{"id":1666,"date":"2021-09-13T08:19:58","date_gmt":"2021-09-13T08:19:58","guid":{"rendered":"https:\/\/lisdatasolutions.sidnpre.com\/2021\/09\/13\/sistemas-de-conteo-con-vision-artificial\/"},"modified":"2022-08-01T15:51:04","modified_gmt":"2022-08-01T15:51:04","slug":"sistemas-de-conteo-con-vision-artificial","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/es\/blog\/sistemas-de-conteo-con-vision-artificial\/","title":{"rendered":"Sistemas de conteo con visi\u00f3n artificial"},"content":{"rendered":"<p>El r\u00e1pido y constante desarrollo de la visi\u00f3n artificial, impulsado por la tambi\u00e9n continua y r\u00e1pida evoluci\u00f3n de la inteligencia artificial y la anal\u00edtica avanzada, est\u00e1 permitiendo su aplicaci\u00f3n cada vez a m\u00e1s tareas, en m\u00e1s sectores. Labores de vigilancia, detecci\u00f3n de anomal\u00edas, identificaci\u00f3n de defectos o clasificaci\u00f3n de materiales son trabajos que ya se encomiendan a la visi\u00f3n computacional y que esta resuelve con altas cotas de eficiencia, muy superiores a las que puede aportar a estos procesos las capacidades humanas.<\/p>\n<p><!-- \/wp:paragraph --><\/p>\n<p><!-- wp:paragraph --><\/p>\n<p>Un paso m\u00e1s se ha dado aportando a los ordenadores no solo la capacidad de ver, sino la capacidad de aprender de las im\u00e1genes que van recibiendo y analizando (machine learning).\u00a0De este modo, entrenando a los sistemas en el reconocimiento de los elementos visuales que se determine, <strong>llegan a realizar las operaciones de manera aut\u00f3noma ahorrando a los equipos tiempo y garantizando la m\u00e1xima eficiencia en los procesos<\/strong>.<\/p><p><!-- wp:image {\"id\":8661,\"width\":962,\"height\":541,\"sizeSlug\":\"full\",\"linkDestination\":\"none\"} --><\/p>\n<figure><img src=\"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/wp-content\/uploads\/2021\/09\/MicrosoftTeams-image-21-1-edited.jpg\" alt=\"\" width=\"962\" height=\"541\" \/><\/figure>\n<p><!-- \/wp:image --><\/p>\n<p><!-- wp:paragraph --><\/p>\n<p>\u00a0<\/p>\n<p><!-- \/wp:paragraph --><\/p>\n<p><!-- wp:paragraph --><\/p>\n<p>Una de las tareas en las que se est\u00e1 empleando con \u00e9xito la visi\u00f3n artificial, y en la que nos vamos a centrar en este post, es el conteo de productos, materiales, paqueter\u00eda&#8230; A trav\u00e9s de la captaci\u00f3n de im\u00e1genes, bien de v\u00eddeo bien en formato fotogr\u00e1fico, saber la cantidad de elementos, productos o personas que hay en un determinado encuadre es un cometido mucho m\u00e1s r\u00e1pido, m\u00e1s preciso y exacto. <strong>En d\u00e9cimas de segundo se puede obtener el recuento<\/strong> de la carga de un palet, de elementos apilados, de los art\u00edculos de las estanter\u00edas de un almac\u00e9n, de las frutas que pasan por una cinta transportadora, de veh\u00edculos en una v\u00eda o de las personas que hay en un recinto, por ejemplo.<\/p>\n<p><!-- \/wp:paragraph --><\/p>\n<p><!-- wp:paragraph --><\/p>\n<p>Toda esta informaci\u00f3n obtenida en tiempo real, con pr\u00e1cticamente un 100% de fiabilidad en los resultados obtenidos, <strong>simplifica enormemente la realizaci\u00f3n de tareas mec\u00e1nicas<\/strong>, como el empaquetado de art\u00edculos con diversas unidades (semillas, tornillos\u2026), la recepci\u00f3n o despacho de materiales (planchas met\u00e1licas, listones de madera\u2026), o la gesti\u00f3n de stock (paqueter\u00eda, producto finalizado\u2026), y facilita la toma de decisiones, ahorrando tiempo y ganando en eficiencia.<\/p>\n<p><!-- \/wp:paragraph --><\/p>\t\t\n\t\t\t<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_55 counter-hierarchy ez-toc-counter ez-toc-grey ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\">\n<p class=\"ez-toc-title \" >Tabla de contenidos<\/p>\n<span class=\"ez-toc-title-toggle\"><a href=\"#\" class=\"ez-toc-pull-right ez-toc-btn ez-toc-btn-xs ez-toc-btn-default ez-toc-toggle\" aria-label=\"Toggle Table of Content\" role=\"button\"><label for=\"item-666e5c5ca5c61\" ><span class=\"\"><span style=\"display:none;\">Toggle<\/span><span class=\"ez-toc-icon-toggle-span\"><svg style=\"fill: #999;color:#999\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewBox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #999;color:#999\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewBox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseProfile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 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href=\"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/es\/blog\/sistemas-de-conteo-con-vision-artificial\/#Captacion_y_tratamiento_de_imagenes\" title=\"Captaci\u00f3n y tratamiento de im\u00e1genes\">Captaci\u00f3n y tratamiento de im\u00e1genes<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/es\/blog\/sistemas-de-conteo-con-vision-artificial\/#Ejemplos_de_conteo_por_vision_artificial\" title=\"Ejemplos de conteo por visi\u00f3n artificial\">Ejemplos de conteo por visi\u00f3n artificial<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"SISTEMAS_DE_CONTEO\"><\/span>SISTEMAS DE CONTEO<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\t\t\n\t\t\t<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"VISION_ARTIFICIAL\"><\/span>VISI\u00d3N ARTIFICIAL<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\t\t\n\t\t<p>Utilice todo el potencial de la tecnolog\u00eda y la inteligencia artificial en su negocio<\/p>\t\t\n\t\t\t<a href=\"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/contacto\/\" role=\"button\">\n\t\t\t\t\t\tTE ASESORAMOS\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<p><!-- wp:image {\"id\":8661,\"width\":962,\"height\":541,\"sizeSlug\":\"full\",\"linkDestination\":\"none\"} --><\/p>\n<figure><\/figure>\n<p><!-- \/wp:paragraph --><\/p>\n<p><!-- wp:heading --><\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Captacion_y_tratamiento_de_imagenes\"><\/span><strong>Captaci\u00f3n y tratamiento de im\u00e1genes<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><!-- \/wp:heading --><\/p>\n<p><!-- wp:image {\"align\":\"right\",\"id\":8663,\"width\":470,\"height\":353,\"sizeSlug\":\"full\",\"linkDestination\":\"none\"} --><\/p>\n<figure><img src=\"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/wp-content\/uploads\/2021\/09\/MicrosoftTeams-image-22-edited.jpg\" alt=\"\" width=\"470\" height=\"353\" \/>\n<p>\u00a0<\/p>\n<figcaption>Figura 2. Conteo autom\u00e1tico de piezas de andamiaje<\/figcaption>\n<\/figure>\n<p><!-- \/wp:image --><\/p>\n<p><!-- wp:paragraph --><\/p>\n<p>El proceso para obtener el resultado del conteo es tremendamente sencillo, basta con tomar una imagen del material, tanto homog\u00e9neo como heterog\u00e9neo, que se desea contabilizar, en base a la que el sistema determinar\u00e1 la cantidad de referencias, su posici\u00f3n, la fecha y hora de la contabilizaci\u00f3n, ofreciendo la informaci\u00f3n en tiempo real y generando un hist\u00f3rico de actividad que, posteriormente puede ser empleado en la gesti\u00f3n de stock, predicci\u00f3n de la demanda, optimizaci\u00f3n log\u00edstica&#8230;<\/p>\n<p><!-- \/wp:paragraph --><\/p>\n<p><!-- wp:paragraph --><\/p>\n<p>Por tanto, para que la visi\u00f3n artificial pueda realizar esta funci\u00f3n necesitamos de dispositivos \u00f3pticos de captaci\u00f3n de foto o v\u00eddeo, ahora generalizados y continuamente a nuestro alcance gracias a los smartphone y tablets, herramientas muy \u00fatiles, por ejemplo, a lo largo de la cadena de suministro. Captada la imagen, intervienen en el proceso algoritmos avanzados, que analizan la informaci\u00f3n que aporta dicha imagen partiendo de par\u00e1metros prefijados en funci\u00f3n del objetivo a conseguir, para los que el sistema ha sido entrenado de manera previa.<\/p>\n<p><!-- \/wp:paragraph --><\/p>\n<p><!-- wp:paragraph --><\/p>\n<p>En base a nuestra experiencia en el desarrollo de sistemas de <a href=\"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/consultoria-datos\/vision-artificial\/\">visi\u00f3n artificial<\/a> para el conteo de distintos elementos, podemos afirmar que estas herramientas dan muy buenos resultados. Son <strong>altamente fiables, con una efectividad superior al 98% en la identificaci\u00f3n de los SKU\u00b4s (Stock Keeping Unit) o n\u00famero de referencia \u00fanicos principales<\/strong>.<\/p>\n<p><!-- \/wp:paragraph --><\/p>\n<p><!-- wp:paragraph --><\/p>\n<p>Pero para que el proceso alcance esas cotas de operatividad es necesaria, como ya hemos apuntado, una etapa de entrenamiento previo del algoritmo con im\u00e1genes reales.\u00a0De este modo, el sistema aprender\u00e1 a reconocer aquellas im\u00e1genes que queramos que identifique automatizando los procesos de reconocimiento y optimizando el rendimiento de la aplicaci\u00f3n. Veamos dos ejemplos para visualizar lo que estamos contando.<\/p>\n<p><!-- \/wp:paragraph --><\/p>\n<p><!-- wp:heading --><\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Ejemplos_de_conteo_por_vision_artificial\"><\/span><strong>Ejemplos de conteo por visi\u00f3n artificial<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><!-- \/wp:heading --><\/p>\n<p><!-- wp:paragraph --><\/p>\n<p>Pongamos que llega a una industria un cami\u00f3n cargado con decenas de varillas de ferralla, todas iguales, de peque\u00f1o di\u00e1metro y apiladas, al estilo de las piezas de andamiaje mostradas en la figura 2. Para realizar el inventario de transporte y las unidades a ingresar en el almac\u00e9n, los operarios \u00fanicamente tienen que realizar una foto con un Smartphone o una Tablet a la carga, en funci\u00f3n del encuadre determinado a plasmar. El sistema, entrenado para esta circunstancia concreta y cuantas quiera se necesiten en el entorno empresarial, va a analizar la imagen y reconocer los elementos contenidos en ella como piezas \u00fanicas. En consecuencia, <strong>nos devolver\u00e1 en tiempo real un recuento de las unidades a recepcionar, ahorr\u00e1ndonos mucho tiempo en el proceso.<\/strong><\/p>\n<p><!-- \/wp:paragraph --><\/p>\n<p><!-- wp:paragraph --><\/p>\n<p>Otro caso de uso muy extendido ser\u00eda el conteo de piezas o productos a su paso por cintas transportadoras de l\u00edneas de alta producci\u00f3n. Pongamos que una industria alimentaria ingresa manzanas en cantidades masivas, que en su proceso productivo se distribuyen por cintas a gran velocidad. La combinaci\u00f3n de c\u00e1maras y programas de visi\u00f3n artificial desarrollados y entrenados para ello, identificar\u00e1 las frutas en base a las caracter\u00edsticas con las que se haya entrenado al sistema, y ofrecer\u00e1 un recuento de las unidades procesadas.<\/p>\n<p><!-- \/wp:paragraph --><\/p>\n<p><!-- wp:paragraph --><\/p>\n<p>Estos trabajos, en muchas ocasiones, por volumen y velocidad se escapan a las capacidades de la sens\u00f3rica, por lo que la visi\u00f3n m\u00e1quina se ha convertido en una gran alternativa que, adem\u00e1s, puede combinar el conteo con la detecci\u00f3n de anomal\u00edas en los art\u00edculos, proceso que os contaremos en una nueva entrada de nuestro blog.<\/p>\n<p><!-- \/wp:paragraph --><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>El r\u00e1pido y constante desarrollo de la visi\u00f3n artificial, impulsado por la tambi\u00e9n continua y r\u00e1pida evoluci\u00f3n de la inteligencia artificial y la anal\u00edtica avanzada, est\u00e1 permitiendo su aplicaci\u00f3n cada vez a m\u00e1s tareas, en m\u00e1s sectores. 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