Em termos simples, a tecnologia de visão artificial oferece ao equipamento industrial a capacidade de «ver» o que está fazendo e tomar decisões rápidas com base no que vê. Os usos mais comuns da visão mecânica são inspeção visual e detecção de defeitos, posicionamento e medição de peças e identificação, classificação e rastreamento de produtos.
A visão mecânica é uma das tecnologias fundadoras da automação industrial. Ela tem ajudado a melhorar a qualidade do produto, acelerar a produção e otimizar a fabricação e a logística por décadas. Agora, essa tecnologia comprovada está se fundindo com a inteligência artificial e liderando a transição para a Indústria 4.0.
Como tudo começou: Sistemas clássicos de visão mecânica
As máquinas podiam «ver» antes da IA e do aprendizado de máquina. No início da década de 1970, os computadores começaram a usar algoritmos específicos para processar imagens e reconhecer recursos básicos.
Essa tecnologia clássica de visão artificial pode detectar bordas de objetos para posicionar uma peça, encontrar diferenças de cores que indicam um defeito e discernir manchas de pixels conectados que indicam um furo.
A visão mecânica clássica envolve operações relativamente simples que não requerem inteligência artificial. O texto precisa ser simples e nítido, como um código de barras. As formas precisam ser previsíveis e se encaixar em um padrão exato. Um sistema de visão mecânica clássico não consegue ler uma caligrafia, decifrar um rótulo amassado ou distinguir uma maçã de uma laranja.
No entanto, a visão mecânica clássica teve um enorme impacto na fabricação. As máquinas não se cansam e, portanto, podem detectar defeitos de forma mais rápida e confiável do que os olhos humanos.
Além disso, as máquinas não são limitadas pelos limites da visão humana. As câmeras especializadas em visão mecânica podem usar imagens térmicas para detectar anomalias de calor e raios X para detectar falhas microscópicas e fadiga de metal.
A ascensão da inteligência artificial: Inferência de aprendizagem profunda e visão industrial
A computação de borda cada vez mais poderosa – dispositivos incorporados e de IoT na borda da rede e além – além de um universo crescente de modelos de aprendizagem profunda para inteligência artificial (IA) estão expandindo radicalmente o que a visão artificial pode fazer.
Esse rápido crescimento em recursos está liderando a transformação para fábricas inteligentes e Indústria 4.0.
A IA aumenta os algoritmos clássicos de visão computacional com modelos chamados de redes neurais. Quando um computador recebe uma imagem ou um fluxo de vídeo de imagens, o software de visão artificial compara esses dados de imagem com um modelo de rede neural. Esse processo, chamado de inferência de aprendizagem profunda, permite que os computadores reconheçam diferenças muito sutis, como minúsculas diferenças de padrão em tecidos e falhas microscópicas em placas de circuito.
Para aumentar a precisão e a velocidade, os cientistas de dados criam modelos de redes neurais específicos para aplicações específicas. Durante esse processo, chamado de treinamento supervisionado, um computador analisa dezenas de milhares de amostras e identifica padrões significativos, inclusive padrões que um ser humano talvez não detecte.
Existem modelos para detectar pixels mortos e fora de cor em telas, ver vazios em soldas e identificar fios puxados em tecidos. Obviamente, mais modelos estão sendo constantemente desenvolvidos e refinados.
Visão mecânica inteligente e sistemas autônomos
A inteligência artificial está expandindo a visão mecânica muito além da inspeção visual e do controle de qualidade. Com a visão mecânica inteligente, os robôs podem perceber em três dimensões, segurar peças uns para os outros e verificar o trabalho uns dos outros.
Eles podem até mesmo interagir com colegas de trabalho humanos e garantir que trabalhem juntos com segurança.
As máquinas com visão inteligente podem usar o processamento de linguagem natural para ler rótulos e interpretar sinais. Os robôs com visão artificial podem entender formas, calcular volumes e embalar caixas, caminhões e até contêineres de transporte com perfeição e com o mínimo de desperdício de espaço.