Visão Computacional na Indústria: automatizando inspeções, segurança e qualidade na era da Indústria 5.0
Nos últimos anos, o setor industrial tem enfrentado uma pressão crescente para aumentar a produtividade, garantir a qualidade e assegurar a segurança em todas as etapas da produção. Em um cenário global de alta competitividade, a busca pela máxima eficiência na produção industrial vem se acelerando com o apoio da Inteligência Artificial (IA) e da Visão Computacional.
À medida que a fabricação evolui para a Indústria 5.0 – posicionando o ser humano no centro da transformação, potencializado por tecnologias inteligentes e pela análise de dados avançada –, a Visão Computacional se destaca como uma tecnologia transformadora, capaz de automatizar inspeções, reforçar a segurança e elevar a qualidade em toda a cadeia de produção.
Enquanto países como China, Estados Unidos e nações europeias investem bilhões em Visão Computacional, no Brasil essa iniciativa ainda é incipiente e pouco difundida. O país permanece distante desse patamar, devido à falta de investimentos consistentes tanto do setor privado quanto do poder público. Embora haja movimentos recentes em direção à modernização dos processos industriais, desafios como infraestrutura deficiente, conectividade instável e falta de clareza sobre aplicações práticas dificultam o avanço.
Contudo, os recentes progressos em Inteligência Artificial e sensores oferecem uma oportunidade única para o Brasil desenvolver soluções adaptadas às suas peculiaridades locais, superando barreiras, inovando com recursos limitados e acelerando a sua transformação digital. Isso representa uma chance estratégica de diferenciação para o mercado brasileiro.
Confira neste artigo como a Visão Computacional tornou-se fundamental para a modernização dos processos industriais, proporcionando ganhos expressivos em eficiência, qualidade, segurança e sustentabilidade. Exploramos desde os conceitos fundamentais até as aplicações práticas e os benefícios tangíveis para as empresas.
O que é Visão Computacional?
A Visão Computacional utiliza Inteligência Artificial para “ver” e “compreender” dados visuais, como imagens e vídeos, de forma similar à percepção humana, mas com precisão e velocidade muito superiores. Essa tecnologia permite transformar dados visuais brutos em informações estratégicas, apoiando a tomada de decisões e a automação de processos em ambientes industriais.
Enquanto a IA permite que os computadores “pensem”, a Visão Computacional – como uma área da Inteligência Artificial – os fazem interpretar visualmente o mundo ao seu redor. Isso porque essa tecnologia emula a nossa capacidade cognitiva de perceber o meio externo por meio da visão, processar o que é visto em tempo real e reagir com base nessas informações.
A visão humana tem a vantagem de uma vida inteira de contexto para treinar como distinguir objetos, estimar distâncias, se estão se movendo ou se há algo errado com uma imagem. Em contrapartida, a Visão Computacional treina máquinas para realizar essas funções, mas as fazem em muito menos tempo, usando câmeras, dados e algoritmos em vez de retinas, nervos ópticos e córtex visual.
O objetivo é automatizar tarefas visuais repetitivas e ampliar a capacidade de análise para além do que seria possível apenas com o trabalho humano. Um sistema treinado para inspecionar uma linha de produção, por exemplo, pode analisar milhares de produtos ou processos por minuto, percebendo defeitos ou problemas imperceptíveis, rapidamente superando as capacidades humanas.
Em resumo, por meio de algoritmos avançados, aprendizado de máquina e redes neurais, a Visão Computacional capacita as máquinas a identificar objetos, monitorar imagens, reconhecer padrões, interpretar cenários e fazer recomendações ou tomar decisões a partir de recursos visuais digitais capturados por câmeras e sensores ópticos.
Tecnologias envolvidas
Para alcançar esses objetivos, a Visão Computacional utiliza um conjunto de tecnologias e metodologias.
- Sensores e câmeras de alta resolução
São responsáveis pela captura de imagens e vídeos que servirão de base para a análise.
- Machine Learning e Deep Learning
Algoritmos de aprendizado de máquina, especialmente redes neurais convolucionais (CNN – sigla em inglês), são empregados para detectar, classificar e segmentar elementos importantes nas imagens, como defeitos, componentes e riscos.
- Processamento de imagens
Técnicas de pré-processamento, como correção de cores, remoção de ruídos e ajustes de contraste, garantem que os dados visuais estejam em condições ideais para a análise.
Vale reforçar também que, para gerar os resultados esperados, a Visão Computacional precisa de uma grande quantidade de dados visuais associados ao que se deseja verificar. Ela realiza múltiplas análises até discernir distinções e, por fim, reconhecer imagens.
Por exemplo, para treinar um computador a reconhecer pneus de automóveis, é necessário alimentá-lo com uma grande quantidade de imagens de pneus e itens relacionados a pneus para que ele aprenda as diferenças e reconheça um pneu, especialmente um sem defeitos.
Automatizando inspeções na Indústria
A automação das inspeções representa uma das aplicações mais impactantes da Visão Computacional na indústria. Tradicionalmente, a verificação da qualidade dos produtos era realizada manualmente, processo que demandava alto investimento de tempo e estava sujeito à variabilidade humana, podendo ser comprometida por fadiga e subjetividade.
Com o uso de sistemas inteligentes, as inspeções ganham precisão, agilidade e consistência, com uma análise imparcial e contínua, garantindo que defeitos e anomalias sejam identificados de forma rápida e eficiente. Na Indústria 5.0, a automação das inspeções assume uma nova dimensão ao integrar a inteligência das máquinas com o olhar humano.
Essa abordagem híbrida promove uma colaboração fundamental, em que as pessoas trabalham lado a lado com robôs e máquinas inteligentes para pensar criticamente, identificar sutilezas, avaliar contextos atípicos e tomar melhores decisões. Afinal, a tecnologia não funciona sozinha. É necessário equilibrar a capacidade humana com a artificial para alcançar melhores resultados.
Como funciona a automação do processo de inspeção por Visão Computacional
Captura de imagens em alta resolução
Câmeras e sensores modernos fornecem imagens e vídeos de alta definição, capturando todos os detalhes dos produtos em diferentes ângulos. Essa riqueza de informação é a base para que algoritmos possam detectar pequenas imperfeições que poderiam passar despercebidas pelo olhar humano.
Processamento e análise dos dados
Após a captura, as imagens são processadas por meio de algoritmos de pré-processamento, que ajustam condições de iluminação, contrastes e remoção de ruídos. Em seguida, técnicas de machine learning e deep learning são aplicadas para identificar padrões, realizar medições precisas e classificar os níveis de qualidade. Modelos personalizados podem ser treinados para reconhecer desde micro defeitos em componentes eletrônicos até falhas estruturais em peças automobilísticas.
Detecção de anomalias e defeitos
Os sistemas automatizados comparam as imagens capturadas com os parâmetros definidos para cada produto. Qualquer desvio do padrão esperado – seja uma imperfeição na superfície, um desalinhamento ou a presença de contaminação – é sinalizado de imediato. Esse monitoramento em tempo real permite uma atuação rápida, evitando o avanço de produtos defeituosos na linha de produção.
Vantagens da automação nas inspeções com Visão Computacional
Precisão e consistência
A análise computadorizada elimina as inconsistências inerentes à inspeção manual, garantindo uma verificação padronizada e precisa em todos os produtos.
Agilidade e produtividade
Sistemas automatizados operam em tempo real, aumentando significativamente a velocidade dos processos de controle de qualidade e permitindo a inspeção de grandes volumes sem perder eficácia.
Redução de custos e retrabalho
Ao identificar defeitos precocemente, a automação minimiza os custos associados a retrabalhos e desperdícios, contribuindo para uma produção mais enxuta e econômica.
Integração com outras tecnologias
Em um ambiente de Indústria 5.0, essas soluções se integram facilmente com outros sistemas digitais, permitindo, por exemplo, a retroalimentação automática para ajustes nos processos de fabricação ou a integração com sistemas de segurança e monitoramento em tempo real.
Exemplos práticos de aplicação
Setor automotivo
Inspeção de soldas, verificação da qualidade da pintura e detecção de imperfeições em componentes estruturais.
Indústria eletrônica
Identificação de falhas em circuitos impressos, soldagem e montagem de componentes, onde a precisão é crucial para evitar falhas em produtos finais.
Processos de embalagem e alimentos
Verificação da integridade e consistência das embalagens, além de monitoramento visual para assegurar a conformidade com padrões higiênicos e de qualidade.
Melhorando a segurança industrial com Visão Computacional
A segurança industrial é um dos pilares essenciais para a sustentabilidade e a eficiência das operações em ambientes industriais, especialmente na era da Indústria 5.0. Nesse cenário, os sistemas de Visão Computacional emergem como ferramentas robustas para ampliar e aprimorar as práticas de segurança, proporcionando monitoramento contínuo, respostas rápidas e análises preditivas que garantem ambientes de trabalho mais seguros e colaborativos.
Monitoramento contínuo e em tempo real
A utilização de câmeras e sensores de alta resolução permite a captura de imagens e vídeos em tempo real, monitorando áreas críticas de produção e capturando detalhes que podem indicar potenciais riscos. Esses sistemas estão constantemente vigilantes, identificando situações que exigem intervenção imediata, como a presença de objetos ou pessoas em zonas perigosas ou a violação de perímetros de segurança.
Detecção de riscos e comportamentos anômalos
Os algoritmos de Visão Computacional, aliados a técnicas de Machine Learning e Deep Learning, analisam os dados visuais para reconhecer padrões e identificar comportamentos atípicos, como movimentos bruscos, posturas de risco ou a não utilização correta dos Equipamentos de Proteção Individual (EPIs).
Essa capacidade de análise preditiva possibilita a antecipação de riscos, permitindo que os gestores adotem medidas preventivas antes que incidentes ocorram.
Integração com sistemas de alarme e resposta imediata
A Visão Computacional não funciona isoladamente; ela se integra a sistemas de alarme e resposta rápida para gerar alertas automáticos assim que uma situação de risco é detectada.
Essa integração possibilita uma comunicação eficiente entre o sistema de monitoramento e os operadores, agilizando as ações corretivas e mitigando possíveis acidentes. Em situações críticas, a sobreposição de dados visuais com indicadores de emergência promove uma resposta coordenada entre tecnologia e intervenção humana.
Capacitação e colaboração humano-máquina
Na Indústria 5.0, a Inteligência Artificial e a automação são projetadas para potencializar a capacidade dos profissionais, não para substituí-los. Operadores especializados trabalham lado a lado com os sistemas automatizados, interpretando dados complexos e ajustando os parâmetros dos algoritmos conforme as particularidades de cada ambiente.
Essa colaboração reforça a cultura de segurança, pois o olhar humano é fundamental para contextualizar as informações e tomar decisões estratégicas em situação de emergência.
Benefícios e impactos na segurança operacional
Redução de acidentes
A detecção rápida de anomalias e comportamentos de risco diminui significativamente a probabilidade de acidentes e incidentes.
Melhora na eficiência dos processos
A automação do monitoramento libera os operadores para se concentrarem em tarefas que exigem análise e tomada de decisão, otimizando os recursos humanos.
Prevenção e mitigação de riscos
O monitoramento contínuo e a análise preditiva permitem identificar pontos críticos e agir preventivamente, criando um ambiente industrial mais seguro e resiliente.
Integração com tecnologias emergentes
A combinação de Visão Computacional com Internet das Coisas (IoT – sigla em inglês) , Big Data e outras inovações da Indústria 5.0 potencializa a criação de sistemas de segurança integrados e inteligentes, que evoluem continuamente com base nos dados coletados.
Garantindo a qualidade dos processos e produtos com Visão Computacional na Indústria 5.0
Na Indústria 5.0, a garantia da qualidade transcende a mera detecção de defeitos, tornando-se um processo contínuo e integrado, capaz de promover a excelência em todas as etapas da produção.
A Visão Computacional, nesse sentido, atua como um sensor inteligente que vai além da identificação de falhas, otimizando processos, melhorando a rastreabilidade, possibilitando a personalização em larga escala e fortalecendo a atuação humana para assegurar a entrega de produtos e serviços que superem as expectativas dos clientes.
Controle de qualidade automatizado em linhas de produção
A Visão Computacional permite a implementação de sistemas de controle de qualidade automatizados em todas as fases da linha de produção. Câmeras de alta resolução capturam imagens e vídeos que são analisados em tempo real por algoritmos inteligentes, garantindo que cada componente, etapa ou produto final atenda aos padrões estabelecidos.
Essa automação acelera o processo de inspeção e reduz a probabilidade de erros humanos, garantindo uma qualidade mais uniforme e consistente.
Padronização e consistência
Um dos pilares da garantia da qualidade é a padronização dos processos e a consistência na execução das tarefas. A Visão Computacional desempenha um papel crucial nesse aspecto, pois os algoritmos podem ser treinados para reconhecer e validar padrões específicos, para garantir que todos os produtos atendam aos mesmos critérios de qualidade.
Como resultado, essa padronização facilita a identificação de desvios, além de simplificar a rastreabilidade e o gerenciamento da qualidade em toda a cadeia de valor.
Redução de erros e retrabalhos
Ao identificar defeitos e anomalias em tempo real, a Visão Computacional permite que os operadores tomem medidas corretivas imediatas, evitando que produtos não conformes sigam para as próximas etapas da produção. Essa detecção precoce reduz a necessidade de retrabalhos, minimiza os custos associados a desperdícios e aumenta a eficiência geral dos processos.
Além disso, os dados coletados pelos sistemas de Visão Computacional podem ser utilizados para identificar as causas raízes dos problemas de qualidade, permitindo que as empresas implementem ações preventivas e corretivas mais eficazes.
Rastreabilidade e transparência
A Visão Computacional contribui para a rastreabilidade dos produtos, registrando informações detalhadas sobre cada etapa do processo produtivo. Esses dados podem ser armazenados em bancos de dados e utilizados para gerar relatórios de qualidade, permitindo que as empresas monitorem o desempenho dos processos, identifiquem tendências e tomem decisões informadas.
A rastreabilidade também facilita a identificação e o tratamento de não conformidades, garantindo que os produtos defeituosos sejam retirados do mercado de forma rápida e eficiente.
Integração com a expertise humana
Na Indústria 5.0, a Visão Computacional não substitui o conhecimento e a experiência dos profissionais, mas os complementa, permitindo que os operadores se concentrem em tarefas que exigem criatividade, intuição e julgamento crítico. Os sistemas inteligentes fornecem dados e insights valiosos, mas a interpretação dessas informações e a tomada de decisões estratégicas permanecem sob a responsabilidade das pessoas.
Essa colaboração entre humanos e máquinas é fundamental para garantir a qualidade dos processos e produtos, promovendo a inovação contínua e a melhoria dos resultados.
O papel do SiDi como ICT
Um dos maiores Institutos de Ciência e Tecnologia (ICTs) do Brasil, criador de mais de 1.200 projetos de inovação e líder em Inteligência Artificial, o SiDi é uma referência em Visão Computacional e IA para a Indústria. Possuímos expertise em análise avançada, modelagem preditiva e otimização de decisões baseadas em dados. Além disso, somos capacitados a transformar informações complexas em insights estratégicos acionáveis.
O nosso papel é ser uma liderança nesse contexto, interligando a pesquisa realizada nas universidades e a sua aplicação na sociedade, por meio do setor empresarial. Isso envolve catalisar a pesquisa e o desenvolvimento tecnológico, interligando as pontas e promovendo soluções inovadoras por meio de parcerias.
Além disso, também temos o dever de conscientizar a sociedade e as empresas, bem como fomentar conversas entre os players para facilitar a busca e a concretização das soluções. Por isso, se a sua organização tem interesse em desenvolver soluções de Visão Computacional, no contexto da Indústria 5.0, entre em contato conosco.
Sobre o SiDi
O SiDi atua com foco em Pesquisa, Desenvolvimento e Inovação (PD&I). Fundado em 2004, conta com um corpo de mais de 700 profissionais altamente especializados, incluindo mestres e doutores. Seus profissionais possuem conhecimento diferenciado em frentes como Inteligência Artificial, Data Science, MLOps e Segurança Cibernética, o que permite ao instituto oferecer soluções fim a fim usando tecnologia de ponta e as melhores práticas de mercado, que vão desde a concepção até a implementação e entrega de soluções e produtos.
Com escritórios localizados nos maiores polos tecnológicos do Brasil – Campinas, Recife e Manaus –, o SiDi é parceiro de universidades reconhecidas no cenário de pesquisa e desenvolvimento tecnológico, tais como PUC-CAMPINAS, Unicamp, USP, UFPE, UPE, UFRJ, UFC, UFMG e IFPE. O instituto é credenciado para operar projetos de pesquisa, desenvolvimento e inovação pelo CATI, CAPDA (Lei da Informática) e ANP, e tem auxiliado grandes empresas em projetos que utilizam esses incentivos, assim como os programas de P&D da ANEEL, Inovar PE, entre outros. Desde a sua fundação, o ICT atuou em mais de 1.200 projetos, sendo grande parte deles de abrangência global.