VISIÓN ARTIFICIAL

VISIÓN ARTIFICIAL

DEFINICIONES DE VISIÓN

Aristóteles: Define, “visión es saber que hay y dónde mediante la vista”.

Gibson: Define, “visión es recuperar de la información de los sentidos (vista) propiedades válidas del mundo exterior.”

Marr: Define, “visión es un proceso que produce, a partir de las imágenes del mundo exterior, una descripción que es útil para el observador y que no tiene información irrelevante”.  

INTRODUCCIÓN

La Visión artificial, (Computer Visión) o Visión técnica, es un subcampo de la inteligencia artificial. La visión artificial o visión por computador, es una disciplina científica, es la ciencia y la tecnología que permite a las "máquinas" ver, extraer información de las imágenes digitales, resolver alguna tarea o entender la escena que están visionando. El propósito de la visión artificial es programar un computador para que “entienda" una escena o la característica también conocida como Visión por Computador.

Es un sistema que permite la adquisición automática de imágenes sin contacto y su análisis

también automático para extraer los datos necesarios para controlar, analizar o interpretar un

proceso o actividad.

• Primero, “automático” implica que los sistemas de visión actúan por si solos, sin asistencia

humana en el análisis o interpretación de las imágenes.

• Segundo incluye la “captura y análisis de imágenes” y no solo la captura o análisis.

• Tercero “sin contacto” se refiere a los sensores utilizados en la captura de imágenes.

Actualmente, las aplicaciones de la visión artificial están muy extendidas y van desde el campo de la industria (contar botellas, comprobar defectos en una cadena de montaje, interpretar un TAC médico...) y el campo de la medicina (recuento y búsqueda de células), hasta los sistemas más complejos, que permiten a los robots orientarse en un entorno desconocido, pasando por el reconocimiento de patrones de la realidad aumentada, entre otras muchas aplicaciones.

Hoy en día se utilizan cada vez más las técnicas de visión artificial en el campo del diseño interactivo mediante la interacción con superficies multitáctiles (multitouch), la interacción con tangibles (objetos) y el reconocimiento de gestos corporales. Todos estos ejemplos incorporan técnicas de visión artificial.

OBJETIVOS DE LA VISIÓN ARTIFICIAL

Los objetivos típicos de la visión artificial incluyen:

-La detección, segmentación, localización y reconocimiento de ciertos objetos en imágenes (por ejemplo, caras humanas).

-La evaluación de los resultados (ej.: segmentación, registro).

-Registro de diferentes imágenes de una misma escena u objeto, i.e., hacer concordar un mismo objeto en diversas imágenes.

-Seguimiento de un objeto en una secuencia de imágenes.

-Mapeo de una escena para generar un modelo tridimensional de la escena; tal modelo podría ser usado por un robot para navegar por la escena.

-Estimación de las posturas tridimensionales de humanos.

-Búsqueda de imágenes digitales por su contenido.

Estos objetivos se consiguen por medio de reconocimiento de patrones, aprendizaje estadístico, geometría de proyección, procesado de imágenes, teoría de gráficos y otros campos. La visión artificial cognitiva está muy relacionada con la psicología cognitiva y la computación biológica.

Esquema de las Relaciones entre la Visión por Computadora y otras áreas afines.

TERMINOLOGÍA

El proceso de visión por computadora puede subdividirse en seis áreas principales:

1. Censado: Es el proceso que nos lleva a la obtención de una imagen visual.

2. Preprocesamiento: Trata de las técnicas de reducción de ruido y enriquecimiento de detalles   en la Imagen.

3. Segmentación: Es el proceso de partición de una imagen en objetos de interés.

4. Descripción: Trata con el cómputo de características útiles para diferenciar un tipo de objeto de otro.

5. Reconocimiento: Es el proceso que identifica esos objetos.

6. Interpretación: Asigna un significado a un conjunto de objetos reconocidos.

 COMPONENTES DE UN SISTEMA DE VISIÓN ARTIFICIAL

Un moderno sistema de visión industrial consta de:

Ø  Un sistema de iluminación.

Una buena iluminación es especialmente importante para la toma de imágenes de los productos en una línea rápida de producción, aunque algunas aplicaciones pueden utilizar la luz ambiente.

Ø  La lente de la cámara.

La correcta selección de lentes es importante para alcanzar una solución óptima.

Ø  Una o más cámaras para adquirir las imágenes.

Las cámaras pueden ser analógicas, pero el precio de la cámara digitales está disminuyendo, de modo que éstas se están usando más a menudo.

Ø  Un dispositivo de interfaz para transferir las imágenes al ordenador.

Ø  Un procesador de imagen, ordenador o cámara inteligente.

Una opción es utilizar cámaras inteligentes que integran el procesamiento de imágenes dentro de la propia cámara, evitando la necesidad de transferir imágenes a un ordenador externo. La velocidad de proceso de estas cámaras es inferior a la de un ordenador y existen aplicaciones en las que éstas no son adecuadas.

Ø  Una interfaz para notificar el resultado del análisis a un operador.

Se puede notificar de este resultado mediante una señal electrónica que opera un mecanismo de rechazo.

La imagen de entrada -una matriz bidimensional de niveles energéticos (por ejemplo, luz)-se divide en elementos de imagen, conocidos como píxeles. Estos forman filas y columnas que abarcan toda la zona de la imagen y representan los niveles de gris en una imagen monocromática o la codificación de color en una imagen en color. Un píxel no puede ser subdividido en regiones de menor nivel de gris o color. Este proceso es un tipo de digitalización espacial. Para cada píxel, la información del nivel de energía también debe ser digitalizado, es decir, los niveles analógicos (variable continua) producidos por la cámara deben ser representados por un número finito de pasos. En muchas aplicaciones es suficiente digitalizar una imagen monocroma con 8 bits por píxel, lo que equivale a 256 pasos, para representar el nivel de gris de cada píxel. En aplicaciones más exigentes puede ser necesario digitalizar a 14 bits (o 16384 niveles).

Las imágenes en color son más complejas y pueden ser representados en diferentes formatos. Las imágenes en color normalmente contienen tres veces más información que una imagen monocromática.

Algunos sistemas de visión no utilizan una cámara matricial, en su lugar se usa una cámara lineal que produce una sola línea o fila de píxeles. La imagen bidimensional se genera a medida que el objeto pasa bajo la cámara lineal, aprovechando su movimiento, normalmente generado por una cinta transportadora. Uniendo las distintas filas de píxeles obtenidas a diferentes intervalos de paso, se obtiene una imagen bidimensional.

APLICACIONES DE VISIÓN ARTIFICIAL

El procesamiento digital de imágenes tiene múltiples aplicaciones a nivel industrial: seguridad, control de calidad, automatización de procesos, obtención de información cuantitativa / cualitativa, etc.  Maps tiene el privilegio de ser una de las empresas pioneras en la aplicación de las técnicas de visión por computador en aplicaciones industriales en España.

APLICACIONES

Ø  INSPECCIÓN INDUSTRIAL Y CONTROL DE CALIDAD

Inspección de un área donde entre otras funciones, puede definirse en cada imagen las regiones de interés (ROI) y en ellas buscar objetos, medir distancias y reconocer patrones, etc.

ü Control de presencia / ausencia de elementos

ü Orientación de piezas

ü Control de acabado superficial

ü Calidad y comprobación de impresión de etiquetas

ü Control dimensional

ü Metrología

ü Verificación de etiquetado y códigos

ü Inspección de soldaduras, circuitos impresos, motores…

ü Clasificación de piezas…

Los sistemas de visión artificial se aplican para el control de calidad de productos terminados/semiterminados, sobre la misma cadena de producción, controlando cualquier variable apreciable visualmente.

Ø  VIGILANCIA Y SEGURIDAD

·         Control de accesos

·         Control de abandonos

Ø  IDENTIFICACIÓN

·         Identificación biométrica: huellas, pisadas, firmas, iris…

·         Reconocimiento de caras, de gestos.

·         Identifica piezas o productos por su perfil

·         Reconocimiento óptico por caracteres OCR

Ø  CONTROL DE TRÁFICO

·         Reconocimiento de matrículas, peaje por volumen, control de flujo

·         Sistemas de ayuda a la conducción

Ø  Guiado de robots industriales, vehículos autónomos.

Ø  Análisis de imágenes por satélite.

Ø  Aplicaciones militares: detección de objetivos, guiado balístico.

Ø  Bioingeniería: ayuda al diagnóstico.

Ø  MEDICIÓN

Control dimensional mediante la obtención de las magnitudes físicas de un objeto, para

verificar que se corresponden con el patrón exigido.

·      Dimensiones de piezas

·      Planitud de superficies

Ø  GUIADO

·      Guía robots para localizar o ensamblar piezas.

·      Guía el recorrido de rollo de papel, tela, cartón.

VISIÓN ARTIFICIAL APLICADA AL SISTEMA VISUAL HUMANO

Cuando la retina está dañada o no funciona bien, los fotorreceptores dejan de funcionar, pero eso no quiere decir que toda la estructura del sistema visual humano no pueda seguir funcionando. Por ello, algunos científicos están desarrollando microchips de silicio que puedan dotar de visión artificial a aquellas personas a quienes no les funcionan los fotorreceptores. (los fotorreceptores se localizan en la retina en el interior del ojo y existen tres tipos diferentes: los conos, los bastones y las células ganglionales) La información captada por los fotorreceptores se transmite a las células ganglionares, donde se interpreta y se manda al cerebro a través del nervio óptico. Existen enfermedades que afectan a estas células como la retinosis pigmentaria o la DMAE, que dejan inoperativos los fotorreceptores pero no dañan las células ganglionares o el nervio óptico, con lo cual el problema no es que la información no puede llegar al cerebro, sino que no se puede captar.

En estos casos se pueden desarrollar unos conos y bastones artificiales.

Los requisitos de los microchips para que cumplan la función de los fotorreceptores son:

·         Que sean lo suficientemente pequeños como para implantarlos en el ojo.

·         Que tengan una fuente de abastecimiento de energía continua.

·         Que no causen rechazo, es decir, que sean biocompatibles con los tejidos del ojo.

Uno de los micros que se ha desarrollado con éxito por el momento es un dispositivo de 2 mm de diámetro y tan delgado como un cabello humano. Contiene 3,500 células solares microscópicas que imitan a los bastones y los conos y convierten la luz en impulsos eléctricos. Se abastece de energía solar, con lo que se evitan cables y baterías.

COMPARACIÓN

Sistema humano:

ü  Mejor reconocimiento de objetos.

ü  Mejor adaptación a situaciones imprevistas (oscuridad).

ü  Utilización de conocimiento previo (experiencias).

Sistema por computadora:

ü  Mejor en la medición de magnitudes físicas (cálculos precisos).

ü  Mejor para la realización de tareas rutinarias.

Ejemplo: Un argentino ciego logró ver tras un implante de ojos artificiales Hay un argentino, y sólo uno, que ve la luz al final del túnel. Es una de las ocho personas operadas en Portugal con un sistema que usa cámaras y electrodos conectados al cerebro. Se trata de Edmundo, de 51 años de edad y ciego desde hace 29, quien se convirtió en uno de los ocho primeros pacientes en recibir un implante de ojos artificiales, que incluyen minicámaras de TV, computadora para procesar las imágenes y electrodos conectados directamente en el cerebro. La tecnología fue desarrollada por un equipo norteamericano y las operaciones se efectuaron en Portugal.

Una versión del mismo sistema había sido presentada hace dos años, y todavía se lo considera un método experimental. No proporciona una visión tan precisa como para, por ejemplo, leer, pero, según el equipo que lo desarrolló, permite a los usuarios movilizarse por sí mismos en una ciudad; les ofrece, efectivamente, una imagen "túnel", focalizada por la minicámara de TV.

Las intervenciones fueron efectuadas. En Lisboa por el neurocirujano portugués Joao Lobo Antunes, en el marco del programa del Instituto Dobelle de Estados Unidos. Se realizaron en abril, pero cedieron a conocer, cuando los resultados fueron presentados para su publicación en el Journal of the American Society for Artificial Internal Organs. El paciente argentino había perdido la vista a los 22 años en un accidente de auto; el mismo motivo causó la ceguera de otros tres de los ocho pacientes, cuyas edades van de los 39 a los 77 años y sus tiempos de ceguera desde dos hasta 57 años. La operación dura unas cuatro horas, se efectúa con anestesia general y consiste en implantar, en el sector del cerebro que procesa las imágenes visuales, una placa de platino con una serie de electrodos.

El sistema completo funciona así: el paciente usa unos anteojos donde hay montados una minicámara de televisión y un sensor ultrasónico de distancias. Los datos que estos instrumentos reciben son enviados a una computadora que la persona lleva en la cintura. Esta procesa la información y la envía a la placa de platino, cuyos electrodos la introducen en el sistema nervioso. El resultado es una imagen "túnel", focalizada por la cámara. En la prueba que se efectuó hace dos años, cuando el sistema fue presentado por primera vez, un paciente fue capaz de retirar un gorro negro colgado en una pared blanca y colocárselo a un maniquí situado en otro lugar de la habitación.

 LA VISIÓN ARTIFICIAL EN LA EDUCACIÓN

La visión artificial es una tecnología relativamente nueva y de incontables funciones, pero su uso en la educación es muy limitado. Una de las materias en la cual se utiliza esto es en la agricultura, ya que han creado máquinas que detecta y separa las naranjas podridas, otras que clasifica los gajos de mandarina según su calidad y una tercera que ayuda a los recolectores de cítricos en el campo. Todos los prototipos utilizan la visión por computador para realizar la inspección automática de las frutas, esto ayuda a los estudiantes de esta carrera a reconocer mejor la calidad de los frutos.

Cualquier persona con un poco de conocimiento en programación puede realizar un sistema de visión artificial gracias a un programa llamado LabView, el cual utiliza la cámara de la PC y pequeños robots que uno mismo puede fabricar gracias a LEGO MINDSTRORM, de la famosa compañía de LEGO, la cual comercializa juguetes robóticos para niños.

Con esto en algún futuro los chicos podrían realizar robots los cuales trabajarían identificando distintos materiales que se le programaran, por ejemplo, un estudiante de electrónica lo usaría para poder identificar con rapidez los distintos componentes de una placa, diodos, transistores, capacitadores, etc.

SOFTWARE DE PROCESAMIENTO PARA SISTEMAS DE VISIÓN

Datamatrix, o codificación de datos 2D, es un nuevo sistema industrial de codificación bidimensional que permite la generación de un gran volumen de información en un formato muy reducido, con una alta fiabilidad de lectura gracias a sus sistemas de información redundante y corrección de errores (legible hasta con un 20%-30% dañado). Además, no es necesario un alto contraste para reconocer el código. El código está formado por celdas de color blanco y negro (perforadas o no perforadas en el caso de la micropercusión) que forman una figura cuadrada o rectangular. Cada una de esas celdas representa un bit de información. La información puede estar codificada como texto o datos en bruto (raw data en inglés).

VisioMint. Es un kit de desarrollo de software para aplicaciones de Visión Artificial, muy fácil de usar, pero con una potencia profesional. Todos nuestros sistemas de Visión Artificial están desarrollados con este software de última tecnología. Los sistemas de Visión Artificial aplicada se usan entre otras aplicaciones para el reconocimiento e inspección de fallos y la detección de deficiencias de conformidad en el control de calidad.

Otra de las importantes aplicaciones se centra en proyectos de robótica industrial, donde la

Visión Artificial juega un papel primordial en el guiado de robots.

OCR, LIB. MATLAB. Entre otros.

CONCLUSIÓN

La visión artificial es una técnica relativamente nueva que está experimentando en los últimos años un auge importante entre las aplicaciones industriales. En este sentido, en los últimos años, la visión por ordenador ha sido muy atractiva para la industria de la alimentación y la agricultura, con un rápido crecimiento en la inspección por calidad y en la clasificación y evaluación de un amplio rango de productos agrícolas y alimentarios.

Sin embargo, a pesar del importante número de investigaciones teóricas y sobre equipos que existían sobre este tema, el porcentaje relativo de penetración en la industria es bajo en comparación con el de otros sectores, por lo que es un área de gran expansión en el futuro.

Esta aplicación de la inteligencia artificial que es la visión artificial es muy interesante y ayuda en muchas aéreas en especial referido en la visión humana.

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