Los sistemas de la llamada “visión artificial” están consolidándose como un elemento básico en fabricación, con usos como la lectura de códigos de barras, control de calidad o gestión de inventario.

En los próximos años, esta tecnología continuará su despliegue, aunque con un añadido que enriquecerá su desempeño: la integración del aprendizaje automático o Machine Learning.

A diferencia de la tecnología convencional de visión artificial, la apoyada en aprendizaje profundo (Deep Learning) se basa en datos y utiliza un enfoque estadístico, que permite que el modelo mejore a medida que se recopilan más datos para capacitación y pruebas.

Así lo apuntan las últimas previsiones de ABI Research, que reconoce que, pese a estar ya en fase de madurez, la visión artificial se verá impactada por la innovación que aportan los conjuntos de chips, software y estándares de Machine Learning. 

Los datos que maneja la firma de análisis apuntan que para 2025 habrá al menos 16.9 millones de envíos de sensores y cámaras de visión artificial. Esto se traducirá en el desarrollo de una base en fabricación industrial compuesta por 94 millones de sistemas de este tipo, de los que el 11% estará basado en el aprendizaje profundo.

Los principales proveedores de herramientas de visión artificial han detectado ya el potencial del aprendizaje automático y profundo, como apuntan diversas operaciones en el mercado. Desde ABI ponen de ejemplo la adquisición por la firma especializada Cognex de SUALAB, un desarrollador que emplea el aprendizaje profundo para aplicaciones industriales, o la compra de Cortexica Vision Systems, que integra Inteligencia Artificial y visión artificial, por Zebra Technologies.

Otro de los indicios que apuntan en esta dirección es el lanzamiento de nuevos conjuntos de chips y pilas de software especialmente desarrollados para facilitar la implementación de la visión artificial basada en el aprendizaje profundo. 

En relación a los estándarse, se observa la incorporación de cámaras 10GigE —o Gigabit Ethernet— y 25GigE en aplicaciones industriales. 

Las tecnologías de captura y compresión de video están recibiendo actualizaciones continuadas para generar una mejor calidad de imagen y video para los modelos de visión artificial basados en el aprendizaje profundo, lo que garantiza su protección futura gracias a su flexibilidad en la implementación y a su capacidad de actualizarse y escalar.