La visin artificial Una mirada hacia el futuro

Para producir sus productos de manera ms eficiente, los fabricantes automatizar muchas de las funciones que ahora delegadas a operadores humanosAndrew Wilson, EditorImagina un mundo en el que las tareas laboriosas y repetitivas, una vez llevadas a cabo por el hombre son reemplazados por mquinas autnomas.Un mundo en el que los cultivos se cosechan de forma automtica, clasificar, procesar, inspeccionados, embalados y entregados sin la intervencin humana.Aunque este concepto parece ser el reino de la ciencia ficcin, muchos fabricantes ya emplean sistemas de inspeccin automatizados que incorporan componentes OEM, como la iluminacin, cmaras, digitalizadores de vdeo, robots y software de visin artificial para aumentar la eficiencia y la calidad de sus productos.Si bien es efectivo, estos sistemas slo representan una pequea fraccin de un mercado de visin artificial que se ampliar para abarcar todos los aspectos de la vida a partir de cultivos de cosecha y minerales para la entrega de los productos fabricados a partir de ellas directamente a las puertas de los consumidores.En un futuro que exige una mayor eficiencia, los sistemas de visin artificial se utilizan en sistemas que automatizan los procesos de produccin enteras, eliminando efectivamente la mano de obra y los errores que ello conlleva.Sistemas de visin robtica guiada por visin desempearn un papel cada vez ms importante en este tipo de sistemas a medida que se capaz de tareas tales como la agricultura automatizado, la cra de animales, y el seguimiento y el anlisis de los cultivos.Vehculos autnomos que incorporan la visin, IR y cmaras de ultrasonido sern entonces capaces de suministrar estos productos a ser tratados posteriormente.Mquinas de clasificacin automatizadas y sistemas de carne de corte A continuacin, preparar el producto para su posterior procesamiento.Despus de que muchas de las mquinas que estn en uso hoy en da ser an ms el proceso y envasar estos productos para la entrega, una vez ms por los vehculos autnomos.En este futuro, los clientes de los supermercados no encontrarn personal de pago, ya que sern reemplazados por sistemas de visin automticos que escanean, pesar y comprobar cada producto.Ambientes sin restriccionesSistemas de visin artificial de hoy en da a menudo se implementan en entornos restringidos donde la iluminacin puede ser controlada con cuidado.Sin embargo, el diseo de sistemas de robtica guiada por visin para las tareas agrcolas como siembra, cuidado y cosecha de los cultivos exige que tales sistemas deben operar en ambientes sin restricciones, donde la iluminacin y las condiciones meteorolgicas pueden variar dramticamente.Para ello, requiere que los sistemas que incorporan una serie de diferentes tcnicas de imagen dependiendo de la aplicacin a realizar.Actualmente el tema de muchos proyectos de investigacin, estos sistemas actualmente dividen a las tareas agrcolas en los sistemas automatizados de esa planta, tierna y cosecha.Puesto que cada tarea ser dependiente de la aplicacin, tambin lo har los tipos de sensores que se utilizan en cada sistema.Para la recoleccin de cultivos, por ejemplo, es necesario para determinar el color de cada fruta para determinar su grado de madurez.Para la cosecha de cultivos como el trigo, puede que slo sea necesaria para guiar un sistema autnomo a travs del terreno.En tales sistemas, los sistemas de visin artificial que utilizan los sistemas de visin estreo, LIDAR, el INS y los sistemas GPS y software de visin artificial se utilizarn para la ruta de la planificacin de la cartografa y la clasificacin de los cultivos.Estos sistemas estn actualmente en desarrollo en muchas universidades e institutos de investigacin de todo el mundo (vase "Visin Artificial en Robtica Agrcolas - Una breve visin general" -http://bit.ly/19MHn9M), por Emil Segerblad y Bjrn Delight, de la Universidad Mlardalen ( Vsters, Suecia;www.mdh.se).En muchos de estos sistemas, los sistemas de visin 3D juegan un papel clave.En el desarrollo de un sistema de planificacin de ruta, por ejemplo, John Reid, de Deere & Company (Moline, IL, EE.UU.;www.deere.com) ha utilizado una cmara estreo 22 cm de lnea de base a partir de Tyzx (Menlo Park, CA, EE.UU.;www . tyzx.com) montado en la parte delantera de un vehculo utilitario Gator de Deere con capacidades de direccin automtica para calcular la posicin de los posibles obstculos y determinar un camino que para el regulador de la direccin de a bordo del vehculo (http://bit.ly/1bRFQAX).Orientacin RobticaMientras que los sistemas 3D se pueden utilizar para ayudar a la orientacin de los vehculos autnomos, la cartografa 3D tambin puede ayudar a la fumigacin de cultivos, realizar anlisis de rendimiento y detectar daos a los cultivos o enfermedad.Para llevar a cabo estas tareas de mapeo, Michael Nielsen y sus colegas en el Instituto Tecnolgico Dans (Odense, Dinamarca;www.dti.dk) utilizado un GPS de Trimble, un telmetro lser SICK (Minneapolis, MN, EE.UU.;www.sick.com) una cmara estreo y un sensor de inclinacin del VectorNav Tecnologas (Richardson, TX, EE.UU.;www.vectornav.com) montados en un vehculo equipado con una luz de inundacin del halgeno y un encargo de xenn estroboscpico.Despus de escanear filas de rboles de durazno, la reconstruccin 3D de un huerto se realiz mediante el uso de sensores de inclinacin corregido posiciones GPS interpoladas a travs de pasos de encoder (http://bit.ly/1fxp36W).Mientras que la cartografa en 3D puede determinar trayectorias de ruta, campos y huertos del mapa, tambin puede ser clasificar las frutas y plantas.De hecho, este es el objetivo de un sistema desarrollado por Ulrich Weiss y Peter Biber en Robert Bosch (Schwieberdingen, Alemania;www.bosch.de).Para demostrar que es posible distinguir mltiples plantas utilizando un sensor lser de baja resolucin 3D, un sensor de FX6 de Nippon de seal (Tokio, Japn;www.signal.co.jp) se utiliz para medir la distancia y la intensidad de reflectancia de las plantas utilizando una luz infrarroja lser pulsado con una precisin de 1 cm.Despus de la reconstruccin 3D, aprendizaje supervisado se utilizaron tcnicas para identificar las plantas (http://bit.ly/19ALVMM).Cosecha MecanizadaUna vez identificados, los robots y los sistemas de visin se emplearn para la cosecha de forma automtica este tipo de cultivos.Tal sistema de cosecha las fresas, por ejemplo, ha sido desarrollado por Guo Feng y sus colegas de la Universidad Jiao Tong de Shanghai (Shanghai, China;www.sie.sjtu.edu.cn).En el diseo del sistema, un sistema de imgenes de dos cmaras se mont sobre un robot de recoleccin diseado para recoger fresas.A 640 x 480 DXC-151A de Sony (Park Ridge, Nueva Jersey, EE.UU.;www.sony.com) montado en la parte superior del marco de robot capta imgenes de 8-10 fresas.Otra cmara, un 640 x 480 EC-202 II de Elmo (Plainview, NY, EE.UU.;www.elmousa.com) se instal en el efector final del robot a la imagen de una o dos fresas.Mientras la cmara Sony localiza la fruta, la cmara captura imgenes de Elmo de fresas en una resolucin ms alta.Imagen de ambas cmaras fueron capturados luego de una tarjeta de adquisicin PCI FDM-MULTI de Photron (San Diego, CA, EE.UU.;www.photron.com) interfaz con un PC.Una lmpara fluorescente en forma de anillo se instala alrededor de la cmara local proporcion la iluminacin estable requerida para la ubicacin de frutas (http://bit.ly/16mWhmq).Aunque muchos de tales sistemas robticos estn todava en las primeras etapas de desarrollo, las compaas como Wall-Ye (Mcon, Francia; http://wall-ye.com) han demostrado la utilidad prctica de este tipo de sistemas.Energa solar robot de poda de vid de la empresa Wall-Vosotros incorpora cuatro cmaras y un sistema de GPS para realizar esta tarea (Figura 1).Un video del robot en accin se puede ver enhttp://bit.ly/QDFy1q.

Figura 1:Wall-Ye es un robot de la poda de la vid con energa solar que incorpora cuatro cmaras y un sistema GPS.

Clasificacin de cultivosSistemas de visin artificial tambin estn desempeando un papel cada vez ms importante en la clasificacin de los cultivos, una vez cosechados.En muchos sistemas, esto requiere el uso de anlisis de imagen multiespectral.De hecho, este es el enfoque adoptado por Olivier KLEYNEN, y sus colegas en el Universitario de Ciencias Agronmicas de Gembloux (Gembloux, Blgica;www.gembloux.ulg.ac.be) en un sistema para detectar defectos en las manzanas cosechadas.Para lograr esto, un MultiSpec Agro-Imager desde pticas Insights (Santa Fe, Nuevo Mxico, EE.UU.;www.optical-insights.com) que incorpora cuatro interferencia filtros de paso de banda de Melles Griot (Rochester, NY, EE.UU.;www.cvimellesgriot. com) se acopl a una cmara digital CV-M4CL 1280 x 1024 pxeles monocromo de JAI (San Jose, CA, EE.UU.;www.jai.com).En la operacin, los proyectos de Agro-Imager multi-Spec en un solo sensor CCD cuatro imgenes del mismo objeto que corresponde a cuatro bandas espectrales diferentes.Equipada con una lente Schneider Cinegon de ptica (Hauppauge, Nueva York, EE.UU.;www.schneideroptics.com, imgenes de la cmara a continuacin, fueron adquiridos utilizando un capturador de Camera Link marco Grablink Valor de Euresys (Angleur, Blgica;www.euresys.com.) Hyper- imgenes espectrales se utilizaron luego para determinar la calidad de la fruta (http://bit.ly/19nGkdG).Otros mtodos tales como el uso de cmaras SWIR tambin se han usado para propsitos similares.Renfu Lu de la Universidad Estatal de Michigan (East Lansing, MI, EE.UU.:www.msu.edu), por ejemplo, ha demostrado cmo un conjunto de cmaras rea de InGaAs UTC Aerospace Systems (Princeton, NJ, EE.UU.;www.sensorsinc.com) que cubre el rango espectral de 900-1700nm montado a un espectrgrafo de imgenes del Specim (Oulu, Finlandia;www.specim.fi) puede detectar contusiones en las manzanas (http://bit.ly/zF8jlN).Mientras que los robots de picking de cultivos an no han sido plenamente efectivos, los que se utilizan para clasificar y ordenar las frutas ya no son el reino de trabajos de investigacin cientfica.De hecho, numerosos sistemas ahora Productos de calidad y clasificacin van desde las papas, las fechas, las zanahorias y naranjas.Si bien muchos de estos sistemas utilizan productos basados en la luz visible para estas tareas, otros incorporan anlisis de imgenes multiespectrales.El ao pasado, por ejemplo, Com-N-Sense (Kfar Monash, Israel;www.com-n-sense.com) se asoci con Lugo Ingeniera (Talme Yaffe, Israel;www.lugo-engineering.co.il) para desarrollar un sistema capaz de clasificacin automtica de las fechas (http://bit.ly/KN2ITf).El uso de las luces del techo difusas de la metafase (Bristol, PA, EE.UU.;www.metaphase-tech.com) y cmaras de color Prosilica 1290C GigE Vision de Allied Vision Technologies (Stadtroda, Alemania;www.alliedvisiontec.com), el sistema es capaz de clasificar fechas a velocidades tan rpido como 1.400 fechas / min.Anlisis de imgenes multiespectrales tambin est siendo utilizado para llevar a cabo tareas de clasificacin.En Insort (Feldbach, Austria;www.insort.at), por ejemplo, una cmara multiespectral de EVK DI Kerschhaggl, Raaba, Austria;www.evk.co.at) se ha utilizado en un sistema para clasificar las patatas, mientras que Odenberg (Dubln , Irlanda;www.odenberg.com) ha desarrollado un sistema que puede ordenar las frutas y hortalizas utilizando un espectrmetro NIR (http://bit.ly/zqqr38).Empaque y embalajeDespus de la clasificacin y la clasificacin, estos productos deben ser empacados y envueltos para su envo.A menudo, esto requiere que los cultivos se embalan y se envuelven por los operadores humanos manualmente.Alternativamente, se pueden transferir a otros sistemas automatizados que pueden realizar esta tarea.Una vez lleno, estos bienes podrn ser inspeccionados por ltimo, los sistemas basados en la visin.En cualquier caso, se requieren varios pasos antes de que dichos productos pueden ser enviados a su destino final.En un esfuerzo por automatizar todo el proceso de clasificacin, el envasado y la comprobacin, la Unin Europea ha anunciado un proyecto conocido como PicknPack (www.picknpack.eu) que pretende unir a toda la cadena de produccin (Figura 2).Iniciado en noviembre pasado, el sistema constar de un sistema de deteccin para evala la calidad de los productos antes o despus del envasado, un sistema de manejo robtico controlado visin que recoge y separa el producto de un contenedor o sistema de transporte de la cosecha y lo coloca en la posicin correcta en un paquete y un sistema de empaquetado de adaptacin que puede acomodar varios tipos de envases.Cuando se haya completado, la intervencin humana se reduce a un mnimo.

Figura 2:Unir a todo el proceso de clasificacin, el envasado y la comprobacin, la Unin Europea ha anunciado un proyecto conocido como PicknPack.

Los vehculos no tripuladosDespus de embalaje, por supuesto, estos productos deben ser transportados a su destino final.Hoy en da, los vehculos tripulados se utilizan para realizar esta tarea.En el futuro, sin embargo, estas tareas sern relegados a los vehculos autnomos.En la actualidad, dice el profesor William Covington, de la Universidad de Washington Escuela de Derecho (Seattle, WA, EE.UU.;www.law.washington.edu) vehculos totalmente independientes que operan sin recibir instrucciones de un servidor basado en datos de los mapas actualizados permanecen en el prototipo de investigacin etapa.En 2020, sin embargo, Volvo espera que los coches sin accidentes y los "trenes de carretera" guiadas por un vehculo plomo est disponible.Otros fabricantes de automviles como GM, Audi, Nissan y BMW todos esperan coches totalmente autnomos, sin conductor que se encuentran disponibles durante este perodo de tiempo.(http://bit.ly/1ibdWxv).Estos estarn equipados con sensores como radar, lidar, cmaras, sistemas de infrarrojos y GPS para realizar esta tarea.Retail automatizadaMientras que los supermercados de hoy, se basan en gran medida en los lectores de cdigos de barras tradicionales a precio de objetos individuales, los futuros sistemas de check-out dar empleo a la exploracin sofisticada, con un peso y reconocimiento de patrones para revivir los operadores humanos de dichas misiones.Ya, Toshiba-TEC (Tokio, Japn;www.toshibatec.co.jp) ha desarrollado un escner de supermercado que utiliza el reconocimiento de patrones para reconocer objetos sin el uso de cdigos de barras (http://bit.ly/18KCRXp).Otros, como Wincor Nixdorf (Paderborn, Alemania;www.wincor-nixdorf.com) ha desarrollado un sistema totalmente automatizado conocido como el Portal de escaneado que la compaa afirma que es el primer sistema totalmente automtico sea posible en el mundo de barrido (Figura 3).Un video del escner en el trabajo se puede encontrar enhttp://bit.ly/rSG5HB.

Figura 3:Wincor Nixdorf ha desarrollado un sistema totalmente automatizado conocido como el Portal de escaneado que la compaa afirma que es el primer sistema totalmente automtico de escaneo posible en el mundo.

Ya se trate de la clasificacin de cultivos, recoleccin, clasificacin, empaque, o el envo, los sistemas robticos automatizados afectar a la produccin de cada producto hecho por el hombre, el aumento efectivo de la eficiencia y la calidad de los productos y servicios a lo largo del camino.Aunque la evolucin en curso pueden hacer ese futuro una realidad, algunas de las tecnologas necesarias todava necesitan ser perfeccionados para esta visin a emerger.Las empresas mencionadasAllied Vision TechnologiesStadtroda, Alemaniawww.alliedvisiontec.com

Com-N-SenseKfar Monash, Israelwww.com-n-sense.com

Tecnolgico Dans InstitutoOdense, Dinamarcawww.dti.dk

Deere & CompanyMoline, IL, EE.UU.www.deere.com

ElmoPlainview, NY, EE.UU.www.elmousa.com

EVK DI KerschhagglRaaba, Austriawww.evk.co.at

EuresysAngleur, Blgicawww.euresys.com

InsortFeldbach, Austriawww.insort.at

JAISan Jose, CA, EE.UU.www.jai.com

Lugo IngenieraTalme Yaffe, Israelwww.lugo-engineering.co.il

Mlardalen UniversidadVsters, Sueciawww.mdh.se

Melles GriotRochester, NY, EE.UU.www.cvimellesgriot.com

MetafaseBristol, PA, EE.UU.www.metaphase-tech.com

Michigan State UniversityEast Lansing, MI, EE.UU.www.msu.edu

Nippon sealTokio, Japnwww.signal.co.jp

OdenbergDubln, Irlandawww.odenberg.com

Optical InsightsSanta Fe, Nuevo Mxico, EE.UU.www.optical-insights.com

PhotronSan Diego, CA, EE.UU.www.photron.com

Robert BoschSchwieberdingen, Alemaniawww.bosch.de

Schneider pticaHauppauge, NY, EE.UU.www.schneideroptics.com

Universidad de Shanghai Jiao Tongde Shanghai, Chinawww.sie.sjtu.edu.cn

ENFERMOMinneapolis, MN, EE.UU.www.sick.com

SonyPark Ridge, Nueva Jersey, EE.UU.www.sony.com

SPECIMOulu;Finlandiawww.specim.fi

Toshiba TEC-Tokyo, Japnwww.toshibatec.co.jp

TyzxMenlo Park, CA, EE.UU.www.tyzx.com

Universitaire des SciencesAgronmicas de GemblouxGembloux, Blgicawww.gembloux.ulg.ac.be

Universidad de Washington Escuela de Derecho deSeattle, WA, EE.UU.www.law.washington.edu

UTC aeroespacial Sistemas dePrinceton, Nueva Jersey, EE.UU.www.sensorsinc.com

VectorNav TecnologasRichardson, TX, EE.UU.www.vectornav.com

Wall-VosotrosMcon, Franciahttp://wall-ye.comWincor NixdorfPaderborn, Alemaniawww.wincor-nixdorf.com