Tecnologia de Detecção Visual de Defeitos na Indústria: Princípios, Métodos e Tendências Futuras

Numa linha de produção moderna, à medida que as peças passam por um sistema de inspeção a velocidades de vários metros por segundo, defeitos minúsculos, impercetíveis ao olho humano, são identificados e classificados em tempo real. Por detrás deste processo aparentemente simples, reside a profunda integração das tecnologias de imagem ótica, inteligência artificial e automação.

A deteção de defeitos, como componente essencial do controlo de qualidade industrial, é crucial para garantir a segurança e a fiabilidade do produto. A deteção de defeitos tradicional baseia-se principalmente na inspeção visual manual, mas este método é ineficiente e propenso a erros de julgamento devido à fadiga. Com o desenvolvimento da tecnologia de visão por computador, a deteção de defeitos baseada em visão por computador tornou-se gradualmente uma parte importante da automação industrial.

Os modernos sistemas industriais de deteção de defeitos permitem a identificação e classificação automáticas com precisão a nível micrométrico, aumentando a velocidade de deteção em mais de 90% em comparação com os métodos manuais. Este proporciona um suporte tecnológico fundamental para o desenvolvimento sustentável e de alta qualidade da indústria transformadora. Este artigo apresenta de forma sistemática os princípios técnicos, os principais métodos, as práticas de aplicação e as tendências de desenvolvimento da deteção de defeitos, servindo de referência para os profissionais da área.

1. Princípios Técnicos e Composição do Sistema de Detecção de Defeitos

O princípio básico da deteção de defeitos consiste em utilizar um sistema ótico para adquirir imagens da superfície do produto e, em seguida, utilizar algoritmos de processamento e análise de imagens para identificar áreas anormais. Um sistema completo de deteção de defeitos por visão industrial inclui normalmente os seguintes componentes principais:

1.1 Sistema de Imagem Óptica

O sistema de imagem óptica é o "olho" da detecção de defeitos, e a sua qualidade determina directamente a precisão da análise subsequente. Os sistemas de visão industrial empregam frequentemente combinações especiais de fontes de luz para realçar as características dos defeitos em diferentes superfícies de materiais: a iluminação de campo escuro é utilizada para captar defeitos planos, como riscos e manchas de tinta; a iluminação de campo claro deteta defeitos tridimensionais, como saliências e textura de casca de laranja; e a iluminação translúcida é adequada para o posicionamento do contorno de defeitos translúcidos, como poros e arestas lascadas.

As câmaras industriais de alto desempenho (câmaras de varrimento de área/scan de linha) combinadas com grupos de lentes óticas ajustáveis ​​constituem o núcleo da aquisição de imagens. As tecnologias patenteadas relacionadas, a partir de 2024, demonstram que os sistemas de deteção avançados podem alcançar uma precisão de deteção a nível micrométrico através da captura linha a linha com uma câmara de varrimento de linha e controlo programado da fonte de luz estroboscópica. Para satisfazer as necessidades de inspeção de peças complexas, os sistemas de imagem ótica multifuncionais empregam braços robóticos colaborativos que transportam múltiplos conjuntos de equipamentos de visão computacional, utilizando câmaras de varrimento de área, câmaras de varrimento de linha e sensores laser 3D para trabalhar em conjunto e garantir a aquisição completa da imagem da peça, sem ângulos mortos.

1.2 Processamento de Sinais e Análise de Imagens

O sistema de processamento de sinal é responsável por converter os sinais óticos adquiridos pelo hardware ótico em sinais digitais e por realizar a redução de ruído, o ajuste de ganho e outros processamentos para garantir a estabilidade dos dados originais. O módulo de processamento de imagem utiliza uma série de algoritmos para pré-processar a imagem, incluindo a redução de ruído, o melhoramento e a segmentação, de forma a melhorar a qualidade da imagem e destacar características com defeitos.

As principais tecnologias de pré-processamento incluem a compensação adaptativa de iluminação, a fusão de características multiescala e a nitidez da imagem. O algoritmo CLAHE, concebido para superfícies metálicas reflectoras, lida eficazmente com a iluminação irregular; as respostas do filtro de Gabor multiescala podem realçar características de defeitos de diferentes tamanhos.

2. Algoritmos convencionais de deteção de defeitos

Os algoritmos de deteção de defeitos industriais evoluíram do processamento de imagens tradicional para a aprendizagem automática e, posteriormente, para a aprendizagem profunda. Cada método tem as suas próprias vantagens e desvantagens, sendo mais adequado para diferentes cenários.

2.1 Algoritmos tradicionais de processamento de imagem

Os métodos tradicionais de processamento de imagens baseiam-se principalmente em técnicas de engenharia de características e de correspondência de modelos. A engenharia de características deteta defeitos analisando valores de escala de cinzentos, variância, média, cor, forma, contorno, área e outras características da imagem, oferecendo vantagens como a elevada flexibilidade e velocidade de desenvolvimento. A análise de blobs analisa componentes conectados de pixéis idênticos numa imagem para calcular características relevantes e localizar com precisão as regiões defeituosas.

Por outro lado, a correspondência de modelos utiliza um modelo de imagem padrão predefinido e compara-o com a imagem a testar para identificar defeitos. Este método é simples e eficaz em cenários específicos, mas a sua adaptabilidade e capacidade de generalização são limitadas. Embora os algoritmos tradicionais apresentem um bom desempenho em determinados cenários específicos, geralmente apresentam um desempenho inferior em ambientes complexos ou com diversos tipos de defeitos.

2.2 Métodos de Aprendizagem Automática

Os métodos de aprendizagem automática na deteção de defeitos empregam principalmente algoritmos de classificação, como as Máquinas de Vetores de Suporte (SVM) e as árvores de decisão. Estes métodos não requerem grandes quantidades de dados de treino, possuem uma boa robustez e são frequentemente utilizados na deteção de defeitos em materiais impressos e alimentos.

Os métodos de deteção baseados em SVM podem atingir uma precisão superior a 95% na deteção de defeitos superficiais em materiais impressos. No entanto, estes métodos são normalmente adequados apenas para a classificação binária de defeitos e têm uma eficácia limitada em cenários complexos onde coexistem múltiplos defeitos.

2.3 Métodos de Aprendizagem Profunda

A tecnologia de aprendizagem profunda apresenta um desempenho excecional na deteção de defeitos, na aprendizagem automática de características complexas em imagens e na melhoria significativa da precisão e adaptabilidade da deteção. Os principais algoritmos de aprendizagem profunda incluem:

• Algoritmos de classificação de imagens: Classificam diretamente toda a imagem para determinar a categoria do defeito. As redes normalmente utilizadas incluem a ResNet e a MobileNet, mas a precisão da classificação é afetada quando a imagem contém uma grande quantidade de fundo irrelevante.

• Algoritmos de deteção de objetos: Localizam defeitos numa imagem e identificam a sua categoria. A série de algoritmos YOLO, com a sua elevada precisão e capacidade de inferência rápida, é a escolha preferida na indústria, especialmente adequada para cenários de inspeção em tempo real.

• Algoritmos de segmentação de instâncias: Fornecem uma localização mais precisa ao nível do pixel com base na deteção de objetos, lidando eficazmente com situações complexas onde os defeitos se cruzam ou estão contidos uns dentro dos outros.

Para o problema da escassez de amostras defeituosas em cenários industriais, a aprendizagem semi-supervisionada e a auto-supervisionada oferecem soluções eficazes. Através de uma estrutura de rede professor-aluno e de uma estratégia de destilação inversa, é possível alcançar a deteção de defeitos de alto desempenho com uma pequena quantidade de dados rotulados.

3. Práticas e desafios da aplicação industrial

3.1 Cenários típicos de aplicação

A tecnologia de deteção visual de defeitos tem sido amplamente utilizada em diversos setores industriais:

Na inspeção de produtos eletrónicos, o sistema consegue identificar resíduos de solda e defeitos de oxidação de pinos com um tamanho até 0,1 mm², utilizando a biblioteca OpenCV para o processamento de imagem em tempo real. A inspeção de ecrãs LCD utiliza a aprendizagem profunda diferencial e o treino de modelos para detetar objetos estranhos e defeitos de Mura com uma taxa de precisão superior a 99%.

Na indústria automóvel, os sistemas de visão são utilizados para inspecionar a qualidade da superfície de vários componentes. Tomando como exemplo a inspeção de cubos de rodas automóveis, aproveitando as suas características multicurvas e altamente reflexivas, é empregue uma inspeção colaborativa de múltiplas estações. Os pontos de inspeção são definidos à frente, atrás e no aro, com um braço robótico a controlar a sua posição para deteção omnidirecional de defeitos.

Na inspeção de baterias, o sistema consegue inspecionar de forma abrangente todas as superfícies da bateria, identificando defeitos como limo, amolgadelas, danos, deformações, sujidade e riscos. Também inspeciona a aparência da etiqueta, a qualidade da soldadura e a qualidade da codificação.

3.2 Desafios e soluções práticas

A deteção de defeitos industriais enfrenta múltiplos desafios que exigem soluções específicas:

A insuficiência de amostras de dados é um problema comum em cenários industriais. Devido ao rigoroso controlo do processo de produção, as amostras de defeitos são escassas e os custos de rotulagem são elevados. As soluções incluem a utilização de técnicas de aumento de dados para gerar imagens sintéticas de defeitos e o ajuste fino de modelos pré-treinados através de aprendizagem por transferência.

Os fundos complexos e os defeitos mínimos também representam desafios para a inspeção. Os defeitos representam geralmente apenas uma pequena área numa imagem de alta resolução e têm um baixo contraste com o fundo. Para lidar com este problema, a fusão de características multiescala e os mecanismos de atenção têm-se mostrado eficazes, orientando o modelo para se concentrar em áreas-chave.

O custo de implementação do modelo é uma consideração crucial para a industrialização. Técnicas de modelação leves (como a poda e a quantização) e as arquiteturas de computação de bordo podem reduzir significativamente o consumo de recursos, permitindo uma implementação eficiente em dispositivos embebidos.

4. Tendências e Perspectivas do Desenvolvimento Tecnológico

Com o desenvolvimento contínuo da tecnologia de inteligência artificial, a deteção visual de defeitos na indústria está a evoluir para uma maior inteligência e eficiência:

4.1 Aprofundamento da integração tecnológica

A análise conjunta de dados multimodais tornar-se-á uma tendência, ultrapassando as limitações dos dados visuais isolados. Ao combinar informações de múltiplas fontes, como infravermelhos e raios X, podem ser ultrapassados ​​os desafios de erro de deteção de objetos especiais, como materiais altamente refletores e transparentes. Simultaneamente, os modelos híbridos que combinam o processamento de imagem tradicional e a aprendizagem profunda continuarão a evoluir, aproveitando as suas respetivas vantagens para formar capacidades de deteção mais poderosas.

A tecnologia de IA generativa injetará uma nova vitalidade na deteção de defeitos. Ao gerar amostras sintéticas de defeitos, o problema da aprendizagem com amostras pequenas pode ser resolvido, melhorando a capacidade de generalização do modelo. Além disso, a ampla aplicação de arquiteturas emergentes, como o Transformer, em tarefas de visão computacional irá impulsionar ainda mais as melhorias na precisão da deteção.

4.2 Integração e Inteligência de Sistemas

Os futuros sistemas de deteção de defeitos darão maior ênfase ao design colaborativo de hardware e software, formando soluções integradas. Os equipamentos de inspeção ótica de qualidade com inteligência artificial serão profundamente integrados nas linhas de produção de fabrico inteligente, colaborando perfeitamente com robôs industriais, AGVs (Veículos Guiados Automaticamente) e outros sistemas para formar um sistema de circuito fechado de "deteção-julgamento-classificação".

A função de deteção de defeitos também se estenderá da "identificação pós-evento" para a "previsão pré-evento". Ao integrar-se com sistemas de produção como o MES, a IA pode analisar a correlação entre os parâmetros de produção e os defeitos, permitindo o alerta precoce de problemas de qualidade e a otimização de processos.

4.3 Automação e usabilidade melhoradas

Reduzir as barreiras técnicas de utilização é fundamental para promover a sua aplicação generalizada. Os futuros sistemas de deteção de defeitos irão concentrar-se mais na melhoria da cadeia de ferramentas, permitindo aos engenheiros comuns treinar e implementar modelos sem necessitarem de conhecimentos aprofundados em IA. As capacidades de ajuste automático de parâmetros e de aprendizagem adaptativa serão ainda mais melhoradas, permitindo que o sistema se adapte rapidamente a novos produtos e cenários.

Com os avanços tecnológicos, a deteção visual de defeitos na indústria está a passar de abordagens tradicionais "baseadas em regras" para abordagens "baseadas em dados", e de uma "ferramenta auxiliar" para um "núcleo de tomada de decisão". Os futuros sistemas de deteção de defeitos serão mais inteligentes, adaptáveis ​​e integrados, proporcionando uma garantia sólida para o desenvolvimento sustentável e de alta qualidade da indústria transformadora.

Esta transformação não só irá melhorar o controlo de qualidade do produto, como também irá redefinir os processos de produção e os padrões de eficiência, lançando uma base sólida para a era da manufatura inteligente.