La visión artificial en el entorno científico

La visión artificial está penetrando rápidamente en muchos campos de la ciencia. Los estudios científicos cada vez se apoyan más en ella para avanzar en sus descubrimientos. Desde los primeros estudios sobre aprendizaje biológico, en los años 60 del siglo XX, han pasado ya algunas décadas y ahora mismo no se puede dejar de hablar del Deep Learning o Aprendizaje Profundo el concepto que está revolucionando la IA, importante no solo en el entorno científico sino a nivel global.

Se han desarrollado numerosos métodos de aprendizaje automático con diferentes fines, pero todos con un mismo objetivo: permitir a las máquinas a aprender por sí solas de los errores y la información de la que disponen. Mediante algoritmos pueden identificar estructuras y patrones en los datos de los que aprender y así evitar futuros errores.

No obstante, se requiere una gran cantidad de datos para entrenar los sofisticados algoritmos de Deep Learning a fin de que lleven a cabo tareas específicas de resolución de problemas, realizando análisis comparativos de forma automatizada con respecto a imágenes suministradas.

En el entorno científico y médico han aparecido nuevos avances basados en la Inteligencia Artificial y/o el Deep Learning que se han introducido ya en los procesos habituales; Realización de diagnósticos médicos, desarrollo de fármacos, reconocimiento facial, estudios en física sobre la trayectoria de partículas, biología y física de materiales, estudios astronómicos sobre búsqueda de planetas (estudio de la recepción de datos recibidos por telescopios), gestión de patrimonio histórico o artístico, monitorización de cultivos agrícolas…

Si el Deep Learning es importante en el desarrollo de la IA, no lo son menos otras soluciones, sistemas y componentes que se utilizan en los trabajos de investigación.

A veces, la ventaja competitiva decisiva tiene solo 1 nanómetro de longitud. Lo que cuenta entonces es una precisión extrema en las pruebas que se realizan. Por este motivo es tan importante utilizar la tecnología y los componentes que mejor se adaptan a la aplicación sobre la que se quiere trabajar y contar con un partner, como Infaimon, que pueda asesorar con las dudas que puedan surgir a la hora de tomar una decisión al respecto.

Existen, como se ha indicado, diferentes soluciones de visión artificial. A continuación se muestran algunas de ellas.

Mediante los sistemas hiperespectrales se pueden detectar imágenes invisibles para el ojo humano. Por ello son especialmente indicados en análisis de imagen, imagen médica, estudios de color, de componentes químicos de un producto, identificación de materiales, en estudios forenses, mineralogía, plásticos negros, monitorización de cultivos agrícolas, detección de pigmentos no visibles en obras de arte o manuscritos…

Este es el motivo por el que las cámaras hiperespectrales son especialmente utilizadas por universidades y centros tecnológicos.

La serie FX de Specim, por ejemplo, está compuesta por las primeras cámaras hiperespectrales del mercado que se suministran con una calibración espectral unificada, lo que permite tener una salida de datos compatible en todas las unidades. Este hecho facilita la integración e incluso la reposición de unidades sin la necesidad de recalibrar el sistema. Las correcciones de imagen se llevan a cabo en tiempo real a través de algoritmos de post procesado.

Modelos como Specim FX10 resultan muy interesantes para estudios orientados para aplicaciones de control de calidad en productos como frutas y hortalizas, carnes y pescados o sobre componentes químicos de un producto, Specim FX10C permite realizar mediciones de color muy precisas, Specim FX17 puede ayudar en el análisis químico de los productos, por ejemplo, a determinar la cantidad de agua; y Specim FX50 está especialmente indicada para el estudio de minerales, plásticos negros, combustibles…

Las cámaras Specim IQ son cámaras portátiles con las características necesarias para la captura de datos hiperespectrales, el procesamiento de datos y la visualización de resultados en el mismo dispositivo. Suele ser utilizada en geología, arqueología, agricultura, ciencia forense… y en aquellas aplicaciones en las que es complicado disponer del material en nuestras instalaciones para su estudio.

La diferencia entre ellas es la longitud de onda en la que trabajan y la utilización de una u otra dependerá de la aplicación en la que se quiera trabajar.

En estos artículos se muestra cómo se han utilizado este tipo de cámaras hiperespectrales para el estudio de las pinturas rupestres de Altamira o cómo la imagen hiperespectral puede mejorar los métodos de investigación forenses. Son claros ejemplos de cómo se utiliza la visión artificial en entorno científico.

Una cámara de alta velocidad es aquella que permite contemplar procesos que se desarrollan de forma excepcionalmente rápida y que necesitan de cámaras especiales que sean capaces de captar todo lo que sucede en muy poco tiempo.

Este tipo de cámaras son imprescindibles para la realización de pruebas en aquellas aplicaciones de investigación y desarrollo en las que el ojo humano no es capaz de llegar; estudio de proyectiles en balística, medicina deportiva, estudios relacionados con fluídica, control de turbulencias, visualización de explosiones o biomecánica son algunas de ellas.

Las cámaras de Teledyne Dalsa, serie Genie Nano son cámaras CMOS GigE que redefinen el rendimiento de bajo costo. Genie Nano dispone de sensores CMOS líderes en la industria y agrega tecnología de cámara patentada para una velocidad revolucionaria, una calidad de construcción robusta para una temperatura de funcionamiento amplia y un conjunto de características inigualable.

Genie Nano ofrece modelos para respuesta monocromática, en color y NIR. Las monturas de lentes disponibles incluyen montura C y CS. Se trata de cámaras GigE Vision asequibles, fáciles de usar y diseñadas específicamente para aplicaciones de imágenes que requieren captura y transferencia de datos a alta velocidad. Con tecnología TurboDrive, la cámara Genie Nano modelo C640 Color logra una transferencia de imágenes de resolución completa de hasta 800 fps.

Esta cámara ofrece a los diseñadores de sistemas un camino de integración fácil para extender la vida útil de un sistema de visión existente.

Este artículo explica más sobre los usos y aplicaciones de las cámaras de alta velocidad.

Existen, sin duda, diferentes softwares de visión para sistemas hiperespectrales, pero Perception Studio es un software desarrollado específicamente para este tipo de sistemas.

Es la primera herramienta en el mundo de la visión artificial que permite poner en marcha un sistema hiperespectral sin necesidad de contar con un experto en espectografía o quimiometría en nuestro equipo de trabajo.

Se trata de un software de procesamiento de datos de fácil configuración de aplicaciones que evita un nuevo esfuerzo de programación para cada ajuste, lo que hace que los métodos científicos de análisis hiperespectral sean accesibles para todos y abran nuevas áreas de aplicación.

Esto significa una mayor independencia de los proveedores de tecnología externos y, por lo tanto, una mayor independencia con respecto a las aplicaciones a medida.

Perception STUDIO analiza las imágenes espectrales mediante una técnica de visión conocida como Imagen Química en Color (CCI), una técnica de procesado de imágenes que facilita el uso universal y repetitivo de las cámaras hiperespectrales en aplicaciones industriales de alta velocidad como el procesado de alimentos, el reciclaje, la minería, la industria farmacéutica, etc.

El sistema de visión del usuario puede procesar la información de color químico y la información monocromática. Por tanto, es posible integrar una cámara hiperespectral en una máquina clasificadora que ya ha estado utilizando clasificación por colores. Además, CCI permite al usuario combinar información molecular e información de color de los objetos escaneados para ajustar la calidad de clasificación.

Este artículo trata de una aplicación de detección de impurezas en nueces.

En la industria farmacéutica, por ejemplo, la capacidad de fabricación se incrementa de forma acelerada cada año, lo que conduce a velocidades de producción mayores y a procesos de producción más complejos. Las estrictas normas y directrices de seguridad de este sector tienen como objetivo optimizar y controlar estos procesos para ofrecer una garantía de calidad mediante la implementación de la tecnología de imágenes químicas en color.

Pero también en el campo médico hay pruebas iniciales que utilizan tecnología CCI: Se ha logrado visualizar los vasos sanguíneos del interior de una mano humana utilizando CCI y un sistema hiperespectral.

Visto lo visto, nadie puede negar la importancia que está desarrollando la visión artificial en entorno científico a todos los niveles.

Infaimon es especialista en soluciones de visión artificial y análisis de imagen para la industria desde hace más de 25 años