Reconocer, clasificar, contar
Visión IA integrada en unos pocos pasos
El procesamiento de datos gráficos desempeña un papel decisivo en muchos ámbitos de la industria, ya sea en el aseguramiento de la calidad, el control de la producción o la robótica. Los sistemas basados en IA abren una gran cantidad de nuevas posibilidades y permiten superar retos que hasta ahora eran difíciles de abordar con las aplicaciones existentes. Esto se debe a que las redes neuronales entrenadas pueden reconocer patrones complejos, identificar anomalías e incluso predecir fallos de los equipos, lo que mejora significativamente la eficacia y el rendimiento de los procesos. Pero aunque las posibilidades son extraordinarias, todavía hay muchas empresas que no ven claro cómo implementar en sus aplicaciones soluciones de procesamiento de imágenes basadas en IA.
El funcionamiento exacto de la inteligencia artificial y la forma de implementarla en la práctica siguen generando mucha incertidumbre entre las empresas y ponen al descubierto lagunas de conocimiento en numerosos sectores. Por ello, los fabricantes de cámaras y sistemas inteligentes basados en IA trabajan para desarrollar soluciones cada vez más fáciles e intuitivas que simplifiquen el manejo de sistemas de visión embebida basados en IA. IDS NXT es un ejemplo de ello. Este sistema inteligente integral introduce el procesamiento de imágenes basado en IA de forma fácil y comprensible tanto para expertos en desarrollo y programación como para no tan expertos, facilitando y acelerando su integración en las aplicaciones existentes.
Reconocer, clasificar, contar, garantizar la integridad
El procesamiento de imágenes basado en IA es capaz de separar las imágenes en diferentes categorías, lo cual resulta muy útil a la hora de reconocer y clasificar productos. Esto permite automatizar muchas de las tareas que todavía realizan humanos, como la detección de fallos, la clasificación de objetos en cintas transportadoras o las comprobaciones de integridad. En particular, la capacidad de estos sistemas para reconocer patrones y estructuras complejas en las imágenes —difícilmente reconocibles por lo general para el ojo humano— los convierte en una herramienta extremadamente útil para el aseguramiento de la calidad.
Análisis de viabilidad específicos de aplicación
Las numerosas oportunidades y retos que plantean los sistemas inteligentes de procesamiento de imágenes, sobre todo cuando utilizan nuevas tecnologías, herramientas o métodos, convierten los análisis de viabilidad en un paso cada vez más imprescindible. Por un lado, permiten valorar de forma fehaciente la viabilidad de la solución, aunque pueden acabar resultando complejos y costosos. Por otro lado, las competencias clave para trabajar con métodos de aprendizaje automático ya no son las mismas que para los sistemas convencionales de procesamiento de imágenes basados en reglas. La calidad de los resultados ya no depende del código del programa desarrollado manualmente por expertos en procesamiento de imágenes, sino que viene determinada por el proceso de aprendizaje con datos de muestra adecuados. Esto significa que es necesario conocer la aplicación en profundidad.
El hecho de que con un sistema integral basado en IA, como IDS NXT, gran parte del proceso de desarrollo y evaluación pueda realizarse en un servicio cloud que presenta un manejo muy fácil e intuitivo, permite reducir trabajo y esfuerzo sobre todo en el marco de las primeras pruebas prácticas. Con el AI Vision Studio de IDS NXT los usuarios no necesitan tener ninguna experiencia en inteligencia artificial, programación de aplicaciones o procesamiento de imágenes, lo cual es especialmente útil a la hora de implementar sistemas embebidos complejos que, hasta ahora, requerían la intervención de desarrolladores o programadores expertos. De este modo, los análisis de viabilidad los pueden realizar los usuarios de la propia empresa, que conocen mejor que nadie el producto y sus particularidades. Así, durante la fase de evaluación las empresas dependen menos de programadores y técnicos en procesamiento de imágenes.
Fases cortas de entrenamiento mediante un despliegue gradual
Una vez completados los tests de viabilidad iniciales, los resultados obtenidos se pueden utilizar para realizar los ajustes necesarios a fin de mejorar la calidad y el rendimiento de los modelos de IA. Es importante tener en cuenta que puede ser necesario trabajar con conjuntos de datos más voluminosos, un proceso de transición que debe hacerse gradualmente para garantizar que los modelos se entrenan de forma correcta y consistente. Empezar con conjuntos de datos pequeños reduce el riesgo de "overfitting", es decir, que el modelo "memorice" de forma demasiado exacta los datos de entrenamiento y no sea capaz después de generalizarse bien a datos nuevos y desconocidos. Además, trabajar con menos datos acorta las fases de entrenamiento y permite realizar pruebas e iteraciones con mayor rapidez, lo cual proporciona información actualizada para poder ajustar el modelo o los conjuntos de datos en consecuencia.
Las herramientas de fácil manejo como las que ofrece el AI Vision Studio "IDS lighthouse", incluso a usuarios sin experiencia, también permiten evaluar y valorar directamente en la nube los resultados del entrenamiento con datos de muestra adecuados. Esta virtualización supone un ahorro de tiempo considerable en comparación con las costosas y laboriosas pruebas iniciales que se suelen realizar en la máquina real, especialmente si son necesarias varias iteraciones.
Fácil integración con un sistema "todo en uno"
Sin embargo, aunque las nuevas soluciones permitan implementar un sistema de procesamiento de imágenes de manera intuitiva con herramientas de fácil manejo e incluso usuarios no expertos puedan obtener buenos resultados, su integración sin fisuras en la aplicación del cliente sigue constituyendo un reto importante, especialmente en relación con las interfaces de hardware y software. En cuanto al hardware, hay que tener en cuenta aspectos como los conectores, los cables, los adaptadores y las longitudes de cable para garantizar una conexión impecable. Por lo que respecta al software, la integración gira en torno a cuestiones como los protocolos de transmisión, el formato de los resultados y la perfecta integración del software de procesamiento de imágenes en el sistema de control de la instalación. Los kits de desarrollo de software (SDK) suelen desempeñar aquí un papel fundamental, puesto que proporcionan las herramientas y los recursos necesarios para adaptar de forma flexible las funciones del sistema de procesamiento de imágenes a la arquitectura de sistemas existente. Dominar la gran variedad de lenguajes de programación requiere, por lo demás, la intervención de desarrolladores expertos.
Para que el procesamiento de imágenes pueda implementarse con éxito en la aplicación como parte integrante del flujo de procesos —y no solo como una tecnología aislada—, es necesario tener una visión de conjunto de todos los aspectos relacionados con el hardware y el software y asegurar su facilidad de manejo. Los sistemas de visión embebida "todo en uno" como IDS NXT lo hacen posible.
Análisis de imágenes inteligente en un sistema modular
Garantizar el acceso al procesamiento de imágenes basado en IA a usuarios de todo tipo —aunque no tengan conocimientos especializados en inteligencia artificial ni programación de aplicaciones— solo es posible si todos los componentes están perfectamente sincronizados entre sí y presentan un fácil manejo. Esto incluye desde la captura de imágenes hasta la transmisión de los resultados del análisis o el control de la máquina en cuestión. Además del hardware de cámara inteligente, IDS NXT también proporciona la plataforma de datos y entrenamiento de la IA y permite crear, mediante un editor visual basado en bloques, secuencias de análisis personalizadas que luego se ejecutan como aplicaciones en la cámara con tan solo pulsar un botón. Con herramientas de compilación perfectamente sincronizadas, el desarrollo de sistemas embebidos de visión artificial se convierte en un juego de niños.
A través de interfaces estandarizadas, como entradas y salidas digitales, un servicio web RESTful y protocolos industriales como OPC-UA, el sistema puede integrarse en la planta de producción con la misma facilidad que un sensor inteligente. Gracias al sistema basado en aplicaciones, la tarea de análisis puede reconfigurarse en cuestión de segundos cuando se produce un cambio de producto. Esto minimiza los costes de reajuste y garantiza la rentabilidad de los equipos específicos de visión embebida incluso con lotes de 1 unidad. Un enfoque integral con un acceso sencillo a los métodos basados en IA, como el que ofrece IDS NXT, refuerza la aceptación de esta nueva tecnología y permite, por fin, sortear las lagunas de conocimiento que impedían su implementación.
Más información
- Visite el sitio web del producto para obtener más información sobre la plataforma de visión embebida IDS NXT basada en IA.
- En el artículo técnico "Ha llegado la hora de la inteligencia artificial" encontrará más información sobre el sistema de visión artificial IDS NXT basado en IA y sobre cómo reproducir de forma intuitiva el aprendizaje automático y el flujo de trabajo completo de una aplicación
- En nuestros webinarios "Cómo crear aplicaciones personalizadas de visión basada en bloques" y "Cómo evaluar la visión basada en IA sin una cámara" mostramos cómo se pueden realizar, probar y ejecutar tareas de inferencia personalizadas en la nube en tan solo unos minutos.