Tecnologias de Visão & Imaging Impulsionam Inovação Além da Manufatura Tradicional

Tecnologias de visão e imaging há muito servem como habilitadores críticos em diversos setores, da montagem automotiva à inspeção de qualidade. Em ambientes industriais, sistemas de visão computacional aumentam produtividade, reduzem defeitos e baixam custos operacionais, tornando-se ferramentas indispensáveis para a manufatura moderna.

O mercado industrial de visão computacional está em expansão em ritmo recorde. Segundo Alex Shikany, VP de Marketing e Serviços a Membros da Association for Advancing Automation (A3), as vendas na América do Norte subiram 26% no primeiro semestre de 2021, atingindo recorde de US$ 764 milhões. Uma pesquisa da A3 de 2021 revelou que mais de 95% dos respondentes antecipam crescimento sustentado nos próximos seis meses. Dr. Chris Yates da Vision Ventures atribui esse ímpeto à maior conscientização do valor da visão, queda nos custos de componentes e software, interoperabilidade aprimorada e design user-friendly.

Tanto indústrias maduras quanto emergentes estão adotando visão e imaging, mas quais novas aplicações estão no horizonte?

Do Chão de Fábrica aos Campos Agrícolas

A agricultura está cada vez mais aproveitando a visão computacional, conforme evidenciado pela projeção do USDA de que a renda agrícola dos EUA crescerá 7,3% em 2021 para US$ 486 bilhões, impulsionada em parte pela automação. A agricultura vertical — setor em rápido crescimento que cultiva culturas em torres empilhadas e climatizadas — destaca-se como especialmente propícia para assistência robótica.

A "agricultura de precisão" há muito atrai esforços de automação. Tratores autônomos agora navegam campos usando GNSS/GPS, mas a verdadeira autonomia exige percepção robusta para detectar e evitar obstáculos como humanos e gado. Sensores como câmeras infravermelhas, LiDAR e sistemas 3D time-of-flight são cada vez mais integrados a robôs agrícolas. Algumas máquinas autônomas até realizam capina sem químicos usando modelos de visão deep-learning.

A automação de colheita depende fortemente de imaging. Cobots e máquinas autônomas usam câmeras e IA para distinguir produtos maduros de verdes, guiando operações precisas de pick-and-place. A Abundant Robotics relatou testes bem-sucedidos de um robô colhedor de maçãs que identifica frutas maduras via visão. A Universidade de Cambridge demonstrou um robô colhedor de alface que emprega múltiplas câmeras e algoritmos de machine learning para localizar cabeças saudáveis para colheita.

Fazendas verticais beneficiam-se de ambientes controlados, tornando-as ideais para plantio e colheita guiados por visão. Robôs podem posicionar mudas nas torres com precisão e depois colher culturas maduras, maximizando rendimento e reduzindo mão de obra.

Na agricultura convencional, a visão computacional auxilia na inspeção de culturas, detectando estresse hídrico ou doenças. Imaging multiespectral e hiperespectral — seja em sensores terrestres ou drones — tornou-se ferramenta comprovada para análise em nível de campo. Imagens infravermelhas aprimoram ainda mais a detecção de anomalias na saúde das plantas.

Usinagem de Precisão Encontra Percepção Avançada

O setor de usinagem de precisão (CNC), avaliado em cerca de US$ 400 bilhões, também está adotando visão computacional para impulsionar qualidade e eficiência. Em 2021, a indústria cresceu ~7%, impulsionada por automação que reduz defeitos, corta custos operacionais e melhora utilização de mão de obra.

Machine tending robótico, há muito praticado em produção de alto volume, está ganhando tração na usinagem de precisão. Robôs guiados por visão agora lidam com carga/descarga de peças, permitindo runs de high-mix, small-batch com intervenção humana mínima. Imaging 3D está emergindo como game-changer para random-bin picking de peças de trabalho, eliminando a necessidade de fixtures customizados e reduzindo tempos de ciclo.

Esses exemplos ilustram como tecnologias de visão e imaging continuam abrindo novas fronteiras em diversos setores, entregando maior qualidade, menores custos e maior flexibilidade operacional.