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Aug 17, 2023

Tendencias en el mercado de la visión artificial

Fuente:gorodenkoff/Creatas Video+/Getty Images Plus vía Getty Images Los avances en componentes, software y técnicas de integración continúan impulsando el crecimiento de la visión artificial y la inspección automatizada.

Fuente:gorodenkoff/Creatas Video+/Getty Images Plus vía Getty Images

Los avances en componentes, software y técnicas de integración continúan impulsando el crecimiento de la visión artificial y la inspección automatizada para la automatización industrial. La clave del éxito es mantenerse al día con las tendencias cambiantes, la ampliación de la oferta de componentes y las nuevas técnicas de análisis e imágenes. En este artículo, revisaremos el “estado del mercado” y discutiremos algunas tecnologías establecidas que están madurando para brindar valor a más usuarios finales, así como algunas tecnologías “de vanguardia” que vale la pena observar. Nuestra discusión también se centrará en la aplicación práctica de ciertas tecnologías y evaluará dónde las capacidades aún no han estado a la altura de las expectativas del mercado y de los usuarios.

El año pasado en la automatización industrial podría caracterizarse con justicia como “tumultuoso”. Con el regreso a cierta normalidad a principios de 2022 debido a los efectos de la pandemia, la visión artificial y las industrias tecnológicas relacionadas enfrentaron los desafíos habituales y nuevos. La escasez de trabajadores calificados ha sido tanto una dificultad como una ventaja para los fabricantes en este mercado durante algún tiempo y es probable que la tendencia continúe. Los clientes que buscan mitigar la pérdida de productividad provocada por problemas de personal han recurrido más que nunca a la automatización como solución con la visión artificial y la robótica en el centro del debate. Por el contrario, los productores de estas tecnologías enfrentan los mismos problemas de personal, y la capacidad de entregar componentes y sistemas ha impactado notablemente la implementación en algunas áreas. La tendencia se ve agravada por la nueva crisis de la cadena de suministro que se alivió solo ligeramente a medida que avanzaba 2022. La escasez de sensores, circuitos integrados (CI), FPGA (conjuntos de puertas programables en campo), memoria y otras tecnologías centrales continuó en muchos casos dando como resultado largos plazos de entrega en componentes de visión artificial como cámaras, cámaras inteligentes, PC, computadoras integradas y incluso sistemas de iluminación. También se vieron afectadas tecnologías habilitadoras como la robótica y el control de procesos. Aunque ahora se vislumbra cierto alivio, con plazos de entrega de dos a tres meses (en el peor de los casos, de cinco a ocho meses en algunos momentos) para algunos componentes, la sabiduría convencional en el mercado sugiere que podría ser en el segundo trimestre. del año antes de que regrese la entrega normal.

A pesar de los desafíos, el mercado de la visión artificial (y el mercado robótico estrechamente relacionado) continuó experimentando un fuerte crecimiento en la primera mitad de 2022, según informó A3 (Asociación para el Avance de la Automatización), aunque las cifras finales aún no están disponibles. Sin embargo, en una encuesta de miembros del segundo trimestre realizada por A3, el sentimiento sobre el crecimiento en el mercado de componentes y sistemas de visión artificial se inclinaba decididamente hacia la desaceleración. Este sentimiento podría ser sólo un reflejo de los desafíos del mercado señalados anteriormente, ya que otros expertos y analistas del mercado, tanto dentro como fuera de la industria, parecen indicar en estudios publicados recientemente que la visión artificial y la robótica en general seguirán creciendo a un buen ritmo durante los próximos años. cuatro a cinco años. Para resaltar el impacto del actual entorno de mercado, la encuesta A3 también mostró que la interrupción de la cadena de suministro, la escasez de mano de obra calificada, la incertidumbre económica y la inflación eran (en ese orden) los mayores desafíos inmediatos para sus respectivas empresas. En última instancia, la tendencia comercial clave parece ser que la demanda sigue siendo alta a medida que la industria manufacturera busca continuar su impulso hacia una mayor productividad y la mitigación de la escasez de mano de obra mediante la implementación de la automatización, con esta iniciativa fuertemente respaldada por los avances continuos en la visión artificial y tecnologías relacionadas.

Una de las tendencias más visibles en tecnología implica tanto una base tecnológica como una base de aplicaciones. La tecnología son imágenes en 3D y la base de aplicación es la robótica guiada por visión en 3D. Si bien la visión artificial ha sido durante mucho tiempo un factor clave en la automatización robótica para una variedad de casos de uso, la evolución continua de la capacidad de los sistemas de imágenes 3D está allanando el camino para el crecimiento de las soluciones de robótica guiada por visión en mercados industriales muy diversos. Lo más notable ha sido el aumento de soluciones estándar que incorporan tecnología de imágenes 3D, software avanzado y un robot y componentes relacionados en sistemas integrados que prometen una implementación e integración más amplia y sencilla en aplicaciones que requieren ubicación y manipulación de piezas en 3D e incluso aleatorias. Recogida y colocación de objetos. Algunos casos de uso que pueden aprovechar inmediatamente los beneficios de estos sistemas serían la logística y la distribución, y el cuidado de las máquinas. Soluciones robóticas similares orientadas a aplicaciones también utilizan imágenes 3D o 2D para una amplia gama de aplicaciones de inspección flexibles con al menos un sistema que incorpora en particular el análisis de un modelo CAD para conducir automáticamente un sistema de imágenes a puntos de inspección en un objeto sin programación del robot. .

La tendencia en el uso de imágenes 3D también se ve impulsada por los continuos avances tecnológicos. Muchos sistemas ahora proporcionan de forma nativa imágenes de “textura” en escala de grises o RGB correlacionadas con los datos 3D. Este tipo de imágenes permite nuevas estrategias para la identificación y segmentación de objetos como parte de la ubicación o medición 3D. Un desafío de larga data para algunos tipos de cámaras 3D, ahora está disponible en el mercado la obtención de imágenes de alta resolución y de área amplia de piezas en movimiento a velocidades relativamente altas.

Las imágenes no visibles, una tecnología en proceso de maduración, siguen siendo una tendencia a medida que gana impulso en el mercado. El amplio valor de las imágenes no visibles, particularmente en infrarrojos de onda corta (SWIR) para inspección e infrarrojos de onda media a larga (MWIR, LWIR) para imágenes térmicas, ha resultado en una creciente adopción de estas tecnologías en el espacio de la automatización industrial. El infrarrojo de onda corta es particularmente interesante debido a sus interacciones únicas con algunos materiales, como la capacidad de hacer transparentes algunos plásticos opacos y dejar el agua no transparente para ciertas longitudes de onda SWIR. SWIR se utiliza en muchas implementaciones de imágenes hiperespectrales y multiespectrales para identificar materiales y productos químicos mediante firma espectral. Los componentes de iluminación que ofrecen longitudes de onda SWIR también siguen aumentando en disponibilidad, lo que ayuda a avanzar y facilitar más casos de uso potenciales. Además, con la referencia anterior a las imágenes hiperespectrales, es importante señalar que una mayor comprensión de esta tecnología y la conciencia de los casos de uso críticos en la automatización industrial hacen de esta también una técnica de imágenes "de tendencia".

Los avances continuos en la tecnología de las cámaras siempre figuran en la lista de "tendencias". Los sensores de imágenes continúan logrando resoluciones y tasas de imágenes más altas. Estas capacidades adicionales deben estar respaldadas por protocolos de interconexión que puedan lograr un mayor ancho de banda, y el mercado ha respondido al ver a GigEVision implementado hasta 100 Gbps, y estándares de interfaz como CameraLink HS y CoaXPress 2.0 que también brindan mayores velocidades de transferencia. Otros avances en sensores introducidos en años anteriores son tendencia a medida que los fabricantes de cámaras aprovechan desarrollos como Sony SenSwir™ para imágenes visibles y SWIR y el generador de imágenes 3D de tiempo de vuelo Depthsense™. También en las imágenes SWIR, los avances en los sensores de imágenes CQD (puntos cuánticos coloidales) prometen reducir los costos al tiempo que aumentan las resoluciones y el rendimiento. Un reciente desarrollo de sensor único, el generador de imágenes “neuromórfico” o de “eventos”, ha sido notado por el mercado y vale la pena mencionarlo, aunque en la automatización industrial todavía se buscan casos de uso amplios.

La “IA” (en forma de aprendizaje profundo) todavía parece recibir mucha atención en el mercado. Muchos productos promocionan la “IA” en su nombre o como parte de su oferta de software, aunque a veces es difícil percibir exactamente a qué se refiere la “IA”. El software y los componentes de visión artificial de uso general que utilizan el aprendizaje profundo para la diferenciación y clasificación, como en la detección de defectos, siguen siendo adoptados y, en muchos casos, el aprendizaje profundo se ofrece como una herramienta en una biblioteca más amplia o una implementación de software para mejorar aún más el rendimiento general. capacidades.

Paralelamente, la computación integrada y la visión integrada, particularmente cuando se combinan con plataformas informáticas que respaldan el aprendizaje profundo, también son tendencia. Los casos de uso de la visión integrada van mucho más allá de la automatización industrial, aunque en particular las nuevas ofertas de cámaras inteligentes hacen un buen uso de esta tecnología. Como también se señaló anteriormente, una tendencia distintiva para el software es apuntar a casos de uso de aplicaciones específicas con sistemas fáciles de configurar y soluciones empaquetadas y podemos esperar que este movimiento continúe.

Una de las tendencias más interesantes en la automatización industrial se ha revelado en estadísticas recientes sobre la adopción de la robótica por caso de uso y mercado. En los últimos años, se ha producido un cambio, pequeño pero notable, en quién implementa la mayor cantidad de robots. Tradicionalmente, los casos de uso automotrices han dominado los no automotrices. Sin embargo, en el año anterior, y potencialmente en 2022, cuando se tengan las cifras definitivas, el uso no automotriz supera a las aplicaciones automotrices. En general, la tendencia general es que las aplicaciones no automotrices están creciendo y las aplicaciones automotrices, si bien son fuertes, en su mayoría están niveladas. ¿Qué tiene esto que ver con las tendencias de la visión artificial para mercados y aplicaciones? Históricamente, la visión artificial como mercado tecnológico ha seguido muy de cerca al mercado de la robótica por varias razones. En resumen, cuando queremos predecir cuál podría ser la próxima dirección de la visión artificial, un lugar al que debemos mirar es hacia dónde van las ventas de robots.

Dicho esto, hay dos mercados importantes que probablemente serán áreas clave de crecimiento en el futuro cercano.

Para cualquiera que utilice, especifique, diseñe o desarrolle sistemas, soluciones o tecnologías de visión artificial en automatización industrial, la tendencia más importante que debe recordar es "no seguir tendencias". Subirse al tren y especificar una tecnología porque es la moda más reciente o porque ha escuchado que se quedará atrás si no está en su plan de automatización es una receta segura para el desastre. Evaluar las capacidades y aplicabilidad de la tecnología en función de las necesidades, tanto funcionales como comerciales, de cada aplicación y especificar los componentes y soluciones que proporcionen un entregable y un resultado conocido.

David L. Dechow es un ingeniero, programador y emprendedor especializado en la integración de visión artificial, robótica y otras tecnologías de automatización industrial. A lo largo de una larga carrera en fabricación, ha trabajado en varias empresas, incluidas Landing AI, Integro Technologies y Fanuc America. También fue fundador, propietario e ingeniero principal de dos exitosas empresas de integración de sistemas. Actualmente, Dechow brinda servicios de integración y consultoría tecnológica a través de su empresa Machine Vision Source (MVSource.com) y también trabaja con TECH B2B Marketing ayudando a las empresas con la prestación de servicios, soporte y capacitación tecnológica.

Dechow recibió el premio A3 Automated Imaging Achievement Award, que honra a los líderes de la industria por sus destacadas contribuciones profesionales en imágenes industriales y/o científicas. Es miembro de la Junta de Estrategia de Tecnología de Imágenes de la Association for Advancing Automation (A3) y miembro del consejo asesor técnico de Saccade Vision Ltd.

Como educador clave dentro de la industria de la visión artificial, Dechow ha participado en la capacitación de cientos de ingenieros como instructor con el programa A3 Certified Vision Professional. También es conocido por sus frecuentes artículos técnicos informativos, ponencias, seminarios web y sesiones de conferencias y clases que cubren una amplia gama de temas técnicos relacionados con la visión artificial y las tecnologías habilitadoras en la automatización industrial. Para obtener más información, envíe un correo electrónico a [email protected].