Elegir el hardware adecuado para un sistema de visión artificial
Si bien la mayoría de los sistemas de visión incluyen un conjunto similar de hardware, hay opciones específicas que se deben tomar para cada componente, y todos deben trabajar juntos sin problemas.
La configuración exacta de cualquier sistema de visión artificial depende de los requerimientos del trabajo: empezando con la aplicación, puede trabajar con un proveedor para determinar la configuración precisa que necesita.
Sensores monocromáticos frente a color
Los sensores de imagen de visión artificial son monocromáticos, lo que significa que cada pixel solo detecta la intensidad de la luz que cae sobre él, no el color que tiene. Pueden capturar imágenes a color utilizando filtros rojos, verdes y azules pero en la gran mayoría de las aplicaciones industriales las imágenes monocromáticas son una opción más efectiva. Debido a que los filtros de color reducen la intensidad de la luz, solo se utilizan cuando el color es absolutamente necesario para una tarea específica.
Sensores de imagen
En el centro de cualquier sistema de visión, un sensor de imagen convierte la energía lumínica en señales eléctricas que pueden analizarse mediante software.
Los sensores de imagen son chips semiconductores en estado sólido compuestos por millones de fotodetectores llamados pixeles, que convierten la luz en señales eléctricas. Las dos tecnologías principales utilizadas son el dispositivo de carga acoplada (CCD) o el semiconductor complementario de óxido metálico (CMOS). La tecnología CMOS es más nueva y está participando en el mercado cada vez más gracias a los costos más bajos y velocidades de procesamiento más rápidas. Sin embargo, los sensores CCD aún se utilizan en aplicaciones que requieren imágenes de extremadamente alta calidad.
Obturadores rotativos frente a globales
Las cámaras de visión artificial utilizan obturadores electrónicos para determinar cómo los pixeles son expuestos a la luz. A pesar del uso de la palabra “obturador”, como en una cámara mecánica antigua, el obturador es parte de la manera en que un sensor procesa la luz que cae sobre él, no es algo independiente.
Un sensor de imagen de obturador rotativo expone líneas de pixeles secuencialmente. Este tipo de sensor es de menor costo pero, si el objetivo que se visualiza se mueve rápidamente, la imagen puede distorsionarse.
Un sensor de imagen de obturador global puede exponer todos sus pixeles a la vez. Pueden ser más complejos de fabricar pero los precios han bajado y se utilizan ampliamente en aplicaciones industriales.
Características adicionales del sensor
Los sensores tienen una variedad de características muy diversas incluyendo tamaño, resolución, tamaño de pixeles, frecuencia de fotogramas, sensibilidad y gama dinámica. Cada elección puede afectar otras características, así como el costo. Los sensores también pueden tener un rango espectral más amplio que el ojo humano y detecta la luz en el infrarrojo (IR), que es útil en algunas aplicaciones industriales.
No hay una sola respuesta a “¿qué sensor debo usar?” Los sensores deben elegirse basados en su propósito específico, ya sea para una línea de montaje de movimiento rápido, en donde una alta velocidad de cuadro puede ser esencial, o detecta pequeños detalles en un producto complejo, en donde la resolución y la gama dinámica pueden ser más importantes.
Lentes de visión artificial
Los lentes recolectan y enfocan la luz en los sensores de imagen. Se combinan con el sensor para iluminar completamente el área fotosensible con una resolución igual o mayor que el tamaño de pixeles del sensor.
Los lentes manuales deben volver a enfocarse si los objetos que se observan cambian o si la cámara se mueve.
Sin embargo, esto puede consumir mucho tiempo si se hace con frecuencia, o si hay una gran cantidad de cámaras que deben ajustarse. En estas situaciones, son óptimos los lentes de enfoque automático.
Los lentes de enfoque automático ajustan su enfoque automáticamente conforme sea necesario, ahorrando tiempo si se esperan cambios frecuentes.
Los lentes líquidos son un subconjunto especializado de lentes de enfoque automático que ajustan su forma sobre la marcha para mantener un enfoque nítido. También son más pequeños, más resistentes a los golpes y las vibraciones que los lentes de enfoque automático mecánicos de especificaciones similares.
Cubiertas
Una cubierta de cámara, también llamada carcasa o estuche, protege su costosa cámara de visión artificial de polvo, aceite, agua, partículas de alimentos, impactos y otros peligros que conlleva operar en un entorno industrial.
Las cubiertas también pueden disipar el calor, proteger las conexiones de los cables y evitar alteraciones.
Las cubiertas se clasifican según lo bien que protegen la cámara, siendo IP67 la clasificación habitual para una cámara a prueba de polvo en un entorno industrial. Una clasificación IP67 también significa que el estuche es impermeable, por lo que el área de operación puede lavarse de manera segura.
Requisitos adicionales del hardware del sistema de visión
Otro factor para elegir el tipo de procesamiento es el hardware requerido. Debido a la cantidad de procesamiento paralelo que se requiere, el Deep Learning generalmente necesita ejecutar procesadores paralelos complejos llamados GPU. El Edge Learning requiere menos procesamiento y menos los algoritmos en base a reglas.
Algunas cámaras industriales tienen procesamiento integrado o incorporado. Estas cámaras generalmente pueden realizar por sí solas el procesamiento de aprendizaje en base a reglas y en Edge Learning. El Deep Learning puede requerir un procesador más potente ubicado en una PC independiente.