieren la capacidad de comprender información visual compleja. Por otro lado, la visión por ordenador es excelente para extraer información significativa de las imágenes y manejar escenas complejas, pero requiere más recursos informáticos y complejidad. Mientras tanto, la visión artificial se adapta a usos industriales, como la inspección automatizada, y a menudo se apoya en sistemas especializados y costosos.
Aunque el procesamiento de imágenes, la visión por ordenador y la visión artificial están estrechamente relacionados, cada uno de ellos tiene fines distintos. El procesamiento de imágenes mejora y manipula las imágenes a nivel de píxel, lo que lo hace muy útil para tareas como la reconstrucción de imágenes.
La visión por ordenador, por otra parte, va un poco más allá al dotar a los ordenadores de la capacidad de comprender y dar sentido a los datos visuales. Es fundamental para casos de uso como el reconocimiento facial y los coches autoconducidos. Además, la visión artificial se utiliza específicamente para aplicaciones industriales. Automatiza procesos industriales como las inspecciones y el control de calidad.
Si conoces estas tecnologías y sus diferencias, podrás elegir la más adecuada para tus aplicaciones, lo que te permitirá mejorar la eficacia y obtener mejores resultados.
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