7 aplicativos de visão computacional

Como comentamos na semana passada no Linkedin, a visão computacional é um trending topic hoje em dia. É preciso ter muito cuidado ao incorporar tecnologia em nossa empresa, pois em muitos casos essa tecnologia é uma tendência temporária ou está longe de ser implementável. Mas a visão computacional é uma tecnologia madura e confiável que pode nos poupar tempo, melhorar a qualidade e, por fim, gerar economia de custos. Hoje mostramos 7 aplicativos que você precisa conhecer sobre visão artificial:

1. Visão Computacional para Detecção de Defeitos

Esta é, talvez, a aplicação mais comum da visão computacional. Até agora a detecção de defeitos é realizada por pessoas treinadas em lotes selecionados, e o controle total da produção geralmente não é possível. Com visão computacional podemos detectar defeitos como rachaduras em metais, defeitos de pintura, impressões ruins etc. em tamanhos menores que 0,05mm. Muito melhor que o olho humano! Essas câmeras de visão precisam de um algoritmo que é o “cérebro inteligente” capaz de diferenciar o que é um defeito e o que não é. Este algoritmo é projetado e treinado especificamente para cada aplicação em particular através de imagens com defeito e sem defeito.

2. Visão Computacional para Metrologia

É outra das aplicações mais importantes. O que foi feito até agora com equipamentos complexos de metrologia a laser ou sondas, agora pode ser medido usando visão computacional. A chave neste tópico, é fazer um bom ajuste da referência para poder medir com a precisão necessária e, acima de tudo, usar a iluminação adequada para cada tipo de material e ambiente de trabalho. Usando sistemas de visão artificial, podemos medir tamanhos de peças variáveis, retidão, paralelismo…

3. Visão Computacional para Detecção de Intrusos

Por meio de câmeras hiperespectrais é possível diferenciar uma fruta de um caroço, o que permite, principalmente na alimentação, produtos mais seguros para o consumidor. As câmeras hiperespectrais são capazes de diferenciar o tipo de material através da medição que fazem do comprimento de onda. Desta forma, é possível diferenciar uma pedra de uma fruta, um plástico de um metal ou outras combinações enquanto o material é diferente.

4. Visão computacional para verificação de montagem

A cada dia são feitas montagens cada vez mais complexas, com mais peças ou conexões. A visão computacional permite verificar, passo a passo, que cada peça está em seu lugar, ou ao final do processo, que a montagem final está correta. Este aplicativo é muito útil para a montagem de máquinas, equipamentos, placas eletrônicas ou pré-montagens de grande complexidade. Esses sistemas reduzem significativamente os tempos de ciclo de operações muito complexas e tempos de reoperação.

5. Visão Computacional para Leitor de Tela

Às vezes, não é possível extrair dados de uma tela de exibição porque é um sistema de fornecedor fechado ou porque esse sistema é incompatível com o instalado. Uma solução para este problema é instalar uma câmera de visão computacional para ler a tela e extrair os dados que aparecem nela (temperaturas, códigos, tensões… qualquer informação útil que apareça na tela e você precise). Para isso, procuramos as regiões de interesse em que a informação está localizada, usamos um algoritmo de reconhecimento de caracteres (OCR) para extraí-la, e tudo perfeito!

6. Visão Computacional para Código e Leitor de Caracteres (OCR)

Sejamos honestos, os designers são pessoas muito legais, mas tendem a mudar a tipografia para letras mais complexas (e bonitas!) com frequência?. Voltamos aos algoritmos de reconhecimento de caracteres para ter um sistema de reconhecimento de visão computacional treinado, então mesmo que você tenha uma tipografia complexa, o OCR será capaz de lê-los. É um sistema tão robusto capaz de ler até mesmo cartas manuscritas. Prova dos melhores designers!

7. Visão Computacional + robótica para coleta de lixo

E, finalmente, um dos aplicativos mais solicitados, combinando robótica colaborativa com visão computacional para poder realizar o bin picking de peças colocadas de forma desordenada. As peças estão bagunçadas e, portanto, precisamos otimizar as trajetórias e detectar as coordenadas de aderência. O robô precisa de ajuda (a visão computacional) dizendo a ele o que é uma peça e onde está, para que possa decidir qual é a melhor maneira de pegar a peça.

Conte-nos nos comentários para que você está usando visão computacional ou se não está usando, qual seria seu aplicativo ideal!

Você pode ver alguns projetos de Visão Computacional aqui.

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