Visión artificial que funciona con sus imágenes
Gjethe construye sistemas de visión artificial: detección y recuento de objetos, inspección visual de calidad, OCR y extracción de datos de documentos, clasificación y etiquetado de imágenes, analítica de vídeo y búsqueda visual. Evaluamos modelos modernos de visión e IA multimodal con sus propias imágenes, entrenamos modelos a medida cuando hace falta y los desplegamos en la nube, en dispositivos edge o dentro de sus apps, con la privacidad integrada.
- Primera consulta gratuita
- Presupuesto por escrito para su proyecto
- Pagos fraccionados por hitos, con flexibilidad
De un vistazo
- Tasks
- Detección, inspección, OCR, clasificación, vídeo
- Models
- YOLO, vision transformers, LLM multimodales
- Despliegue
- APIs en la nube, dispositivos edge, apps móviles
- Privacidad
- Opciones de anonimización y procesamiento en el propio dispositivo
Definition
Qué es la visión artificial?
La visión artificial es el campo de la IA que permite al software interpretar imágenes y vídeo: reconocer objetos, leer texto, medir, clasificar y detectar cambios o defectos.
Las cámaras son baratas y están en todas partes, pero la mayoría de los datos de imagen nunca se usan, porque revisarlos lleva demasiado tiempo a las personas. La visión artificial puede contar, comprobar, leer y clasificar imágenes a escala. Funciona mejor en tareas bien definidas y con condiciones constantes, y su precisión debe medirse con sus imágenes reales, no con demos impresionantes.
¿Para quién es?
Manufacturers
Inspección visual automatizada de defectos, montaje y etiquetado.
Operaciones con muchos documentos
Datos extraídos de facturas, formularios, documentos de identidad y albaranes.
Retail y e-commerce
Etiquetado de productos, búsqueda visual y control de estanterías.
Construcción y agricultura
Seguimiento de avances, controles de seguridad y monitorización de cultivos a partir de fotos y drones.
Qué está incluido y qué se queda usted
Qué incluye
- Definición del caso de uso y objetivos de precisión
- Plan de recopilación y etiquetado de imágenes
- Evaluación de modelos listos para usar y multimodales
- Entrenamiento de modelos a medida cuando hace falta
- Detección y recuento de objetos
- Detección de defectos y anomalías
- OCR y extracción estructurada de documentos
- Clasificación y etiquetado de imágenes
- Análisis de flujos de vídeo
- Despliegue en la nube, edge o móvil
- Flujos de trabajo de monitorización y revisión
Lo que recibe
Se entrega al final. Suyo para siempre.
- Informe de evaluación con sus imágenes
- Modelos entrenados y código de entrenamiento
- Servicio de inferencia o aplicación edge desplegada
- Conjunto de datos etiquetado y guías de etiquetado
- Una interfaz de revisión para resultados inciertos
¿Modelo listo para usar, IA multimodal o entrenamiento a medida?
Hoy muchas tareas pueden resolverlas modelos multimodales generales que entienden imágenes y texto, sin ningún entrenamiento, como leer un albarán o describir la foto de un producto. Son rápidos de probar, pero pueden ser más lentos y más caros por imagen, y menos precisos en tareas especializadas.
Para tareas de gran volumen o especializadas, como detectar un defecto concreto en una línea de producción, un modelo propio más pequeño entrenado con sus imágenes suele ser más rápido, más barato de ejecutar y más preciso. Probamos las opciones con sus datos antes de recomendar una.
Tareas típicas de visión artificial
| Tarea | Ejemplo |
|---|---|
| Detección y recuento | Contar artículos en un palé o personas que entran en un espacio |
| Inspección | Encontrar arañazos, piezas que faltan o etiquetas incorrectas |
| OCR y extracción | Leer campos de facturas, números de serie o lecturas de contadores |
| Clasificación | Clasificar fotos por tipo de producto o estado |
| Segmentación | Medir superficies, como daños o cobertura de cultivos |
| Analítica de vídeo | Detectar eventos en flujos de cámaras |
Sus imágenes determinan la precisión
La iluminación, el ángulo de cámara, la resolución, el movimiento y el fondo afectan a los resultados. Un modelo que funciona bien con fotos limpias puede tener dificultades en una línea de producción polvorienta por la noche. Recopilamos pronto imágenes representativas, incluidos los casos difíciles, y medimos la precisión con ellas. Cuando las condiciones se pueden controlar, una mejor posición de la cámara o de la iluminación suele mejorar los resultados más que un modelo mejor.
Las personas siguen en el proceso
Ningún sistema de visión es perfecto. Diseñamos flujos de trabajo en los que los resultados inciertos pasan a una persona para su revisión, y esas revisiones se convierten en nuevos datos de entrenamiento. Así los errores se mantienen visibles y la precisión puede mejorar con el tiempo.
Privacidad y cámaras
Las imágenes suelen contener personas, rostros, matrículas o documentos personales. Diseñamos con minimización de datos: procesamiento en el dispositivo cuando es posible, difuminado o descarte de datos personales, almacenamiento limitado y acceso restringido. No construimos reconocimiento facial para identificar a personas, y sus asesores jurídicos confirman las normas aplicables a las cámaras en su lugar de trabajo o instalaciones.
Qué nos ayuda a empezar
- Imágenes o vídeo de ejemplo, incluidos los casos difíciles
- Cómo es un resultado correcto
- La precisión que necesita y el coste de los errores
- De dónde proceden las imágenes y cuántas hay
- A dónde deben enviarse los resultados
- Restricciones sobre el procesamiento o el almacenamiento en la nube
Del piloto a la producción
Un piloto de visión suele funcionar con unos cientos de imágenes en buenas condiciones. La producción significa miles de imágenes al día, nuevas variantes de producto, fallos de cámara y cambios de luz estacionales. Lo planificamos desde el principio: monitorización de la precisión y la confianza, alertas cuando las entradas parecen inusuales y una forma sencilla de añadir nuevos ejemplos cuando algo cambia.
Cómo funciona la visión artificial, paso a paso
Cada paso tiene un resultado claro que puede revisar. Los plazos se acuerdan en su presupuesto.
- 1
Definir
Tarea, objetivo de precisión y coste de cada tipo de error.
- 2
Recopilar
Imágenes representativas recopiladas y etiquetadas.
- 3
Evaluar
Opciones listas para usar, multimodales y a medida probadas con sus datos.
- 4
Construir
Modelo, pipeline y flujo de revisión desarrollados.
- 5
Deploy
Despliegue en la nube, edge o móvil con monitorización.
- 6
Mejorar
Los casos revisados vuelven al entrenamiento.
Herramientas y qué determina su presupuesto
El precio depende de su proyecto y se acuerda en su presupuesto. Esto es lo que lo hace variar.
| Factor | Por qué importa |
|---|---|
| Complejidad de la tarea | Detectar defectos sutiles es más difícil que contar objetos evidentes. |
| Datos y etiquetado | Recopilar y etiquetar imágenes suele ser la parte más grande del trabajo. |
| Objetivos de precisión | Una mayor precisión requiere más datos y más evaluación. |
| Despliegue | Los dispositivos edge y el vídeo en tiempo real requieren optimización. |
| Integration | Conectar los resultados con sus sistemas añade desarrollo. |
| Requisitos de privacidad | La anonimización y el procesamiento en el dispositivo añaden trabajo. |
| Área | Tools |
|---|---|
| Models | YOLO, vision transformers, SAM para segmentación, API de LLM multimodales |
| OCR | Tesseract, PaddleOCR, servicios de IA documental en la nube |
| Entrenamiento y etiquetado | PyTorch, Ultralytics, Label Studio, Roboflow |
| Despliegue | ONNX, TensorRT, NVIDIA Jetson, Core ML, TensorFlow Lite |
Errores habituales que evitar
Lo que vemos fallar con más frecuencia y cómo lo evita un buen proyecto.
Probar con imágenes perfectas
Las condiciones reales son más desordenadas. Pruebe con las imágenes que realmente va a obtener.
Ignorar la configuración de la cámara
Una mejor iluminación y colocación suele ser mejor que un modelo mejor.
Sin revisión humana
Los resultados inciertos necesitan que una persona los compruebe.
Recopilar más datos personales de los necesarios
Difumine, recorte o descarte lo que la tarea no necesita.
Preguntas frecuentes
¿Pueden extraer datos de facturas y formularios?
Sí. Combinamos OCR o modelos multimodales con reglas de validación, y enviamos a revisión los casos poco claros.
¿Construyen reconocimiento facial?
No construimos sistemas que identifiquen a personas por su rostro. Sí podemos detectar y difuminar rostros para proteger la privacidad.
¿Puede funcionar en un dispositivo sin internet?
Sí. Los modelos pueden optimizarse para dispositivos edge como NVIDIA Jetson o para móviles.
¿Cuántas imágenes necesitamos?
Depende de la tarea. Para modelos listos para usar o multimodales puede bastar un pequeño conjunto de prueba; los modelos a medida suelen necesitar de cientos a miles de ejemplos etiquetados.
¿Pueden inspeccionar productos en nuestra línea de producción?
Sí, con la cámara, la iluminación y el modelo diseñados conjuntamente y probados en condiciones reales de línea.
¿Pueden analizar el vídeo de nuestras cámaras actuales?
A menudo, si la resolución, el ángulo y la iluminación son adecuados. Primero evaluamos una muestra de grabaciones.
¿Quién etiqueta las imágenes?
Podemos etiquetarlas con las guías que usted apruebe, o formar a su equipo para que etiquete de forma coherente.
¿De quién es el modelo entrenado?
Suyo, junto con los datos etiquetados y el código, una vez pagado el proyecto.
¿Cómo se fija el precio de la visión artificial?
Se presupuesta por fases, empezando por una evaluación con sus imágenes, y después el desarrollo y el despliegue.
¿Pueden contar productos o existencias a partir de fotos?
Sí. El recuento y la detección son tareas habituales y fiables cuando las imágenes son razonablemente homogéneas.
¿Puede leer letra manuscrita?
Los modelos actuales leen razonablemente bien muchos tipos de escritura a mano. La precisión depende de la letra, así que primero probamos con sus muestras.
¿Con qué rapidez se pueden procesar las imágenes?
Depende del modelo y del hardware. Los dispositivos edge pueden procesar fotogramas de cámara en tiempo real para muchas tareas; el procesamiento en la nube se adapta a lotes de fotos y documentos.
¿Pueden combinar la visión con nuestro software actual?
Sí. Los resultados pueden enviarse a su ERP, sistema de almacén, CRM o a un dashboard mediante una API.
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