Visión artificial: avances, aplicaciones, retos y perspectivas

Automática e Instrumentación presenta el tercer resumen de estos Paper elaborados en el seno del Grupo de Trabajo de Innovación de la Asociación Española de Robótica y Automatización (AER Automation). En este caso, la protagonista es la visión artificial, que ha evolucionado de manera extraordinaria gracias al Deep Learning, revolucionando sectores como la robótica, la automatización y el control de calidad. Las aplicaciones van desde la manipulación de objetos complejos hasta la agricultura y el reciclaje, transformando procesos tradicionales y aumentando la eficiencia en diversos entornos industriales.

La visión artificial ha recorrido un largo camino desde sus inicios, pasando de ser una tecnología complementaria a convertirse en una herramienta clave en la automatización industrial moderna. Impulsada por avances en el Deep Learning, ha permitido un nivel de precisión y adaptabilidad que sería impensable con métodos tradicionales. En este artículo exploraremos los aspectos más destacados de la visión artificial aplicada a la automatización y cómo esta tecnología está configurando el futuro de la industria.

Avances y aplicaciones en visión industrial

Uno de los mayores retos en la automatización ha sido la falta de flexibilidad en entornos cambiantes. Durante años, la robótica ha dependido de sistemas deterministas, diseñados para realizar tareas repetitivas en condiciones controladas. Sin embargo, la introducción de la robótica guiada por visión ha cambiado este panorama, permitiendo que los robots adapten sus acciones en función del entorno que perciben en tiempo real.
 

Ejemplos como el control de calidad en líneas de producción muestran cómo la visión artificial ayuda a detectar defectos a medida que las piezas avanzan en una cinta transportadora. Herramientas como el AI Error Proofing permiten clasificar automáticamente las piezas, mejorando la eficiencia y reduciendo costes. En aplicaciones más avanzadas, los sensores 3D y las redes neuronales detectan objetos sin necesidad de modelos CAD, lo que facilita la manipulación de piezas irregulares o naturales, como se vio en el proyecto SpecTUNA, donde se automatizó la detección y el procesamiento de atunes para su corte y clasificación.
 

El Deep Learning ha jugado un papel crucial en la transformación de la visión artificial. Técnicas como la detección de anomalías y la segmentación semántica permiten clasificar píxeles en una imagen o detectar errores sin necesidad de contar con grandes cantidades de datos defectuosos. Por ejemplo, en el control de calidad de botellas de vidrio, donde la variabilidad del material y los reflejos dificultan el proceso, las redes neuronales han permitido superar estos desafíos al identificar correctamente los cuellos de las botellas, a pesar de la baja repetitividad y el contraste de las imágenes.
 

La combinación de redes neuronales convolucionales (CNN) y arquitecturas más avanzadas, como las basadas en Transformers, ha permitido resolver problemas complejos en tiempo real, como la clasificación de materiales en la industria del reciclaje o la detección de plagas en la agricultura. En este último campo, el proyecto Greenpatrol ha desarrollado un robot que, mediante técnicas de Deep Learning, inspecciona plantas en invernaderos para detectar plagas en distintas fases de su ciclo de vida y aplicar insecticidas de forma precisa, reduciendo el uso innecesario de químicos y mejorando la sostenibilidad de la producción agrícola.

Herramientas y recursos accesibles

Gracias al desarrollo de frameworks de Deep Learning como TensorFlow y PyTorch, hoy en día es más fácil que nunca implementar redes neuronales en proyectos de visión artificial. Estas herramientas, junto con la disponibilidad de grandes bases de datos públicas como Imagenet o MS-COCO, permiten a los desarrolladores entrenar modelos con una eficiencia antes impensable. Además, los repositorios de código abierto, como GitHub, y los hubs de modelos preentrenados han facilitado el acceso a soluciones avanzadas, reduciendo el tiempo y coste de desarrollo.
 

La posibilidad de utilizar modelos preentrenados en diferentes tareas ha abierto un nuevo abanico de oportunidades, desde la segmentación de imágenes hasta la detección de objetos. Los desarrolladores pueden aprovechar estos recursos para adaptar las redes neuronales a sus necesidades específicas, lo que ha acelerado la adopción de la inteligencia artificial en múltiples industrias.

Retos futuros y perspectivas

A pesar de los avances, la visión artificial aún enfrenta varios desafíos. El entrenamiento de modelos de Deep Learning requiere grandes cantidades de datos y recursos computacionales significativos, lo que puede ser una barrera para pequeñas empresas. Además, la introducción de nuevas arquitecturas, como los Transformers, aumenta la demanda de hardware, lo que limita quién puede llevar a cabo estos desarrollos.

Otro reto clave es evitar sesgos en los datos utilizados para entrenar las redes neuronales. Si los conjuntos de datos no son representativos de la realidad, los modelos pueden generar resultados inexactos o incluso discriminatorios. Esto subraya la importancia de una curación cuidadosa de los datos, así como de la diversidad en los mismos.
 

Por otro lado, el análisis de datos en vídeo y la integración del 5G abrirán nuevas oportunidades en la visión artificial. Tecnologías como la computación en la nube permitirán procesar grandes cantidades de datos en tiempo real, eliminando la necesidad de costosos equipos locales y facilitando el acceso a soluciones avanzadas de visión para empresas de todos los tamaños.

La visión artificial, potenciada por el Deep Learning, está transformando la industria moderna, permitiendo niveles de automatización y precisión nunca antes vistos. Desde el control de calidad hasta la agricultura de precisión, las aplicaciones de esta tecnología son tan diversas como sus beneficios. Sin embargo, aún hay retos por superar, desde el acceso a hardware adecuado hasta la curación de datos. Lo que está claro es que el futuro de la visión artificial es brillante, y su evolución seguirá impactando profundamente en la eficiencia y sostenibilidad de los procesos industriales.

Grupo de Trabajo de Innovación 

de la Asociación Española de Robótica y Automatización 

(AER Automation)

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Este artículo aparece publicado en el nº 558 de Automática e Instrumentación, pág 12 y 13.