O que é visão de máquina?
Você pode não perceber, mas a tecnologia de visão de máquina está em todos os lugares. Qualquer coisa produzida em massa - de alimentos a semicondutores e produtos têxteis - depende da visão de máquina para orientar a automação e verificar a qualidade do produto. Como o nome sugere, a visão de máquina (machine vision) é basicamente a capacidade de um sistema (por exemplo, um computador) de ver. O sistema analisa então a imagem para tomar uma decisão ou fazer uma classificação. Inspeção automatizada de produtos, reconhecimento facial e tecnologia para evitar colisões são possíveis graças à tecnologia de visão de máquina.
As câmeras de visão de máquina devem funcionar com total confiabilidade durante todo o dia, todos os dias, durante muitos anos, mesmo em ambientes difíceis, onde pode haver vibrações constantes. Eis um cenário típico de como elas funcionam: a câmera dispara a captação de imagens instantaneamente com base em sinais externos, e envia sinais para ativar luzes ou mesmo outras câmeras. O software de análise de imagem inicia então ações em máquinas, tais como: rejeitar uma peça defeituosa, classificar uma embalagem, analisar uma amostra de sangue, ou orientar um robô.
As câmeras de visão de máquina têm muitos recursos para manipular e criar um tipo específico de imagem. Os recursos básicos e avançados em visão de máquina incluem:
- Capacidade de definir um campo de visão restrito e ignorar o resto da cena
- Correção automática de cores
- Carimbos de tempo para sincronizar imagens com leituras de outros sensores
- Sincronizando a captação de imagens com sinais de outros dispositivos de hardware
- Sincronizar a captação de imagens de várias câmeras
- Controle preciso da configuração da câmera com o kit de desenvolvimento de software interno
- Fácil integração com software de visão de máquina de terceiros
A visão de máquina permite que os sistemas eletrônicos e mecânicos transformem a informação visual em decisões. Os desenvolvedores podem ir além e usar aprendizagem profunda (aprendizagem profunda) para automatizar rapidamente tomadas de decisão complexas e subjetivas. A aprendizagem profunda imita a forma como o cérebro humano processa os dados, utilizando redes neurais para distinguir entre anomalias significativas versus variações naturais. O resultado é a capacidade de analisar padrões mais complexos, desenvolver sistemas mais rapidamente, entregar produtos de alta qualidade e melhorar a produtividade.
Normalmente, sistemas de aprendizagem profunda exigem câmeras e sistemas informatizados separados. Entretanto, a FLIR Neuro Technology permite a implantação da sua rede neural treinada diretamente na câmera. Isso reduz o custo e a complexidade do sistema, permitindo que as decisões sejam tomadas diretamente na câmera, em muitos casos sem um PC hospedeiro. A Neuro Technology é ideal para uma ampla gama de aplicações, incluindo a classificação e triagem de produtos, a tradução da língua de sinais em palavras, a detecção de riscos potenciais de colisão para drones, ou a detecção do estado de alerta de um piloto ou motorista.
Saiba mais sobre as soluções de visão de máquina e aprendizagem profunda da FLIR: https://www.flir.com/iis/machine-vision/