La inteligencia artificial aplicada a la industria inteligente
Cada vez son más los industriales que desean ir más allá de la automatización de los procesos, que nos piden tras los grandes avances que se han hecho gracias a la robótica colaborativa, dar un paso más hacia adelante. Desde ATX Robotics, especialistas en robótica colaborativa y visión artificial, contamos con los mejores robots y componentes para ofrecer mayor fiabilidad y productividad en los procesos.
Hablemos de inteligencia artificial
No hay avance en automatización inteligente sin progresos palpables a nivel inteligencia artificial. A lo largo de los últimos años la inversión en IA ha sido el punto de partida a la hora de ofrecer al mercado nuevas herramientas que han establecido un antes y un después en los procesos de automatización.
En este sentido, gracias a la visión artificial en 3D, por ejemplo, la inteligencia artificial permite que los robots reconozcan, localicen y manejen cualquier tipo de objeto y, por lo tanto, automaticen tareas que serían demasiado peligrosas, monótonas o exigentes para los humanos. Es una manera de dar ojos y cerebro a los equipos para dotarlos de autonomía. Desde ATX Robotics lo hacemos de la mano de Photoneo, el partner que nos ofrece las mejores cámaras 3D y escáneres del mercado y el software que nos permite sacarles el máximo partido.
Pero ¿cómo hemos llegado a este punto?
Detrás de un robot que tiene la capacidad de ver, analizar y llevar a cabo un movimiento en concreto, hay un largo proceso de análisis, investigación, gestión de datos y testeos.
Históricamente el término IA ha representado una serie de capacidades y procesos de la máquina, desde estadísticas simples a través de árboles de decisión hasta redes neuronales. Poco a poco las máquinas, con la intervención del hombre, iban aprendiendo y desaprendiendo y construyendo, de esta manera, su propio código de conducta, su propio “cerebro”.
En el caso de los “ojos” del robot, un punto de inflexión en el desarrollo de la IA fue la introducción de las redes neuronales convolucionales (CNN, por sus siglas en inglés, Convolutional Neural Network) que se usan para analizar imágenes visuales y forman la columna vertebral de muchos sistemas modernos de visión artificial. La CNN es un sistema neuronal que permite facilitar la gestión de la información y, por lo tanto, entrenar más rápidamente a esa inteligencia artificial. Es lo que se llama entrenamiento de una red neuronal convolucional: un proceso de filtrado a través del cual las CNN detectan patrones, las capas individuales convolucionan, es decir, gestionan la información y pasan el resultado a la siguiente capa.
Así, estas CNN complejas no solo pueden reconocer lo que está en una imagen, sino que pueden segmentar objetos y definir la ubicación del objeto en la imagen.
¿Qué nos aporta Photoneo?
Nuestro partner, Photoneo, dispone de un amplio conocimiento en robótica guiada por visión (VGR) y automatización de procesos convirtiéndose, por lo tanto, en un apoyo indiscutible para ciertas soluciones de automatización como el bin picking, utilizando las últimas tecnologías, inteligencia artificial y visión 3D.
Photoneo tomó las CNN como base para sus avanzados sistemas de inteligencia robótica y soluciones de automatización. Los algoritmos de Photoneo se entrenan, con anterioridad, con un amplio número de objetos y si se encuentran con nuevos tipos de elementos, pueden generalizar rápidamente, es decir, reconocer y clasificar objetos que no ha «visto» antes. Esto permite que el sistema pueda trabajar con artículos de diversas formas, tamaños, colores y materiales. Es así como resulta una óptima opción para manipular y localizar todo tipo de piezas, incluidos artículos de tipo orgánico como fruta, carne o pescado.
¿Te gustaría ver de qué manera el sistema de visión artificial de Photoneo puede aplicarse en tu proceso industrial y ayudarte, por ejemplo, en la clasificación y ordenación de producto?
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