Día: 25 de junio de 2021

Computer Visión

¿Qué es Computer Visión?

El término Computer Vision (Visión Artificial en español) es un subcampo de machine learning que enseña a los ordenadores a ‘ver’ y entender el contenido de las imágenes digitales.

Puede parecer una tarea muy simple ya que hasta un niño de tres años sabe diferenciar objetos tanto en imágenes como en videos. Sin embargo, a nivel biológico y computacional las cosas se complican bastante.

Visión de Computer Visión

El objetivo de Computer Visión o visión por computadora es emular la visión humana utilizando imágenes digitales a través de tres componentes principales de procesamiento, ejecutados uno tras otro:

Adquisición de imágenes

Adquisición de imágenes

Análisis de imágenes y comprensión

A medida que nuestra comprensión visual humana del mundo se refleja en nuestra capacidad de tomar decisiones a través de lo que vemos, proporcionar tal comprensión visual a las computadoras les permitiría el mismo poder:

Procesamiento de imágenes

El segundo componente de Computer Vision es el procesamiento de imágenes de bajo nivel. Los algoritmos se aplican a los datos binarios adquiridos en el primer paso para inferir información de bajo nivel sobre partes de la imagen. Este tipo de información se caracteriza por bordes de imagen, características de punto o segmentos, por ejemplo. Son todos los elementos geométricos básicos que construyen objetos en imágenes.

Este segundo paso generalmente involucra algoritmos y técnicas avanzados de matemáticas aplicadas .

Los algoritmos de procesamiento de imágenes de bajo nivel incluyen:

Detección de bordes

Detección de bordes en una imagen en color.

Segmentación

Segmentación de manzanas en una canasta

Clasificación

Clasificación de partes de imágenes

Análisis de imágenes y comprensión

El segundo componente de Computer Vision es el procesamiento de imágenes de bajo nivel. Los algoritmos se aplican a los datos binarios adquiridos en el primer paso para inferir información de bajo nivel sobre partes de la imagen. Este tipo de información se caracteriza por bordes de imagen, características de punto o segmentos, por ejemplo. Son todos los elementos geométricos básicos que construyen objetos en imágenes.

El último paso de la canalización de Visión artificial es el análisis real de los datos, que permitirá la toma de decisiones.
Se aplican algoritmos de alto nivel, utilizando tanto los datos de imagen como la información de bajo nivel calculada en los pasos anteriores. Ejemplos de análisis de imágenes de alto nivel son:

Mapeo de escenas en 3D

Reconocimiento de objetos

Reconocimiento de objetos en imágenes

Seguimiento de objetos

Rastreando personas en una avenida

Aplicaciones de visión artificial 

Es un hecho que las aplicaciones de CV al mundo real son innumerables. Además, las grandes empresas como Amazon, Google, Microsoft y Facebook están invirtiendo millones de euros en esta tecnología. Realizando una búsqueda en internet, llegamos a la conclusión de que muchos de los siguientes sectores están echando mano de la tecnología CV:Duis aute irure dolor in reprehenderit in voluptate velit esse cillum dolore eu fugiat nulla pariatur. Excepteur sint occaecat cupidatat non proident, sunt in culpa qui officia deserunt mollit anim id est laborum. Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit. Ut elit tellus, luctus nec ullamcorper mattis, pulvinar dapibus leo. Nemo enim ipsam voluptatem quia voluptas sit aspernatur aut odit aut fugit, sed quia consequuntur magni dolores eos qui ratione voluptatem sequi nesciunt. Neque porro quisquam est.

Banca

Este sector también está sacándole partido a la tecnología de CV. Existen sistemas como Mitek Systems que realizan un reconocimiento de imágenes con el fin de clasificar documentos, extraer información e identificar a los individuos. Esto facilita trámites como no tener que acudir a una sucursal para abrir una nueva cuenta bancaria.

Automoción

¿Quién no conoce Tesla? Esta empresa de automoción sabe el significado real de la aplicación de Computer Vision. En comunicación con la tecnología de IA, todos los modelos Tesla llevan instaladas decenas de cámaras. Utilizando la visibilidad 360, su sistema AutoPilot tiene la capacidad de conducir el vehículo sin la supervisión humana.

Salud

Microsoft pone a disposición un software llamado InnerEye, que es capaz de visualizar e identificar tumores u otras anomalías en las radiografías (rayos X). Los radiólogos pueden subir una radiografía tridimensional, y el software colorea las zonas que presentan anomalías, con el fin de prestar mayor atención a dicha zona.

Aplicaciones de visión artificial

Las técnicas desarrolladas para Computer Visión tienen muchas aplicaciones en los campos de la robótica, la interacción entre humanos y la visualización, por nombrar algunos:
Las técnicas desarrolladas para Computer Visión tienen muchas aplicaciones en los campos de la robótica, la interacción entre humanos y la visualización, por nombrar algunos:

1. Reconocimiento de movimiento
2. Realidad aumentada
3. Coches autónomos
4. Robots domésticos / de servicio
5. Restauración de imagen como eliminación de ruido

Todo lo que necesitas saber sobre Computer Vision

Muchos consideran la visión como el sentido más valioso del ser humano. No era de esperarse entonces que expertos hayan concluido en que podrían utilizar sus características para desarrollar una nueva tecnología. En este artículo conocerás el concepto de Computer Vision, su importancia, y cuáles son sus aplicaciones en la vida real. ¡Abre bien los ojos porque estás a punto de descubrir algo maravilloso!

Primero lo primero, ¿sabes a qué nos referimos con Computer Vision?

Si no lo sabes, no te preocupes, aquí explicamos.

Computer Vision es una de las ramas de la inteligencia artificial en donde mediante un ordenador, nos permite hacer distintos algoritmos para comprender las imágenes del mundo real, con el fin de producir información numérica o simbólica.

Nosotros utilizamos nuestros ojos y nuestro cerebro para comprender el mundo que nos rodea, esta es una actividad natural y muy sencilla para nosotros.  Sin embargo, que una máquina pueda hacer todo esto, representa una tarea compleja que requiere de algoritmos y cientos o millones de datos en forma de imágenes, y secuencias de imágenes, que les permitan comprender lo que están viendo y puedan actuar según convenga en una determinada situación.

¿Qué servicios nos ofrece Computer Vision?

A continuación te damos a conocer, los 3 más importantes.

Reconocimiento óptico de caracteres (OCR)

El servicio de reconocimiento óptico de caracteres (OCR) extrae el texto de las imágenes. Usa modelos basados en Deep Learning y funciona con texto en diversas superficies de fondos. Entre estos se incluyen documentos de la empresa, facturas, recibos, pósteres, tarjetas de presentación, cartas y pizarras. 

Análisis de imágenes

El servicio de Image Analysis proporciona algoritmos de inteligencia artificial para procesar imágenes y devolver información sobre sus características visuales, para ello extraen la información de sensores y los representan gráficamente en formato de dos o tres dimensiones, para lo cual podemos utilizar análisis visual como digital. 

Análisis espacial

Este servicio responde a la pregunta “¿dónde están las personas en esta imagen?”. Por lo que las operaciones principales  del análisis espacial se basan en una canalización que analiza videos, detecta personas, realiza un seguimiento de esas personas cuando aparecen en el video y generan eventos si la gente interactúa con regiones de interés.

¿De qué manera utilizar Computer Vision optimizará los procesos de mi empresa?

Computer vision te será de gran utilidad porque te permitirá:

  1. Automatizar procesos repetitivos: En esencia Computer Vision cobra sentido cuando nuestros equipos tienen que tomar una decisión a partir de una inspección ocular, especialmente si esta operación es muy repetitiva.
  2. Aumenta la capacidad de control y aprendizaje de la empresa sobre el cliente y las operaciones. Por ejemplo, permite registrar, aprender y compartir lo que están viendo todos los empleados de una cadena de establecimientos comerciales.
  3. Reduce el tiempo de tareas que aportan poco valor. En muchas ocasiones nuestros equipos tienen que recoger información visual para llevar a cabo su actividad. La tarea de documentar lo que están viendo y tomar decisiones sencillas puede ser reemplazada por Computer Vision.

Entonces, ¿las empresas ya están utilizando esta tecnología?

¡Por supuesto que sí! Muchas empresas importantes han invertido en computer vision. De hecho, en 2016 los fondos de capital para proyectos de computer vision aumentaron a £ 398 millones. Estas aplicaciones potenciales podrían cambiar todo, desde las visitas de nuestro médico hasta la forma en que compramos. Las empresas utilizan computer vision para personalizar su comercialización, generar conversiones, aumentar la satisfacción del cliente y salvaguardar la información confidencial. Te presentamos algunas de sus aplicaciones en la vida real:

  1. En muchos aparcamientos ya se utiliza Computer Vision para reconocer y registrar la matrícula de los vehículos que entran y salen.
  2. En el campo de la medicina tambien está teniendo grandes avances en el diagnóstico de enfermedades como el cáncer.
  3. El uso de los sistemas de video vigilancia apoyados por Computer Vision está reduciendo la criminalidad.
  4. El coche autónomo es otro ejemplo que no existiría si no fuera por la aplicación de Computer Vision.



Las aplicaciones que utilizan Computer Vision se están multiplicando al ser cada vez más accesibles. Se estima que el mercado de Computer Vision tiene un valor mundial de 1.100 Millones de dólares, esperando que llegue a 4.500 millones en 2025.  

¿Quieres conocer qué otros sectores están haciendo uso de esta tecnología? Haz clic aquí.

En conclusión

Dicen que una imagen vale más que mil palabras. Creemos que el significado de esta frase podemos verlo reflejado en las aplicaciones de Computer Vision. Haciendo uso de esta tecnología se pueden hacer cosas tan “básicas” como identificar las características de una persona pasando por la calle o la matrícula de un auto en movimiento, así como ser de gran ayuda a sectores tan indispensables como la educación y la medicina. Computer Vision es realmente impresionante, asi que te invitamos a realizar aplicaciones haciendo uso de este servicio. ¿Quieres saber cómo empezar? Te invitamos visitar ese artículo, haciendo clic aquí.


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Equipo redactor

Fiorella Arias Alvarez
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Verónica Cahuana Oscata
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Edwin Gómez Ancasi
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Yoel Quintanilla Gamboa
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Pablo Ramos Tito
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Rosa Poma Vilca
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Custom Vision: Algoritmos de inteligencia artificial

CUSTOM VISION

Algoritmos de inteligencia artificial

Hace ya años que empezamos a oír hablar del concepto de “visión artificial”, aunque entonces era un tema muy avanzado, casi ciencia ficción, perteneciente al ámbito de complejos laboratorios experimentales. Algo que, realmente, estaba fuera del alcance de desarrolladores que no estuviesen trabajando en complejos proyectos de investigación.

Hoy en día, gracias a la nube, disponemos de acceso a complejos algoritmos de inteligencia artificial de forma muy cómoda y rápida. Como ya he comentado en anteriores posts, Microsoft dispone de los Servicios Cognitivos de Azure, que nos permiten experimentar con estas tecnologías con bastante facilidad.

En este breve artículo vamos a hacer una primera aproximación a los servicios de visión artificial de los que disponemos en Cognitive Services, y realizaremos una pequeña aplicación, muy básica, que describa el contenido de una imagen. Así que empecemos:

Entonces, ¿Qué es Custom Vision?

Azure Custom Vision es un servicio de reconocimiento de imágenes que permite crear, implementar y mejorar sus propios identificadores de imágenes. Un identificador de imágenes aplica etiquetas (que representan clases u objetos) a las imágenes, en función de sus características visuales. A diferencia del servicio Computer Vision, Custom Vision te permite especificar las etiquetas y entrenar modelos personalizados para detectarlas

¿Cómo funciona Custom Vision?

El servicio Custom Vision usa un algoritmo de aprendizaje automático para analizar las imágenes. El desarrollador debe enviar los grupos de imágenes que presenten y carezcan de las características en cuestión. Las imágenes las etiqueta el propio usuario en el momento del envío. Luego, el algoritmo se entrena con estos datos y calcula su propia precisión probándose a sí mismo en esas mismas imágenes. Una vez que el algoritmo se ha entrenado, puede probarlo, volver a entrenarlo y, por último, usarlo en la aplicación de reconocimiento de imágenes para clasificar imágenes nuevas. También puede exportar el mismo modelo para su uso sin conexión.

La clasificación de las imágenes

aplica una o varias etiquetas a una imagen.

La detección de objetos

es similar, pero también devuelve las coordenadas de la imagen donde pueden encontrarse las etiquetas aplicadas.

Optimización

está optimizado para reconocer rápidamente las diferencias principales entre las imágenes, para que pueda empezar a crear el prototipo de su modelo con una pequeña cantidad de datos.

Seguridad y Privacidad de

Al igual que sucede con todas las instancias de Cognitive Services, los desarrolladores que usan este servicio tienen estar al tanto de las directivas de Microsoft sobre los datos de clientes.

¿Como crear un clasificador con el sitio web de Custom Vision?

  1. En el explorador web, vaya a la ->página web de Custom Vision<-
  2. Seleccione Sign in (Iniciar sesión) e inicie sesión con la misma cuenta que usa para acceder a los recursos de Azure.
  3. Seleccione New project (Nuevo proyecto).
  4. Cree el proyecto con los valores siguientes:
CAMPOVALOR
NombreProporcione un nombre para el proyecto, como EdgeTreeClassifier.
DescripciónDescripción opcional del proyecto.
ResourceSeleccione uno de sus grupos de recursos de Azure que incluye un recurso de Custom Vision Service o cree uno si aún no ha agregado ninguno.
Tipos de proyectoClasificación
Classification Types (Tipos de clasificación)Multiclass (single tag per image) (Multiclase [etiqueta única por imagen])
DominiosGeneral (compact) (General [compacto])
Funcionalidades de exportaciónBasic platforms (Tensorflow, CoreML, ONNX, …) (Plataformas básicas [Tensorflow, CoreML, ONNX,…])

5. Seleccione Create project (Crear proyecto).

¿Por qué debemos utilizar Custom Vision?

  • Consigue una precisión sin complejidad

Comience a entrenar su modelo de visión artificial simplemente cargando y etiquetando algunas imágenes. El modelo se prueba a sí mismo con ellas y mejora la precisión de forma constante a través de un bucle de comentarios conforme agrega imágenes.

Para agilizar el desarrollo, use modelos integrados que se puedan personalizar para venta minorista, fabricación y alimentación.

  • Agiliza la creación de modelos

Una interfaz muy sencilla le guía en el desarrollo y la implementación de modelos de visión artificial personalizados. Después, haga ping a la API para etiquetar imágenes con rapidez usando su nuevo modelo de visión artificial o exporte el modelo a un dispositivo para llevar a cabo reconocimiento de imágenes en tiempo real.

  • Implementa soluciones en cualquier parte, desde la nube hasta el perímetro

Ejecute sus modelos dondequiera que los necesite y conforme a su caso de uso y sus requisitos específicos. Exporte fácilmente los modelos entrenados a dispositivos o contenedores para escenarios de baja latencia.

¿Cuáles son los escenarios de uso de Custom Vision?

Custom Vision puede aplicarse para la detección y reconocimiento de todo tipo de objetos y seres vivos: desde rostros humanos, plantas y animales hasta matrículas, textos y productos varios.

En Kabel hemos hecho uso de este servicio cognitivo para varios fines, entre ellos la creación de una herramienta llamada Sketch2Code que traduce a código HTML esbozos hechos en una pizarra u otro soporte, permitiendo así reducir el tiempo de desarrollo de una página web de forma significativa al no tener que trasladar manualmente todas las ideas que los diseñadores dibujan en la fase de ideación o planificación de la misma.

También hemos empleado este servicio cognitivo en aplicaciones que hemos desarrollado para las Hololens, el headset de realidad mixta de Microsoft.

Sin ir más lejos, una de dichas aplicaciones, llamada HoloVision, es capaz de identificar determinados objetos en el entorno circundante. Esta aplicación tiene usos industriales, de salud y, en general, sirve para cualquier escenario que requiera clasificar objetos o identificar patrones o anomalías.

Pese a que aún le queda mucho margen de evolución, Custom Vision supone un gran paso en la misión que tiene Microsoft de hacer llegar la inteligencia artificial (en este caso la visión artificial) a todo el mundo.

Le recomendamos a todos aquellos a los que les apasione el mundo de la IA que experimenten con las posibilidades que ofrece Custom Vision, ya que se trata de un servicio que puede emplearse para cubrir necesidades específicas en todo tipo de sectores y al que le espera un futuro prometedor viendo lo mucho que se está desarrollando la tecnología y la importancia que ésta adquirirá en un futuro no tan lejano.

¿A ti te gustaría hacer uso de esta impresionante herramienta?

Si te gustó este artículo no olvides dejarnos un comentario y cuéntanos tu experiencia utilizando el Custom visión , hasta la próxima semana!

¿Qué es Computer Visión y quiénes lo utilizan?

La visión por computadora es un campo de la inteligencia artificial y las ciencias de la computación que tiene como objetivo brindar a las computadoras una comprensión visual del mundo y es el corazón de los poderosos algoritmos de Hayo. Es uno de los componentes principales de la comprensión de las máquinas.

¿Cómo funciona Computer Visión?

La visión por computadora funciona en tres pasos básicos:

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Adquirir una imagen

Las imágenes, incluso los conjuntos grandes, se pueden adquirir en tiempo real a través de videos, fotos o tecnología 3D para su análisis.

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Procesando la imagen

Los modelos de aprendizaje profundo automatizan gran parte de este proceso, pero los modelos a menudo se entrenan al ser alimentados primero con miles de imágenes etiquetadas o identificadas previamente..

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Entendiendo la imagen

El paso final es el paso interpretativo, donde se identifica o clasifica un objeto.

¿Quiénes utilizan Computer Visión?

La visión por computadora se utiliza en todas las industrias para mejorar la experiencia del consumidor, reducir los costos y aumentar la seguridad. A continuación Yosoyinnovador te presenta cuales son las industrias que utilizan Computer Visión: Salud,Seguros,Fabricación,Defensa y Seguridad,Ventas Minoristas,Gobiernos

C.VISION

Salud: En el campo de la medicina, los sistemas de visión por computadora examinan minuciosamente las imágenes de resonancias magnéticas, tomografías computarizadas y rayos X para detectar anomalías con la misma precisión que los médicos humanos. Los profesionales médicos también usan redes neuronales en imágenes tridimensionales como ultrasonidos para detectar diferencias visuales en los latidos del corazón y más. Más información  AQUÍ

C.VISION

Seguros: En la industria de los seguros, las empresas utilizan la visión por computadora para realizar evaluaciones de daños a vehículos más consistentes y precisas. El avance está reduciendo el fraude y agilizando el proceso de reclamos. Más información  AQUÍ

C.VISION

Fabricación: En la fabricación, las empresas utilizan la visión por computadora para identificar defectos de productos en tiempo real. A medida que los productos salen de la línea de producción, una computadora procesa imágenes o videos y marca decenas de diferentes tipos de defectos, incluso en los productos más pequeños. Más información  AQUÍ

C.VISION

Deefensa y Seguridad: En entornos de alta seguridad como banca y casinos, las empresas utilizan la visión por computadora para una identificación más precisa de los clientes cuando se intercambian grandes cantidades de dinero. Es imposible que los guardias de seguridad analicen cientos de transmisiones de video a la vez, pero un algoritmo de visión por computadora puede hacerlo. Más información AQUÍ

C.VISION

Ventas minoristas: Los minoristas pueden utilizar la visión por computadora para mejorar la experiencia de compra, aumentar la prevención de pérdidas y detectar estantes agotados. La visión por computadora ya está ayudando a los clientes a realizar el pago más rápidamente, ayudando a usar máquinas de autopago o combinándola con el aprendizaje automático para aliviar el proceso de pago por completo. Más información AQUÍ

C.VISION

Gobiernos: Las agencias del sector público utilizan la visión por computadora para comprender mejor la condición física de los activos bajo su control, incluidos los equipos y la infraestructura. La visión por computadora puede ayudar a las agencias a realizar un mantenimiento predictivo mediante el análisis de imágenes de equipos e infraestructura para tomar mejores decisiones sobre cuáles requieren mantenimiento. Además, las agencias del sector público utilizan la visión por computadora para ayudar a monitorear el cumplimiento de las políticas y regulaciones. Por ejemplo, la visión por computadora se puede usar para detectar contrabando en la carga, señalar posibles violaciones de seguridad en los edificios, revisar las etiquetas para verificar el cumplimiento de las pautas y garantizar el cumplimiento de las regulaciones de conservación. Por último, a medida que los drones se utilizan más necesidades de defensa y seguridad nacional. Más información AQUÍ

Visión artificial en la industria: aplicaciones y sectores

VISIÓN ARTIFICIAL EN LA INDUSTRIA

La visión artificial es una de las disciplinas que protagonizan la llamada industria 4.0. Esta tecnología incluye herramientas para obtener, procesar y analizar imágenes del mundo físico, con el objetivo de generar información que pueda ser interpretada y empleada por una máquina, a través de procesos digitales.

Las máquinas con visión artificial  serán capaces de percibir y comprender una imagen y actuar según convenga en una determinada situación. La capacidad de entender e interpretar la imagen se consigue gracias a una descomposición de la imagen obtenida en pequeños fragmentos de información (píxeles) y en su posterior análisis a través de un software.

La visión artificial en la industria tiene un potencial enorme. Estos sistemas de visión artificial aplicados a la robótica consiguen que sea posible ofrecer una solución automática en fases industriales tan determinantes como los controles de calidad o la detección de productos defectuosos.

En este artículo trataremos de explicarte las claves de esta tecnología y sus posibilidades en el campo de la automatización industrial.

VISIÓN ARTIFICIAL: ¿QUÉ ES?

La visión artificial es una tecnología que emula a la visión humana y permite obtener, procesar e interpretar imágenes tomadas durante los procesos de producción. Las máquinas con visión artificial analizan y decodifican la información obtenida durante los procesos de producción para tomar decisiones y actuar de la manera más conveniente, a través de un proceso automatizado. El procesado de estas imágenes se realiza mediante un software vinculado a la máquina y permite, con los datos obtenidos, continuar procesos e identificar posibles errores en las líneas de montaje.

Así, los sistemas de visión artificial aplicados a la robótica son muy útiles para realizar tareas de inspección de muestreo, supervisión y controles de calidad, con una precisión extrema.

Industria 4.0

El avance en la Inteligencia Artificial y las tecnologías en róbotica tienden a reducir la brecha entre las habilidades humanas y las capacidades de las máquinas, aunque aún existe una brecha sustancial para alcanzar el objetivo final de una máquina similar a un humano. La Industria 4.0, que está desarrollando cada vez más vehículos o drones autónomos, ve el surgimiento de dispositivos avanzados como cámaras y sensores de imagen.

Las tecnologías avanzadas proporcionan un meedio para realizar tareas cada vez más complejas. Eso permite a los robots  o procesos automatizados reemplazar a los humanos para liberarlos de tareas tediosas, dándoles espacio y tiempo para realizar un trabajo más valioso. 

BENEFICIOS DE LA VISIÓN ARTIFICIAL EN LA INDUSTRIA

La visión artificial industrial presenta grandes ventajas para los procesos productivos:

Objetividad en la inspección:

La visión artificial permite eliminar la subjetividad de los procesos productivos. Gracias a la introducción de ciclos de trabajo repetitivos y automatizados y a través de rendimientos cuantificables y mantenidos en el tiempo, los datos obtenidos gracias a la visión artificial son objetivos y el margen de error se reduce notablemente. Por ello, es una tecnología especialmente útil en las tareas orientadas a los controles de calidad.

Flexibilidad de los procesos productivos:

La propia naturaleza de las soluciones de visión artificial permite su adaptabilidad y escalabilidad para encajar en los cambiantes procesos productivos. En muchas ocasiones, por ejemplo, un mismo sistema de visión artificial puede ser alterado para inspeccionar diferentes productos.

Tecnologías de control asequibles:

La tecnología de visión se puede definir ya como una tecnología entendible, madura y asequible. La integración de dichos sistemas se fundamenta en una gran oferta de componentes ópticos, electrónicos e informáticos que permiten configurar sistemas inteligentes con un claro retorno de la inversión, en tiempo y en costes.

APLICACIONES DE LOS SISTEMAS DE VISIÓN ARTIFICIAL EN LA INDUSTRIA

Los sistemas de visión artificial tienen aplicaciones muy variadas y adaptables a los diferentes sectores industriales y a las diversas necesidades de cada línea de producción. Hoy en día, cualquier empresa que produzca artículos de acuerdo a un estándar específico podría beneficiarse de las ventajas de la visión artificial como parte de su proceso de fabricación.  Algunos de los sectores donde esta tecnología presenta un gran potencial son los siguientes:

Automoción

En este sector el uso de sistemas de visión se relaciona fundamentalmente con las tareas de inspección en la fabricación y el ensamblaje de todas las piezas de los vehículos. Además, hay que tener en cuenta que tareas como la de estampación, el mecanizado o la pintura, dependen directamente de equipos de visión artificial que supervisan el desarrollo de todo el proceso.

Sector agroalimentario

La visión artificial industrial es un elemento muy útil en las tareas de control de calidad agroalimentaria, especialmente en las fases finales. Procesos como la selección de frutas o el correcto prensado de las latas de conserva, entre otros, dependen directamente de sistemas de visión que supervisan la correcta ejecución de las fases.

Envases, packaging y embalajes: 

Las principales tareas de las tecnologías de visión en este campo se refieren a los trabajos de inspección de presencia o ausencia de marcadores, como etiquetas, impresión de números de lote o fechas de caducidad, y a la correcta colocación de tapones.

Electrónica

El sector de la electrónica es uno de los  más beneficiados por las aplicaciones de visión en sus procesos de fabricación. La manipulación e identificación de los distintos componentes electrónicos corren a su cuenta. La visión artificial es capaz de comprobar de forma eficiente la correcta soldadura y el correcto ensamblaje de las piezas. Esto permite agilizar los procesos de producción y de reparación de elementos defectuosos.

Logística y detección: 

Todas las industrias requieren de procesos de logística de cada una de las partes y productos implicados en su trabajo. Es en este área donde esta tecnología cumple un papel fundamental, ya que se adapta a las necesidades concretas de cada industria y desarrolla sistemas de visión artificial adaptados a cada caso concreto.