Edge Vision sin PC

Del sistema de inspección a la supervisión autónoma de procesos

Durante mucho tiempo, la visión artificial industrial estuvo orientada principalmente a la detección de defectos y desviaciones. Hoy en día, la comprensión de los procesos y el análisis de las causas también ocupan un lugar central. Los usuarios desean comprender cómo se originan los estados de las instalaciones y por qué se producen las interrupciones. Para ello, necesitan sistemas que capturen la información visual relevante y sirvan como herramienta para analizar los procesos y determinar las causas de los errores. Al mismo tiempo, estas soluciones deben ser fáciles de integrar, seguras en su funcionamiento y escalables de manera rentable.

Las crecientes exigencias en materia de análisis de procesos y monitorización suelen dar lugar a entornos de sistemas cada vez más complejos. La cámara, el PC industrial, el Software, el almacenamiento y las interfaces deben integrarse y mantenerse. Cada componente adicional incrementa el esfuerzo, los costes y las posibles superficies de ataque frente a los riesgos de ciberseguridad. El objetivo principal de los datos de imagen es servir como base para comprender el estado de las instalaciones y analizar las causas de las incidencias. Hoy en día, para muchas aplicaciones, estas tareas pueden resolverse de forma mucho más sencilla: Los modernos sistemas de visión en el borde (Edge Vision) integran directamente en la cámara las funciones de análisis, grabación y comunicación, reduciendo así la complejidad de la solución global.

Una plataforma escalable para streaming, monitorización e IA

Las cámaras de monitorización combinan la transmisión de vídeo, la grabación basada en eventos y el análisis de imágenes en un único dispositivo. Las interfaces estandarizadas, como REST API u OPC UA, permiten la integración en máquinas, sistemas de control y entornos de automatización. En los conceptos de Dark Factory, estas cámaras capturan y analizan datos de imagen de forma continua. A diferencia de los sistemas clásicos de visión artificial, en este caso no es necesario definir por completo de antemano todos los posibles estados de error. En lugar de ello, los sistemas pueden aprender los procesos típicos o los estados normales de funcionamiento y detectar desviaciones con respecto a ellos. Cuando se detecta una anomalía de este tipo, el sistema puede generar alertas, activar salidas o guardar grabaciones. Una memoria circular no solo guarda y documenta el propio evento, sino también su origen. Esto proporciona una valiosa base de datos para el análisis de causas y la optimización de los procesos.

Gracias a conceptos de plataforma escalables, los usuarios pueden comenzar con funciones básicas de streaming y monitorización, y ampliar posteriormente la funcionalidad de la aplicación con análisis de imágenes basados en inteligencia artificial. La operación y la arquitectura del sistema permanecen coherentes en todas las categorías de cámaras.

De la imagen a la información

El verdadero valor añadido de los modernos sistemas de visión en el borde (Edge Vision) surge de la información que se obtiene a partir de los datos de imagen. Los modelos de cámara más avanzados de la familia uEye Live integran aceleradores de IA directamente en el hardware. El análisis se realiza directamente en la propia cámara, de modo que los datos de vídeo se transforman inmediatamente en información útil sobre procesos, estados y eventos. Esta información puede visualizarse o transmitirse a sistemas de control y de TI. De este modo, los usuarios no solo obtienen grabaciones de las incidencias, sino también información valiosa sobre sus causas y las relaciones existentes entre ellas. Al mismo tiempo, se reduce el esfuerzo necesario para la transmisión de datos y el uso de hardware de procesamiento externo.

La IA debe ser fácil de utilizar

Sin embargo, el éxito de la inteligencia artificial industrial no depende únicamente de la propia red neuronal. Lo decisivo es la facilidad con la que la tecnología puede integrarse en los procesos existentes y utilizarse de manera productiva. Muchas empresas desean aprovechar la inteligencia artificial sin tener que convertirse en desarrolladores de aplicaciones, especialistas en visión artificial o expertos en IA. Por ello, para los casos de uso más habituales se dispone de apps de visión artificial (Vision Apps) preconfiguradas, que se ejecutan directamente en la cámara y pueden configurarse a través de la interfaz web. Las Vision Apps constituyen la base de un flujo de trabajo modular de visión embebida (Embedded Vision). Para tareas específicas, pueden ampliarse mediante redes neuronales previamente entrenadas. Las aplicaciones y los modelos se cargan, configuran, vinculan a las interfaces de la cámara y activan a través de la interfaz web.

Un ejemplo de este enfoque es la colaboración con el socio tecnológico de IA DENKweit. En el sistema en la nube sin código (No-Code) DENK VISION AI HUB, los usuarios pueden entrenar redes neuronales sin necesidad de contar con conocimientos profundos en inteligencia artificial. Posteriormente, los modelos se optimizan de forma automatizada para el acelerador de IA integrado en las cámaras uEye Live y se ponen a disposición como una Vision App compatible. Los tiempos de ejecución en el rango de los milisegundos permiten realizar análisis asistidos por IA en tiempo real directamente en la cámara.

La seguridad de los datos como factor decisivo

Con el avance de la digitalización, la soberanía de los datos y la ciberseguridad adquieren cada vez más importancia. También en este ámbito, el procesamiento en el borde (Edge Processing) ofrece claras ventajas. La transmisión de vídeo, la grabación, la compresión, el cifrado y el análisis mediante inteligencia artificial se realizan directamente en la propia cámara. Los datos de imagen sensibles no necesitan salir del sistema.

El procesamiento local reduce la dependencia de los servicios en la nube, minimiza las latencias y contribuye al cumplimiento de los requisitos de protección de datos. Los protocolos de comunicación cifrados, los conceptos de hardware industrial y la consideración de los requisitos de seguridad actuales proporcionan una seguridad adicional para la inversión.

Las cámaras inteligentes como tecnología clave

En el contexto de la Dark Factory, las cámaras dejan de ser simples sensores para convertirse en herramientas activas para la supervisión y la comprensión de los procesos. uEye Live combina monitorización, grabación e inteligencia artificial en una plataforma escalable de Edge Vision. Los usuarios obtienen una mayor transparencia sobre los procesos, identifican más rápidamente las causas de las incidencias y, al mismo tiempo, reducen la complejidad de su arquitectura de sistemas. La incorporación de la inteligencia artificial industrial se realiza directamente en la fuente de datos, sin necesidad de una infraestructura adicional de PC.