{"id":1670,"date":"2021-09-13T08:49:11","date_gmt":"2021-09-13T08:49:11","guid":{"rendered":"https:\/\/lisdatasolutions.sidnpre.com\/2021\/09\/13\/vision-artificial-identificacion-de-objetos-y-anomalias\/"},"modified":"2022-08-01T15:51:04","modified_gmt":"2022-08-01T15:51:04","slug":"vision-artificial-identificacion-de-objetos-y-anomalias","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/es\/blog\/vision-artificial-identificacion-de-objetos-y-anomalias\/","title":{"rendered":"Visi\u00f3n artificial identificaci\u00f3n de objetos y anomal\u00edas"},"content":{"rendered":"\n<figure class=\"wp-container-2 wp-block-gallery-1 wp-block-gallery columns-1 is-cropped\"><ul class=\"blocks-gallery-grid\"><li class=\"blocks-gallery-item\"><figure><img src=\"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/wp-content\/uploads\/2021\/09\/Comparacion_chgapa_borde_editada-1-971x1024.png\" alt=\"\" data-id=\"8669\" data-full-url=\"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/wp-content\/uploads\/2021\/09\/Comparacion_chgapa_borde_editada-1.png\" data-link=\"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/?attachment_id=8669#main\" class=\"wp-image-8669\"\/><\/figure><\/li><\/ul><\/figure>\n\n\n\n<p>Una de las \u00e1reas de la Inteligencia Artificial que m\u00e1s se est\u00e1 desarrollando en los \u00faltimos tiempos es la visi\u00f3n artificial. Sus innumerables aplicaciones en multitud de \u00e1mbitos, est\u00e1 haciendo que su implantaci\u00f3n en sectores como industria, deporte, sanidad, seguridad\u2026 se multiplique exponencialmente.<\/p>\n\n\n\n<p>Partamos de la propia definici\u00f3n de visi\u00f3n artificial que, como su propio nombre indica, consiste en <strong>otorgar a las m\u00e1quinas cualidades visuales de los seres humanos<\/strong>, o lo que es lo mismo, hacer que los ordenadores puedan ver. Esto se consigue mediante el reconocimiento de patrones en fragmentos de la imagen a analizar, pero vayamos por partes.<\/p>\n\n\n\n<p>Como comentamos, la visi\u00f3n artificial o computacional est\u00e1 sufriendo una importante trasformaci\u00f3n y expansi\u00f3n, impulsada por el machine learning o aprendizaje autom\u00e1tico. Centr\u00e1ndonos en la actividad industrial, y tomando como ejemplo la detecci\u00f3n de anomal\u00edas, los sistemas de visi\u00f3n m\u00e1quina m\u00e1s \u2018tradicionales\u2019 logran identificar, por ejemplo, defectos que los equipos hayan determinado para un producto concreto, contribuyendo a mejorar la calidad de los mismos. Con la aplicaci\u00f3n del machine learning, y concretamente del Deep learning, se consigue una nueva evoluci\u00f3n llegando a identificar deficiencias no establecidas previamente.<\/p>\n\n\n\n<p>La diferencia fundamental es que mientras en los primeros desarrollos las m\u00e1quinas tienen determinado un error concreto del producto que posteriormente identifican, en los segundos reconocen la imagen ideal y aprenden en base a su propia experiencia todos aquellos elementos que no forman parte de la misma, pudiendo detectar nuevos patrones diferenciales.<\/p>\n\n\n\n<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-666e5c5726c7c\" ><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 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/span><\/label><input aria-label=\"Toggle\" aria-label=\"item-666e5c5726c7c\"  type=\"checkbox\" id=\"item-666e5c5726c7c\"><\/a><\/span><\/div>\n<nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1 ' ><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/es\/blog\/vision-artificial-identificacion-de-objetos-y-anomalias\/#%C2%BFComo_ven_las_maquinas\" title=\"\u00bfC\u00f3mo ven las m\u00e1quinas?\">\u00bfC\u00f3mo ven las m\u00e1quinas?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/es\/blog\/vision-artificial-identificacion-de-objetos-y-anomalias\/#Aplicacion_de_la_vision_artificial_en_la_industria\" title=\"Aplicaci\u00f3n de la visi\u00f3n artificial en la industria\">Aplicaci\u00f3n de la visi\u00f3n artificial en la industria<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"%C2%BFComo_ven_las_maquinas\"><\/span><strong>\u00bfC\u00f3mo ven las m\u00e1quinas?<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p>Pero\u2026 \u00bfC\u00f3mo se consigue que las m\u00e1quinas lleguen a \u2018ver\u2019 y desarrollen los proceso que estamos comentando? Necesitamos de algoritmos avanzados que examinen las im\u00e1genes e identifique patrones a trav\u00e9s de los cuales determinar\u00e1n si el producto analizado presenta anomal\u00edas, defectos o alteraciones.<\/p>\n\n\n\n<p>Para llegar a este punto <strong>es necesario entrenar al sistema<\/strong>, ense\u00f1arle qu\u00e9 caracter\u00edsticas tiene que reconocer en las im\u00e1genes que se le muestren. Para conseguirlo, cada una de ellas tiene que estar etiquetada en aquellos pixeles o grupos de pixeles que correspondan a la figura que se quiere que la m\u00e1quina aprenda, de manera que pueda localizarlos en nuevas tomas e identificarlos con el objeto anteriormente trabajado. Y como todo m\u00e9todo de entrenamiento los resultados se basan en la constancia y repetici\u00f3n, cuantas m\u00e1s im\u00e1genes se ense\u00f1en al modelo mejores resultados se obtendr\u00e1n.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img src=\"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/wp-content\/uploads\/2021\/09\/image001-1-1.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-8670\"\/><\/figure>\n\n\n\n<p>Ve\u00e1moslo con un ejemplo. Si vamos a desarrollar una herramienta de visi\u00f3n artificial para una l\u00ednea de producci\u00f3n de botellas de vino, se mostrar\u00e1n al sistema multitud de im\u00e1genes de botellas con los pixeles que las conformen etiquetados, de este modo, los algoritmos aprenden sus caracter\u00edsticas (formas, bordes, colores, tama\u00f1o\u2026) para, posteriormente, reconocerlas de manera aut\u00f3noma en las im\u00e1genes.<\/p>\n\n\n\n<p>Tras la etapa de formaci\u00f3n, el equipo est\u00e1 preparado para el reconocimiento autom\u00e1tico de elementos, proceso en el que entra en juego la inteligencia artificial y, m\u00e1s concretamente, el deep learning o aprendizaje profundo. Esta rama del machine learning trabaja con redes <strong>neuronales convolucionales<\/strong>, que <strong>imitan la din\u00e1mica de comportamiento de las redes neuronales biol\u00f3gicas<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n<p>Los algoritmos avanzados que se emplean barren la imagen a partir de \u00e1reas reducidas de la misma. De este modo, cada peque\u00f1o grupo de pixeles pasa por las diversas capas de la red, organizadas de tal manera que las primeras identifican formas simples (l\u00edneas, curvas, colores\u2026), reconociendo en cada paso elementos de mayor complejidad (figuras, rostros\u2026). Cuantas m\u00e1s capas tenga la red o malla tejida, m\u00e1s acertados ser\u00e1n los resultados obtenidos.<\/p>\n\n\n\n<p>Una vez examinados todos los pixeles, los sistemas de visi\u00f3n artificial determinan cuales de las caracter\u00edsticas obtenidas se corresponden, y volvemos al ejemplo anterior, con la botella de nuestra l\u00ednea de producci\u00f3n y sus atributos aprendidos. A partir de aqu\u00ed si la herramienta percibe anomal\u00edas en la imagen ideal de la botella que se ha definido en el entrenamiento, emitir\u00e1 una alarma o la sacar\u00e1 de la cinta transportadora, en funci\u00f3n de la tarea que se haya encomendado a la l\u00ednea.<\/p>\n\n\n\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Aplicacion_de_la_vision_artificial_en_la_industria\"><\/span><strong>Aplicaci\u00f3n de la visi\u00f3n artificial en la industria<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p><strong>Las potencialidades de la visi\u00f3n artificial son innumerables<\/strong> y, como ya hemos comentando, aplicables a todos los sectores de actividad. En el \u00e1mbito industrial, en el que nos hemos centrado, puede utilizarse adem\u00e1s de para la detecci\u00f3n de anomal\u00edas, para la clasificaci\u00f3n de objetos, la retirada de elementos defectuosos, para realizar clasificaciones por tama\u00f1o u otra caracter\u00edstica de los materiales, o para la medici\u00f3n de piezas, entre otras aplicaciones.<\/p>\n\n\n\n<p>Con la concurrencia de la visi\u00f3n m\u00e1quina, todos estos procesos se vuelven m\u00e1s r\u00e1pidos, m\u00e1s precisos y nos permiten identificar fallos de manera temprana eliminando de la cadena de producci\u00f3n elementos o art\u00edculos defectuosos, lo que redunda en el <strong>ahorro de costes y en el aumento de la eficiencia y calidad<\/strong>.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Una de las \u00e1reas de la Inteligencia Artificial que m\u00e1s se est\u00e1 desarrollando en los \u00faltimos tiempos es la visi\u00f3n artificial. 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