Cámaras basadas en eventos: el futuro de la visión artificial

La revolución de la visión artificial: cómo las cámaras basadas en eventos están transformando la captura de imágenes en tiempo real.

Las cámaras basadas en eventos están ganando mucho protagonismo en el mundo de la visión artificial. Además de su papel en el ámbito de la investigación, en sectores clave como la seguridad, automoción e industria. Su principal ventaja es que tienen capacidad de capturar cambios en la escena de manera más eficientes que las cámaras tradicionales, permitiendo reaccionar a cambios en tiempo real.

En este artículo del Blog de Expertos de ITCL, explicaremos cómo funcionan las cámaras convencionales y las cámaras basadas en eventos, destacando las ventajas que estas últimas ofrecen.

Cámaras convencionales: cómo funcionan

Para comprender el valor de las cámaras basadas en eventos, primero es importante comprender el funcionamiento de una cámara tradicional, pues es el elemento base de los sistemas de visión artificial.

Componentes:

El componente principal de una cámara es el sensor, que capta la luz y la convierte en señales eléctricas. Una característica que viene dada por el sensor es la resolución de la cámara, es decir, si un sensor tiene 12 millones de píxeles, las imágenes que generará serán de 12MP (Megapíxeles), que podría corresponderse con una resolución de 4000×3000 píxeles. Los sensores también determinan otras características relevantes de la cámara, como la curva de sensibilidad. En esta curva, como se puede ver en el ejemplo adjunto, se muestra como el sensor traduce una cantidad de iluminación en señales eléctricas para las diferentes longitudes de onda.

En segundo lugar, otro elemento muy importante es la óptica. La función de este elemento es concentrar la información de la escena en el sensor, para ello están formados por una serie de lentes que alteran la convergencia o divergencia de los rayos de luz que la atraviesan. También cuenta con un elemento que permite limitar la cantidad de luz que entra, el diafragma, lo cual puede ser interesante para ampliar la profundidad de campo o trabajar en situaciones de alta luminosidad.

Tras conocer los elementos principales (sensor y óptica), es importante mencionar otro tipo de componentes de las cámaras que determinan sus características: como puede ser la conectividad (USB, Gige, CameraLink, CoaXPress, entre otros), el encapsulado (que permitirá que la cámara funcione en entornos con polvo, humedad, exteriores, etc.) o la montura (que permitirá conectar unas ópticas u otras).

Limitaciones de las cámaras convencionales

Todo este conjunto de elementos permite que una cámara convencional obtenga imágenes, en función del sensor y su capacidad de procesado, podrá obtener más o menos imágenes por segundo (FPS: fotogramas por segundo). Las cámaras estándar funcionan entre 20 y 30 FPS, mientras que las de alta velocidad pueden superar los 100 FPS. Existen incluso modelos que alcanzan más de 1.000 FPS, aunque su coste es significativamente más alto.

Cámaras basadas en eventos: eficiencia y rapidez

Ahora que entendemos cómo funcionan las cámaras tradicionales, podemos ver en qué aspectos las cámaras basadas en eventos marcan la diferencia. Las cámaras basadas en eventos imitan el funcionamiento del ojo humano, comportándose de manera asíncrona, lo que las hace más eficientes. Mientras que una cámara convencional tiene que almacenar información de todos los píxeles de la matriz a la vez (de manera síncrona) para generar una imagen, las cámaras basadas en eventos pueden generar información de píxeles independientes.

Las ventajas principales de las cámaras basadas en eventos:

• Alta velocidad de captura: Esto les permite reaccionar mucho más rápido y captar escenas que serían imposibles con cámaras convencionales. Además, su eficiencia es mayor, ya que solo envían datos cuando detectan cambios en la escena. Esto las permite lograr medir cambios en la escena en el orden de los microsegundos.
• Eficiencia en el procesamiento de los datos: Dado que solo envían información cuando se producen cambios en la escena, los sistemas que las portan resultan mucho más eficientes, tanto a nivel energético como de gestión de datos.
• Adaptación a condiciones de baja luminosidad: Cuentan con un rendimiento excelente en condiciones de baja luminosidad. Al no depender de exposición continua, pueden obtener información de calidad en condiciones de baja luminosidad.

Aplicaciones de las cámaras basadas en eventos

A pesar de haberse iniciado en el ámbito de la investigación, este tipo de cámaras cuentan con cada vez más aplicaciones e industrias. A continuación, se explorarán algunos sectores clave donde están marcando la diferencias:

• Navegación autónoma: Esta tecnología resulta muy interesante para los sistemas de procesamiento de los vehículos autónomos. Su capacidad para reaccionar rápidamente a cambios en el entorno junto con una menor necesidad energética y de cómputo las hace mucho más eficientes que las cámaras convencionales, además de ser más rápidas.
• Seguridad y vigilancia: Al no requerir de condiciones lumínicas óptimas y contar con un gran rango dinámico, estas cámaras son perfectas para vigilancia en entornos nocturnos o de baja luminosidad. 
• Industria y automatización: La baja latencia en el procesamiento de sus datos la hacen ideales para situaciones en las que el tiempo es crítico. Permiten detectar anomalías o variaciones en el flujo de producción con gran rapidez, asegurando un producto de calidad y procesos con tiempos de inactividad reducidos. 
• Deportes y biomecánica: Estas cámaras pueden aportar información adicional al análisis de deportistas, permitiendo capturar movimientos rápidos de manera precisa. Esto puede ayudar al guiado de entrenadores y fisioterapeutas para una mejora del rendimiento o la prevención de lesiones. 

Retos y limitaciones

A pesar de contar con un gran número de ventajas, esta tecnología cuenta con ciertos retos por resolver y desventajas que es importante tener en cuenta.

• Coste: A pesar de que su precio ha ido disminuyendo, este tipo de tecnologías aún resultan con un coste más elevado que las cámaras tradicionales.
• Complejidad en la integración: El procesamiento de datos de este tipo de cámaras es notablemente diferente al de las cámaras convencionales, por lo que puede resultar más difícil de integrar si no se cuenta con la experiencia necesaria.

Conclusión

Las cámaras basadas en eventos representan un avance significativo en la visión artificial. Su capacidad para capturar cambios de manera eficiente y rápida las convierte en una tecnología con un gran potencial en múltiples sectores. Aunque aún enfrentan desafíos, su evolución y adopción siguen en crecimiento, posicionándose como una alternativa innovadora frente a las cámaras tradicionales.