Visión integrada y visión artificial: cosas que debe saber

10 de octubre de 2024

¿Cómo "ven" las máquinas? Creo que todos hemos reflexionado sobre esta cuestión. De hecho, esto depende principalmente de la visión integrada y la tecnología de visión artificial. Estos dos conceptos están a solo un pelo de distancia, y muchas personas a menudo los confunden.

Tanto la visión artificial como la visión integrada juegan un papel importante en la industria, especialmente en el campo del control y la automatización. Los sistemas de visión integrados ofrecen una eficiencia compacta, mientras que los sistemas de visión artificial tradicionales ofrecen un alto rendimiento y versatilidad. Con los avances en la tecnología de cámara y procesamiento, la visión integrada se ha vuelto casi tan poderosa como los sistemas de visión artificial. Los sistemas de visión embebidos integran los componentes de hardware y software necesarios para la visión artificial (adquisición, procesamiento e interpretación de imágenes). Debido a que no se requieren conexiones externas, los sistemas de visión integrados se pueden utilizar en industrias y mercados donde no se pueden aplicar los sistemas de visión artificial tradicionales.

¿Qué es la visión artificial?

La visión artificial permite que una máquina o computadora vea e interprete información visual. No se refiere a una tecnología específica, sino a todos los sistemas que pueden interpretar la información visual a través de máquinas. Es capaz de capturar, procesar e interpretar automáticamente la información visual que lo rodea como medio para tomar decisiones para una variedad de industrias, como imágenes médicas, ensamblaje de plantas y reconocimiento de objetos. En el artículo anterior tuvimos una comprensión de laTipos de visión artificial.

Los sistemas de visión artificial suelen utilizar PC industriales para manejar tareas relacionadas con los datos de imagen. El hardware y el software especializados permiten un análisis de imágenes hilarante y proporcionan la potencia informática necesaria para tareas complejas de visión artificial. Los sistemas de visión artificial generalmente incluyen los siguientes componentes:

Cámara: en su mayoría especialCámaras personalizadas para la industria. Se utiliza para capturar imágenes o clips de vídeo para su procesamiento por el sistema principal.
Software de procesamiento de mage: No todas las cámaras de visión artificial son plug-and-play, por lo que se requiere un software especializado para el análisis y procesamiento de imágenes.
Iluminación: Una iluminación adecuada garantiza que se capturen imágenes de alta calidad. Utilice técnicas de iluminación como la iluminación LED o infrarroja para optimizar la visibilidad de la imagen.
Hardware: Los sistemas de visión artificial pueden facilitar la transferencia de datos y acelerar las tareas de procesamiento de imágenes mediante el uso de capturadores de fotogramas o procesadores especializados.

¿Qué es Embedded Vision?

Los sistemas de visión integrados difieren de los sistemas de visión artificial tradicionales en cómo y dónde se procesan las imágenes.Visión integradaLos sistemas son dispositivos todo en uno, que suelen consistir en una cámara montada en un procesador de imágenes. Dado que todo el equipo está integrado en la placa, la captura y el procesamiento de imágenes se pueden realizar dentro de un solo dispositivo.

Embedded vision

Los sistemas de visión embebidos se caracterizan por su compacidad, menor costo y respuesta en tiempo real. A menudo utilizada en aplicaciones en las que el espacio es escaso, como la conducción autónoma y las funciones de reconocimiento de objetos en drones, la visión integrada conserva las capacidades eficientes de toma de decisiones al tiempo que elimina el volumen de la visión artificial.

Los sistemas de visión embebidos son, sin duda, más fáciles de usar e integrar que los sistemas de visión artificial tradicionales, pero pueden ser más costosos de instalar que la visión artificial debido a sus propiedades de personalización. Sin embargo, su compacidad y el bajo consumo de energía requerido hacen que su funcionamiento sea relativamente más barato.

Por otro lado, la visión integrada es en realidad una parte de la visión artificial, pero existen ligeras diferencias debido a las diferentes funciones y aplicaciones. En términos de tecnología actual, el rendimiento de los sistemas de visión integrados sigue siendo inferior al de los sistemas basados en PC.

Diferencias entre visión integrada y visión artificial

Aunque tanto la visión integrada como la visión artificial pueden ayudar a las máquinas a ver cosas, existen algunas diferencias.

Parámetros	Visión artificial	Visión integrada
Tratamiento de imágenes	Esto se hace utilizando una PC separada conectada a la cámara de visión artificial	Utilice procesadores dedicados (por ejemplo, NVIDIA Jetson, TI Jacinto, NXP, etc.)
Análisis de imágenes	Análisis de imágenes basado en PC	Utiliza principalmente computación periférica y algoritmos de IA/ML/visión por ordenador para analizar el propio dispositivo.
dimensión	Es grande, consta de un sistema de cámaras y una PC separada, generalmente a escala industrial o comercial	Es compacto. El tamaño disminuye constantemente, aunque el rendimiento de la IA puede ser limitado en algunas familias de procesadores compactos, como NXP i.MX
costar	Los costos pueden ser altos e involucrar múltiples componentes, como cámaras, PCS y software que pueden requerir una suscripción a análisis basados en la nube	A menudo son más rentables, ya que reducen los costos operativos continuos. Sin embargo, dependiendo del tipo de cámara y procesador utilizados, el gasto de capital inicial puede ser mayor
Fácil de integrar	Más fácil de integrar, con una interfaz estándar que se conecta directamente a un PC para un funcionamiento inmediato	Se requieren algunos conocimientos de ingeniería para la integración, que varían según la aplicación y la complejidad de los componentes utilizados. La integración de la cámara puede requerir la asistencia de expertos en cámaras como TechNexion
Velocidad de decisión	Se necesita hardware y software rápidos para una transferencia y un análisis de datos eficientes.	Sobresale en la toma de decisiones en tiempo real, ya que el procesamiento se lleva a cabo en el dispositivo y los datos se transfieren rápidamente a la nube para su análisis sin necesidad de configuraciones especializadas
flexibilidad	Universales, a través de la configuración y el software, los sistemas de visión artificial se pueden utilizar para diferentes tareas	Diseñado para tareas específicas. Los componentes ópticos, los sensores, los procesadores y los análisis de software se seleccionan, ajustan y optimizan los costos para casos de uso específicos

Conclusión

A lo largo de los años, a medida que ha aumentado la cantidad de potencia informática que puede caber en un espacio compacto, los sistemas de aprendizaje automático han utilizado PC cada vez más pequeños, mientras que los procesadores integrados en los dispositivos de visión integrados se han vuelto cada vez más potentes. Como resultado, las diferencias entre la visión artificial tradicional y la visión integrada se han vuelto cada vez menos pronunciadas. De hecho, la potencia de procesamiento de los procesadores de los sistemas de visión embebidos de hoy en día es comparable a la de los sistemas de aprendizaje automático de hace unos años.

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