O básico 1x1 da visão industrial
Tecnologias e tendências em visão industrial
Mantendo-se à frente em um mercado em rápida evolução
A visão industrial é uma das tecnologias que mais evolui na automação industrial. Novos desenvolvimentos em IA, sensoriamento 3D, processamento integrado e imagem espectral abrem possibilidades sem precedentes para controle de qualidade, rastreabilidade e produção autônoma. A STEMMER IMAGING ajuda as empresas a transformar essas tendências em soluções confiáveis e de alto desempenho.
IA e Deep Learning em visão de máquina
O processamento de imagem baseado em regras continua sendo a base de muitas aplicações de produção - mas a inteligência artificial está expandindo o que os sistemas de visão conseguem inspecionar e como são treinados. O deep learning assume hoje tarefas em que as características visuais são complexas, variáveis ou difíceis de definir com algoritmos clássicos.
A detecção de defeitos em superfícies texturizadas ou reflexivas, a classificação de anomalias sem tipos de defeito predefinidos e o reconhecimento flexível de objetos em ambientes não estruturados são áreas em que abordagens baseadas em IA produzem resultados que conjuntos de regras tradicionais não conseguem atingir de forma confiável. Os modelos de IA aprendem a partir de dados de imagem rotulados, em vez de lógica codificada manualmente, o que reduz o esforço de engenharia necessário para implementar e adaptar sistemas de inspeção.
A STEMMER IMAGING apoia aplicações de visão baseadas em IA por meio de sua plataforma de software própria Common Vision Blox (CVB) e por meio de expertise em aplicações com frameworks de deep learning e implantação no edge.
Visão 3D: visão em profundidade
A imagem 3D traz consciência espacial para a automação. Ela permite a medição de volume, orientação robótica e controle de camadas.
As tecnologias incluem:
- Triangulação a laser para perfis de alta precisão
- Visão estereoscópica para seleção flexível de caixas
- Sensores de tempo de voo para dados 3D em tempo real
Nossos especialistas ajudam a selecionar o método 3D certo e a integrá-lo ao seu ambiente – com a ótica, a iluminação e a calibração certas.
Visão incorporada e computação de ponta
O processamento de dados visuais na ponta reduz a latência, as necessidades de largura de banda e a carga do sistema central. A visão incorporada é ideal para máquinas móveis, robótica e verificações de qualidade descentralizadas.
Benefícios:
- Design compacto e sem ventilador
- Processamento em tempo real próximo ao sensor
- Menor custo total do sistema
A STEMMER IMAGING oferece plataformas integradas prontas para uso – testadas, otimizadas e preparadas para o futuro.
Imagem espectral e insights não visíveis
Câmeras hiperespectrais e SWIR capturam o que os olhos não podem ver, como composição de materiais, espessura de revestimentos ou níveis de umidade.
Usado em:
- Classificação de alimentos
- Verificação farmacêutica
- Inspeção de eletrônicos e células solares
Oferecemos soluções completas: desde a integração de câmeras espectrais até iluminação específica para comprimentos de onda e software de análise.
Conectividade de fábrica e visão 4.0
Os sistemas de visão não são mais ferramentas independentes. Eles são partes integrantes das fábricas inteligentes, alimentando dados em sistemas MES, ERP ou na nuvem.
Tendências modernas:
- Padrões de comunicação OPC UA e MQTT
- Diagnóstico remoto e manutenção preditiva
- Tratamento centralizado de dados e visualização em painel
A STEMMER IMAGING conecta seu sistema de visão à TI da sua fábrica – com segurança e eficiência.
MORE serviços para a adoção de novas tecnologias
- Avaliação de tecnologia, desenvolvimento de PoC, consultoria em arquitetura
- Implantação do sistema, implantação do modelo de IA, treinamento e suporte ao ciclo de vida
- Plataformas de ponta, integração em nuvem, IA híbrida + sistemas baseados em regras
Perguntas frequentes: Tecnologias e tendências em visão de máquina
Qual é o papel da IA na visão de máquina moderna?
A inteligência artificial - em particular o deep learning - ampliou consideravelmente o que a visão de máquina consegue inspecionar com confiabilidade. Onde sistemas baseados em regras encontram dificuldades com superfícies altamente variáveis, formas orgânicas ou defeitos sutis, os modelos de deep learning aprendem com exemplos e se adaptam à variação natural. Aplicações comuns de IA incluem detecção de anomalias em superfícies, OCR flexível em fontes distorcidas e classificação de objetos em ambientes não estruturados. A IA não substitui a visão de máquina clássica - ela a complementa, adicionando capacidade onde regras rígidas são insuficientes, enquanto os algoritmos clássicos continuam mais rápidos e determinísticos para tarefas bem definidas.
O que é visão embarcada e como ela difere da visão de máquina baseada em PC?
A visão embarcada processa dados de imagem em hardware compacto e específico para a aplicação, em vez de em um PC industrial separado. Sistemas de visão embarcada típicos utilizam um computador de placa única, uma FPGA ou um sistema em chip que combina aquisição e processamento de imagens em um pacote pequeno e de baixo consumo. Isso é especialmente valioso em máquinas móveis, robôs colaborativos e ambientes de produção distribuídos onde espaço, energia e conectividade são limitados. Sistemas baseados em PC oferecem mais capacidade de processamento e são mais fáceis de atualizar, tornando-os mais indicados para inspeções complexas ou frequentemente alteradas.
Para que é usada a visão 3D em máquinas?
A visão de máquina 3D captura a geometria espacial de um objeto, não apenas sua aparência em 2D. Isso permite medição de volume, perfilamento de superfície, inspeção de altura e tarefas de guia de robôs onde uma imagem plana seria insuficiente. As tecnologias 3D mais comuns incluem triangulação a laser para perfilamento de superfície de alta precisão, sensores time-of-flight para captura rápida de cenas e visão estéreo para guia flexível de robôs. A visão 3D é cada vez mais utilizada em bin picking, montagem robótica, controle de qualidade de embalagens e inspeção de soldas.
O que é imageamento espectral e quando é relevante?
O imageamento espectral captura informações além do espectro visível. Câmeras hiperespectrais registram dados em muitos comprimentos de onda simultaneamente, revelando composição de materiais, teor de umidade ou revestimentos de superfície invisíveis para câmeras padrão. Câmeras SWIR (infravermelho de onda curta) são usadas para detectar contaminação em alimentos, inspecionar comprimidos farmacêuticos ou identificar tipos de materiais na reciclagem. O imageamento espectral aumenta custo e complexidade, mas em aplicações onde o imageamento padrão não consegue distinguir o que importa - o material, não a aparência - ele fornece informações decisivas.
Como a visão de máquina se conecta à Indústria 4.0 e aos sistemas de TI da fábrica?
Os sistemas modernos de visão de máquina não são mais ferramentas de inspeção isoladas. Por meio de padrões como OPC UA e MQTT, podem comunicar resultados de inspeção, dados estatísticos de processo e status do sistema para plataformas MES, ERP e nuvem em tempo real. A especificação complementar OPC UA para visão de máquina (OPC Machine Vision), desenvolvida pela VDMA, trata especificamente disso, permitindo troca de dados padronizada entre sistemas de visão e a infraestrutura de TI da fábrica. Essa conectividade apoia a qualidade preditiva, a rastreabilidade e a otimização de processos ao longo da linha de produção.
O deep learning está substituindo os algoritmos clássicos de visão de máquina?
Não - o deep learning complementa a visão de máquina clássica, em vez de substituí-la. Os algoritmos clássicos continuam sendo a escolha preferida para tarefas determinísticas de alta velocidade: medir uma dimensão, ler um código de dados, verificar uma característica binária. São rápidos, transparentes e não requerem dados de treinamento. O deep learning agrega valor onde a variabilidade é alta, os defeitos são complexos ou as regras são difíceis de definir explicitamente. A maioria dos sistemas de produção combina os dois: processamento clássico para tarefas estruturadas, IA para os elementos que não se prestam a uma definição baseada em regras.