Automação, Processamento digital de sinais, Robótica, Sensores, Tecnologia de informação

Introdução à visão de máquina

Como as máquinas e robôs enxergam? O assunto deste post é uma introdução à visão de máquina. É muito usado em máquinas e robôs industrias.

O sistema

Todo sistema com visão de máquina captura uma imagem, faz uma análise com software e responde de forma adequada. Os componentes mais importantes para um sistema de visão de máquina são: uma ou mais câmeras de alta resolução, um conversor analógico-digital para a digitalização da imagem, um processador, grande quantidade de memória RAM e um algoritmo de inteligência artificial (IA).

Melhorando a visão de máquina

Existem algumas técnicas para melhorar a visão das máquinas, aumentando a eficiência do robô ou processo.

  • Iluminação: Iluminando o local inspecionado pode aumentar o contraste e a precisão da imagem capturada. Este gráfico mostra a intensidade relativa da luz em relação ao comprimento de onda dos tipos de lâmpadas mais usadas na visão de máquina.

  • Função do intervalo de gatilho: O ambiente industrial pode criar ruídos, provocando falso gatilho no sistema, no software deve ser definido o que a câmera e os sensores devem detectar para obter a resposta apropriada.
  • Filtragem: Algumas lentes são usadas nas câmeras para filtrar um determinado comprimento de onda. Para melhorar a qualidade da imagem e a precisão.

Reconhecimento de imagens

Como uma máquina reconhece as imagens? Toda imagem é vista como uma matriz de 2 ou mais dimensões. Cada elemento da matriz é representado por um pixel e um número. Este é a representação de uma imagem de 10×10 pixels.

Cada número representa a cor de um pixel e cada cor é a combinação das três cores primárias: vermelho, azul e verde. Grande variação nos pixels indicam presença de objetos ou características da figura.

Uma rede neural convolucional é usada para reconhecer objetos e figuras. Primeiro é mostrado um conjunto de imagens, cada imagem tem algumas características que definem a sua classificação. A rede é treinada para localizar as características e classificar corretamente as imagens. Depois um teste é feito para verificar se a rede neural aprendeu a fazer a classificação correta.

Hoje são implementadas bibliotecas para reconhecimento de imagens, facilitando a implementação e o treinamento.

Algumas outras aplicações

Visão de máquina é muito usada na indústria e medicina, outros exemplos de aplicações são:

  • Reconhecimento e análise de placas e circuitos eletrônicos;
  • Reconhecimento de escrita;

  • Reconhecimento de objetos e padrões;
  • Inspeção de cédulas para verificar autenticidade;

  • Análise de imagens médicas.

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