O que é Visão Artificial?

Visão de Máquina: O que é?

A visão automática (MV) utiliza a visão computacional em aplicações e processos industriais, onde é necessário executar uma ação ou resultado específico com base no processamento e análise de imagens feito pelo sistema de visão. A visão de máquina utiliza tanto hardware quanto software para auxiliar na orientação das operações, baseando-se nas imagens capturadas pelo sistema. O sistema de visão mecânica pode processar, analisar e medir características distintas do objeto a partir da captura da imagem. As informações da imagem digital são então utilizadas pelo sistema para tomada de decisão. Essencialmente, a visão de máquina proporciona a um sistema a capacidade de perceber o ambiente e realizar medições e decisões objetivas, sendo assim uma tecnologia útil e muito procurada pelas empresas para executar tarefas industriais de forma confiável e consistente.

Para que a visão mecânica pode ser utilizada?

A visão de máquina pode ser usada em muitas indústrias, da fabricação à saúde. Embora a visão artificial seja uma tecnologia que existe há décadas, só recentemente é que pode ser utilizada numa ampla variedade de aplicações. A visão de máquina permite que equipamentos industriais vejam e detectem características ou falhas, fornecendo orientação operacional aos dispositivos. O sistema de visão mecânica pode então usar as imagens adquiridas para tomar decisões rápidas com base no que vê. Muitas empresas dependem da visão mecânica para inspeção visual, controle de processos, inspeção de materiais, e muito mais.

Hoje, os sistemas de Machine Vision desempenham um papel essencial em um sistema de inspeção e no processo de visão, especialmente em aplicações industriais que exigem algum tipo de feedback visual. Os sistemas de Machine Vision podem ser usados para coisas como detectar defeitos em objetos, identificar objetos, rastrear objetos, classificar produtos, reconhecer padrões e cores, detecção de aprovação ou reprovação, e muito mais.

Com os contínuos avanços em tecnologia, como aprendizagem de máquina, aprendizagem profunda e um software mais robusto, o futuro da machine vision está repleto de muitas possibilidades e um número crescente de aplicações que não eram possíveis antes.

Para saber mais, leia sobre Visão de Máquina vs. Visão Computacional.

Como funciona a visão automática?

1. A visão de máquina funciona usando uma combinação de hardware, software e componentes eletrônicos

Os sistemas de Machine Vision utilizam hardware como câmeras para ver, além de software para acionar diversas ações com base na análise de uma imagem. Existe software de visão de máquina avançado disponível hoje para ajudar a criar aplicações personalizadas de visão de máquina, dependendo das necessidades do negócio e da tecnologia de software para ajudar a monitorar e gerenciar os sistemas de visão de máquina.

2. A tecnologia de visão artificial utiliza informações extraídas de imagens digitais para tomar uma decisão

Considere os sistemas de Machine Vision como uma forma de dar aos equipamentos industriais a capacidade de ver, analisar o que veem e agir com base nessa análise. Para ver e detectar objetos corretamente, os sistemas de Machine Vision frequentemente exigem uma boa iluminação. Isso pode envolver a colocação de uma fonte de luz de maneira estratégica em relação à câmera do sistema de visão da máquina. Quando a imagem é processada, os sistemas podem ser programados para agir de uma determinada maneira, dependendo dos critérios definidos. Se a visão mecânica detectar uma falha, o sistema pode ser programado para excluir esse item específico da linha de produção.

3. A inovação contínua da visão mecânica proporciona mais flexibilidade e maiores possibilidades de automação

Hoje, a visão automática é amplamente aceita para muitas aplicações, incluindo controle de qualidade e inspeção automatizada. Isso ocorre porque os avanços na tecnologia levaram a um aumento das aplicações resolvidas usando a visão computacional. Estes incluem o controle de processos e a triagem óptica, que inclui a remoção de materiais indesejados de materiais a granel. Outras aplicações incluem o movimento robótico, que envolve o posicionamento e a orientação de itens a serem coletados por um braço robótico.

Qual é a precisão de um sistema de visão mecânica?

A precisão de um sistema de machine vision depende da resolução da câmera, do campo de visão e do tamanho do objeto/s que o sistema está inspecionando ou monitorando. Precisamos levar em conta se o sistema está observando algo do tamanho de uma etiqueta postal ou uma peça de equipamento grande (ou algo ainda maior, como um campo de futebol), tudo isso pode afetar a precisão do sistema de machine vision.

Por exemplo, se você estiver usando um sistema em um grande campo de futebol, a precisão seria menor do que se estivesse observando um objeto em um campo de visão muito pequeno, como uma carta postal.

Uma consideração adicional é a resolução da câmera, quantos pixels existem para conseguir resolver essa imagem? A câmera está procurando por mudanças de contraste dentro dos próprios pixels; se um pixel vizinho mudar os níveis de brilho ou a intensidade, isso pode se tornar um limiar, e então você pode usar um software de interpolação para aumentar a precisão da identificação.

Qual é a diferença entre visão mecânica e visão humana?

A visão humana requer a coordenação dos olhos e do cérebro. A visão automática utiliza câmeras e software para ver, identificar, distinguir e classificar itens por tamanho, cor ou padrões usando captura de imagem. A visão humana se destaca na interpretação qualitativa de algo complexo e não estruturado, e na associação de imagens com emoções. Por outro lado, a visão computacional se destaca quando se trata da medida quantitativa de um ambiente estruturado. Isso se deve à velocidade, à precisão e à repetibilidade do sistema de machine vision, que a visão humana média pode não conseguir acompanhar.

Qual a rapidez com que os Sistemas de Visão Máquina conseguem detectar um objeto ou um defeito?

A rapidez com que os sistemas de Machine Vision conseguem detectar um objeto, suas características ou defeitos depende de 3 itens fundamentais que andam de mãos dadas em termos de captura e processamento:

1. A taxa de quadros por segundo da câmera

2. As capacidades de processamento

3. A complexidade do trabalho

A taxa de quadros da câmera refere-se a quantos quadros por segundo ela consegue capturar. Assim que a imagem é capturada, a inteligência começa a analisá-la, sendo este o momento em que a visão computacional do sistema entra em ação.

Os recursos de processamento também desempenham um papel importante, e isso pode depender da complexidade do sistema e de como ele está sendo utilizado. Por exemplo, você está usando a visão mecânica para medir objetos? Você está verificando defeitos onde é necessário comparar uma imagem capturada com várias outras imagens que estão em seu banco de dados?

Hoje em dia, as câmeras inteligentes são incrivelmente sofisticadas, e as arquiteturas de TI (Tecnologia da Informação) estão se tornando mais elaboradas com o poder de captura, pré-processamento e processamento se tornando mais inteligentes.

Qual a Distância Mínima ou Máxima que um Sistema de Visão Computacional Pode Ver ao Detectar um Objeto?

A distância que um sistema de machine vision pode ver depende de uma combinação de óptica, iluminação, resolução e da abertura do sistema da câmera, sendo que todos esses fatores são intercambiáveis dependendo do tipo de configuração necessária.

A profundidade de campo e o foco afetam a eficácia com que uma câmera pode capturar a imagem de um objeto(s). Por exemplo, em uma grande profundidade de campo, o que está em foco e o que não está (tudo o que está em foco é a sua profundidade de campo). Por exemplo, para obter uma grande profundidade de campo, isso exigirá uma iluminação significativa e uma abertura mais baixa (tão pequena quanto possível), na maioria das aplicações, isso lhe dará uma grande profundidade de campo. Portanto, a iluminação e a iluminação são incrivelmente importantes em várias aplicações. Isso também tem muito a ver com o poder de resolução e a qualidade da óptica.

Quais são os diferentes tipos de visão automática?

Costuma haver dois tipos de machine vision: o primeiro tipo é uma câmera inteligente que é uma combinação de hardware e software em um único corpo dentro de um equipamento independente. As câmeras inteligentes são mais comuns no mercado, mas elas têm capacidade limitada, pois o hardware de processamento é fixo.

Outro tipo de visão artificial é um sistema de visão que utiliza uma câmera "burra" conectada a um controlador, um PC ou PC industrial, ou uma plataforma dedicada que uma empresa pode ter criado. Esses tipos de sistemas de Machine Vision são mais flexíveis. Elas são mais ajustadas para funções específicas, aplicações de alta qualidade e tarefas mais desafiadoras além da capacidade de uma câmera inteligente.

Como a Visão Artificial é Útil em uma Inspeção Automatizada?

1. A visão de máquina pode aumentar a qualidade do produto que é lançado ao mundo e pode ajudar a reduzir custos

Sistemas de Machine Vision que são utilizados para inspeção ajudam a identificar características ou detectar defeitos de objetos, falhas funcionais e irregularidades físicas nos produtos, especialmente na fabricação. Por exemplo, os sistemas de Machine Vision podem ser usados para inspecionar garrafas ou recipientes e detectar a presença de falhas. Isso ajuda a aumentar a qualidade geral do produto que é colocado fora da instalação de fabricação ou fábrica.

2. A tecnologia de visão mecânica ajuda a otimizar as operações e reduzir o erro humano

Os olhos humanos podem ficar cansados após realizar tarefas de inspeção tediosas ao longo do tempo. Isto pode levar a um aumento de erros. Por outro lado, a visão mecânica não tem este problema. Os sistemas de Machine Vision automatizados tendem a ser mais precisos, confiáveis e incansáveis para realizar inspeções que exigem as mesmas tarefas. Essa diminuição do erro humano e o aumento da velocidade de tarefas específicas podem ajudar a reduzir custos, tanto em termos de dinheiro quanto de tempo.

Quais são as aplicações típicas da visão automática?

Inspeção e controle de qualidade são geralmente as maiores aplicações. Os sistemas de Machine Vision também podem substituir operadores humanos que poderiam estar realizando inspeções manuais. Aqui estão outras aplicações e funções principais dos sistemas de Machine Vision:

1. Leitura de Código de Barras em Mãos Livres no Visor

Um scanner fixo pode ler código(s) 1D/2D em um produto enquanto o operador apresenta manualmente o produto ao scanner.

2. Rastreamento em movimento com varredura em linha

Um scanner fixo pode ler código(s) 1D/2D enquanto um produto ou pacote se move em uma esteira transportadora.

3. Garanta a presença e a qualidade da etiqueta

Um scanner fixo pode ler código(s) 1D/2D diretamente após a impressão de uma etiqueta.

4. Confirme a presença e o posicionamento da etiqueta

Os Sistemas de Visão Automática podem verificar o seguinte:

• Etiquete pré-impresso correto (Suprimentos de impressão)
• Posicionamento correto do rótulo
• Classificação baseada no logotipo da transportadora
  
  

5. Integridade do rótulo (Detecção de objetos)

O sistema pode realizar uma verificação de qualidade, verificando a presença/ausência de impressão (qualidade da impressão). Em termos de funcionalidade, um Modelo treinado (forma ou logotipo) deve estar localizado dentro da Região de Busca e a inspeção será aprovada quando o Modelo estiver presente dentro da Região de Busca. Essas ferramentas também podem medir o brilho ou realizar uma contagem de pixels e usar um conjunto de limites para definir os critérios de inspeção. Produtos que excederem esses limites falharão.

6. Verificação de Montagem (Detecção de Presença/Ausência)

Uma câmera de visão verifica visualmente se todos os componentes de uma montagem estão presentes para montagem manual e automatizada. Isso ajuda a melhorar a qualidade, juntamente com a melhoria da produtividade e da eficiência por meio de um rendimento mais rápido e maior.

Quais são os benefícios da Machine Vision?

Os benefícios dos sistemas de Machine Vision incluem:

• Reduzindo a interação humana e a inspeção de um processo
• Velocidade – em média, uma câmera pode inspecionar peças muito mais rápido do que um ser humano
• Consistência da inspeção – a visão mecânica oferece mais consistência em comparação com a inspeção humana
• Capacidade de manter um alto nível de inspeção em comparação com os humanos (que, embora ainda façam parte do processo,  só conseguem fazê-lo por um curto período de tempo)
• Automatizando processos – reduzindo a interação entre humanos e máquinas
• Junto com isso, você também está obtendo dados das imagens para que possa entender. Por exemplo, se você estiver fabricando uma peça com 2 polegadas de comprimento e a produção flutuar entre 2,25 polegadas e 1,75 polegadas, o sistema pode aprender e entender o que está acontecendo através dos dados produzidos e disponíveis. Isso é fundamental para entender completamente o que está acontecendo em seus processos para fabricar essa peça específica. Isto fornece pontos de dados automatizados e milhões de pontos de dados sobre os seus produtos.
• Melhore as inspeções, reduza os custos, melhore a qualidade e remova o elemento humano da fabricação
• As soluções de visão mecânica oferecem aos clientes mais flexibilidade nas suas operações
• Uma câmera de visão mecânica pode ler códigos 1D e 2D e realizar verificação de qualidade, presença e orientação de peças; detecção de defeitos em produtos; inspeção de cores; e outros processos de inspeção visual
• Os sistemas de Machine Vision podem reconhecer texto (OCR), letra cursiva (ICR), código de barras (OBR) e marca óptica (OMR)
• A visão computacional, seja utilizada com robôs ou em sistemas de controle de qualidade em processos de fabricação, pode processar imagens ou vídeos e iniciar as ações apropriadas
• Com essas capacidades, os sistemas de visão computacional podem realizar uma ampla gama de tarefas, muito além da leitura de códigos de barras
• A visão mecânica pode identificar o que está dentro de uma caixa de papelão padrão, de papel ou de outros recipientes, sendo ideal para aplicações onde a embalagem tem características distintas
• Pode determinar tamanhos ou estilos, tornando-o eficaz em muitas aplicações de retail