Tecnologías de visión e imagen impulsan la innovación más allá de la fabricación tradicional

Las tecnologías de visión e imagen han servido durante mucho tiempo como habilitadores críticos en diversos sectores, desde el ensamblaje automotriz hasta la inspección de calidad. En entornos industriales, los sistemas de visión artificial aumentan la productividad, reducen defectos y bajan costos operativos, convirtiéndose en herramientas indispensables para la fabricación moderna.

El mercado industrial de visión artificial se expande a un ritmo récord. Según Alex Shikany, VP de Marketing y Servicios a Miembros de la Association for Advancing Automation (A3), las ventas en Norteamérica aumentaron un 26% en el primer semestre de 2021, alcanzando un récord de 764 millones USD. Una encuesta de A3 2021 encontró que más del 95% de los encuestados anticipan crecimiento sostenido para los próximos seis meses. El Dr. Chris Yates de Vision Ventures atribuye este impulso a una mayor conciencia del valor de la visión, caída de costos de componentes y software, mejor interoperabilidad y diseño amigable para el usuario.

Tanto industrias maduras como emergentes están adoptando la visión e imagen, pero ¿qué nuevas aplicaciones están en el horizonte?

De los suelos de fábrica a los campos de cultivo

La agricultura está aprovechando cada vez más la visión artificial, como evidencian las proyecciones del USDA de que los ingresos agrícolas de EE. UU. crecerán un 7,3% en 2021 hasta 486.000 millones USD, impulsados en parte por la automatización. La agricultura vertical, un sector de rápido crecimiento que cultiva cultivos en torres apiladas y controladas climáticamente, destaca como especialmente madura para la asistencia robótica.

La "agricultura de precisión" ha atraído durante mucho tiempo esfuerzos de automatización. Los tractores autónomos ahora navegan campos usando GNSS/GPS, pero la verdadera autonomía exige percepción robusta para detectar y evitar obstáculos como humanos y ganado. Sensores como cámaras infrarrojas, LiDAR y sistemas 3D de tiempo de vuelo se integran cada vez más en robots agrícolas. Algunas máquinas autónomas incluso realizan deshierbe sin químicos usando modelos de visión de aprendizaje profundo.

La automatización de cosecha depende fuertemente de la imagen. Cobots y máquinas autónomas usan cámaras e IA para distinguir productos maduros de inmaduros, guiando operaciones precisas de recolección y colocación. Abundant Robotics reportó ensayos exitosos de un robot recolector de manzanas que identifica fruta madura vía visión. La Universidad de Cambridge demostró un robot recolector de lechugas que emplea múltiples cámaras y algoritmos de aprendizaje automático para localizar cabezas sanas para cosecha.

Las granjas verticales se benefician de entornos controlados, haciéndolas ideales para siembra y cosecha guiadas por visión. Los robots pueden colocar plántulas en torres con precisión y luego recoger cultivos maduros, maximizando el rendimiento y reduciendo la mano de obra.

En la agricultura convencional, la visión artificial asiste en la inspección de cultivos, detectando estrés por sequía o enfermedad. La imagen multiespectral e hiperespectral, ya sea en sensores terrestres o drones, se ha convertido en una herramienta probada para análisis a nivel de campo. La imagen infrarroja mejora aún más la detección de anomalías en la salud de las plantas.

Mecanizado de precisión se encuentra con percepción avanzada

El sector de mecanizado de precisión (CNC), valorado en aproximadamente 400.000 millones USD, también está adoptando la visión artificial para impulsar calidad y eficiencia. En 2021, la industria creció ~7%, impulsada por automatización que recorta defectos, reduce costos operativos y mejora la utilización laboral.

El cuidado de máquinas robótico, practicado durante mucho tiempo en producción de alto volumen, está ganando tracción en mecanizado de precisión. Robots guiados por visión ahora manejan carga/descarga de piezas, permitiendo corridas de pequeños lotes y alta variedad con mínima intervención humana. La imagen 3D está emergiendo como cambiadora de juego para recolección aleatoria de piezas de trabajo, eliminando la necesidad de fijaciones personalizadas y reduciendo tiempos de ciclo.

Estos ejemplos ilustran cómo las tecnologías de visión e imagen continúan abriendo nuevas fronteras en todos los sectores, entregando mayor calidad, menores costos y mayor flexibilidad operativa.