A visão computacional, ou computer vision, não é exatamente uma tecnologia nova. Em meados da década de 1970 pesquisadores já teriam desenvolvido tecnologias de reconhecimento de imagem. Acontece que com o desenvolver da internet o número de imagens disponíveis na rede aumentou exponencialmente, permitindo a evolução desta tecnologia.
Hoje, além de reconhecer uma foto, os computadores são capazes de identificar pessoas e objetos em determinadas imagens, a partir do deep learning é possível ler placas de carros e cruzar com sistemas de segurança no trânsito, por meio da rede neural os computadores conseguem reconhecer bordas e traçar limites, entre outras funcionalidades.
A visão computacional funciona por meio de uma câmera acoplada em um software de identificação de imagem e está presente hoje em diversos setores: desde o marketing digital para identificar se os anúncios estão no lugar onde deviam, por exemplo, uma empresa consegue saber rapidamente se sua campanha de carnes está sendo exibida em sites veganos; passando pela segurança, podendo as câmeras e softwares criarem um “muro virtual”, ou seja, eles delimitam um perímetro e entendem se algo “invade” este espaço, disparando assim um alerta ou alarme; até no controle industrial, através do monitoramento da produção.
O que é visão de máquina, ou machine vision?
Quando a visão computacional é aplicada no setor industrial, ela é chamada de visão de máquina. Essa subcategoria nada mais é do que câmeras acopladas a softwares de inteligência que conseguem aprender os padrões de produção para fazer a gestão de qualidade do produto, da linha de montagem, entre outros.
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A visão de máquina pode ser entendida como parte das tecnologias elencadas como inteligência virtual, uma vez que faz com que as câmeras consigam “ver”, “entender” e “agir” em um processo.
Por exemplo, quando usada para controle de qualidade a visão de máquina é capaz de identificar falhas em produtos e entender em qual parte do processo de fabricação essa falha está ocorrendo - em uma operação de larga escala, isso pode evitar a perda de um lote, além de gerar mais eficiência e economia para a indústria.
Outro uso da visão de máquina é para o controle de equipamentos e gestão de operação. Entendendo como os mecanismos deveriam atuar, as câmeras identificam rapidamente uma falha ou conseguem perceber os mínimos sinais de que uma dispositivo precisa de manutenção. Por outro lado, ao entender qual o processo produtivo de uma linha de montagem, a visão de máquina é capaz de ajudar a prever resultados de produção, automatizar pedidos de matéria-prima e tornar os processos mais rápidos e menos custosos.
Ensinado a máquina
Tudo isso é possível graças ao aprendizado de reconhecimento de imagem das câmeras. Para tal, é preciso oferecer uma grande quantidade de dados aos sistemas. Por exemplo, no caso da utilização da visão de máquina para identificar falhas nos produtos é preciso que o sistema tenha sido exposto a muitas imagens de uma mercadoria de qualidade e muitas outras de todas as falhas possíveis que o item poderia ter. Só assim o software é capaz de aprender o que ler e identificar padrões.
Usando essa premissa, muitas fábricas contratam empresas de dados para treinar a tecnologia a fiscalizar e entender processos a fim de poder trabalhar à favor da produção. Apesar de já ter evoluído muito, essa é uma tecnologia que não para de ser aperfeiçoada, principalmente quando colocada junto aos conceitos de deep learning, IoT, rede neural e inteligência artificial.
Podemos resumir os conceitos, portanto, como sendo a visão de computador um meio de automatizar o processamento de imagens e a visão de máquina como a interface da aplicação da visão computacional no mundo real, como nas indústrias.
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