Procesamiento de imágenes y visión artificial: un enfoque aplicado a la industria y la economía circular

La importancia de las imágenes digitales

En un mundo inundado de dispositivos móviles, cámaras de vigilancia y redes sociales, las imágenes digitales desempeñan un papel central para comunicarnos y entender nuestro entorno. [Cada vez más organizaciones implementan tecnologías de procesamiento visual para optimizar procesos, mejorar la toma de decisiones y generar valor.] técnicas para procesar, analizar y extraer información útil de estas imágenes. En este contexto, dos áreas cobran especial relevancia: el procesamiento de imágenes (image processing) y la visión artificial (computer vision). Aunque a menudo se utilicen de manera complementaria, cada una persigue objetivos particulares. Comprender estas diferencias resulta fundamental para su aplicación estratégica. Desde Pixelabs  [link] queremos ayudarte a identificar sus particularidades y a explorar su impacto en sectores como la economía circular y la industria. 

Procesamiento de imágenes

El procesamiento de imágenes se encarga de la manipulación y mejora de imágenes digitales. Su finalidad no es comprender qué aparece en la imagen, sino aplicar métodos matemáticos para optimizar alguna de sus características como la calidad, el ruido, el contraste, el color, etc. En algunos casos, también se utiliza para preparar la imagen para algún proceso posterior (esto se conoce como preprocesado). Estas técnicas surgieron históricamente como parte del campo más amplio del procesamiento digital de señales. Las tareas de procesamiento de imágenes se consideran de bajo nivel, ya que trabajan directamente sobre la información en crudo.

Existen muchas operaciones de procesamiento de imágenes, pero hoy os vamos a enseñar tres que son fundamentales en nuestras tareas diarias aquí en Pixelabs.

Las transformadas son una rama de operaciones que consisten en cambiar la representación de las imágenes entre diferentes dominios, donde puede resultar más fácil trabajar. Hay muchas, pero hoy hablaremos de la más famosa. La transformada de Fourier es una herramienta matemática fundamental en el procesamiento de imágenes que permite descomponer una señal bidimensional (la imagen) en sus componentes frecuenciales. Al llevar la imagen del dominio espacial al dominio de la frecuencia, es posible analizar qué tantas variaciones (cambios bruscos o graduales) existen en cada dirección de la imagen. Esta información se vuelve muy útil para tareas como el filtrado, la compresión y la restauración de imágenes. Por ejemplo, en filtrado se pueden atenuar o eliminar las frecuencias altas asociadas a ruido, o resaltar detalles importantes realzando ciertas bandas de frecuencia. Además, la transformada de Fourier es la base de técnicas de compresión como JPEG, donde la energía de la imagen se concentra en un subconjunto de coeficientes de frecuencia, logrando reducir la cantidad de datos sin perder mucha calidad visual. Su carácter inversible permite volver al dominio espacial fácilmente, manteniendo el control sobre qué componentes se conservan y cuáles se descartan.

Existe otra categoría dentro del procesamiento de imágenes, conocidas como operaciones morfológicas, que consisten en cambiar la forma de la imagen para optimizar ciertos aspectos de esta. Veamos dos ejemplos. La operación de apertura consiste en aplicar primero una erosión y luego una dilatación. La erosión “encoge” las áreas blancas de la imagen, eliminando detalles pequeños o ruidos puntuales; la dilatación, en cambio, las expande, rellenando huecos y reforzando contornos. Al combinar ambas, la apertura elimina impurezas manteniendo la forma esencial de los objetos. El gradiente morfológico se obtiene restando la erosión de la dilatación de una imagen. Al resaltar la diferencia entre estas dos operaciones, enfatiza los contornos y las transiciones de intensidad, lo que resulta muy útil para la detección de bordes y la segmentación de estructuras en las imágenes.

Visión artificial

La visión artificial  es la rama de la inteligencia artificial que aspira a emular, e incluso superar, la capacidad humana de ver y comprender. No solo se queda en el mejoramiento visual, sino que busca identificar, clasificar y contextualizar los elementos que aparecen en una imagen. Este campo nació vinculado a la robótica y al aprendizaje automático, con el propósito de dotar a las máquinas de la habilidad de reconocer patrones y responder de forma inteligente a su entorno.

Gracias al auge del deep learning) en particular las redes neuronales convolucionales y otras arquitecturas avanzadas, la visión por computadora ha alcanzado hitos significativos en tareas como la clasificación de imágenes, la detección de objetos, la segmentación de imágenes o el seguimiento de objetos en tiempo real.

Estos objetivos de “alto nivel” distinguen a la visión por computadora del procesamiento de imágenes. Mientras que un filtro de procesamiento busca atenuar el ruido, un sistema de visión por computadora trata de extraer significado de la información visual y tomar decisiones a partir de ese entendimiento.

Imagen: muestra del panel de control de identificación única de referencias de piezas.

Sector industrial

El procesamiento de imágenes y la visión artificial se han convertido en pilares esenciales en la industria para la detección de errores. El procesamiento de imágenes permite aumentar la calidad de captura mediante la corrección de parámetros en las cámaras. De esta forma, la información que les llega a los módulos de postprocesado es más clara y concisa. Posteriormente, los algoritmos de visión artificial nos permiten identificar defectos en productos mediante el análisis automatizado de patrones, formas y colores. Estas tecnologías no solo incrementan la precisión de la inspección, sino que también reducen costes, al identificar y corregir problemas de manera más rápida y precisa. Estos procesos se pueden implementar en todas las etapas de producción: desde el análisis de la materia prima hasta la validación final de la calidad del producto.

Para implementar estas soluciones, resulta indispensable contar con cámaras de alta calidad y modelos de visión altamente precisos. En Pixelabs somos conscientes de esto, y por ello contamos con tecnología de vanguardia en dispositivos de grabación, y con algoritmos de última generación que nos mantienen en el estado del arte de esta industria.

Imagen: Ecoembes, bala de envases de PEAD.

Economía circular

En el marco de la economía circular, el procesamiento de imágenes y la visión artificial se han consolidado como herramientas clave para optimizar procesos de recuperación y reutilización de materiales. En los procesos de reciclaje, la identificación visual de materiales se vuelve especialmente compleja, ya que estos suelen llegar deformados, mezclados y cubiertos de suciedad. Estas condiciones alteran su apariencia original, dificultando su clasificación mediante métodos tradicionales. Tecnologías avanzadas como la visión hiperespectral permiten una clasificación precisa de residuos, al detectar frecuencias que van más allá del espectro visible y determinan la composición de los materiales.

En Pixelabs desarrollamos modelos de clasificación precisos que ayudan tanto en la investigación avanzada de materiales como en los procesos de reciclaje industrial, ayudando a las empresas a optimizar sus operaciones y avanzar hacia una producción más sostenible.

Bibliografía

• Ultralytics. (s.f.). Computer Vision vs Image Processing: The Key Differences. https://www.ultralytics.com/blog/computer-vision-vs-image-processing-the-key-differences
• Wikipedia. (s.f.). Transformada de Fourier. En Wikipedia. https://es.wikipedia.org/wiki/Transformada_de_Fourier
• OpenCV. (s.f.). Morphological Transformations. https://docs.opencv.org/3.4/d9/d61/tutorial_py_morphological_ops.html
• Wikipedia. (s.f.). Procesamiento digital de imágenes. En Wikipedia. https://es.wikipedia.org/wiki/Procesamiento_digital_de_imágenesWikipedia. (s.f.). Visión artificial. En Wikipedia. https://es.wikipedia.org/wiki/Visión_artificial