Como a detecção visual de objetos transforma indústrias

Detecção visual de objetos

Desde a revolução industrial, a humanidade fez um tremendo progresso na manufatura. Com o tempo, vimos cada vez mais trabalhos manuais mundanos serem substituídos pela automação por meio de engenharia avançada, computadores, robótica e agora IoT. Acreditamos que os avanços recentes em IA (ou Deep Learning, para ser mais preciso) ajudarão a acelerar essa tendência de automação de uma forma fascinante. Isso ocorre porque a IA adiciona um componente muito crítico que faltava às fábricas até hoje:”A capacidade das máquinas de ver”. Com robôs habilitados para visão computacional, muitos territórios novos e inexplorados de automação agora podem ser explorados.

A “Detecção de Objetos” é um ramo da Visão Computacional que lida com a localização de objetos específicos (como humanos, latas RedBull, caixas de latas RedBull, etc.) a partir de uma imagem. Com este blog, explicaremos por que a detecção de objetos é um elemento fundamental para a automação de manufatura e como você deve pensar sobre isso.

Então, o que realmente é detecção de objetos?

Visão computacional é o campo que lida com capacitar os computadores a capacidade de “ver” coisas como humanos. A detecção de objetos é uma tarefa básica de percepção visual e uma das principais áreas de aplicações da Visão Computacional. Ele trata essencialmente de encontrar e localizar objetos específicos em uma imagem.

Para detectar objetos genéricos (como carro, pessoa, mesa, árvore), existem modelos de código aberto e pré-treinados, como o Yolo, disponíveis. No entanto, se você quiser que um algoritmo detecte objetos muito específicos (como um “tomate cru pequeno” ou um “tomate grande e maduro”), você precisará treinar seu próprio algoritmo de detecção de objetos.

Casos de uso da detecção visual de objetos na fabricação

Encontrar um objeto específico por meio de inspeção visual é uma tarefa básica envolvida em vários processos industriais, como classificação, gerenciamento de estoque, usinagem, gerenciamento de qualidade, embalagem etc. Neste blog, discutimos alguns desses casos de uso para ajudar o leitor a criar uma compreensão intuitiva de como essa tecnologia pode ser aplicada em qualquer novo ambiente de fabricação.

Gestão da qualidade

Até o momento, a parte de controle de qualidade do ciclo de fabricação continua sendo uma tarefa difícil devido à sua dependência da compreensão visual de nível humano e da adaptação às condições e produtos em constante mudança. Com a IA, a maioria dessas complicações pode ser tratada. A IA pode distinguir automaticamente peças boas de peças defeituosas em uma linha de montagem com uma velocidade incrível, permitindo que você tenha tempo suficiente para tomar medidas corretivas. Essa é uma solução muito útil para ambientes dinâmicos em que os ambientes de produtos mudam constantemente e o tempo é valioso para a empresa.

Gerenciamento de inventário

O gerenciamento de estoque pode ser muito complicado, pois os itens são difíceis de rastrear em tempo real, algo sempre é adicionado, removido e movido todos os dias. O gerenciamento deficiente de estoque pode prejudicar a empresa tanto em termos de capital quanto de tempo. O sistema de IA pode realizar contagem e localização automáticas de objetos, o que permitirá melhorar a precisão do inventário. A automação de IA remove o erro humano da equação ao contar com precisão seu inventário retido e de saída. Quando automatizadas, as empresas solicitarão a quantidade certa de produtos pelo melhor preço possível, garantindo que nenhum dinheiro seja desperdiçado em pedidos imprecisos ou estranhos.

Detecção visual de objetos na classificação

A classificação manual envolve o alto custo da mão de obra e os erros humanos associados. Mesmo com robôs, o processo não é preciso o suficiente e ainda está sujeito a discrepâncias. Com o rastreamento de objetos alimentado por IA, os objetos são classificados de acordo com o parâmetro selecionado pelo fabricante e as estatísticas do número de objetos são exibidas. Isso reduz significativamente as anormalidades na categorização e torna a linha de montagem mais flexível. Por exemplo, nas indústrias agrícolas, a classificação desempenha um papel fundamental na linha de montagem. É imperativo que a empresa identifique e descarte frutas/vegetais danificados que possam afetar o produto acabado. A detecção de objetos alimentada por inteligência artificial pode ajudar a transformar esse processo tedioso e manual em um processo eficiente e automatizado, mantendo o mesmo, se não melhor, nível de precisão.

Linha de montagem

Hoje, temos linhas de montagem totalmente automatizadas, mesmo para produtos complexos, como carros. No entanto, cada movimento dos braços robóticos e das matérias-primas/componentes é definido e reproduzido de acordo com um script. Para dar mais flexibilidade à linha de montagem automática moderna, é importante ensinar as máquinas a localizar e mover diferentes produtos/componentes com precisão. A detecção de objetos alimentada por IA abre as portas para essa possibilidade.

Como funciona a detecção personalizada de objetos?

Há vários desafios que precisam ser levados em consideração ao realizar a detecção personalizada de objetos para um caso de uso de nicho em uma configuração de fabricação. Os objetos vêm em diferentes formas, tamanhos, orientações, cores e em um ambiente de fábrica real que tem ruído adicional proveniente de variações no ponto de vista, iluminação, oclusões e sombras. No lado do algoritmo, você precisa garantir que a precisão desejada seja alcançada sem a necessidade de organizar muitos (na ordem de milhares) de exemplos de treinamento.

Em Pontos paralelos, estamos lançando uma API personalizada de detecção de objetos que ajuda os clientes a lidar com esses desafios. É baseado em nossa abordagem proprietária que usa uma combinação de rede totalmente convolucional e codificador-decodificador convolucional para realizar a detecção precisa de objetos com menos de 50 imagens de treinamento (não rotuladas).

Leia nosso blog anterior para saber mais sobre a ferramenta de rastreamento ocular Smart Gaze.

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