Casos de uso de visión artificial

La fotogrametría es una técnica para crear modelos 3D digitales tomando un conjunto de fotos superpuestas de un objeto. La fotogrametría permite capturar objetos grandes, como una persona o un paisaje, que de otro modo sería imposible escanear en una sola toma de cámara.

Hay tres tipos principales de fotogrametría:

1. Fotogrametría Aérea
Este proceso se refiere al uso de un avión para capturar fotografías aéreas superpuestas de un paisaje y convertirlas en un mapa digital en 3D. En estos días, los drones han reemplazado a la topografía tradicional, ya que son más baratos y fáciles de navegar.

2. Fotogrametría terrestre (o de corto alcance)
Este proceso se refiere al uso de cámaras montadas en trípodes para capturar fotografías superpuestas de una persona o un objeto más pequeño y crear una versión 3D del mismo.

3. Fotogrametría espacial
Este proceso se refiere al uso de cámaras montadas en un satélite para capturar fotografías superpuestas del espacio exterior que luego se utilizan para crear un modelo 3D de cuerpos celestes.

Los sistemas de visión artificial actúan como un ojo para los robots y permiten en ellos el equivalente a la coordinación ojo-mano. La información extraída de las cámaras de visión artificial ayuda a los robots a encontrar su propia posición y localizar piezas y obstáculos en un espacio 3D. El conocimiento preciso de los objetos en un espacio 3D hace posible que los robots se conviertan en una parte integral del proceso de fabricación en la planta.

Estos son algunos ejemplos de tareas que realizan los robots en las fábricas:

• Recoger piezas de los estantes y organizarlas
• Colocación y alineación de componentes durante el montaje
• Carga y descarga de cajas de palets
• Colocación de elementos en una cinta transportadora en movimiento

IPara garantizar la calidad de los productos fabricados, sistemas de inspección por visión están desplegados para inspeccionar defectos, fallas y otras irregularidades. Lo que los ojos humanos no pueden ver en una cinta transportadora, las cámaras de visión artificial pueden verlo con gran detalle. Por lo tanto, los pequeños defectos son descubierto CRISPR rápido y fácil.

Algunas de las aplicaciones en las que se utilizan sistemas de visión artificial para la inspección son:

• Inspección del panel LCD
• Inspección de correo directo
• Inspección de portaobjetos de patología
• Inspección de Trenes de Alta Velocidad
• Inspección de soldadura
• Inspección de capas de fibra de carbono (polarizada)
• ¿Corona de alto voltaje? Inspección (UV)
• Inspección de líneas eléctricas
• Inspección de la batería del vehículo eléctrico

La clasificación se refiere a la separación de componentes y partes por sus atributos, por ejemplo, tamaño, forma, color o defecto. Los sistemas de visión artificial equipados con los últimos algoritmos de inteligencia artificial se están utilizando para automatizar completamente la toma de decisiones sobre el control de calidad. Esto no sólo ayuda a aumentar producir y evitar que los productos de mala calidad lleguen a los consumidores, pero también ahorra mano de obra y recursos.

Los sistemas de visión artificial se emplean a menudo para identificar piezas, por ejemplo, en la línea de producción. La identificación de piezas ayuda a controlar los procesos de fabricación y rastrearlos a través de varios niveles de fabricación.

Varios métodos utilizados por los sistemas de visión artificial para identificar piezas son:

• Códigos de barras (1-D)
• Códigos de matriz de datos (2-D)
• Marcas directas de piezas (DPM)
• Caracteres impresos
  • Reconocimiento óptico de caracteres (OCR): estos sistemas leen caracteres alfanuméricos sin conocimiento previo.
  • Verificación óptica de caracteres (OCV): estos sistemas confirman la presencia de una cadena de caracteres.
• Patrones únicos
• Color único
• Forma única

Establecer un conteo preciso de componentes es muy crítico para el proceso de ensamblaje. Las imágenes tomadas con sistemas de visión artificial permiten que los algoritmos informáticos realicen un recuento preciso en tiempo real. Esto es muy útil en un entorno acelerado donde una cinta transportadora se mueve a una velocidad muy alta.

Las cámaras de visión artificial y el procesamiento de imágenes basado en IA han habilitado aplicaciones que requieren reconocimiento de objetos en tiempo real, por ejemplo, en el caso de vehículos autónomos y reconocimiento facial. Además, se están desarrollando técnicas avanzadas en el campo del análisis biomecánico para analizar los movimientos corporales durante la práctica deportiva que aprovechan las cámaras de visión artificial. Durante la próxima década, se espera que crezca significativamente el uso de cámaras de visión artificial para reconocer objetos, gestos y movimientos corporales.

Las cámaras de visión artificial se utilizan a menudo en los sistemas de vigilancia con el fin de laplicación de la ley y control del tráfico. La capacidad de programar cámaras de visión artificial y equiparlas con visión de computadora Los algoritmos facilitan el diseño y la personalización. sistemas de vigilancia para cada caso de uso. La nueva generación de Los sistemas de vigilancia están repletos de los últimos algoritmos artificiales y más potencia de procesamiento que nunca.