Como a inteligência artificial está revolucionando a inspeção de qualidade industrial
A inteligência artificial (IA) não é mais um tópico do futuro – ela é parte integrante dos modernos sistemas de processamento de imagens industriais. Do controle de qualidade e detecção de defeitos ao reconhecimento óptico de caracteres: os processos apoiados por IA possibilitam a solução de tarefas visuais complexas de forma confiável, rápida e automática.
Mas quais tecnologias de IA estão realmente sendo usadas? E como elas diferem em termos de como funcionam e onde são usadas?
A base de toda análise de imagem com suporte de IA
Durante a classificação, uma imagem ou seção de imagem é atribuída a uma ou mais classes predefinidas. Portanto, a IA reconhece “o que” pode ser visto na imagem, como um objeto específico, uma categoria de componente ou uma condição de falha.
É feita uma distinção entre a classificação multiclasse e a classificação com vários rótulos:
Aqui, cada imagem só pode ser atribuída a uma classe.
Exemplo:
As classes são mutuamente exclusivas. Um parafuso não pode ser “OK” e “NOK” ao mesmo tempo.
Esse tipo de classificação é frequentemente usado na inspeção de qualidade ou em tarefas de classificação em que é necessária uma classificação clara.
Por outro lado, com a classificação de vários rótulos, uma imagem pode pertencer a várias classes ao mesmo tempo.
Exemplo:
Como essas características não são mutuamente exclusivas, um objeto pode ter vários tipos de defeitos ao mesmo tempo.
Esse método é ideal para análises de qualidade complexas nas quais várias características ou defeitos precisam ser detectados em paralelo.
Onde os objetos estão localizados, e não apenas o que eles são
Enquanto a classificação avalia a imagem inteira, a detecção de objetos vai além: ela reconhece vários objetos na imagem, localiza-os e atribui uma classe a cada um deles.
As posições são descritas pelas chamadas caixas delimitadoras. Cada caixa marca onde um objeto está localizado e a qual categoria ele pertence.
Há dois tipos:
As caixas delimitadoras são alinhadas paralelamente aos eixos da imagem. Esse método é eficiente em termos de computação e é adequado para objetos padronizados com uma orientação clara.
Aqui, as caixas delimitadoras são adaptadas à orientação real do objeto. Isso significa que mesmo objetos inclinados ou girados podem ser detectados com precisão – uma grande vantagem para aplicações com posições variáveis, como componentes em esteiras transportadoras.
O reconhecimento de objetos é particularmente útil para tarefas como:
Análise perfeita de pixels para máxima precisão
A segmentação é o estágio mais avançado da análise de imagens com suporte de IA. Aqui, não apenas o objeto é reconhecido como um todo, mas cada pixel individual na imagem recebe uma classe.
O resultado: uma delimitação exata de objetos, superfícies e áreas de falha.
Exemplos:
Esse método é particularmente eficiente quando é necessária uma precisão detalhada, por exemplo, na inspeção de superfícies, na inspeção de cordões de solda ou no controle de qualidade óptica de revestimentos e filmes.
Quando a visão mecânica se torna leitura
Além dos modelos estabelecidos para classificação, reconhecimento e segmentação de objetos, cada vez mais empresas estão contando com modelos de IA treinados para aplicações específicas.
Um exemplo é o reconhecimento óptico de caracteres (OCR) usando aprendizagem profunda – OCR profundo, para abreviar.
Enquanto os sistemas tradicionais de OCR dependem de fontes claramente estruturadas e fundos padronizados, o Deep OCR usa redes neurais profundas que foram treinadas em grandes quantidades de imagens de texto reais. Isso permite que o sistema:
Essa tecnologia é um marco para aplicativos como:
A IA torna o processamento de imagens industriais mais inteligente, mais preciso e mais flexível
A integração da inteligência artificial no processamento de imagens industriais permite cenários de aplicação completamente novos.
Com câmeras inteligentes e sensores de visão modernos que já integram algoritmos de avaliação com suporte de IA, os processos podem ser projetados para serem mais rápidos, mais confiáveis e mais adaptáveis.
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