Software de imagen

Las técnicas de proceso y análisis de imagen para entornos científicos e industriales, utilizadas en sistemas de visión artificial, son relativamente recientes. Sus inicios los podemos encontrar hace unos 30 años, cuando aparecieron los primeros sistemas de visión artificial, y han evolucionado muy rápidamente ayudados a su vez por el rápido avance de los ordenadores y su potencia de cálculo, que ha sido uno de los puntales de esta evolución en los sistemas de visión artificial.

En el pasado más reciente no era posible hacer los procesos de los sistemas de visión artificial en tiempo real debido a que los ordenadores no eran lo suficientemente rápidos para realizar los cálculos con las imágenes. Incluso hasta hace escasamente cinco años no era posible realizar la visualización de las imágenes, en un sistema de visión, debido al ancho de banda del bus ISA. Los procesos en tiempo real en ese momento se debían hacer en procesadores DSP a bordo de las placas, con el fin de poder alcanzar las velocidades requeridas para el sistema de visión artificial en la mayoría de aplicaciones. Con la llegada del bus PCI y PCI Express, así como con la rápida evolución de los procesadores de los PC se ha conseguido visualizar las imágenes en tiempo real y realizar la mayoría de procesos en tiempos suficientemente cortos, como para que puedan resolver aplicaciones de visión artificial en entornos científicos e industriales, con los resultados esperados en su justo tiempo, mejorando indiscutiblemente la calidad de los sistemas de visión.

Esta evolución del hardware (sistema de visión) ha permitido el desarrollo de librerías de visión que puedan funcionar en entornos estándar tanto de sistemas operativos como de procesadores. El sistema operativo más utilizado en la actualidad en las aplicaciones de visión artificial es el Windows, en cualquiera de sus variedades. Sin embargo existen muchas aplicaciones de visión artificial desarrolladas en UNIX, QNX y últimamente se está utilizando con gran asiduidad el LINUX, tanto en su versión estándar como en la RT (RealTime) como sistema operativo en sistemas de visión.

Hasta hace pocos años la implementación de sistemas de visión artificial requería un extenso conocimiento del software de bajo nivel y del hardware de visión.

Actualmente, el panorama ha cambiado radicalmente, ya que se encuentran disponibles numerosos entornos de programación escalables y fáciles de utilizar, que combinados con los nuevos procesadores hacen muy fácil la implementación de un sistema de visión.

La base del software de un sistema de visión artificial es la interpretación y análisis de los píxeles. El resultado final puede ser, desde la medida de una partícula, a la determinación o lectura de una serie de caracteres (OCR), pasando por cualquier otro proceso que podamos imaginar sobre las imágenes.

Dependiendo de si la aplicación se realiza en entorno industrial o científico los pasos a seguir en un sistema de visión artificial serán algo distintos:


APLICACIÓN INDUSTRIAL
Captura de la Imagen
Definición de la región de interés donde se realizarán las medidas
Inicialización de las tolerancias para determinar si la pieza a determinar es o no correcta
Ejecutar las medidas
Generar una salida apropiada.

APLICACIÓN CIENTÍFICA
Captura de la imagen.
Realizar proceso de mejora
Determinación de los elementos a medir
Ejecutar las medidas
Almacenar las medidas y realizar procesos gráficos o estadísticos.

Mientras que en las aplicaciones de visión artificial industriales la velocidad a la que se realizan las medidas es fundamental, ya que se deben evaluar todas las piezas producidas en tiempo real, en las aplicaciones científicas la se busca la determinación de los resultados en imágenes más complejas.

 

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Conjunto de herramientas de software para aplicaciones de visión industrial
Software de visión con herramientas optimizadas de proceso y análisis de imagen
Conjunto de herramientas de software para aplicaciones de Visión Artificial
SDK para cámaras GigE Vision
SDK para cámaras de visión USB3
Módulo de medida de las dimensiones de los objetos de la imagen
Color es un módulo de reconocimiento de color que consiste básicamente en dos programas denominados »Teach« y »Search«.
De conexión del sistema de visión con el resto de ordenadores de a través de conexión Ethernet

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