O que é a tecnologia de inspeção visual por IA?
A tecnologia de inspeção visual por IA é o resultado da profunda integração entre a visão computacional e a inteligência artificial. Ao simular o sistema visual humano, permite aos computadores extrair, analisar e compreender automaticamente informação de imagens ou vídeos, realizando tarefas como deteção, reconhecimento, localização e medição. De seguida, apresentarei esta tecnologia sob quatro aspetos: princípios fundamentais, tecnologias-chave, cenários de aplicação e tendências de desenvolvimento.
Princípios e processos técnicos
A essência da inspeção visual por IA reside na utilização de modelos de aprendizagem profunda, especialmente redes neuronais convolucionais (CNNs), para permitir que as máquinas aprendam automaticamente características a partir de dados visuais e tomem decisões. O seu fluxo de trabalho típico inclui as seguintes etapas principais:
Aquisição e pré-processamento de imagens: As imagens ou fluxos de vídeo são adquiridos através de câmaras industriais, webcams ou sensores. Posteriormente, é realizado o pré-processamento nas imagens, incluindo a redução de ruído, o melhoramento, o ajuste de contraste e a normalização de tamanho, para melhorar a qualidade da imagem e preparar o terreno para análises subsequentes.
Extração de características: utilize modelos de aprendizagem profunda (como CNNs) para aprender e extrair automaticamente as principais características das imagens, como margens, texturas e formas. Ao contrário dos algoritmos tradicionais (como o SIFT e o SURF) que exigem o design manual de características, a aprendizagem profunda pode completar automaticamente este processo, tornando-o mais adaptável.
Reconhecimento e Classificação: Com base em características extraídas, o modelo classifica alvos numa imagem (por exemplo, determinando a presença de defeitos) ou identifica objetos específicos (como partes ou rostos). Os algoritmos comuns incluem a classificação de imagens (por exemplo, ResNet), a deteção de objetos (por exemplo, YOLO, MTCNN) e a segmentação de imagens mais refinada (por exemplo, UNet, DeepLab).
Decisão e Saída: O sistema executa decisões com base nos resultados da análise, como marcar locais com defeito, acionar alarmes ou emitir instruções de classificação, e envia os resultados de volta para o sistema de controlo.
Principais algoritmos e tecnologias
Detecção e reconhecimento de objectos:
MTCNN: Comumente utilizado para deteção e alinhamento facial, localiza rapidamente rostos e pontos-chave através de redes em cascata. Adequado para cenários de deteção de objetos de classe única.
Série YOLO: Permite a deteção de múltiplos objetos em tempo real de ponta a ponta, capaz de reconhecer e classificar simultaneamente vários objetos numa imagem, sendo amplamente utilizada na condução autónoma, monitorização de segurança e outras áreas.
Classificação Fina:
Funções de perda Center Loss e Arc-Softmax Loss: Estas funções de perda melhoram a precisão do modelo em tarefas de classificação refinada (por exemplo, distinguir diferentes rostos ou modelos de veículos) comprimindo as distâncias intraclasse ou aumentando as distâncias interclasse.
Segmentação de imagens:
Série UNet: Emprega uma estrutura simétrica de codificador-descodificador, fundindo características profundas e superficiais através de ligações de salto, tornando-a particularmente adequada para tarefas que exigem contornos precisos, como a segmentação de imagens médicas.
Série DeepLab: Utiliza técnicas de convolução dilatada e pooling espacial piramidal para captar informação contextual em múltiplas escalas, melhorando as capacidades de segmentação para cenas complexas.
Mask R-CNN: Adiciona uma ramificação de segmentação à deteção de objetos, permitindo a localização, classificação e segmentação simultâneas de objetos ao nível do pixel, sendo adequado para cenários que requerem análise ao nível da instância.
Principais cenários de aplicação
A tecnologia de inspeção visual por IA penetrou em diversos setores, melhorando significativamente os níveis de automação e inteligência:
| Áreas de aplicação | Cenários típicos e valor |
| Fabrico Industrial e Inspeção de Qualidade | Em setores como o fabrico de eletrónica (por exemplo, inspeção de juntas de soldadura em placas de circuito impresso, montagem de componentes), peças automóveis (por exemplo, inspeção de defeitos em conectores) e alimentos e produtos farmacêuticos, realiza inspeções de alta velocidade e alta precisão de defeitos superficiais (por exemplo, riscos, amolgadelas), verificações de integridade de montagem e medições dimensionais. É capaz de identificar defeitos a nível micrométrico, substituindo a inspeção visual manual tradicional e aumentando a eficiência em mais de 50%. |
| Cidades inteligentes e segurança | Utilizado para monitorização de tráfego (reconhecimento de matrículas, estatísticas de fluxo de tráfego, deteção de infrações), segurança pública (estatísticas de fluxo de pessoas, reconhecimento de comportamentos anormais, como escaladas ou quedas) e gestão urbana (como deteção de comércio ambulante ilegal, monitorização da recolha seletiva de lixo). |
| Varejo Inteligente | Ao analisar os fluxos de vídeo das câmaras internas da loja, o sistema permite estatísticas de fluxo de clientes, análise de movimentos de clientes, geração de mapas de calor e suporta o checkout automático (através de reconhecimento facial ou de produto) e a gestão de stocks (lembretes automáticos de substituição). |
| Médica e Biométrica | Auxilia na identificação de órgãos específicos e na deteção de anormalidades (como em radiografias e tomografias computorizadas) em análises de imagens médicas, bem como na verificação biométrica, como o reconhecimento facial e de impressões digitais. |
| Inspeção de Infraestruturas | Utiliza drones equipados com câmaras de alta definição ou termográficas para realizar inspeções automatizadas em áreas de difícil acesso, como oleodutos e gasodutos, instalações energéticas, pontes e túneis, detetando fissuras, corrosão ou riscos de fugas numa fase inicial. |
Tendências e Desafios de Desenvolvimento: Aprofundamento da Integração Tecnológica: A combinação de IA com visão 3D (como AOI 3D e tomografia computorizada) permite capturar com precisão defeitos tridimensionais, como falhas de soldadura e empenamento de componentes. Novas tecnologias de medição, como os sensores quânticos, começam a ser exploradas para aplicação em cenários de medição de extrema precisão.
Tomada de decisão inteligente de ponta a ponta: O papel da tecnologia está a evoluir de uma simples "determinação de defeitos" para um sistema de circuito fechado que abrange todo o processo de "inspeção-análise-rastreabilidade-otimização de processos". O sistema pode ser integrado com o MES (Fabrico Execution System) e com outros sistemas, otimizando diretamente os parâmetros de produção através de dados de feedback.
Maior flexibilidade e versatilidade: A indústria está empenhada em desenvolver plataformas de inspeção mais versáteis e modelos pré-treinados de grande dimensão. Através da aprendizagem por transferência, procura-se reduzir o custo da recolha de dados personalizada e do treino de modelos para novas linhas de produção e novos tipos de defeitos, adaptando-se às necessidades flexíveis de fabrico em pequenos lotes e com múltiplas variedades.
Desafios: Os desafios atuais incluem os elevados custos de recolha e anotação de dados em cenários complexos, a necessidade de melhorar a capacidade de generalização do modelo ao alternar entre diferentes linhas de produção e garantir a estabilidade e fiabilidade do sistema no processamento em tempo real.
Resumo: A tecnologia de inspeção visual por IA, ao simular e superar as capacidades de perceção e julgamento do olho humano, está a tornar-se uma força motriz fundamental para a modernização da manufatura, a inteligência das cidades e o aumento da eficiência social. Com a evolução contínua dos algoritmos, do poder computacional e dos cenários de aplicação, a sua precisão, adaptabilidade e capacidade de tomada de decisão continuarão a melhorar.
Espero que as informações acima lhe proporcionem uma compreensão abrangente da tecnologia de inspeção visual por IA. Caso tenha interesse numa área de aplicação específica ou em detalhes técnicos, poderei fornecer uma introdução mais aprofundada.
