Visión Embebida vs Visión Artificial: Guía para la Selección de Cámaras
La comparación entre cámara de visión embebida y visión artificial es importante para ingenieros, OEMs e integradores de sistemas que diseñan sistemas basados en cámaras. Ambos enfoques utilizan cámaras para capturar datos de imagen para tareas de inspección, guía, monitoreo y automatización.
La principal diferencia es la arquitectura del sistema.
Visión artificial generalmente se refiere a un sistema de visión completo utilizado en automatización industrial, a menudo con cámaras conectadas a una PC o controlador industrial. La cámara de visión embebida coloca la cámara y el procesamiento de imagen más cerca del dispositivo, máquina o plataforma edge. Esto puede reducir el tamaño del sistema, disminuir la latencia y soportar diseños de productos compactos.
Este artículo explica la diferencia entre cámara de visión embebida y visión artificial, cuándo es más adecuado cada enfoque y cómo los productos de cámara de visión embebida de The Imaging Source pueden apoyar sistemas compactos, robustos y listos para producción.
Conclusión clave: Visión embebida vs Visión artificial
La visión artificial se utiliza a menudo para sistemas de inspección, medición y automatización de fábricas basados en PC. El sistema de visión embebida integra la captura y el procesamiento de imágenes en un dispositivo compacto, máquina o plataforma edge.
La elección correcta depende de dónde se realice el procesamiento de imágenes, dónde esté montada la cámara, cuánto espacio esté disponible, la longitud del cable de la cámara y la rapidez con la que el sistema debe responder a los datos de imagen.
¿Qué es la visión artificial?
La visión artificial es el uso de cámaras, ópticas, iluminación, hardware y software de adquisición de imágenes para capturar y procesar datos de imagen para tareas automatizadas. Se utiliza ampliamente en la automatización de fábricas, inspección de calidad, medición, lectura de códigos, guía de robots y monitoreo de producción.
Un sistema típico de visión artificial puede incluir:
- Cámara industrial o sensor de imagen
- Objetivo e iluminación
- Disparadores y E/S
- PC industrial o controlador
- Software de procesamiento de imágenes
- Interfaz de comunicación de fábrica
- Montaje, cableado y carcasa
La cámara captura los datos de imagen. El software o la plataforma de procesamiento realiza el análisis. La visión artificial suele ser una opción adecuada cuando el sistema forma parte de una línea de producción más grande, estación de inspección o entorno industrial controlado.
¿Qué es el sistema de visión embebida?
El sistema de visión embebida es la integración del hardware de la cámara y el procesamiento de imágenes en un dispositivo, máquina o plataforma edge. En lugar de depender principalmente de un PC externo, el sistema de visión se construye alrededor de un procesador embebido, sistema en módulo o plataforma edge AI.
Un sistema de visión embebida puede usar interfaces como MIPI CSI-2, GMSL2 o FPD-Link III, dependiendo de la posición de la cámara, la longitud del cable y la arquitectura de la plataforma.
El sistema de visión embebida es especialmente relevante cuando la cámara debe integrarse en un producto o máquina con espacio limitado, requisitos de baja latencia o comunicación directa cámara-procesador.
Visión Embebida vs Visión Artificial: Comparación de Arquitecturas
La principal diferencia entre visión embebida y visión artificial es dónde ocurre el procesamiento de imagen y cómo la cámara se conecta al resto del sistema.
Cámara → cable/interfaz → PC industrial o controlador → software de procesamiento de imagen → salida del sistema de fábrica
Módulo de cámara → procesador embebido o SoM → procesamiento local de imagen → salida en dispositivo, máquina o edge
| Tema | Visión artificial | Visión embebida |
|---|---|---|
| Arquitectura del sistema | A menudo basado en PC o controlador. | Integrado en un dispositivo, máquina o plataforma edge. |
| Conexión de la cámara | Comúnmente USB, GigE o interfaces de cámara industrial. | Comúnmente MIPI CSI-2, GMSL2 o FPD-Link III. |
| Ubicación del procesamiento | PC externa, PC industrial o controlador. | Procesador embebido, SoM o plataforma de IA en el edge. |
| Uso típico | Estaciones de inspección, líneas de producción y sistemas de fábrica. | Dispositivos compactos, robots, máquinas móviles y sistemas edge. |
| Enfoque de diseño | Rendimiento, repetibilidad e integración en fábrica. | Tamaño, latencia, consumo de energía, enrutamiento de cables e integración del producto. |
| Desafío de desarrollo | Software de visión, iluminación, óptica e integración en fábrica. | Compatibilidad de hardware, controladores, soporte de plataforma e integración mecánica. |
Costo, consumo y tamaño en visión embebida frente a visión artificial
El costo, el consumo de energía y el tamaño son importantes al comparar un sistema de visión embebida con visión artificial. Un sistema de visión artificial basado en PC puede ser más fácil de construir para inspecciones industriales controladas, especialmente cuando hay suficiente espacio para cámaras, iluminación, un controlador y software.
El sistema de visión embebida puede reducir el tamaño del sistema completo al colocar la integración de la cámara y el procesamiento de imágenes más cerca del dispositivo. Esto puede ser útil cuando el producto necesita una carcasa más pequeña, menor consumo de energía o menos componentes externos.
Sin embargo, la visión embebida también requiere más planificación. La compatibilidad del procesador, el soporte de controladores, el enrutamiento de cables, el diseño térmico y la disponibilidad a largo plazo de los componentes deben revisarse desde el principio.
¿Cuándo deberías elegir visión artificial?
Elige visión artificial cuando el sistema de cámara sea parte de una línea de producción, estación de inspección o célula de automatización industrial donde una arquitectura basada en PC o controlador tenga sentido.
La visión artificial suele ser la mejor opción cuando:
- El sistema tiene suficiente espacio para una cámara industrial y un controlador.
- La aplicación necesita múltiples cámaras conectadas a una PC industrial.
- Las condiciones de iluminación, activación e inspección están controladas.
- La tarea de visión es parte de un sistema de automatización de fábrica más grande.
- El proyecto requiere interfaces de cámara industrial y herramientas de software establecidas.
Ejemplos incluyen inspección de superficies, medición dimensional, verificación de presencia, lectura de códigos y monitoreo de procesos en entornos de fabricación.
¿Cuándo deberías elegir sistema de visión embebida?
Elige sistema de visión embebida cuando la cámara debe formar parte del producto, dispositivo o máquina en sí. Esto es común cuando el sistema de visión necesita ser compacto, de baja latencia o estar estrechamente integrado con una plataforma de procesamiento embebida.
El sistema de visión embebida suele ser la mejor opción cuando:
- La cámara y el procesador deben caber en un dispositivo compacto.
- La baja latencia es importante para el flujo de trabajo de imágenes.
- El sistema utiliza NVIDIA, NXP, Raspberry Pi u otra plataforma embebida.
- La cámara debe montarse lejos del procesador.
- La aplicación necesita una configuración validada de cámara, cable, deserializador y plataforma.
- El proyecto debe pasar de prototipo a producción con un riesgo de integración reducido.
Ejemplos incluyen robótica, dispositivos médicos, agricultura, sistemas de ciudades inteligentes, automatización al aire libre y dispositivos compactos de inspección.
Sistemas de visión embebida estándar vs personalizados
Los sistemas de visión embebida pueden construirse con hardware de desarrollo estándar o diseños de producción personalizados.
Una configuración estándar de sistema de visión embebida puede usar una plataforma de procesamiento conocida, módulo de cámara compatible, cable y entorno de software. Esto puede ayudar durante la evaluación y el desarrollo de pruebas de concepto.
Un sistema de visión embebida personalizado puede usar una placa portadora dedicada, carcasa personalizada, interfaz de cámara seleccionada, sensor específico y pila de software validada. Esto suele ser necesario cuando el producto final tiene requisitos estrictos de tamaño, energía, mecánica o producción.
Para OEMs e integradores de sistemas, la cámara, el procesador, el cable, el deserializador, los controladores y la documentación deben revisarse como un sistema completo.
Interfaces de cámaras de visión embebida
Productos de cámaras de visión embebida de The Imaging Source
Visión Embebida vs Visión Artificial Según la Aplicación
La mejor arquitectura depende de la aplicación. Algunos casos de uso se adaptan a una configuración de visión artificial basada en PC, mientras que otros se benefician de la integración integrada.
Inspección en fábrica
Estación de inspección basada en PC con iluminación controlada y software.
Dispositivo compacto de inspección integrada dentro de una máquina o herramienta.
Robótica
Celda robótica guiada por visión con procesamiento externo.
Robot móvil, módulo robótico o sistema de guía robótica de baja latencia.
Dispositivos Médicos
Configuración externa de imagen o inspección de laboratorio.
Dispositivo integrado de diagnóstico, monitoreo o automatización de laboratorio.
Agricultura
Sistema controlado de clasificación o inspección de calidad.
Máquina robusta para exteriores, cosechadora robótica o plataforma de monitoreo de cultivos.
Tráfico y Ciudad Inteligente
Sistema de cámara o monitoreo centralizado de infraestructura.
Dispositivo de tráfico con IA en el borde y procesamiento de imagen local.
Procesamiento de imágenes en el borde, en la nube e híbrido
La visión artificial embebida no siempre significa que todas las tareas de procesamiento ocurran únicamente en el dispositivo. Muchos sistemas utilizan procesamiento local en el edge para decisiones rápidas y pueden enviar datos seleccionados a otro sistema para almacenamiento, informes o análisis más profundos.
La pregunta clave es dónde debe ocurrir el procesamiento crítico en tiempo. Si el sistema necesita una respuesta local rápida, el procesamiento embebido o en el edge suele ser importante. Si la latencia es menos crítica y el sistema cuenta con suficiente ancho de banda, una arquitectura basada en PC o híbrida también puede funcionar.
Cómo elegir entre visión artificial embebida y visión artificial
Elegir entre visión artificial embebida y visión artificial comienza con la arquitectura del sistema. La cámara es solo una parte del sistema completo de visión.
Utilice esta lista de verificación:
- Defina la tarea de visión.
- Defina la aplicación: inspección, guiado, monitoreo, medición o automatización.
- Decida dónde debe ocurrir el procesamiento de imágenes: PC, controlador industrial, plataforma embebida o sistema híbrido.
- Determine la ubicación de la cámara: montada cerca o lejos del procesador, y revise los requisitos de longitud y enrutamiento del cable.
- Seleccione la interfaz: MIPI CSI-2, GMSL2, FPD-Link III, USB o GigE.
- Confirme los requisitos del sensor: resolución, tasa de cuadros, tipo de obturador y sensibilidad.
- Revise la longitud del cable, tipo de conector y enrutamiento mecánico.
- Revise el soporte de software, controladores, pipelines de ejemplo y compatibilidad de plataforma.
- Verifique la alimentación, diseño térmico, tamaño de la carcasa y alivio de tensión del cable.
- Planifique para la producción: disponibilidad, documentación, repetibilidad y soporte.
La mejor arquitectura soporta la tarea de imagen, el diseño mecánico y el plan de producción con el menor riesgo de integración.
Errores comunes al comparar visión artificial embebida y visión artificial
Un error común es tratar la visión artificial embebida solo como una versión más pequeña de la visión artificial. La visión artificial embebida generalmente requiere una atención más cercana a la compatibilidad del procesador, soporte de controladores, enrutamiento de cables y diseño térmico.
Otro error es seleccionar la cámara antes de definir la plataforma. En visión artificial embebida, la cámara, el procesador, el cable, el deserializador y el entorno de software deben revisarse juntos.
También es importante no asumir que la cámara realiza el análisis completo. La cámara proporciona datos de imagen. El software, procesador o modelo de IA realiza el análisis, detección, clasificación o toma de decisiones.