5.3. Visión artificial.

La visión artificial, también conocida como visión por computador (del inglés computer vision) o visión técnica, es un subcampo de la inteligencia artificial. El propósito de la visión artificial es programar un computador para que "entienda" una escena o las características de una imagen.

Esquema de las relaciones entre la visión por computadora y otras áreas afines.

Los objetivos típicos de la visión artificial incluyen:

• ·     La detección, segmentación, localización y reconocimiento de ciertos objetos en imágenes (por ejemplo, caras humanas).

• ·       La evaluación de los resultados (por ejemplo, segmentación, registro).

• ·     Registro de diferentes imágenes de una misma escena u objeto, es decir, hacer concordar un mismo objeto en diversas imágenes.

• ·       Seguimiento de un objeto en una secuencia de imágenes.

• ·         Mapeo de una escena para generar un modelo tridimensional de la escena; este    modelo podría ser usado por un robot para navegar por la escena.

• ·        Estimación de las posturas tridimensionales de humanos.

• ·        Búsqueda de imágenes digitales por su contenido.

Estos objetivos se consiguen por medio de reconocimiento de patrones, aprendizaje estadístico, geometría de proyección, procesamiento de imágenes, teoría de grafos y otros campos. La visión artificial cognitiva está muy relacionada con la psicología cognitiva y la computación biológica.

5.3.1. Conceptos básicos.

El procesamiento digital de la imagen permite una modificación reversible prácticamente libre de ruido en forma de una matriz de enteros, en vez de las clásicas manipulaciones en el cuarto oscuro o filtración de voltajes dependientes del tiempo necesarios para las imágenes analógicas y señales de video. Incluso aunque muchos algoritmos de procesamiento de imágenes son extremadamente potentes, el usuario medio a menudo aplica operaciones a imágenes digitales sin tener en cuenta los principios subyacentes tras dichas manipulaciones. Las imágenes que resultan de una manipulación descuidada están a menudo distorsionadas en comparación con las que podrían producirse si la potencia y versatilidad del software de procesamiento digital se utilizaran correctamente.

5.3.2. Desarrollos actuales y aplicaciones.

Las aplicaciones de Visión Artificial se dividen en tres grandes categorías:

•     Control de procesos
•     Control de calidad
•     Aplicaciones no industriales (por ejemplo, control del tráfico)

Las inspecciones realizadas por los seres humanos, a menudo no pueden cumplir con los requisitos de la industria moderna respecto a la velocidad de producción, calidad de producto y costes de producción. Los humanos se cansan, cometen errores y los criterios que se aplican durante las inspecciones son inevitablemente subjetivos. En algunos casos, no es humanamente posible llevar a cabo las tareas de inspección debido a las condiciones ambientales. Las cámaras y los sistemas que componen un sistema de Visión Artificial, por el contrario, llevan a cabo las mediciones con una precisión constante y a un ritmo que es establecido por el propio proceso de producción. Estas ventajas han llevado a una creciente aceptación de la visión por industrias de todo el mundo.

Aplicaciones de esta tecnología en instalaciones alrededor del mundo incluyen:

•   La inspección de la calidad óptica de las pantallas de los televisores y los ordenadores
•     La inspección de la calidad de la pintura durante la fabricación de automóviles
•     La inspección de los billetes de banco durante la impresión
•     Comprobación de circuitos electrónicos
•     Comprobación de que los envases farmacéuticos estén completos
•     Inspección para asegurarse de que las botellas estén llenas
•     Comprobación de defectos en azulejos en la industria de la cerámica

La Visión Artificial se refiere a la interpretación automática de imágenes de escenas reales con el fin de controlar o vigilar máquinas o procesos industriales. Las imágenes pueden ser de luz visible, rayos X o infrarroja, y puede incluso derivarse de información ultrasónica.