Las técnicas de proceso y análisis de imagen para entornos industriales y científicos son relativamente recientes, sus inicios los podemos encontrar hace unos 30 años, y han evolucionado muy rápidamente ayudados a su vez por el rápido avance de los ordenadores y su potencia de cálculo.
En el pasado más reciente no era posible hacer los procesos en tiempo real debido a que los ordenadores no eran lo suficientemente rápidos para realizar los cálculos con las imágenes.
Incluso hasta hace escasamente cinco años no era posible realizar la visualización de las imágenes debido al ancho de banda del bus ISA. Los procesos en tiempo real en ese momento se debían hacer en procesadores DSP a bordo de las placas, con el fin de poder alcanzar las velocidades requeridas, para la mayoría de aplicaciones.
Con la llegada del bus PCI y con la rápida evolución de los procesadores de los PC se ha conseguido visualizar las imágenes en tiempo real y realizar la mayoría de procesos en tiempos suficientemente cortos, como para que puedan resolver aplicaciones de visión en entornos científicos e industriales, con los resultados esperados en su justo tiempo.
Esta evolución del hardware ha comportado el desarrollo de librerías de visión que puedan funcionar en entornos estándar, tanto de sistemas operativos como de procesadores.
El sistema operativo más utilizado en la actualidad en las aplicaciones de visión es el Windows, en cualquiera de sus variedades.
Sin embargo, existen muchas aplicaciones desarrolladas en UNIX, QNX y últimamente se está utilizando con gran asiduidad el Linux, tanto en su versión estándar como en la RT (RealTime).
Hasta hace pocos años la implementación de sistemas de visión artificial requería un extenso conocimiento del software de bajo nivel y del hardware de visión. Actualmente, el panorama ha cambiado radicalmente, ya que se encuentran disponibles numerosos entornos de programación escalables y fáciles de utilizar, que combinados con los nuevos procesadores hacen muy fácil la implementación de un sistema de visión.
La base del software de un sistema de visión es la interpretación y análisis de los píxeles. El resultado final puede ser, desde la medida de una partícula, a la determinación o lectura de una serie de caracteres (OCR), pasando por cualquier otro proceso que podamos imaginar sobre las imágenes.
Dependiendo de si la aplicación se realiza en entorno industrial o científico, los pasos a seguir en un sistema de visión serán algo distintos.
Aplicación Industrial de la visión artificial
Captura de la Imagen.
Definición de la región de interés donde se realizarán las medidas.
Inicialización de las tolerancias para determinar si la pieza a determinar es o no correcta.
Ejecutar las medidas.
Generar una salida apropiada.
Aplicación Científica de la visión artificial
Capturar la Imagen.
Hacer un proceso de mejora.
Determinar los elementos a medir.
Ejecutar la medida.
Almacenar las medidas y realizar procesos gráficos o estadísticos.
Mientras que en las aplicaciones industriales la velocidad a la que se realizan las medidas es fundamental, ya que se deben evaluar todas las piezas producidas en tiempo real, en las aplicaciones científicas la se busca la determinación de los resultados en imágenes más complejas.
