Entre los diversos tipos de información que las personas adquieren de la naturaleza, la adquisición visual es la más alta, que representa aproximadamente el 80% de la información total. Con el desarrollo de la tecnología de la información, la función visual humana se da gradualmente a computadoras, robots u otras máquinas inteligentes. La visión artificial, que actualmente se encuentra en la ganancia inesperada de la industria, es una de esas tecnologías, que realiza aplicaciones automáticas de detección y análisis a través del procesamiento de imágenes, incluida la detección automática, el control de procesos y la navegación de robots. Actualmente, la tecnología de visión artificial (MV) se ha producido. Los sensores de visión, las lentes, las cámaras de alta velocidad, las fuentes de luz, el software de visión, las tarjetas de adquisición de imágenes, los procesadores de visión, etc. se están volviendo cada vez más sofisticados. En los entornos de automatización industrial, la visión artificial está recibiendo cada vez más atención de la industria y se está utilizando en una gran cantidad de aplicaciones, como automóviles autónomos, producción de alimentos, envases y logística, robótica y drones.
Cuando se trata de visión artificial, los técnicos pueden entender mucho, este artículo trata de explicar la verdad que debe conocerse sobre la visión artificial de cuatro aspectos uno por uno.
Verdad 1: Visión búra
La visión artificial es un dispositivo que recibe y procesa automáticamente imágenes de objetos reales por medio de dispositivos ópticos y sensores sin contacto para obtener la información requerida o controlar el movimiento de un robot. En funcionamiento desde la década de 1950, la tecnología realmente despegó y creció en popularidad desde 1980 hasta 1990. Durante las décadas, la visión artificial ha acumulado varias definiciones para lo que es y cómo funciona.
La Asociación de Imágenes Automatizadas (AIA) ofrece una definición más amplia, que es que la visión artificial abarca todas las aplicaciones industriales y no industriales en las que una combinación de hardware y software proporciona orientación operativa para que un dispositivo realice funciones basadas en la captura y el procesamiento de imágenes. SearchEnterpriseai, por otro lado, ofrece una definición más estrecha de visión artificial, llamándolo "la capacidad de visión de una computadora" que usa una o más cámaras, convertidores analógicos a digitales (ADC) y procesamiento de señales digitales (DSP) para Transmita los datos resultantes a una computadora o controlador de robot.
En la práctica, la visión artificial a menudo necesita trabajar junto con otras tecnologías avanzadas, incluido el procesamiento del lenguaje natural, la automatización de procesos robóticos (RPA), la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML), para realizar las capacidades de "visión" requeridas para automatización. Puede pensar en la visión artificial como los ojos de la automatización, AI y ML como el cerebro, y RPA como si el "jugador de teclado" necesite hacer el trabajo. La adopción de la automatización se ha acelerado en los últimos años, y es fundamental que las organizaciones sigan siendo competitivas en sus industrias. Si piensa en la automatización como una "fuerza laboral digital" en el trabajo, todos estos "empleados digitales" estarían ciegos sin la adición de visión artificial.
La visión por computadora también ha sido un gran éxito en la industria en los últimos años, entonces, ¿cómo se relaciona con la visión artificial? En un nivel macro, Machine Vision es una disciplina de ingeniería de sistemas que integra y aplica las tecnologías existentes de nuevas formas de resolver problemas del mundo real. La visión por computadora, por otro lado, es una forma de informática que no se realiza a través de hardware tangible, como dispositivos de visión, como cámaras fijas a los robots.
Más específicamente, la visión artificial es el cuerpo de un sistema, mientras que la visión por computadora es la inteligencia del sistema, el cerebro que procesa la información. Sin visión por computadora, la visión artificial no funcionará. El aprendizaje automático, el aprendizaje profundo y las redes neuronales son tres técnicas utilizadas para procesar elementos a una velocidad más rápida a través de un sistema de visión artificial. Estas tres técnicas se pueden utilizar para ampliar la comprensión de la visión de la máquina de lo que se localiza, por lo que es un activo valioso para la visión artificial. A medida que avanza la tecnología de la visión por computadora, las posibilidades de posibles aplicaciones de visión artificial aumentan en consecuencia.
Vale la pena señalar que la visión artificial y el procesamiento de imágenes son igualmente dos conceptos diferentes; El procesamiento de imágenes es un proceso que genera una imagen, mientras que los sistemas de visión artificial pueden detectar y clasificar una amplia variedad de objetos y elementos en una amplia gama de industrias, incluidos automotriz, electrónica y semiconductores, alimentos y bebidas, tráfico vial y vehicular o transporte inteligente Sistemas (ITS), imágenes médicas, embalaje, etiquetado e impresión, productos farmacéuticos y transmisión de televisión. Las tecnologías basadas en la visión artificial se están volviendo centrales para la creación de la automatización.
Verdad 2: los desarrollos de hardware y software han llevado a avances en la visión artificial
La visión artificial es el ojo de la automatización industrial. Su flujo de trabajo principal es: el sistema convierte los objetivos capturados en señales de imagen por productos de visión artificial (por ejemplo, cámara, CMOS o CCD), y luego transmite las señales de imagen a un sistema de procesamiento de imágenes dedicado. Según la información como la distribución de píxeles, el brillo y el color, las señales de imagen se convierten en señales digitales que finalmente permiten que las máquinas (robots u otras herramientas industriales) realicen tareas industriales como la fabricación y la verificación de calidad.
La visión artificial es un elemento clave de la industria 4. 0 y está ayudando a los sistemas de automatización industrial de varias maneras, como aumentar la eficiencia al mejorar el inventario, detectar productos defectuosos y mejorar la calidad de fabricación. Para imitar con precisión la percepción humana, la visión artificial requiere la ayuda de una variedad de dispositivos y software. El desarrollo continuo de estas tecnologías de hardware y software está impulsando aún más la evolución de la tecnología de visión artificial.
01 cámara inteligente
Una cámara es el dispositivo principal utilizado para inspeccionar un objeto o elemento en un sistema de visión artificial. A veces, es posible que se necesiten múltiples cámaras en un punto de inspección particular para garantizar que cada detalle se pueda inspeccionar adecuadamente. Cuando un sistema de visión artificial necesita capturar y extraer información específica de la aplicación de una imagen, aquí es donde se requiere el soporte de una cámara inteligente. Las cámaras inteligentes generalmente contienen todas las interfaces de comunicación necesarias y se pueden conectar a Wi-Fi o un servidor para transmitir los datos de imagen capturados. Como una herramienta poderosa, el aprendizaje profundo permite a los diseñadores de sistemas automatizar rápidamente las decisiones complejas y subjetivas al tiempo que mejora la calidad y capacidad del producto de manera efectiva.
02 3 D Cámara
Una cámara 3D puede mostrar la profundidad del objeto detectado en una imagen para mostrar diferentes ángulos de la imagen. Al usar una cámara 3D en un sistema de visión artificial, se producirá una percepción de perspectiva y profundidad diferente. Las cámaras de tiempo de vuelo (TOF) son cámaras 3D que usan el principio de tiempo de vuelo para medir la distancia. La tecnología de imágenes de imágenes le permite realizar imágenes 3D sin escanear el objeto. La tecnología generalmente cubre distancias de unos pocos metros a aproximadamente aproximadamente 40 metros en un máximo de 100 imágenes por segundo, con una resolución de distancia de aproximadamente 5 a 10 milímetros y una resolución lateral de aproximadamente 200 x 200.
Históricamente, TOF a menudo se ha visto como una tecnología de detección 3D menos precisa debido a algunas preguntas sobre su precisión. Por supuesto, en los últimos años, muchas compañías principales han desarrollado productos de alta resolución de hasta 1.3 megapíxeles, y las cámaras TOF de alta precisión para los sistemas de visión artificial pueden mejorar significativamente la flexibilidad y la automatización de la producción.
El sensor de tiempo de vuelo (TOF) OPT8241 de Texas Instruments combina la detección de TOF con un convertidor analógico a digital y un generador de sincronización programable (TG), que ofrece imágenes de resolución de 320 x 240 a velocidades de cuadro de hasta 150 fps. Los controles TG incorporados restablecen, modulación y lectura de la secuencia digitalizada. Al mismo tiempo, el TG es programable, proporcionando la flexibilidad para optimizar varias métricas de rendimiento de percepción de profundidad, como potencia, robustez de movimiento, relación señal / ruido y cancelación ambiental.
03 sensores de visión
Los sensores de visión están en el corazón de un sistema de visión artificial y son la fuente de maximizar las características del entorno, y los dispositivos centrales son sensores de imagen como CCDS y CMOS. Estos sensores de visión de mayor resolución generalmente pueden producir imágenes que contienen más píxeles, muy útiles para mejorar la calidad de la imagen y facilitar el reconocimiento de los detalles visuales.
Los sensores CCD han sido durante mucho tiempo la tecnología dominante para capturar imágenes de alta calidad y baja ruido. Sin embargo, los sensores CCD son costosos de fabricar y, por lo tanto, generalmente más caros y consumen mucha más potencia que los sensores CMOS. Hoy, la tecnología del sensor CMOS ha avanzado hasta el punto en que puede abordar rápidamente la calidad y la funcionalidad de la tecnología CCD, a un precio más bajo, en un tamaño más pequeño y con un consumo de energía más bajo. Las cámaras CMOS generalmente tienen una velocidad de cuadro más alta que las cámaras CCD , una característica crítica para los sistemas de visión artificial que dependen del procesamiento de imágenes en tiempo real para la automatización o el análisis de datos de imágenes. Además, los sensores CMOS son más sensibles a las longitudes de onda infrarrojas que los sensores CCD, y los fabricantes de chips y cámaras CMOS aprovechan esto para capturar la luz infrarroja, proporcionando una capacidad de imagen adicional para el reconocimiento de imágenes. En equilibrio, los sensores CMOS pueden ser más adecuados para aplicaciones de visión artificial.
04 Fuente de luz
Como dispositivo de imagen auxiliar, la fuente de luz a menudo juega un papel crucial en la calidad de las imágenes. Los productos de iluminación LED, por ejemplo, ofrecen una mayor flexibilidad con ángulos ajustables y longitudes de onda adicionales para una respuesta espectral más consistente. Con una amplia gama de longitudes de onda y formas de fuentes de luz disponibles en el mercado, la selección de productos no es difícil.
05 Tarjeta de captura de imágenes
Una tarjeta de adquisición de imágenes generalmente viene en forma de una tarjeta de complemento de computadora cuyo trabajo principal es transferir la salida de imagen a la computadora host. Se requieren tarjetas de adquisición de imágenes para convertir las señales analógicas o digitales de la cámara en un flujo de datos de imagen en un formato específico, y también pueden controlar algunos de los parámetros de la cámara, como señales de activación, tiempos de exposición/integración, velocidades de obturación, y así. en. Las tarjetas de adquisición de imágenes generalmente tienen diferentes estructuras de hardware para diferentes tipos de cámaras, así como diferentes formularios de bus, como PCI, PCI64, PCI COMPAC, PC104, ISA, etc.
06 Software de procesamiento de visión
El software de visión artificial se utiliza para completar el procesamiento de los datos de la imagen de entrada, y luego, a través de ciertos cálculos, puede obtener los resultados requeridos. El software de visión artificial de uso general viene en forma de bibliotecas de imágenes C/C ++}, controles ActiveX y entornos de programación basados en gráficos, etc. Puede ser especializado, por ejemplo, solo para la inspección LCD, la inspección de BGA, la plantilla. Alineación, etc., o propósito general, incluida la localización, la medición, el reconocimiento de códigos de barras/caracteres, la detección de motas, etc.
Verdad 3: El mercado de la visión artificial está creciendo rápidamente, con la industria automotriz tomando crédito por ello
El valor de la visión artificial en la automatización radica en su capacidad para capturar y procesar de manera rápida y eficiente un gran número de documentos, imágenes y videos, en cantidades y velocidades que exceden con creces las capacidades humanas.
Las amplias perspectivas de aplicaciones y el gran potencial de mercado determinan que la visión artificial es un mercado en crecimiento, los datos de los mercados y los mercados muestran que se espera que el tamaño del mercado de la visión artificial sea de $ 10.7 mil millones en 2020 a $ 14.7 mil millones en 2025, en un compuesto anual anual tasa de crecimiento del 6.5%.
Según Grand View Research, el tamaño del mercado global de la visión artificial fue de 13.23 mil millones en 2 0 21 y se espera que crezca a una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) de 7.7% de 2022 a 2030. La demanda de visión- Los sistemas robóticos guiados en los sectores automotriz, alimentos y bebidas, farmacéuticos y químicos, y los sectores de envasado es el principal impulsor para el crecimiento del mercado. Entre estos, la industria automotriz sigue siendo el mayor adoptante de sistemas de visión artificial a nivel mundial, con una participación de ingresos de más del 15.0% de la industria automotriz en 2021, y se espera que continúe creciendo constantemente en los próximos años.
Las tendencias del mercado de la visión artificial de EE. UU. Por industria, 2020 - 2030
Verdad 4: La visión artificial hará una gran diferencia en las aplicaciones de robótica
Hay muchas oportunidades para que la visión artificial se expanda en términos de alcance del mercado y aplicaciones. Estas oportunidades requieren cierta imaginación, lo que significa que la visión artificial no se trata solo de reemplazar los ojos de un técnico, sino de aprovechar los robots para realizar tareas que los técnicos no pueden. Machine Vision le da a los robots la capacidad de "ver" en tiempo real y en gran detalle, lo que les permite tomar decisiones basadas en una visión integral de un objeto o entorno. Hoy, los robots se están utilizando cada vez más en el mundo. Cuando los robots están equipados con visión artificial, les da una mayor precisión, orientación y comprensión, la capacidad de agarrar objetos con mayor precisión, colocar objetos con mayor precisión y realizar tareas más complejas más rápido.
La visión artificial se está volviendo cada vez más importante en las aplicaciones de robótica, y según un informe reciente de la Asociación para el Avance de la Automatización (A3), el mercado de Robotics and Machine Vision ha logrado un crecimiento sustancial en el segundo trimestre de 2021 en comparación con 2020. Industrial Industrial. Los robots ya se usan ampliamente, y con el advenimiento de los robots colaborativos y el rápido desarrollo de la visión artificial 3D, se utilizarán con mayor frecuencia en combinación.
La visión artificial incorpora una capacidad tecnológica, al igual que otras capacidades como la automatización, el aprendizaje automático, el aprendizaje profundo y las redes neuronales. Es una capacidad que puede integrarse en otras tecnologías y procesos para beneficiar a la industria y mejorar la eficiencia comercial. Los robots de hoy tienen una visión cotidiana cada vez más incorporada, lo que les permite realizar tareas más complejas. Estas tareas no serían posibles sin que la visión artificial le diga al robot exactamente dónde se encuentra un elemento. La visión artificial es la clave para desbloquear todo el potencial de la automatización, agregando más inteligencia a la automatización inteligente.