La visión por computadora, o visión artificial, abarca los métodos y tecnologías que permiten a las máquinas analizar e interpretar imágenes o secuencias de vídeo del mundo real. Esta disciplina, situada en la intersección de la inteligencia artificial y el procesamiento de señales, busca reproducir la capacidad humana de comprender escenas visuales. A diferencia de la simple captura de imágenes, la visión artificial implica extraer información relevante de los datos visuales, permitiendo que una máquina tome decisiones o actúe en consecuencia.
Casos de uso y ejemplos de aplicación
La visión por computadora se utiliza en el reconocimiento de objetos, la detección facial, la conducción autónoma, el control de calidad industrial, la videovigilancia inteligente, el reconocimiento automático de matrículas o el diagnóstico médico por imágenes. Por ejemplo, permite la inspección automatizada de productos en la fabricación o la detección temprana de enfermedades a partir de imágenes médicas.
Principales herramientas, librerías y frameworks
Entre las herramientas más utilizadas se encuentran OpenCV, las librerías de deep learning como TensorFlow y PyTorch, y frameworks especializados como Detectron2, YOLO y MMDetection. Soluciones integrales como Halcon y MATLAB también son ampliamente empleadas en la industria.
Últimos desarrollos, tendencias y evoluciones
La visión artificial avanza rápidamente gracias a los progresos en deep learning, que permiten un reconocimiento y una comprensión de imágenes cada vez más precisas. Los modelos de difusión y las arquitecturas transformer ofrecen nuevas posibilidades para el análisis contextual. La integración de visión artificial en sistemas embebidos y edge computing permite ahora procesamientos en tiempo real y local, mejorando la seguridad de los datos y la capacidad de respuesta de los sistemas inteligentes.