Las mejores herramientas de software de visión artificial

El software de visión artificial permite a las máquinas interpretar y analizar datos visuales, replicando la visión humana mediante inteligencia artificial. Estas herramientas se utilizan en diversas industrias para tareas como el reconocimiento de imágenes, el seguimiento de objetos, la detección de movimiento y el reconocimiento facial. Con el auge del aprendizaje automático y la computación de borde, las capacidades de las plataformas modernas de visión artificial se han expandido significativamente, dando soporte a aplicaciones en los sectores de la salud, la manufactura, el comercio minorista, el transporte y otros.

Este artículo presenta una lista seleccionada de las mejores herramientas de software de visión artificial. Cada entrada destaca las características clave, los casos de uso compatibles y las capacidades únicas del software para ayudar a empresas y desarrolladores a elegir la solución ideal para sus necesidades.

1. IA superior

En AI Superior, nos especializamos en el desarrollo de software avanzado de visión artificial que transforma datos brutos de imágenes y videos en información práctica. Desde nuestro lanzamiento en 2019, nuestro equipo se ha centrado en ayudar a las organizaciones a implementar sistemas visuales basados en IA que satisfagan las necesidades reales de su negocio. Ya sea para control de calidad automatizado, análisis de vigilancia o procesamiento inteligente de imágenes, ofrecemos soluciones técnicamente rigurosas y altamente escalables.

Nuestra fortaleza reside en nuestra capacidad para convertir conceptos complejos de IA en software operativo, y la visión artificial es una de nuestras principales áreas de enfoque. Reunimos a un equipo multidisciplinario de científicos de datos con doctorado, ingenieros de aprendizaje automático y desarrolladores de software para crear sistemas de inteligencia visual personalizados y adaptados a los objetivos de cada cliente. Cada proyecto se gestiona mediante un marco de ciclo de vida completo para reducir los riesgos y garantizar que el software entregado se integre a la perfección con las operaciones existentes.

No nos detenemos en el desarrollo. Creemos que capacitar a nuestros clientes para comprender, gestionar y desarrollar su software de visión artificial es esencial para el éxito a largo plazo. Mediante talleres, sesiones de estrategia de IA y formación práctica, nos aseguramos de que nuestros clientes no solo cuenten con la solución, sino también con la capacidad de desarrollarla. Este enfoque nos ha permitido mantener un sólido historial de implementaciones exitosas y relaciones duraderas con nuestros clientes.

Puntos clave:

• Fundada en 2019 por el Dr. Ivan Tankoyeu y el Dr. Sergey Sukhanov
• Centrado en la creación de software de visión artificial personalizado para diversas industrias.
• Experiencia comprobada en la gestión de riesgos de proyectos de IA y su alineación con los objetivos comerciales.
• Equipo interdisciplinario con científicos e ingenieros de nivel de doctorado
• Sólida trayectoria en la entrega de soluciones de IA listas para producción y PoC

Servicios:

• Desarrollo de estrategias de datos e inteligencia artificial
• Desarrollo de software de visión por computadora personalizado
• Optimización de procesos impulsada por IA
• Descubrimiento y validación de casos de uso de IA
• Integración de IA generativa
• Talleres técnicos y capacitación de equipos

Información del contacto:

•     Sitio web: aisuperior.com
•     Dirección: Robert-Bosch-Str.7, 64293 Darmstadt, Alemania
•     Email de contacto: info@aisuperior.com
•     Número de teléfono: +49 6151 3943489
•     LinkedIn: www.linkedin.com/company/ai-superior
•     Gorjeo: x.com/aisuperior

2. OpenCV

OpenCV es una biblioteca de visión artificial de código abierto que ofrece una amplia gama de herramientas para el análisis de imágenes y vídeos. Incluye más de 2500 algoritmos optimizados para tareas como la detección de objetos, el reconocimiento facial y el seguimiento de movimiento. La biblioteca es compatible con múltiples lenguajes de programación, como C++, Python y Java, y con varios sistemas operativos.

Diseñado para aplicaciones en tiempo real, OpenCV facilita el desarrollo de proyectos de visión artificial al ofrecer funcionalidades como filtrado de imágenes, transformaciones geométricas y calibración de cámaras. Se utiliza ampliamente en investigación académica y aplicaciones comerciales gracias a su extensa documentación y al activo apoyo de la comunidad.

Puntos clave:

• Biblioteca de software de visión artificial y aprendizaje automático de código abierto
• Ofrece herramientas para el procesamiento de imágenes en tiempo real y la detección de objetos.
• Proporciona amplia documentación y tutoriales para desarrolladores.

Información de contacto y redes sociales:

• Sitio web: opencv.org
• Correo electrónico: admin@opencv.org
• Twitter: x.com/opencvlibrary
• Facebook: www.facebook.com/opencvlibrary

3. Cognex VisionPro

Cognex VisionPro es un software de visión artificial diseñado para tareas de automatización industrial. Ofrece un conjunto de herramientas para el análisis de imágenes, incluyendo reconocimiento de patrones, análisis de blobs y detección de bordes. El software es compatible con aplicaciones de visión 2D y 3D, lo que permite una inspección y medición precisas en los procesos de fabricación.

VisionPro ofrece un entorno de programación gráfica que permite a los usuarios desarrollar e implementar aplicaciones de visión sin necesidad de codificación compleja. Se integra con diversas plataformas de hardware y es compatible con los protocolos de comunicación habituales en entornos industriales. El software se utiliza en sectores como la automoción, la electrónica y la farmacéutica para el control de calidad y la optimización de procesos.

Puntos clave:

• Se especializa en sistemas de visión artificial y lectores de códigos de barras industriales.
• Ofrece soluciones para la automatización de la fabricación y el control de calidad.
• Proporciona una gama de sensores de visión y herramientas de software.

Información de contacto y redes sociales:

• Sitio web: www.cognex.com
• Dirección: One Vision Drive, Natick, MA 01760-2059
• Teléfono: +1 508-650-3000
• Correo electrónico: No proporcionado
• LinkedIn: www.linkedin.com/company/cognex-corporation

4. Suite Viso

Viso Suite es una plataforma integral de visión artificial que permite el desarrollo, la implementación y la gestión de aplicaciones de visión artificial. Admite funcionalidades como la detección de objetos, la segmentación de imágenes y el reconocimiento facial. La plataforma ofrece una interfaz sin código, lo que permite a los usuarios crear aplicaciones sin necesidad de conocimientos avanzados de programación.

Diseñada para la escalabilidad, Viso Suite facilita la integración de soluciones de visión artificial en diversos dispositivos y entornos. Proporciona herramientas para la recopilación de datos, el entrenamiento de modelos y la monitorización en tiempo real, agilizando el proceso de implementación. La plataforma se utiliza en sectores como el comercio minorista, la fabricación y el transporte para tareas como la vigilancia, la inspección de calidad y la gestión de inventarios.

Puntos clave:

• Ofrece una plataforma de infraestructura de visión artificial de extremo a extremo
• Permite crear, implementar y escalar aplicaciones de visión de IA.
• Proporciona herramientas para la programación visual y la implementación de dispositivos perimetrales.

Información de contacto y redes sociales:

• Sitio web: viso.ai
• LinkedIn: www.linkedin.com/company/visoai
• Twitter: x.com/viso_ai

5. TensorFlow

TensorFlow es un framework de aprendizaje automático de código abierto desarrollado por Google. Ofrece un ecosistema integral para crear e implementar modelos de aprendizaje automático, incluyendo herramientas para el preprocesamiento de datos, el entrenamiento de modelos y la inferencia. TensorFlow es compatible con diversas plataformas, lo que permite su implementación en servidores, dispositivos perimetrales y aplicaciones móviles.

En el ámbito de la visión artificial, TensorFlow ofrece funcionalidades para la clasificación, detección y segmentación de imágenes. Incluye modelos preentrenados y admite el aprendizaje por transferencia, lo que facilita el desarrollo de aplicaciones personalizadas. La arquitectura modular de TensorFlow ofrece flexibilidad para diseñar y optimizar flujos de trabajo de aprendizaje automático.

Puntos clave:

• Marco de aprendizaje automático de código abierto desarrollado por Google
• Admite una amplia gama de herramientas y bibliotecas para el desarrollo de IA.
• Ofrece amplio apoyo y recursos comunitarios.

Información de contacto y redes sociales:

• Sitio web: www.tensorflow.org
• LinkedIn: www.linkedin.com/showcase/tensorflowdev
• Twitter: x.com/tensorflow

6. BoofCV

BoofCV es una biblioteca de visión artificial de código abierto escrita en Java. Ofrece funcionalidades para el procesamiento de imágenes, la detección de características y la visión geométrica. BoofCV admite tareas como la calibración de cámaras, la estructura a partir del movimiento y la detección de fiducias.

Diseñado para aplicaciones en tiempo real, BoofCV ofrece una arquitectura modular que facilita la integración y la personalización. Se utiliza en la investigación académica y el desarrollo de sistemas embebidos, ofreciendo un equilibrio entre rendimiento y facilidad de uso.

Puntos clave:

• Biblioteca Java de código abierto para visión artificial en tiempo real
• Ofrece herramientas para el procesamiento de imágenes, calibración de cámaras y detección de características.
• Adecuado tanto para uso académico como comercial.

Información de contacto y redes sociales:

• Sitio web: boofcv.org

7. Basler

La suite de software Basler Pylon está diseñada para configurar y controlar las cámaras Basler. Incluye controladores, API y herramientas para la adquisición y el procesamiento de imágenes. Es compatible con diversas interfaces de cámara y ofrece funciones para la calibración y la optimización de imágenes.

La arquitectura de Pylon permite una integración fluida con aplicaciones de visión artificial, lo que facilita tareas como la inspección de calidad y el reconocimiento de objetos. Es compatible con lenguajes de programación como C++, C# y Python, lo que permite a los desarrolladores crear soluciones de visión personalizadas.

Puntos clave:

• Fabricante de cámaras digitales de alta calidad para aplicaciones industriales.
• Ofrece una amplia gama de modelos de cámaras para diversas industrias.
• Proporciona software y herramientas para la adquisición y procesamiento de imágenes.

Información de contacto y redes sociales:

• Sitio web: www.baslerweb.com
• Dirección: 855 Springdale Dr. Suite 203, 19341 Exton, PA, EE. UU.
• Teléfono: +1 610 280 0171
• Correo electrónico: sales.usa@baslerweb.com
• LinkedIn: www.linkedin.com/company/basler-ag
• Twitter: x.com/Basler_AG

8. LandingLens

LandingLens es una plataforma de visión artificial desarrollada por Landing AI. Ofrece herramientas para crear, entrenar e implementar modelos de aprendizaje profundo sin necesidad de conocimientos avanzados de programación. La plataforma admite tareas como la detección de defectos, la clasificación de objetos y la segmentación de imágenes.

LandingLens ofrece una interfaz intuitiva para el etiquetado de datos, el entrenamiento de modelos y la evaluación del rendimiento. Es compatible con la implementación en la nube y en dispositivos edge, lo que permite la escalabilidad en diferentes entornos operativos. La plataforma se utiliza en sectores como la fabricación y la logística para el control de calidad y la automatización.

Puntos clave:

• Proporciona soluciones de IA para aplicaciones industriales y de fabricación.
• Ofrece herramientas para la inspección visual y el control de calidad.
• Se centra en permitir que las empresas adopten tecnologías de IA de manera efectiva

Información de contacto y redes sociales:

• Sitio web: landing.ai
• Dirección: 195 Page Mill Rd, Palo Alto, CA 94306
• Teléfono: +1 650-779-5660
• Correo electrónico: hello@landing.ai
• LinkedIn: www.linkedin.com/company/landing-ai
• Twitter: x.com/landingAI
• Facebook: www.facebook.com/people/Landing-AI/100068095180134
• Instagram: www.instagram.com/landingai

9. Neptuno.AI

Neptune.ai es un almacén de metadatos para MLOps, centrado en el seguimiento y la gestión de experimentos de aprendizaje automático. Permite a los usuarios registrar métricas, parámetros y artefactos, lo que facilita la colaboración y la reproducibilidad en el desarrollo de modelos. Neptune se integra con diversos frameworks y herramientas de aprendizaje automático.

En proyectos de visión artificial, Neptune.ai ayuda a supervisar el rendimiento de los modelos, comparar experimentos y organizar conjuntos de datos. Proporciona una plataforma centralizada para gestionar el ciclo de vida de los modelos de aprendizaje automático, mejorando la productividad y la transparencia en los flujos de trabajo de desarrollo.

Puntos clave:

• Proporciona un almacén de metadatos para MLOps, centrándose en el seguimiento de experimentos.
• Ayuda a los equipos a gestionar experimentos de aprendizaje automático y versiones de modelos.
• Ofrece integraciones con varios marcos y herramientas de ML

Información de contacto y redes sociales:

• Sitio web: neptune.ai
• LinkedIn: www.linkedin.com/company/neptuneai
• Twitter: x.com/neptune_ai
• Facebook: www.facebook.com/neptuneAI

10. Roboflow

Roboflow es una plataforma que optimiza el proceso de creación e implementación de modelos de visión artificial. Ofrece herramientas para la anotación, el preprocesamiento y la mejora de datos. Roboflow es compatible con diversos marcos de aprendizaje automático y facilita el entrenamiento y la implementación de modelos.

La plataforma permite a los usuarios gestionar conjuntos de datos, entrenar modelos e implementarlos en entornos de producción, incluyendo dispositivos edge y servicios en la nube. Roboflow se utiliza en aplicaciones como la detección, clasificación y segmentación de objetos en sectores como la agricultura, el comercio minorista y la salud.

Puntos clave:

• Ofrece herramientas para construir e implementar modelos de visión artificial.
• Proporciona anotación de datos, entrenamiento de modelos y servicios de implementación.
• Apoya a diversas industrias con soluciones de visión personalizadas

Información de contacto y redes sociales:

• Sitio web: roboflow.com
• LinkedIn: www.linkedin.com/company/roboflow-ai
• Twitter: x.com/roboflow

11. Visión artificial de Azure

Azure Computer Vision forma parte del conjunto de servicios cognitivos de Microsoft, que permite el análisis de datos visuales mediante modelos de aprendizaje automático preentrenados. Puede identificar objetos, extraer texto impreso y manuscrito mediante OCR y describir el contenido de imágenes en lenguaje natural. El servicio también detecta las relaciones espaciales entre los elementos de una imagen y admite el etiquetado de contenido y la detección de marcas. 

Se puede acceder al servicio mediante API REST o SDK compatibles con múltiples lenguajes de programación. Se integra con otros servicios de Azure, como Logic Apps, Power BI y Azure Functions, lo que permite flujos de trabajo automatizados y análisis visual en tiempo real. Azure Computer Vision puede ejecutarse en entornos de nube o en contenedores para su implementación perimetral, lo que permite un uso flexible en diferentes infraestructuras. 

Puntos clave:

• Parte de los servicios de inteligencia artificial de Azure de Microsoft
• Ofrece capacidades como análisis de imágenes, OCR y análisis espacial.
• Proporciona soluciones de visión artificial escalables y seguras.

Información de contacto y redes sociales:

• Sitio web: azure.microsoft.com
• LinkedIn: www.linkedin.com/company/Microsoft
• Twitter: x.com/Microsoft
• Facebook: www.facebook.com/Microsoft

12. Luxand

Luxand FaceSDK es un kit de desarrollo de software de reconocimiento y seguimiento facial que integra análisis facial en diversas aplicaciones. Detecta rostros en imágenes y transmisiones de vídeo, extrae puntos de referencia como ojos y boca, y estima la posición y orientación de la cabeza. El SDK puede identificar rostros en bases de datos y comparar imágenes para su identificación, lo que lo hace aplicable en sistemas de autenticación y herramientas de vigilancia.

El SDK se integra con aplicaciones desarrolladas en C++, C#, Java y Delphi, y es compatible con Windows, Linux y plataformas móviles. Los desarrolladores lo utilizan para crear sistemas de control de acceso biométrico, análisis de usuarios y mejora de fotos. Puede funcionar con la entrada de una cámara en vivo o procesar imágenes por lotes. 

Puntos clave:

• Se especializa en tecnologías de reconocimiento facial e identificación biométrica.
• Ofrece una gama de SDK y API para desarrolladores.
• Proporciona soluciones para seguridad, entretenimiento y aplicaciones móviles.

Información de contacto y redes sociales:

• Sitio web: www.luxand.com
• Dirección: 815 N. Royal St. Suite 202, Alexandria, VA, 22314, EE. UU.
• Teléfono: +1 800-471-5636
• Correo electrónico: info@luxand.com
• LinkedIn: www.linkedin.com/company/luxand-inc.

13. Amazon Rekognition

Amazon Rekognition es un servicio basado en la nube que ofrece funciones de análisis de imágenes y vídeos. Utiliza modelos de aprendizaje profundo para realizar tareas como la detección de objetos y escenas, la comparación facial, el etiquetado y la identificación de contenido no seguro. Puede detectar hasta 100 rostros en una sola imagen, localizar puntos de referencia faciales y determinar expresiones o estados como ojos abiertos o sonrisa.

El servicio admite tanto el análisis de vídeo asíncrono como el procesamiento de transmisiones en tiempo real. Se integra con otros servicios de AWS, como Lambda y S3, para crear canales escalables y automatización. Rekognition se utiliza habitualmente para seguridad, verificación de usuarios, indexación de medios y análisis de comercio minorista. Incluye indexación facial para búsqueda y seguimiento en grandes conjuntos de datos, lo que lo hace ideal para sistemas que requieren una gestión persistente de la identidad visual.

Puntos clave:

• Servicio de AWS que proporciona análisis de imágenes y vídeos
• Ofrece funciones como análisis facial, detección de objetos y reconocimiento de texto.
• Se integra con otros servicios de AWS para una implementación escalable

Información de contacto y redes sociales:

• Sitio web: aws.amazon.com
• LinkedIn: www.linkedin.com/company/amazon-web-services
• Twitter: x.com/awscloud
• Facebook: www.facebook.com/amazonwebservices
• Instagram: www.instagram.com/amazonwebservices

14. Voxel51

FiftyOne de Voxel51 es una herramienta de código abierto para gestionar, visualizar y analizar conjuntos de datos utilizados en flujos de trabajo de visión artificial. Proporciona una interfaz para explorar muestras, etiquetas y predicciones de modelos de forma interactiva. Los usuarios pueden evaluar el rendimiento filtrando por clase, confianza o resultado de la predicción e inspeccionar los detalles de cada muestra. 

Se puede utilizar para validar la consistencia del etiquetado, identificar desequilibrios de clases y detectar casos extremos como oclusiones o desenfoque. FiftyOne ofrece control de versiones de conjuntos de datos y acceso colaborativo, lo que lo hace ideal para equipos que gestionan el desarrollo de modelos de visión a gran escala. Se utiliza ampliamente tanto para la investigación como para la iteración de modelos a nivel de producción.

Puntos clave:

• Proporciona herramientas para la gestión y el análisis de datos visuales.
• Ofrece la plataforma FiftyOne para flujos de trabajo de visión artificial
• Admite la curación de conjuntos de datos, la evaluación de modelos y la visualización.

Información de contacto y redes sociales:

• Sitio web: voxel51.com
• LinkedIn: www.linkedin.com/company/voxel51
• Twitter: x.com/voxel51

15. Google Cloud Vision AI

Google Cloud Vision AI ofrece modelos preentrenados y personalizados para analizar contenido visual, incluyendo la clasificación de imágenes, la extracción de texto y la detección de objetos. Es compatible con OCR en más de 50 idiomas y puede detectar escritura a mano, texto impreso y la estructura del diseño de los documentos. La API puede reconocer miles de objetos, identificar puntos de referencia, detectar rostros y asignar etiquetas de contenido, lo que la hace ideal para la categorización de imágenes y el etiquetado de metadatos.

La plataforma incluye AutoML Vision para entrenar modelos en conjuntos de datos personalizados, lo que permite a los usuarios adaptar el reconocimiento de imágenes a las necesidades específicas de cada dominio. Se integra con otras herramientas de Google Cloud, como Cloud Functions, Vertex AI y BigQuery, lo que facilita la fluidez de los canales de procesamiento y el almacenamiento de datos. Vision AI se utiliza para tareas como la gestión de activos digitales, la moderación de contenido y la automatización de la cadena de suministro. 

Puntos clave:

• Ofrece potentes capacidades de análisis de imágenes a través de API
• Proporciona funciones como detección de etiquetas, OCR y reconocimiento facial.
• Se integra con otros servicios de Google Cloud para obtener soluciones integrales

Información de contacto y redes sociales:

• Sitio web: cloud.google.com
• Dirección: 111 8th Ave, Nueva York, NY 10011
• Correo electrónico: press@google.com
• LinkedIn: www.linkedin.com/company/google
• Twitter: x.com/google
• Facebook: www.facebook.com/Google
• Instagram: www.instagram.com/google

Conclusión

El software de visión artificial se ha convertido en un componente esencial en diversas industrias, permitiendo que las máquinas interpreten y analicen datos visuales de forma eficaz. Desde bibliotecas de código abierto como OpenCV y BoofCV hasta plataformas integrales como Viso Suite y TensorFlow, estas herramientas ofrecen una amplia gama de funcionalidades adaptadas a diversas aplicaciones.

La selección del software de visión artificial adecuado depende de los requisitos específicos del proyecto, como el procesamiento en tiempo real, la escalabilidad y las capacidades de integración. Ya sea que se desarrollen soluciones personalizadas o se aprovechen las plataformas existentes, comprender las fortalezas y características de cada software es crucial para una implementación exitosa.