Inteligência Artificial na Indústria: a visão computacional em todos os setores

A Inteligência Artificial na indústria contribui com a transformação do setor produtivo. Por meio da visão computacional, uma aplicação da Inteligência Artificial (I.A.), a transformação digital dos mais diversos setores da indústria tornou-se uma realidade.


Ela é uma das tendências mais promissoras para os próximos anos e de mais rápido crescimento por ser baseada em modelos de Deep Learning, e estar trazendo mudanças transformadoras em nossas vidas cotidianas.


A Inteligência Artificial por meio da visão computacional é capaz de capturar, processar, analisar e entender imagens e vídeos digitais. Ela permite que computadores e outras máquinas vejam e reconheçam tal qual o olho humano, gerando insights acionáveis ​​de acordo com os algoritmos projetados.


Ela aborda desafios de negócios exclusivos e melhora o desempenho dos negócios por meio de processamento e aprimoramento de imagens, classificação de imagens, detecção de objetos, reconhecimento de recursos e padrões, reconstrução de imagens 3D e análise de vídeo aprimorada.


Vamos verificar, abaixo, algumas das aplicações da inteligência artificial na indústria a partir da visão computacional em diferentes setores.


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Inteligência artificial no Setor Automotivo


Desde a linha de montagem e o processo de fabricação de veículos até aos veículos nas ruas, a inteligência artificial está provando sua aceitação e presença, tornando a condução mais segura todos os dias.


Aplicações ADAS


As aplicações de visão computacional em ADAS (Sistemas Avançados de Assistência ao Condutor) são proeminentes. A visão computacional através das tecnologias ADAS (baseadas em câmera), RADAR e LIDAR (ambas baseadas em visão a laser), estão abrindo caminho para as empresas automotivas em direção a carros autônomos totalmente automatizados.


Diferentes sistemas dentro de um carro executam diferentes tarefas, como o ADAS baseando-se em câmera que fornece representação visual, o RADAR funcionando em caso de baixa visibilidade e o LIDAR fornecendo representação 3D dos arredores do veículo com reconhecimento de objetos.


No entanto, todas essas aplicações do ADAS só são possíveis graças às tecnologias de visão computacional, que juntas fornecem uma solução abrangente em aplicativos ADAS. Isso permite que o motorista tenha uma melhor consciência de seu entorno durante a condução e, ao mesmo tempo, tenha mais controle do seu veículo automotivo.


Reconhecimento de gestos automotivos


O reconhecimento de gestos automotivos com inteligência artificial é o próximo nível em segurança rodoviária, baseado em recursos de aprendizado profundo e Machine Learning (aprendizado de máquina).


A tecnologia de reconhecimento de gestos monitora os gestos faciais e manuais do motorista (falar, enviar mensagens de texto, operar o rádio, comer e beber enquanto dirige, etc.) e notifica se difere dos gestos reconhecíveis pré-programados.


Expressões faciais como piscar de olhos, sonolência e movimentos da cabeça são reconhecidas com tecnologias de visão computacional e enviam alertas sonoros ou visuais para notificar o motorista.


A inteligência artificial na indústria por meio da visão computacional, também é muito útil no gerenciamento de transporte e frotas quando se trata de gerenciar a segurança de passageiros, motoristas e mercadorias.


As soluções baseadas em visão computacional apoiadas por câmeras automotivas (câmeras dash, voltadas para o exterior) e soluções de telemática desempenham um papel fundamental na gestão de segurança destes recursos e gerenciam as operações da frota com riscos extraordinariamente reduzidos.


Visão Computacional no Varejo


Melhorando a experiência de compra


Além de garantir segurança, detecção de derramamento e controle de roubo, a análise de vídeo no varejo com visão computacional e inteligência artificial está mais focada em melhorar a experiência de compra do cliente e otimizar as operações.


Lojas de varejo com recursos de visão computacional e aprendizado de máquina implantados nos pontos de contato do cliente, não apenas coletam dados do cliente, mas também processam informações sobre colocação de produtos, quantidade de estoque na prateleira e necessidade do cliente para que os funcionários da loja atendam melhor.


Gerando insights valiosos


A inteligência artificial no varejo, com a ajuda de câmeras nas lojas, câmeras nas prateleiras, captura imagens dos produtos nos corredores e as processa para extrair insights acionáveis.


Isso ajuda a digitalizar todos os detalhes dos produtos mantidos nos corredores, como sortimentos, compartilhamento de prateleira, disponibilidade de produtos, novos produtos lançados, marcas e suas respectivas variantes, preços e descontos e produtos em falta.


As tecnologias baseadas em visão computacional e em algoritmos de deep learning ajudam a gerar insights sobre produtos, como descobrir se os produtos são colocados no local adequado, o impacto da colocação do produto em suas vendas, promoção do produto, criação de reconhecimento da marca e muito mais.


A última tendência no setor de varejo é aplicar a visão computacional para fornecer soluções de ponta-a-ponta e reduzir o tempo de check-out para seus clientes.


A inteligência artificial por meio da visão computacional, está fornecendo soluções para detectar clientes e seus produtos selecionados, facilitando desse modo o checkout com integração EPOS e detecção de objetos.


Inteligência artificial na Manufatura

As linhas de produção em unidades fabris de alta tecnologia são altamente complexas e automatizadas. As tecnologias de visão computacional nas unidades fabris são muito úteis e trazem diversos benefícios sem precedentes para o negócio. Eis alguns deles abaixo:


Manutenção Preditiva


As unidades de fabricação modernas são equipadas com linhas de produção automatizadas com unidades de transporte e robótica, e por conta disso, uma empresa nunca pode se dar ao luxo de ter uma quebra inesperada de qualquer parte do sistema.


Mesmo uma quebra leve na linha de produção devido a um defeito no sistema pode ser muito desastroso para a boa prática dos processos industriais.


E é aqui que entra em cena o papel da visão computacional, que analisa todos os componentes da linha de produção e detecta até mesmo os mínimos defeitos no sistema.


Com base na investigação detalhada e precisa, os sistemas de visão computacional podem prever qualquer chance de falha futura no sistema, notificar a equipe técnica responsável para corrigir essa causa e garantir que não haja tempo de inatividade na produção.


Identificação de Defeitos


A inspeção de defeitos na configuração industrial pode ser muito arriscada, tediosa, cara e demorada, e às vezes é quase impossível detectar manualmente quaisquer defeitos nas máquinas.


As tecnologias de visão computacional nesses casos auxiliam na eliminação de riscos para os trabalhadores e trabalham precisamente para identificar trincas, corrosão, vazamentos e outras anomalias nas máquinas.


Indústrias como a automotiva, farmacêutica, têxtil ou de energia estão utilizando tecnologias de visão computacional para executar seus processos com a maior eficácia possível, livres de defeitos.


Inspeção da Qualidade do Produto


Nas unidades fabris convencionais, a inspeção da qualidade dos produtos é a última etapa do ciclo produtivo, o que leva ao comprometimento da capacidade produtiva, tempo, mão de obra e custo do setup de produção.


Com a introdução da visão computacional apoiada em técnicas de inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina (ML), a qualidade dos produtos com suas embalagens são inspecionadas em todas as etapas da produção com alta precisão e exatidão, resultando em desperdício mínimo do produto, custo e esforços.


Visão Computacional em Segurança e Vigilância

Um dos primeiros setores a adotar as tecnologias de inteligência artificial é a indústria de segurança e vigilância. Foi a visão computacional que melhorou exponencialmente as técnicas e a precisão na vigilância por vídeo e na análise de vídeo inteligente.


O volume de dados gerados por sistemas de videovigilância depende do número e tipos de câmeras de vídeo e sua resolução para projetos específicos. A enorme quantidade de feeds de vídeo são inúteis, a menos que algumas informações críticas possam ser geradas. A visão computacional tornou isso possível com o uso de IA e ML na análise de vídeo.


Os recursos de inteligência artificial por meio da visão computacional em segurança e vigilância são baseados em:


  • Software de gerenciamento de vídeo e seu hardware

  • Dispositivos de terceiros (como sensores, alarmes, dispositivos de controle de acesso)

  • Rede

  • Interfaces

  • Recursos de processamento de sinal

  • Reconhecimento de padrões e objetos, etc.

Aplicações da inteligência artificial na indústria e outros segmentos através da visão computacional


Gestão de Frotas


Na gestão de frotas, a visão computacional é utilizada para garantir a segurança e proteção dos veículos em trânsito, consignação, motorista e passageiros, e auxilia na otimização das rotas da frota.


Ele melhora as operações da frota monitorando o comportamento do motorista, captura de incidentes, otimização de rotas, rastreamento de remessas, gerenciamento de tempo, reconhecimento de placas, etc.


Vigilância de cidades


A concepção de cidade inteligente é impossível sem tecnologias de visão computacional.


A segurança dos locais públicos como estacionamentos, terminais de ônibus, estações ferroviárias, metrôs, hospitais, rodovias, cruzamentos, entroncamentos e seu respectivo monitoramento com análise avançada de vídeo é conduzido por algoritmos de visão computacional.


Algumas das aplicações baseadas em visão na vigilância da cidade são detecção de multidões, reconhecimento/captura de rostos, detecção de multidões, adulteração de câmeras, rastreamento de veículos, reconhecimento de placas, detecção de objetos ausentes/esquecidos, estacionamento ilegal, veículos em alta velocidade, detecção de veículos em contramão, etc.


Conclusão


As aplicações da inteligência artificial na indústria através da visão computacional podem ser aplicadas em muitos outros setores, como agricultura, petróleo e gás, ciências da vida, esportes, eletrônicos de consumo e muito mais.


A razão por trás da adaptabilidade da visão computacional em quase todos os setores é sua exatidão, muito mais do que a visão humana.


Os algoritmos de visão computacional, se projetados adequadamente para qualquer um dos casos de uso, podem economizar tempo, melhorar a produtividade e reduzir significativamente os custos operacionais.


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