Sete Maneiras Comprovadas de a Visão Computacional Impulsionar Eficiência e Economizar Custos

Como comentamos na semana passada no LinkedIn, visão computacional é um tema em alta atualmente. É preciso ter muito cuidado ao incorporar tecnologia em nossa empresa porque, em muitos casos, tal 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, em última análise, gerar economia de custos. Hoje mostramos 7 aplicações que você precisa conhecer sobre visão artificial:

1. Visão Computacional para Detecção de Defeitos

Esta é, talvez, a aplicação mais comum de 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 trincas em metais, defeitos de pintura, impressões ruins, etc., em tamanhos menores que 0,05 mm. 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 particular através de imagens com e sem defeito.

2. Visão Computacional para Metrologia

É outra das aplicações mais importantes. O que tem sido 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 apropriada para cada tipo de material e ambiente de trabalho. Usando sistemas de visão artificial, podemos medir tamanhos variáveis de peças, retidão, paralelismo, etc.

3. Visão Computacional para Detecção de Intrusos

Através de câmeras hiperspectrais, é possível diferenciar entre uma fruta e uma pedra, o que permite, especialmente em alimentos, produtos mais seguros para o consumidor. Câmeras hiperspectrais são capazes de diferenciar o tipo de material através da medição que fazem do comprimento de onda. Dessa forma, é possível diferenciar uma pedra de uma fruta, um plástico de um metal ou outras combinações enquanto o material for diferente.

4. Visão Computacional para Verificação de Montagem

Cada vez mais montagens complexas são feitas, com mais peças ou conexões. A visão computacional nos permite verificar, passo a passo, que cada peça está em seu lugar, ou no final do processo, que a montagem final está correta. Esta aplicação é muito útil para montagem de máquinas, equipamentos, placas eletrônicas ou pré-montagens com muita complexidade. Esses sistemas reduzem significativamente os tempos de ciclo de operações muito complexas e tempos de retrabalho.

5. Visão Computacional para Leitura de Tela

Às vezes, não é possível extrair dados de uma tela de exibição, seja 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, buscamos as regiões de interesse onde a informação está localizada, usamos um algoritmo de reconhecimento de caracteres (OCR) para extraí-la, e tudo perfeito!

6. Visão Computacional para Leitura de Códigos e Caracteres (OCR)

Sejamos honestos, os designers são pessoas muito legais, mas tendem a mudar a tipografia para letras mais complexas (e bonitas!) frequentemente. 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-las. É um sistema tão robusto capaz de ler até letras manuscritas. Prova dos melhores designers!

7. Visão Computacional + Robótica para Bin Picking

E finalmente uma das aplicações que mais nos solicitam, combinando robótica colaborativa com visão computacional para realizar bin picking de peças colocadas desordenadamente. As peças estão bagunçadas e, portanto, precisamos otimizar as trajetórias e detectar as coordenadas de pegada. O robô precisa de ajuda (a visão computacional) dizendo o que é uma peça e onde ela 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 sua aplicação ideal!

Você pode ver alguns projetos de Visão Computacional aqui.

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