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¿Qué es la óptica para la visión artificial?
Definición de óptica para visión artificial
La óptica para la visión artificial incluye elementos ópticos, como iluminadores, lentes, espejos y prismas, diseñados y fabricados para permitir la inspección visual automatizada por parte de una máquina. Casi todos los productos fabricados industrialmente se someten a una inspección visual, que consiste en comprobar diversos aspectos del estado o las condiciones de un objeto de interés.
Entre los elementos inspeccionados se incluyen, por ejemplo:
- Forma, tamaño, estabilidad dimensional
- Posición y orientación correctas en el espacio
- Propiedades ópticas, como el color y el aspecto
- Presencia o ausencia de defectos
- Presencia o ausencia de los componentes previstos (por ejemplo, en un conjunto de placa de circuito impreso)
Para obtener más información sobre la óptica para la visión artificial, consulte la referencia [1].
Índice
¿Cómo funciona la óptica para la visión artificial y qué problema resuelve?
Mediante el uso de iluminación, lentes y sensores, la óptica de visión artificial captura información relevante para una tarea realizada por ordenador. Cuenta con una amplia variedad de funciones, como la detección del cáncer, la estimación del volumen tumoral, la clasificación de frutas en diferentes categorías, la inspección de conformidad en una línea de producción, la determinación del grado de maduración de los cultivos y mucho más.
Además, la inspección industrial utiliza la visión artificial para medir el tamaño y las dimensiones específicas de los objetos sometidos a prueba con el fin de comprobar la calidad del producto. Esto elimina la necesidad de medir cada pieza manualmente, lo que resulta especialmente laborioso en entornos de producción en serie.
Figura 1. Sistema de cámaras con sensores de visión robótica en una fábrica de medicamentos
¿Para qué sectores y aplicaciones sería adecuada la óptica para la visión artificial?
La visión artificial y la inspección automática pueden dar respuesta a una amplia variedad de sectores, necesidades y aplicaciones, por lo que prácticamente todos los fabricantes dedicados a la producción y la comercialización de productos pueden beneficiarse de la inspección visual de la calidad de los mismos.
Los centros de reciclaje utilizan la espectroscopia para clasificar los plásticos por tipos y depositar cada tipo en contenedores distintos.
Las cadenas de suministro agrícolas pueden utilizar la visión artificial para, por ejemplo, separar las variedades de lechuga de color verde claro de las de color verde oscuro que se desplazan por una cinta transportadora, para luego envasarlas por separado.
Sectores como la distribución médica, la industria farmacéutica, los componentes de automoción y el suministro eléctrico, la producción en serie de electrónica de consumo, la aviación, la aviónica y las cadenas de suministro que los respaldan utilizan la visión artificial para tareas de inspección en la producción.
Figura 2. Tecnología de visión artificial con códigos de barras para la cinta transportadora de una línea de producción industrial de sushi en una fábrica de alimentos.
¿Cómo se desarrolla y se modela un sistema óptico para la visión artificial?
Para desarrollar y modelar un sistema óptico destinado a la visión artificial, el primer paso consiste en definir los requisitos, a menudo para un plano focal específico utilizado en el sistema de imagen y con una sensibilidad determinada. Esto influye en el diseño del sistema de iluminación, incluida la elección de la fuente de luz, la potencia necesaria y la eficiencia de captación. En particular, la reflectividad de la superficie inspeccionada —la cantidad de luz que entra en la trayectoria de la imagen— influye directamente en los requisitos de iluminación.
En lo que respecta al sistema de imagen, los factores clave son:
- El tamaño del detalle que debe determinarse en la pieza inspeccionada
- La apertura numérica necesaria para la resolución, la profundidad de campo y el nivel de señal
- La distancia entre la pieza inspeccionada y la lente
- El área (campo de visión) de la pieza inspeccionada que se va a capturar
- Características de polarización del objeto
Además, puede haber métricas a nivel del sistema que se refieran a aspectos más generales del rendimiento del sistema. Por ejemplo:
- Requisitos para una alta relación señal-ruido, incluidos los requisitos relativos al funcionamiento de la cámara de alta velocidad y a la exposición
- La obtención de imágenes hipercéntricas de piezas con una distorsión aceptable y amplios ángulos de visión para las paredes laterales de las unidades sometidas a ensayo puede generar requisitos de iluminación específicos
- Requisitos específicos para piezas de dimensiones muy grandes (o muy estrechas)
- Características de la matriz de detectores, como el paso entre píxeles y las limitaciones del ángulo del rayo principal (uno de los parámetros que determinan la telecentricidad)
- Requisitos de telecentricidad para que un cambio en el enfoque no altere el tamaño del objeto
- Rango espectral, longitudes de onda de muestra y ponderaciones de longitud de onda
- Aumento
- Distorsión admisible
- Restricciones de envolvente
- Restricciones de peso
- Cantidades de producción
- Objetivo de costes
Los sistemas de visión artificial utilizan el procesamiento de señales de imagen (ISP) para realizar inspecciones visuales. Entre los aspectos que hay que tener en cuenta en el diseño de las rutinas de ISP se incluyen:
- Conocimiento previo del objeto que se va a identificar. Esto resulta útil para diseñar y entrenar el sistema, de modo que los algoritmos de detección se optimicen para un conjunto concreto de objetos.
- Conocimiento de las características de los sistemas de imagen, como la resolución y el campo de visión, y de las características de los sensores de imagen, incluidas las dimensiones de la matriz de píxeles y el tamaño de los píxeles
- Condiciones de iluminación de la escena
- Técnicas de procesamiento de imágenes, como la detección de bordes y la segmentación
- Métodos de detección de objetos o características
En cuanto al sistema en su conjunto, otras cuestiones que hay que tener en cuenta son el presupuesto global y el coste.
Es fundamental diseñar un sistema óptico que capte la mayor cantidad posible de información relevante para la tarea, teniendo en cuenta cómo los métodos de procesamiento de imágenes pueden modificar o mejorar el rendimiento del sistema. Los parámetros de diseño pueden incluir la iluminación estructurada, la coherencia de las fuentes de luz, la reflectividad, la absorción, la dispersión, la respuesta espectral, el contraste de fase, las propiedades de polarización, la radiometría y otros aspectos.
Para facilitar el desarrollo de un sistema de visión artificial, Keysight ofrece LightTools para el diseño de la iluminación, CODE V para el diseño de sistemas ópticos e ImSym como plataforma que proporciona un modelo integral del sistema, incluyendo el sistema de lentes, las características del detector y los métodos de procesamiento de la señal de imagen.
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Referencias
[1] «Visión artificial: inspección visual automatizada. Teoría, práctica y aplicaciones», Beyerer, Puente León y Frese, Springer Verlag, 2016.
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