Aplicaciones de IA de las cámaras inferenciales
"Insights from Industry" sobre las cámaras inferenciales y el papel que desempeñan en las aplicaciones de IA
Las aplicaciones posibles basadas en cámaras inteligentes son prácticamente ilimitadas. Esta tecnología está modificando casi cualquier sector y ya hace tiempo que no es un tema exclusivo para expertos en procesamiento de imágenes. Rob Webb, Product Sales Specialist, estuvo charlando con AZoOptics sobre los últimos desarrollos y sus efectos en la industria alimentaria. Aquí puede leer un fragmento de la entrevista "Insights from Industry".
Comparada con otras soluciones, ¿qué ofrece IDS NXT Experience Kit a la industria alimentaria?
Dado que los productos alimentarios son naturales, es difícil establecer un patrón único para todos ellos. El procesamiento de imágenes basado en IA puede manejar las variaciones de los productos y se puede utilizar, por ejemplo, para identificar productos o defectos de productos en aplicaciones de clasificación y control de calidad. Donde IDS NXT Experience Kit supone una ventaja importante es en la sencillez del manejo. La mayoría de las empresas manipuladoras de alimentos emplean a expertos en automatización que conocen bien el ámbito de los autómatas programables, pero el procesamiento de imágenes es un área especializada. IDS NXT Experience Kit permite a los ingenieros de automatización configurar rápida y fácilmente una solución sin tener que aprender técnicas de procesamiento de imágenes o que contratar a un tercero. Por consiguiente se consigue más autonomía en la cadena de procesamiento.
Naturalmente, el coste también es un aspecto importante en cualquier proceso, y como los costes de implementación y uso de una solución IDS NXT son relativamente bajos, la inversión se puede amortizar de forma muy rápida. Si un trabajador humano puede ser asignado a otra área en la que la automatización no es tan aplicable, el retorno de la inversión puede medirse en meses.
¿Por qué los sectores como agritech y el procesamiento de alimentos deben adoptar la IA y el edge processing?
Nos llegan muchas noticias de que el acceso a la mano de obra se ha vuelto extremadamente difícil tras la salida del Reino Unido de la UE y durante la actual pandemia de Covid. Incluso más allá de estos importantes retos, los costes de la mano de obra están aumentando, por lo que en las industrias de bajo margen —como la agricultura y el procesamiento de alimentos— la automatización puede ser una solución. Y aunque la inteligencia artificial no se puede utilizar en todas las aplicaciones, estos sectores con una gran variabilidad de productos y entornos de trabajo exigentes se pueden beneficiar claramente del procesamiento de imágenes basado en la IA y de los dispositivos edge
¿Cuáles han sido los mayores retos a los que se han enfrentado durante el desarrollo de sus cámaras IDS NXT y cómo los han superado?
El mayor reto ha sido implantar el procesamiento de imágenes basado en IA en un dispositivo edge. El procesamiento de la IA puede ser una labor muy intensiva porque algunas redes neuronales tienen millones de parámetros, lo que significa que los recursos de procesamiento y de memoria deben gestionarse con cuidado. Además, una CPU embebida típica no suele tener la potencia necesaria para ofrecer un procesamiento de IA a una tasa útil. Para salvar este obstáculo, IDS ha desarrollado un acelerador de IA FPGA y ha trabajado duro para optimizar las redes neuronales creadas con IDS lighthouse para garantizar que el procesamiento de la IA se ejecute de forma eficiente en la plataforma de cámaras IDS NXT.
¿Por qué IDS NXT persigue un planteamiento basado en apps?
El concepto original de estas cámaras inteligentes se basaba en cómo utilizamos los smartphones. Cuando compramos un nuevo smartphone, este viene por defecto con una serie de apps estándar proporcionadas por el fabricante, y luego lo personalizamos según nuestras necesidades descargando otras aplicaciones. Con las cámaras IDS NXT proporcionamos una serie de apps estándar o de visión artificial que cubren el procesamiento de imágenes basado en IA y la conectividad con otros sistemas, por ejemplo, a través de OPC UA y REST. Gracias a Vision App Creator, el abanico de posibilidades es enorme. Si un cliente desarrolla su propia app de visión artificial puede convertir la cámara IDS NXT en una solución muy específica para un mercado vertical. Por ejemplo, un cliente de Alemania ha escrito un algoritmo propio que se ejecuta en las cámaras para facilitar coordenadas para aplicaciones de picking. También han escrito una interfaz que permite a la cámara comunicarse directamente con un robot de Universal Robots.
Para obtener más información sobre este tema lea la entrevista completa en el sitio web de AZo.