▶ Johan Potgieter, Cluster Industrial Software Lead de Schneider Electric
¿Qué es la visión artificial? Por definición, permite que los sistemas automatizados “ve” el mundo real; Un implante ocular para máquinas, si lo desea. Y al igual que la pantalla Heads-Up de Ironman, Machine Vision utiliza cámaras, sensores y software para capturar y analizar imágenes de varias aplicaciones, optimizando la toma de decisiones.
La visión artificial se remonta a las décadas de 1950 y 1960, cuando los científicos comenzaron a explorar formas para que las computadoras interpreten los datos visuales. Uno de los primeros proyectos fue dirigido por Marvin Minsky en el MIT en 1966, que tenía como objetivo enseñar a una computadora a reconocer objetos simples
En los últimos años, la visión artificial ha experimentado avances significativos, la mayoría significativamente 4D percepción. A diferencia de la visión 3D tradicional, que captura datos espaciales, la percepción 4D agrega la dimensión del tiempo, lo que permite que los sistemas comprendan el movimiento y la velocidad de los objetos.
Esta notable innovación juega un papel vital en los entornos dinámicos donde la toma de decisiones en tiempo real es primordial. Por ejemplo, la tecnología de detección y rango de luz 4D (LIDAR) integra sensores complejos en un solo chip, proporcionando datos espaciales y temporales de alta resolución. A su vez, mejora la capacidad de los robots para navegar e interactuar con su entorno.
Visión artificial 4D en el trabajo
La capacidad 4D de Machine Vision combina datos espaciales y temporales para crear una comprensión integral de un entorno. Estos sensores y algoritmos avanzados no solo capturan la posición y la forma de los objetos, sino que también se mueven con el tiempo.
Al analizar estos datos, los sistemas pueden predecir posiciones e interacciones futuras, permitiendo respuestas más precisas y adaptativas. Esto es particularmente útil en aplicaciones como la conducción autónoma, donde comprender la velocidad y la trayectoria de los vehículos circundantes es fundamental para la seguridad.
En robótica y sistemas autónomos
En el piso de la fábrica, la percepción 4D permite a los robots realizar tareas complejas como el reconocimiento de objetos, la estimación de pose y la percepción de profundidad con una precisión excepcional.
Además, permite a los robots adaptarse a entornos cambiantes, mejorar su eficiencia operativa y reducir la probabilidad de errores. Además, la percepción 4D facilita una mejor coordinación entre múltiples robots, mejorando tareas colaborativas y racionalización de procesos de producción.
Hoy, la visión artificial se utiliza en numerosas industrias e incluye:
Control e inspección de calidad: los sistemas de visión artificial se utilizan ampliamente en la fabricación para el control de calidad, asegurando que los productos cumplan con los estándares especificados detectando defectos e inconsistencias. Vehículos autónomos: los automóviles autónomos usan visión artificial para navegar en carreteras, detectar obstáculos y hacer que las decisiones de conducción en tiempo real. Ayuda a monitorear la salud de los cultivos, detectar plagas y optimizar la cosecha. Retail: los sistemas de pago automatizados utilizan la visión artificial para escanear y reconocer productos, simplificando la experiencia de compra.
En Schneider ElectricOfrecemos filtros ópticos y de alta calidad para optimizar la visión artificial, asegurando la detección y el análisis precisos de los objetos. Además, nuestro asistente de AI AI AI AVES es una herramienta poderosa que aprovecha el aprendizaje profundo para mejorar las capacidades de visión artificial.
Integrado con el software AVEVA HMI (interfaz humana-máquina) y SCADA (control de supervisión y adquisición de datos), este asistente monitorea las transmisiones de imágenes en tiempo real y alerta a los operadores de anomalías, aumentando la conciencia situacional y la prevención de fallas en las máquinas.
