Este documento describe los elementos básicos de un sistema de visión, incluyendo cámaras, iluminación, lentes y software de procesamiento de imágenes. También discute aplicaciones industriales comunes como inspección, medición, guiado y identificación. Además, explica cómo la visión artificial puede usarse en sistemas robóticos para mejorar su flexibilidad y adaptación al entorno.

1. junio 11
Sistemas
de Visión 2012
Elementos básicos de un sistema
Aplicaciones industriales de los sistemas de visón
software de procesamiento para sistemas de visón
Trabajo de
Aplicaciones de los sistemas de visión investigacion
Garbage in Garbage.out

2. Sistemas de Visión
Miguel Eduardo Montero Gómez
Garbage in Garbage.out
Si entra basura, la basura (abreviado a Gigo , posiblemente la intención de la frase
paralela primero en entrar, primero en salir ) es una frase en el campo de la
informática o la tecnología de información y la comunicación . Se utiliza
principalmente para llamar la atención sobre el hecho de que las
computadoras incuestionablemente va a procesar la más absurda de datos de
entrada ("basura") y producir una salida sin sentido ("la basura"). Fue muy popular
en los inicios de la informática, sino que se aplica aún más hoy, cuando los
equipos poderosos puede arrojar montañas de información errónea en un corto
período de tiempo. El primer uso del término se ha fechado a 01 de abril 1963
artículo del periódico sindicado sobre las primeras etapas de la informatización de
los EE.UU.Servicio de Impuestos Internos . El término fue traído a la prominencia
como un mantra la enseñanza de George Fuechsel, un IBM 305 RAMAC técnico /
instructor en Nueva York. Los primeros programadores estaban obligados a probar
virtualmente cada paso del programa y advierte que no debe esperar que el
programa resultante sería "hacer lo correcto" cuando se le da de entrada
imperfecta. El principio subyacente fue señalado por el inventor del primer
dispositivo de computación programable de diseño:
También es comúnmente usado para describir las fallas en el ser humano de toma
de decisiones , debido a datos erróneos, incompletos o imprecisos.
El término también se puede utilizar como una explicación para la mala calidad de
un audio digitalizado o archivo de vídeo.
Concepto de visión artificial.
La visión artificial, también, es un sub-campo de la inteligencia artificial. El
propósito de la visión artificial es programar un computador para que "entienda"
una escena o las características de una imagen.
Los objetivos típicos de la visión artificial incluyen:
 La detección, segmentación, localización y reconocimiento de ciertos
objetos en imágenes (por ejemplo, caras humanas).
 La evaluación de los resultados (por ejemplo, segmentación, registro).
 Registro de diferentes imágenes de una misma escena u objeto, es decir,
hacer concordar un mismo objeto en diversas imágenes.
 Seguimiento de un objeto en una secuencia de imágenes.
 Mapeo de una escena para generar un modelo tridimensional de la escena;
este modelo podría ser usado por un robot para navegar por la escena.

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 Estimación de las posturas tridimensionales de humanos.
 Búsqueda de imágenes digitales por su contenido.
Estos objetivos se consiguen por medio de reconocimiento de patrones,
aprendizaje estadístico, geometría de proyección, procesamiento de imágenes,
teoría de gráficas y otros campos. La visión artificial cognitiva está muy
relacionada con la psicología cognitiva y la computación biológica.
Esquema de las relaciones entre la visión por computadora y otras áreas afines.

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APLICACIONES DE VISIÓN ARTIFICIAL
Inspección
Inspección de un área donde entre otras funciones, puede definirse en cada imagen las
regiones de interés (ROI) y en ellas buscar objetos, medir distancias y reconocer patrones,
etc.
 Control de presencia / ausencia de elementos
 Orientación de piezas
 Control de acabado superficial
 Calidad y comprobación de impresión de etiquetas
 Control dimensional
 Metrología
Los sistemas de visión artificial se aplican para el control de calidad de productos
terminados/semiterminados, sobre la misma cadena de producción, controlando
cualquier variable apreciable visualmente;

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Medición
Control dimensional mediante la obtención de las magnitudes físicas de un objeto, para
verificar que se corresponden con el patrón exigido.
 Dimensiones de piezas
 Planitud de superficies
Guiado
 Guía robots para localizar o ensamblar piezas
 Guía el recorrido de rollo de papel, tela, cartón
Identificación
 Identifica piezas o productos por su perfil
 Reconocimiento óptico por caracteres OCR
Componentes básicos de un sistema de visión
Un moderno sistema de visión industrial consta de:
 Un sistema de iluminación.
Una buena iluminación es especialmente importante para la toma de imágenes de los
productos en una línea rápida de producción, aunque algunas aplicaciones pueden utilizar la
luz ambiente.
 La lente de la cámara.
La correcta selección de lentes es importante para alcanzar una solución óptima.

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 Una o más cámaras para adquirir las imágenes.
Las cámaras pueden ser analógicas, pero el precio de la cámara digitales está
disminuyendo, de modo que éstas se están usando más a menudo.
 Un dispositivo de interfaz para transferir las imágenes al ordenador.
 Un procesador de imagen, ordenador o cámara inteligente.
Una opción es utilizar cámaras inteligentes que integran el procesamiento de imágenes
dentro de la propia cámara, evitando la necesidad de transferir imágenes a un ordenador
externo. La velocidad de proceso de estas cámaras es inferior a la de un ordenador y existen
aplicaciones en las que éstas no son adecuadas.
 Una interfaz para notificar el resultado del análisis a un operador.
Se puede notificar de este resultado mediante una señal electrónica que opera un
mecanismo de rechazo.
La imagen de entrada -una matriz bidimensional de niveles energéticos (por ejemplo, luz)-
se divide en elementos de imagen, conocidos como píxeles. Estos forman filas y columnas
que abarcan toda la zona de la imagen y representan los niveles de gris en una imagen
monocromática o la codificación de color en una imagen en color. Un píxel no puede ser
subdividido en regiones de menor nivel de gris o color. Este proceso es un tipo de
digitalización espacial. Para cada píxel, la información del nivel de energía también debe
ser digitalizado, es decir, los niveles analógicos (variable continua) producidos por la
cámara deben ser representados por un número finito de pasos. En muchas aplicaciones es
suficiente digitalizar una imagen monocroma con 8 bits por píxel, lo que equivale a 256
pasos, para representar el nivel de gris de cada píxel. En aplicaciones más exigentes puede
ser necesario digitalizar a 14 bits (o 16384 niveles).
Las imágenes en color son más complejas y pueden ser representados en diferentes
formatos. La imágenes en color normalmente contienen tres veces más información que
una imagen monocromática.
Algunos sistemas de visión no utilizan una cámara matricial, en su lugar se usa una cámara
lineal que produce una sola línea o fila de píxeles. La imagen bidimensional se genera a
medida que el objeto pasa bajo la cámara lineal, aprovechando su movimiento,
normalmente generado por una cinta transportadora. Uniendo las distintas filas de píxeles
obtenidas a diferentes intervalos de paso, se obtiene una imagen bidimensional.

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Software de procesamiento para sistemas de
visión
Datamatrix, o codificación de datos 2D, es un nuevo sistema industrial de codificación
bidimensional que permite la generación de un gran volumen de información en un formato
muy reducido, con una alta fiabilidad de lectura gracias a sus sistemas de información
redundante y corrección de errores (legible hasta con un 20%-30% dañado). Además no es
necesario un alto contraste para reconocer el código. El código está formado por celdas de
color blanco y negro (perforadas o no perforadas en el caso de la micropercusión) que
forman una figura cuadrada o rectangular. Cada una de esas celdas representa un bit de
información. La información puede estar codificada como texto o datos en bruto (raw data
en inglés).
VisioMint. Es un kit de desarrollo de software para aplicaciones de Visión Artificial, muy
fácil de usar pero con una potencia profesional. Todos nuestros sistemas de Visión
Artificial están desarrollados con este software de última tecnología.
Los sistemas de Visión Artificial aplicada se usan entre otras aplicaciones para el
reconocimiento e inspección de fallos y la detección de deficiencias de conformidad en el
control de calidad.
Otra de las importantes aplicaciones se centra en proyectos de robótica industrial, donde la
Visión Artificial juega un papel primordial en el guiado de robots.
OCR, LIB. MATLAB. Entre otros.
Aplicaciones de sistemas de visión en la
robótica
La mayoría de los robots industriales que hay instalados actualmente en los procesos
productivos, están prácticamente incomunicados con el entorno que les rodea. La necesidad
de tener programadas las acciones a efectuar, restringe el ambiente de trabajo a unas
condiciones estrictas, al igual que a las pinzas o los materiales que se han de manipular.
Cuando las producciones no son grandes, esa ordenación del mundo exterior se hace muy
costosa y es preciso disponer de robots, que sean capaces de operar en situaciones que
permitan cierta flexibilidad en los elementos.
Existen multitud de sensores capaces de informar de algunas características del ambiente

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que envuelve al robot, pero la más completa y la que confiere la máxima adaptabilidad a la
máquina, es la visión.
La importancia de la visión, está confirmada por la gran cantidad de empresas e
investigadores que se dedican a mejorar esta técnica. Sin embargo, todavía no se ha
implantado la visión en los robots comerciales, dadas las dificultades que existen y que
pueden redimirse en las siguientes:
1. Los sistemas de visión superan, en muchos casos, el coste del sistema de robot industrial.
2. Exigen extensos desarrollos de software, que potencian el núcleo central de Inteligencia
Artificial preciso para que el robot actué de acuerdo con la información del mundo
exterior.
3. Se necesitan potentes computadores para procesar una gran cantidad de información en
poco tiempo. En robótica, las imágenes hay que procesarlas en tiempo real.
4. Hay gran dificultad en el tratamiento de la información visual, debido a factores
inherentes al mismo proceso, como son sombras, tipo de iluminación, imágenes uni,
bidimensionales y tridimensionales, oclusiones entre objetos, etc.
5. En el análisis de la imagen, además de la información directa, hay que procesar otras
fuentes de datos, tan complejos como los procedentes de la experiencia memorizada, el
contexto general y los objetivos perseguidos.
Las aplicaciones más interesantes de visión, dentro de la Robótica, son el reconocimiento y
clasificación de objetos, el ensamblado, la soldadura, la sincronización con otros dispositivos en
movimiento y el guiado de robots móviles.
Sistema de visión para medición.
Un sistema de visión artificial consta de las siguientes partes:
1. Cámara, encargada de captar la imagen y transmitirla en forma de señales eléctricas,
siguiendo unas normas de exploración.
2. Interfaz, de adaptación de las señales eléctricas producidas por la cámara a un
computador.
3. Paquetes de software, para el proceso de la información por el computador, que permita
analizar las escenas y generar los comandos de gobierno del robot, de forma autónoma y
en tiempo real (Inteligencia Artificial).
En la confección del software, pueden distinguirse tres fases consecutivas:
a. Selección, de la información útil e indispensable, puesto que es casi imposible, tener en
cuenta toda la información que proporciona la cámara.
b. Interpretación, de la escena en forma conveniente para la aplicación en curso.

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c. Cálculo y generación, de las ordenes de control a los elementos motrices del manipulador,
según los resultados de la fase anterior.