Visão Computacional: O que é?

Tempo de leitura: 4 minutos

A visão humana possibilita a interpretação de inúmeros aspectos do mundo. Essas percepções são diversas, por exemplo, ao observar uma árvore na rua, é possível notar diferentes aspectos da planta, como cores, texturas e formatos. Também pode-se  reconhecer características de imagens, como emoções nos rostos de pessoas que estão em uma foto. 

A visão computacional é um dos ramos da inteligência artificial que estuda o processamento de imagens do mundo real por um computador. Em outras palavras, essa área investiga maneiras de dar às máquinas a capacidade de interpretar visualmente informações, ou seja, enxergar. Entenda neste artigo, desenvolvido pela equipe da Kot Engenharia, quais são as bases de funcionamento dessa tecnologia e como a empresa pode atuar na área.

Figura 1: Visão humana e computacional. [1]

Conceitos Básicos 

Em primeiro lugar, para o melhor entendimento da visão computacional, faz-se necessário a definição dos conceitos de Imagem e Processamento de Imagens.

O conceito de imagem pode ser um pouco abstrato. Tendo isso em vista, define-se, do ponto de vista computacional, como um conjunto de dados. Essas informações são relacionadas por meio de uma função escalar de duas incógnitas [2].

Esses dados normalmente carregam muitos ruídos provenientes de fatores como o local de captura da imagem, equipamentos utilizados, objetos em foco, entre outros [3]. O processamento de imagens visa a adequação necessária para atenuar essas variações. Para tanto, como a imagem é vista pelo computador como uma função, existem inúmeras técnicas matemáticas para modelar os dados conforme o necessário.

Aprofundando o entendimento

Usando como base os conceitos acima apresentados, a visão computacional é responsável pela elaboração de um sistema completo automatizado que captura as imagens, as trata, analisa as informações visuais e dispara um comando para iniciar o processo subsequente cabível.

Etapas para realização da Visão Computacional [4]

Inicialmente, é necessário estabelecer que não existe um único sistema para a aplicação da visão computacional. Listam-se, então, as etapas mais comuns para execução dessa tecnologia:

  • Aquisição: etapa que  visa a captação das imagens;
  • Processamento de imagens: o objetivo deste estágio é adequar e otimizar os dados visuais adquiridos. Para isso, podem ser aplicadas algumas técnicas como retirada de ruídos, rotação da imagem, aplicação de filtros, etc.;
  • Análise de imagens: é nesta fase que as imagens são tornadas únicas do ponto de vista do computador. Cada imagem é atribuída à uma função única de duas incógnitas independentes, que podem ser visualizadas de forma mais objetiva pelas máquinas;
  • Reconhecimento de padrões: neste ponto as imagens são classificadas em função de suas características similares.

A partir do reconhecimento de padrões, ações podem ser iniciadas pelo sistema de forma automática, dando a sequência necessária para o processo.

Vantagens e Limitações da Visão Computacional

Pode-se listar, como vantagem da visão computacional a possibilidade de implementação de um sistema que reduz os custos da empresa. Além disso, é possível aumentar a qualidade dos produtos que a companhia produz.

Por ser um sistema específico para cada aplicação, cada caso deve ser analisado, planejado e executado individualmente. Esse fato faz com que o investimento necessário para o desenvolvimento seja elevado, o que configura a principal limitação da visão computacional.

Aplicações na Indústria

A visão computacional tem diversas aplicações na automação industrial, dentre essas:

  • Verificação não invasiva

 Nesse caso, é possível verificar se o conteúdo das embalagens está completo, excluindo a necessidade de violar o invólucro do produto, por exemplo. A Figura 2 mostra o esquema usado para essa aplicação.

Figura 2: Esquema de aplicação de verificação não invasiva da integridade de embalagens. [5]
  • Inspeção de maquinário e estruturas

Também é possível aplicar a visão computacional para realizar inspeções e análises em máquinas e estruturas [6]. Confira neste artigo uma metodologia aplicada pela Kot.

  • Prevenção de acidentes

Outra aplicação plausível para a visão computacional é na prevenção de colisões de máquinas. A Figura 3 ilustra a situação.

Figura 3: Esquema de monitoramento de distância e anticolisão. [6]
  • Reconhecimento de padrões

A aplicabilidade da visão computacional estende-se, também, para o reconhecimento de padrões que iniciam processos automatizados,como  na identificação de etiquetas, códigos, letras e números impressos. A Figura 4 exemplifica o uso da visão computacional para gerenciamento de estoque.

Figura 4: Esquema de gerenciamento de estoque de caixas por visão computacional. [6]

Conclusão

A partir da leitura do artigo, conclui-se que a visão computacional possui diversas possibilidades de aplicação para solução de problemas e otimização de processos.  A Kot Engenharia possui o conhecimento necessário para aplicá-la, podendo avaliar diferentes contextos de operação e contribuir com os resultados. Consulte nossa equipe para maiores informações.

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Equipe KOT Engenharia

Com mais de 27 anos de história e diversos serviços prestados com excelência no mercado nacional e internacional, a empresa promove a integridade dos ativos dos seus clientes e colabora nas soluções dos desafios de Engenharia. Para essa integridade, utiliza ferramentas para o cálculo, inspeção, instrumentação e monitoramento de estruturas e equipamentos.

Referências:

[1] Blake, Scott (2018). Disponível em: < https://unsplash.com/photos/K6JzHiV4aq8>.

[2] G. Kovasznay, L., & Joseph, H. (1955). Image Processing. Proceedings of the IRE, 43(5), 560–570. doi:10.1109/jrproc.1955.278100.

[3]  Santiago, Gaubert (s.d). Método Baseado em Visão Computacional para Reconhecimento de Dígitos Visando a Leitura de Consumo em Hidrômetros com Indicação Analógica e Digital.

[4] Backes, A e Sá Júnior, J (2019).  Introdução à Visão Computacional Usando MATLAB.

[5] Szeliski, Richard (2010).Computer Vision: Algorithms and Applications .

[6] Acervo IFM.

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