A visão artificial ajuda a resolver tarefas industriais complexas de forma confiável e consistente
De acordo com a Automated Imaging Association (AIA), a visão mecânica abrange todas as aplicações industriais e não industriais nas quais uma combinação de hardware e software fornece orientação operacional aos dispositivos na execução de suas funções com base na captura e processamento de imagens.
Embora a visão computacional industrial utilize muitos dos mesmos algoritmos e abordagens das aplicações acadêmicas/educacionais e governamentais/militares de visão computacional, as restrições são diferentes.
Os sistemas de visão industrial exigem maior robustez, confiabilidade e estabilidade em comparação com um sistema de visão acadêmico/educacional e normalmente custam muito menos do que aqueles usados em aplicações governamentais/militares.
Portanto, a visão industrial implica em baixo custo, precisão aceitável, alta robustez, alta confiabilidade, e alta estabilidade mecânica e de temperatura.
Os sistemas de visão artificial dependem de sensores digitais protegidos dentro de câmeras industriais com óptica especializada para adquirir imagens, de modo que o hardware e o software do computador possam processar, analisar e medir várias características para a tomada de decisão.
Como exemplo, considere um sistema de inspeção de nível de enchimento em uma cervejaria (Figura 1). Cada garrafa de cerveja passa por um sensor de inspeção, que aciona um sistema de visão para acender uma luz estroboscópica e tirar uma foto da garrafa.
Após adquirir a imagem e armazená-la na memória, o software de visão processa ou analisa a imagem e emite uma resposta de falha de passagem com base no nível de enchimento da garrafa.
Se o sistema detectar uma garrafa mal cheia – uma falha – ele sinaliza um desviador para rejeitar a garrafa. Um operador pode visualizar as garrafas rejeitadas e as estatísticas do processo em andamento em uma tela.
Os sistemas de visão acina também podem realizar medições objetivas, tais como determinar uma abertura de vela de ignição ou fornecer informações de localização que orientem um robô a alinhar as peças em um processo de fabricação.
Como funciona a visão por computador?
A tecnologia de visão por computador tende a imitar a maneira como o cérebro humano funciona. Mas como o nosso cérebro resolve o reconhecimento de objetos visuais? Uma das hipóteses populares afirma que nosso cérebro depende de padrões para decodificar objetos individuais. Este conceito é usado para criar sistemas computadorizados de visão.
Os algoritmos computacionais de visão artificial que usamos hoje são baseados no reconhecimento de padrões. Treinamos computadores em uma enorme quantidade de computadores de dados visuais que processam imagens, rotulam objetos neles e encontram padrões nesses objetos.
Por exemplo, se enviarmos um milhão de imagens de flores, o computador as analisará, identificará padrões que são similares a todas as flores e, ao final deste processo, criará um modelo “flor”. Como resultado, o computador será capaz de detectar com precisão se uma determinada imagem é uma flor toda vez que lhes enviarmos imagens.
Golan Levin, em seu artigo Image Processing and Computer Vision, fornece detalhes técnicos sobre o processo que as máquinas seguem na interpretação de imagens. Em resumo, as máquinas interpretam as imagens como uma série de pixels, cada um com seu próprio conjunto de valores de cor.
Por exemplo, abaixo está uma imagem de Abraham Lincoln. O brilho de cada pixel nesta imagem é representado por um único número de 8 bits, variando de 0 (preto) a 255 (branco). Estes números são o que o software vê quando você insere uma imagem.
Estes dados são fornecidos como uma entrada para o algoritmo de visão do computador que será responsável pela análise posterior e tomada de decisão.