Surgen tecnologías innovadoras para hacer frente a los cambiantes desafíos de la visión artificial y las imágenes

Las tecnologías de imágenes han ocupado un lugar central como los principales impulsores de muchas aplicaciones avanzadas en automatización. Ya no se trata de si un sistema debe utilizar visión e imágenes. Por el contrario, estas tecnologías suelen ser necesarias para lograr el éxito. La visión artificial también juega un papel crucial en el panorama de la automatización más amplio al promover la productividad en relación con los conceptos de la Industria 4.0, como AR / VR, IIoT, orientación robótica y análisis de big data.

El mercado de componentes de visión artificial está en auge, evidencia de una demanda continua y creciente. Parte del crecimiento se puede atribuir a los avances en las tecnologías existentes, así como a la introducción de nuevos componentes, los cuales han ampliado las capacidades para un conjunto diverso de aplicaciones. Si bien muchas áreas generales de la visión y las imágenes se ven afectadas, aquí hay algunas categorías a las que debe prestar atención, junto con algunos componentes emergentes notables.

Las imágenes en 3D continúan avanzando

Si bien no es una tecnología emergente, las imágenes en 3D se han convertido en una parte madura y sólida del mercado de la visión artificial, con componentes y sistemas nuevos y actualizados para tareas críticas de automatización avanzada, incluida la metrología, la inspección y la orientación. Los casos de uso se están expandiendo con el avance de la confiabilidad, precisión y facilidad de uso de este tipo de imágenes.

Un tipo clave de sistema de imágenes en esta categoría es el perfilómetro láser de escaneo (perfilador 3D). Este dispositivo utiliza la triangulación de líneas láser para adquirir y crear un perfil de alta precisión de la superficie de una pieza, generalmente con el sensor o la pieza en movimiento. Si bien muchas empresas ofrecen productos de la competencia, una nueva implementación de este tipo de imágenes proviene de Automation Technology GmbH (www.automationtechnology.de). Su serie MCS de sensores modulares permite al usuario configurar el diseño físico de la cámara y los generadores de línea láser. Esta disposición única proporciona una mayor flexibilidad en la implementación.

Un avance en la tecnología existente de Cognex (www.cognex.com), el In-Sight 3D-L4000 presenta un nuevo escaneo láser azul sin manchas y una amplia gama de herramientas de análisis y medición 3D, todo implementado dentro de la conocida hoja de cálculo In-Sight. ambiente. Una entrada emergente completamente diferente en esta categoría es el sistema de imágenes 3D Saccade Vision MD (www.SaccadeVision.com). Este dispositivo no requiere movimiento de parte o sensor y puede escanear automáticamente un campo de visión desde múltiples direcciones y con múltiples resoluciones variables dentro de una sola imagen. El nuevo sensor Flash de Teledyne e2v (https://imaging.teledyne-e2v.com) presenta capacidades especializadas de mayor velocidad específicamente dirigidas a sistemas avanzados de escaneo láser.

Más allá de la creación de perfiles 3D, muchos componentes de visión artificial adquieren una nube de puntos 3D de fotograma completo. Este tipo de imágenes está impulsando casos de uso emergentes, en particular para aplicaciones de guía robótica 3D como manejo flexible de piezas aleatorias y recolección de contenedores. Dos ofertas recientes provienen de IDS (www.ids-imaging.us/ensenso-stereo-3d-camera.html) y Zivid (www.zivid.com); Ambos han introducido sistemas de imágenes de luz estructurada ultracompactos y livianos diseñados para el montaje robótico al final del brazo.

Los componentes 3D emergentes de los fabricantes de sensores también están impulsando la capacidad en imágenes de tiempo de vuelo (ToF). Tanto Teledyne e2v (https://imaging.teledyne-e2v.com) como Sony (https://www.sony-depthsensing.com) han introducido sensores ToF de uso general para su integración en cámaras de visión artificial. Los fabricantes de cámaras también están aprovechando estos sensores en cámaras industriales 3D, como la cámara Helios 2 ToF actualizada de Lucid Vision Labs (www.thinklucid.com).

Mejoras en la cámara y la interfaz

Las demandas de imágenes de mayor resolución y un mayor rendimiento del proceso impulsan la necesidad de componentes de cámara de visión artificial avanzados y de alta velocidad. Admitir altas velocidades de cuadro con imágenes de datos grandes requiere además una interfaz de alta velocidad entre la cámara y el procesador. La alta resolución y las velocidades de fotogramas están cada vez más disponibles en los sensores de imágenes para visión artificial, lo que impulsa nuevas ofertas de cámaras.

Emergent Vision Technologies (www.emergentvisiontec.com) utiliza un sensor CMOS GPixel 103MPixel en su nueva cámara Zenith en escala de grises / color. Para optimizar la velocidad de fotogramas disponible del sensor, el Zenith utiliza una interfaz de 100 GigE. Esta tecnología emergente en visión artificial proporciona 100 veces la velocidad de las conexiones GigE básicas.

Otras interfaces utilizadas en visión artificial, como CoaXPress (CXP) y Camera Link HS (CLHS), tienen estándares en evolución para las tasas de transferencia que también apuntan a cámaras de mayor velocidad. Los capturadores de fotogramas CXP que admiten CXP sobre fibra incluyen la placa Euresys (www.euresys.com) QSFP + y CLHS, que ya es capaz de 100G a través de una conexión 4x25G, y actualmente se está trabajando para proporcionar una solución estándar capaz de 50G.

Desarrollos de lentes

Las tecnologías de lentes continúan avanzando para mantenerse al día con los exigentes requisitos de imágenes de las aplicaciones de automatización en evolución. Las características importantes incluyen capacidades de formato de imagen expandidas que admiten los tamaños físicos más grandes de los nuevos sensores de alta resolución, como la serie MPT de megapíxeles con formato de 1.4 "de Computar (www.computar.com); ópticas que brindan imágenes de alta calidad cuando se usan ambos sensores visibles y longitudes de onda de iluminación no visible como infrarrojo de onda corta, como en la serie Computar ViSWIR y lentes VIS-SW de Kowa (www.kowa-lenses.com); y control de enfoque de lente líquido o motorizado integrado, disponible, por ejemplo, en Edmund Optics ( www.edmundoptics.com) serie TECHSPEC LT y lentes LensConnect de Computar.

Sistemas integrados para aprendizaje profundo

A medida que los sistemas de visión artificial que aprovechan las técnicas de aprendizaje profundo (DL) continúan siendo prometedores en varios tipos diferentes de aplicaciones de inspección, ha surgido una amplia gama de componentes y software para implementar la inspección DL. Algunos de los más recientes son cámaras y sistemas informáticos con procesamiento integrado (o integrado) para tareas de aprendizaje profundo.

La cámara inteligente NEON-2000-JNX de ADLINK Technology (www.adlinktech.com) tiene un sistema basado en GPU con soporte FPGA adicional combinado con software para realizar IA de borde. La cámara Deepview única de Deepview AI (www.deepviewai.com) es un sistema informático autónomo a nivel de servidor con imágenes que puede ejecutar tanto entrenamiento como inferencia para el aprendizaje profundo dentro de un formato de cámara inteligente. Pleora Technologies (www.pleora.com) ofrece un enfoque de plataforma informática destinado a facilitar el desarrollo de IA en aplicaciones de visión artificial.

Estos ejemplos son solo un pequeño subconjunto de tecnologías emergentes que están ayudando a dar forma al panorama actual de la visión artificial en la automatización. El futuro es muy brillante y podemos esperar un crecimiento continuo en el mercado de la visión artificial.