¿Conoces todas las posibilidades que pueden ofrecerte los softwares de análisis de imagen? Te contamos la capacidad de esta tecnología avanzada para ofrecer soluciones en sistemas de control de calidad, inspección de productos, etc. a través del procesamiento y análisis de las imágenes de estos productos.

Ventajas de un software de análisis de imagen

La base y el valor diferencial de los sistemas de visión artificial es la interpretación y análisis detallado de los píxeles de las imágenes captadas por las cámaras inteligentes. Éstas, al contar con un software y funcionalidades predeterminadas, permiten que los sistemas de visión se conviertan en estructuras automatizadas que pueden desde analizar la medida de una partícula a identificar y leer una serie de caracteres (OCR) o cualquier tarea posible a través del análisis de los detalles que se pueden extraer de una imagen.

HALCON es el entorno de programación más extendido del mercado de visión industrial con herramientas optimizadas de identificación, 3D y Deep Learning.

¿Qué hace posible un software de análisis de imagen?

Aunque ya hablemos de una tecnología muy consolidada en entornos industriales y científicos, la creación y aplicación de estos sistemas de visión avanzados no cuenta con más de 30 años de vida, y han supuesto un cambio notable en las técnicas de medición e inspección usados en plantas productivas.

Esta tecnología puede existir porque los sistemas informáticos también soportan más funciones y, en especial, han aumentado su potencia de cálculo y procesamiento. Por tanto, el ancho de banda también es otra parte importante para que estos softwares se puedan aplicar. Lo interesante es que todo este proceso de captación, analítica y procesamiento de datos se pueda producir en tiempo real y, junto a este, que la propia máquina automatizada tome decisiones sobre la línea de montaje.

Esto evidencia que uno de los valores claves de esta tecnología de análisis de la imagen es que es capaz de realizar tareas claves en el ámbito industrial en un corto espacio de tiempo. De esta manera, la cadena de producción sigue su curso y la programación de los sistemas, según parámetros establecidos, permite que se tomen decisiones rápidas y se actúe en el mismo momento, ya sea retirando un producto o corrigiendo tareas programadas.

Niveles de software de visión

La razón de estos niveles es que cada uno de estos softwares requiere de diferentes grados de programación y conocimiento sobre el manejo de sistemas de visión:

• Sistemas de programación a bajo nivel basado en kits de desarrollo de software (SDK): Emplean librerías en DLL o Active X y requieren de un amplio conocimiento de hardware y software de visión y un conocimiento de programación en lenguajes estándar, como Visual C o Visual Basic.
• Sistemas de programación por menú: Son los sistemas más sencillos y no es necesario contar con competencias relacionadas con la programación.
• Aplicaciones específicas: Son programas diseñados para una solución concreta.

Aplicaciones de la visión artificial industrial

Las aplicaciones de los softwares de análisis de imagen son más comunes en el ámbito industrial y científico, aunque su potencial demuestra que estos usos se pueden extender a otras actividades, sobre todo gracias a las facilidades de la automatización.

En el entorno industrial, suelen ser empleadas para la captura de imágenes con el propósito de realizar mediciones con mucha exactitud y, a partir de esto, determinar si un producto es apto, si no lo es, generar la salida de la línea, o si es necesario corregir los parámetros de producción para evitar más defectos.

Por su parte, en el entorno científico, el motivo por el que se opta por sistemas de captura de imagen inteligentes suele ser con el objetivo de realizar procesos de mejora y optimización. Estas metas también se logran gracias a tareas automatizadas de medición, detección de errores y ejecución de mejoras.

En ambos casos, pero sobre todo en el campo científico, estos softwares facilitan el almacenamiento y procesamiento de datos, lo que permite obtener informes gráficos y estadísticos muy al detalle.

También se han desarrollado numerosos métodos de aprendizaje automático con diferentes fines, pero todos con un mismo objetivo: permitir a las máquinas a aprender por sí solas de los errores y la información de la que disponen. Mediante algoritmos pueden identificar estructuras y patrones en los datos de los que aprender y así evitar futuros errores.

No obstante, se requiere una gran cantidad de datos para entrenar los sofisticados algoritmos de Deep Learning a fin de que lleven a cabo tareas específicas de resolución de problemas, realizando análisis comparativos de forma automatizada con respecto a imágenes suministradas.

Integrar esta tecnología con alta capacidad de análisis y toma de decisiones en ámbitos donde la investigación e innovación es clave para la adaptabilidad de las actividades a las nuevas necesidades de la sociedad, permite que la Industria 4.0 y la automatización avancen imparables.