{"id":2284,"date":"2023-12-19T14:05:22","date_gmt":"2023-12-19T14:05:22","guid":{"rendered":"https:\/\/blogs.encamina.com\/piensa-en-software-desarrolla-en-colores\/?p=2284"},"modified":"2023-12-19T14:11:30","modified_gmt":"2023-12-19T14:11:30","slug":"industria-4-0-y-smart-devices-digitalizacion-y-extraccion","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blogs.encamina.com\/piensa-en-software-desarrolla-en-colores\/industria-4-0-y-smart-devices-digitalizacion-y-extraccion\/","title":{"rendered":"Industria 4.0 y Smart Devices: Digitalizaci\u00f3n y extracci\u00f3n"},"content":{"rendered":"

\"\"<\/p>\n

El\u00a0 trabajo en primera l\u00ednea en la industria requiere, en muchas ocasiones, trabajar con documentaci\u00f3n variada: albaranes, documentos de recogida, facturas, listados de contenido. Normalmente, los trabajadores de primera l\u00ednea reciben estos documentos y se aseguran de que son correctos, pero se digitalizan en otro departamento y por otras personas. Este cambio de lugar y personal para la digitalizaci\u00f3n es donde se pierden muchos documentos y, sobre todo, mucho tiempo.<\/p>\n

<\/p>\n

En algunas ocasiones los trabajadores de primera l\u00ednea almacenar\u00e1n los documentos durante X tiempo para subir todo lo de un d\u00eda o una semana, e puede traspapelar alguno o se puede extraviar.<\/p>\n

En el mejor de los casos, pasar\u00e1n horas entre el momento de recibir mercanc\u00eda o entregarla hasta que el sistema tenga pleno conocimiento de ello.<\/p>\n

Gracias a los tel\u00e9fonos inteligentes, la visi\u00f3n por ordenador y la inteligencia artificial, podemos reducir estos tiempos y estas p\u00e9rdidas de documentos al m\u00ednimo, optimizando toda nuestra cadena de informaci\u00f3n y sistemas.<\/p>\n

Capacidades de los tel\u00e9fonos inteligentes<\/h2>\n

Hoy en d\u00eda los tel\u00e9fonos inteligentes nos permiten llevar en nuestro bolsillo la potencia de un ordenador de sobremesa en un factor de forma manejable y ligero. Adem\u00e1s, ya que no solo cuenta la potencia, vienen equipados con sensores avanzados entre los que destaca la c\u00e1mara fotogr\u00e1fica. Cada d\u00eda disponemos de c\u00e1maras m\u00e1s potentes, con mayor resoluci\u00f3n y con mejor calidad y estabilizaci\u00f3n \u00f3ptica.<\/p>\n

Esto nos permite aplicar t\u00e9cnicas de visi\u00f3n por ordenador para mejorar los datos de entrada a nuestros sistemas a a partir de una imagen.<\/p>\n

Visi\u00f3n por ordenador<\/h2>\n

La visi\u00f3n por ordenador trata de usar sistemas artificiales para extraer informaci\u00f3n a partir de im\u00e1genes. Esto se realiza aplicando modelos y teoremas a la informaci\u00f3n digital de la imagen para comprender que contiene.<\/p>\n

Entre muchos otros usos como reconstrucci\u00f3n de escenas, reconocimiento de actividad, seguimiento de video o estimaci\u00f3n de movimiento, podemos aplicar visi\u00f3n por ordenador<\/strong> para detectar objetos.<\/p>\n

Esto nos puede servir para detectar en el video de la c\u00e1mara de nuestro m\u00f3vil, un documento. Una vez detectado, podemos analizar sus bordes y \u00e1ngulos para determinar la orientaci\u00f3n e inclinaci\u00f3n y corregirla:<\/p>\n

\"proceso<\/a><\/p>\n

Con este proceso conseguimos limpiar la imagen de elementos que no nos interesan, de ruido en los datos al mismo tiempo que facilitamos la lectura y mejoramos la calidad del documento fotografiado, corrigiendo la perspectiva, orientaci\u00f3n y rotaci\u00f3n del mismo.<\/p>\n

Este paso por s\u00ed mismo, si envi\u00e1semos el documento corregido a nuestro servidor central, agilizar\u00eda mucho el procesamiento de documentaci\u00f3n y su tr\u00e1nsito desde la primera l\u00ednea de recepci\u00f3n, al punto de tratamiento y digitalizaci\u00f3n. Adem\u00e1s, nos independiza del papel, al tener una copia perfecta en formato digital desde el primer momento.<\/p>\n

Pero la inteligencia artificial, tanto online como offline y tecnolog\u00edas como el OCR todav\u00eda nos pueden ayudar a ir un paso m\u00e1s all\u00e1 en nuestra productividad.<\/p>\n

OCR<\/h2>\n

Una vez que hemos saneado y mejorado nuestra imagen, podemos usar algoritmos para detectar letras, n\u00fameros y s\u00edmbolos en ese documento.<\/p>\n

Tradicionalmente se ha usado el reconocimiento \u00f3ptico de caracteres, OCR por sus siglas en ingl\u00e9s Optical Character Recognition, una tecnolog\u00eda en la que alimentamos un motor con im\u00e1genes de letras, n\u00fameros y s\u00edmbolos y busca en nuestra imagen de origen patrones de p\u00edxeles aproximados.<\/p>\n

\"ocr<\/a><\/p>\n

La limitaci\u00f3n de la tecnolog\u00eda de OCR tradicional se encuentra en que no conoce qu\u00e9 est\u00e1 analizando, o que est\u00e1 extrayendo, solo hace una b\u00fasqueda de patrones de p\u00edxeles. Hoy en d\u00eda, podemos utilizar herramientas mucho m\u00e1s potentes que son capaces de \u00ableer\u00bb y \u00abentender\u00bb el documento, extraer informaci\u00f3n importante e incluso crear un resumen y ejecutar procesos. Es aqu\u00ed donde la IA entra en juego, en concreto los modelos de extracci\u00f3n de informaci\u00f3n de Azure Document Intelligence (conocido anteriormente como Forms Recognizer).<\/p>\n

Inteligencia artificial<\/h2>\n

Gracias a Azure Document Intelligence podemos ir un paso m\u00e1s all\u00e1 de la extracci\u00f3n de informaci\u00f3n y crear un sistema que realmente comprenda el documento.<\/p>\n

Esto nos permite obtener m\u00e1s informaci\u00f3n que el texto escrito: comprender la estructura, obtener pares de clave y valor y coordenadas donde se encuentre cada una, analizar tanto texto mecanogr\u00e1fico como manuscrito,<\/p>\n

Azure Document Intelligence puede trabajar con modelos pre entrenados o permitirnos crear y entrenar nuestros propios modelos de an\u00e1lisis.<\/p>\n

De esta forma, podemos enviar nuestra imagen mejorada y corregida a Azure, recibir el resultado del an\u00e1lisis para validar los datos e integrarlos en nuestra base de conocimiento para futuras b\u00fasquedas:<\/p>\n

\"esquema<\/a><\/p>\n

Aprovechando las capacidades para trabajar desconectados de las aplicaciones m\u00f3viles, este flujo de integraci\u00f3n puede realizarse de forma as\u00edncrona en segundo plano al tener conexi\u00f3n y recibir notificaciones cuando el sistema avance en los diferentes pasos.<\/p>\n<\/span>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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