La inteligencia artificial trae consigo multitud de tecnologías que están ofreciendo un rápido avance tecnológico. La visión artificial es un claro instrumento a favor del desarrollo de aplicaciones dentro de campos como la seguridad o la medicina. Te contamos más acerca de ella.
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¿Qué es la visión artificial?
De la misma forma que hemos conseguido escuchar de manera artificial, también se ha llegado a imitar el sentido de la visión mediante la tecnología. Gracias a esta, a las máquinas son capaces de interpretar y entender el mundo visual, utilizando cámaras y algoritmos avanzados. Una evolución más de los tipos de Inteligencia Artificial.
Intentando igualar la forma en que los humanos procesan las imágenes, la visión artificial analiza datos visuales para identificar, clasificar y tomar decisiones basadas en lo que puede ver.
5 Técnicas de visión artificial
No todas las formas de poner en marcha esta tecnología son iguales. Existen diferentes técnicas de visión artificial que vamos a repasar a continuación.
1. Detección de bordes
Se trata de una técnica esencial para identificar los límites y contornos de los objetos dentro de una imagen. Para llevarlo a cabo, utiliza algoritmos que analizan los cambios abruptos en la intensidad de los píxeles. De esta manera, se definen sus formas y estructuras, segmentando imágenes y extrayendo sus características. Herramientas como el filtro de Sobel, el operador de Canny y el detector de bordes de Prewitt son los más utilizados.
2. Segmentación de imágenes
Por otra parte, la segmentación de imágenes divide una imagen en regiones homogéneas según criterios, como el color, la intensidad o la textura. Esta técnica es crucial si queremos hacer un análisis detallado y estudiar partes específicas. La segmentación se puede basar en umbrales, separando objetos del fondo o agrupando píxeles similares. Esta técnica es muy utilizada en aplicaciones médicas para identificar tejidos y órganos en imágenes de resonancia magnética o tomografía computarizada.
3. Reconocimiento de objetos
El reconocimiento de objetos permite a los sistemas de visión artificial identificar y clasificar objetos dentro de una imagen o vídeo. Es muy usada para aplicaciones como la seguridad mediante el reconocimiento facial o la conducción autónoma, detectando peatones y señales de tráfico.
4. Reconstrucción 3D
Creando modelos tridimensionales de objetos o escenas a partir de imágenes 2D, es posible generar lo que conocemos como realidad aumentada, además de ayudar a otros campos como la robótica, y las simulaciones virtuales. Utiliza varios enfoques, como la fotogrametría, que emplea múltiples imágenes de un objeto desde diferentes ángulos para calcular su forma tridimensional. La reconstrucción 3D permite medir dimensiones, crear visualizaciones detalladas y simular escenarios en un espacio tridimensional.
5. Estereovisión
La estereovisión, utiliza varias cámaras colocadas a una distancia fija entre sí con la intención de obtener diferentes perspectivas de la misma escena. Comparando estas imágenes, el sistema puede calcular las diferencias en la posición de los objetos y estimar su distancia relativa, creando una percepción de profundidad. Se utiliza en aplicaciones que requieren una comprensión tridimensional del entorno, como en vehículos autónomos para detectar obstáculos y calcular distancias.
¿Cómo surge la visión artificial?
Esta tecnología comenzó a desarrollarse en las décadas de 1960 y 1970, impulsada por avances en inteligencia artificial, óptica y procesamiento de señales. En principio, se centró en problemas simples como la detección de bordes y el reconocimiento de formas básicas, pero con el tiempo, los nuevos avances permitieron desarrollar sistemas más complejos, que permitían realizar tareas como el reconocimiento facial o la conducción autónoma.
Actualmente, es una de las tecnologías más avanzadas y con más aplicaciones que podemos encontrar, con una inmensa proyección en los años futuros.
Tipos de tareas que puede realizar la visión artificial
Como ya hemos ido viendo, la visión artificial permite el desarrollo de multitud de aplicaciones que ofrecen grandes ventajas, entre ellas encontramos:
- Reconocimiento de objetos: Identificación y clasificación de objetos en imágenes o videos, como rostros, vehículos, animales, o productos.
- Detección de anomalías: Identificación de defectos o irregularidades en productos, componentes o superficies, utilizada en control de calidad industrial.
- Reconocimiento de texto: Conversión de texto en imágenes en datos legibles por máquinas, útil en digitalización de documentos y reconocimiento de matrículas.
- Reconocimiento facial: Identificación y verificación de personas mediante análisis de sus características faciales.
- Segmentación de imágenes: División de una imagen en regiones o segmentos para identificar y analizar componentes específicos.
- Reconocimiento de patrones: Identificación de patrones específicos dentro de un conjunto de datos visuales, útil en análisis de datos, investigación científica y diagnóstico médico.
Ejemplos de visión artificial
Ahora llega el momento de pensar cómo podemos aplicar estas tareas a casos reales. Las empresas usan la visión artificial para mejorar sus productos y servicios o incluso para facilitar el trabajo de los empleados. Tesla y Amazon son dos ejemplos de uso.
Tesla
Tesla utiliza visión artificial en sus vehículos autónomos para mejorar la seguridad y la capacidad de conducción automática. Los algoritmos de visión artificial procesan estas imágenes para identificar y clasificar objetos como peatones, otros vehículos, señales de tráfico y obstáculos, permitiendo que el coche tome decisiones en tiempo real.
Amazon
Otro ejemplo es Amazon, quien emplea visión artificial en sus centros de distribución para optimizar la gestión del inventario y el proceso de empaquetado. Sus sistemas de visión artificial utilizan cámaras y sensores para monitorear y gestionar el movimiento de los productos en sus almacenes, de esta manera, se mejora la eficiencia operativa y a reducir errores en el cumplimiento de pedidos.
