Nos próximos anos, a visão computacional deve estar cada vez mais presente no chão de fábrica, sendo um importante investimento para aumentar a produtividade e a competitividade das indústrias. Não à toa, existem vários exemplos de casos bem sucedidos nesse sentido.
“Os setores público e privado já utilizam algoritmos e aplicativos de visão computacional para várias finalidades, como rastrear compradores ou coletar e analisar dados biométricos, para citar apenas dois exemplos gerais” afirma Henrique Simões, professor da área de robótica da UFSC (Universidade Federal de Santa Catarina).
Mas o que é visão computacional? Segundo Simões, “trata-se de um campo da Inteligência Artificial e da ciência da computação que visa dar aos computadores uma compreensão visual do mundo, permitindo que eles vejam, identifiquem e processem imagens da mesma maneira que a visão humana e depois forneçam resultados apropriados”.
Vale ressaltar que a visão computacional produz informações numéricas ou simbólicas a partir de imagens e dados de alta resolução. Para isso, utiliza-se machine learning, mineração de dados, descoberta de conhecimento de banco de dados e o reconhecimento de padrões.
No entanto, permitir que os computadores reconheçam imagens de objetos diferentes com exatidão é ainda uma tarefa difícil. Ao desenvolver algoritmos de visão computacional, é preciso enfrentar diferentes problemas e desafios relacionados à própria natureza dos dados ou do evento em que o aplicativo será criado e seu contexto, como imagens com ruídos ou incompletas, o processo de processamento em tempo real e recursos de hardware limitados.
A pesquisa atual está focada em abordar esses desafios para tornar os algoritmos mais robustos e eficientes em condições difíceis.
Os desafios que a visão computacional pode resolver
A visão computacional é uma tecnologia em expansão que está sendo aplicada gradativamente no chão de fábrica. Ela pode tornar os processos mais ágeis e simples, substituindo qualquer atividade visual. Isso porque, ao contrário de um operador humano, que pode ficar sobrecarregado ou tendencioso, o computador pode ver diversas coisas ao mesmo tempo, com alto nível de detalhes e sem ficar “cansado”.
A precisão da análise computacional pode trazer uma grande economia de tempo e melhorias de qualidade para a indústria e, assim, liberar recursos que exijam interação humana. Até agora, de modo geral, isso só pode ser aplicado a processos simples, mas muitas indústrias estão expandindo com sucesso os limites da visão computacional.
O diagnóstico automatizado de processos, por exemplo, pode reconhecer padrões e prever eventos de forma assertiva e segura para a indústria. Com isso, é possível diagnosticar falhas ou garantir padrões mínimos de qualidade na linha de produção, permitindo que operadores e máquinas resolvam o problema de forma preventiva e automática.
Outro desafio a ser resolvido com a visão computacional é a captura de movimentos. A aquisição de imagens e o processamento em alta velocidade é utilizado para capturar movimentos de operadores humanos para serem replicados por robôs. Assim, trabalhos perigosos, que antes eram realizados por pessoas, são substituídos por máquinas inteligentes.
No campo da manutenção preditiva, é possível construir uma arquitetura para visualizar o fluxo de trabalho do maquinário de produção. Como cada equipamento apresenta um padrão de degradação progressivo, a Inteligência Artificial pode aprender a relação entre os dados de falhas históricas e o feedback visual de operações.
Dessa forma, a visão computacional reduz o risco de falhas inesperadas e a quantidade de atividades desnecessárias de manutenção preventiva. Além disso, tem como principal vantagem a alta precisão com a qual pode substituir a visão humana, se treinada, é claro, corretamente.
Você já conhecia os benefícios da visão computacional? Ficou com alguma dúvida sobre o tema? Compartilhe sua mensagem no campo de comentários e até a próxima!
