Projeto de visão computacional
Como funciona um projeto de visão computacional industrial
Do primeiro contato à operação contínua. Esta página descreve o caminho completo, o que esperamos de você em cada etapa e onde um projeto costuma travar.
Sem compromisso. A conversa de diagnóstico leva cerca de 30 minutos.
As etapas de um projeto
A ordem importa: cada etapa existe para evitar que a seguinte seja feita no escuro.
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Diagnóstico
Cerca de 30 minutos para entender a linha, o que fica invisível hoje e qual resultado justifica o projeto. Saímos com uma hipótese do que precisa ser detectado, medido ou registrado.
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Coleta de imagens
Usamos imagens que você já tem ou capturamos no chão de fábrica. Aqui importam variação de turno, iluminação, sujeira e casos raros — não o cenário ideal.
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Prova de viabilidade
Um recorte do problema é testado com dados reais para responder a uma pergunta simples: o padrão é distinguível na imagem? Um resultado negativo aqui economiza o resto do projeto.
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Definição de hardware
Só depois da viabilidade escolhemos câmeras, lentes, iluminação e onde o processamento roda. Muitas plantas aproveitam parte da infraestrutura existente.
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Treinamento do modelo
O modelo é treinado com dados anotados da sua operação e classes definidas junto de quem conhece o processo. Ambiguidade de classe é resolvida aqui, não depois.
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Validação
Comparação com a inspeção atual, em condições de produção. Definimos juntos o que é um falso positivo aceitável e o que é um falso negativo inaceitável — os dois têm custos diferentes.
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Integração
Os eventos passam a alimentar MES, ERP ou SCADA por API, ou um dashboard próprio quando não existe sistema para recebê-los.
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Operação
O sistema roda na linha, gerando alertas, evidência visual e indicadores. Nesta fase o objetivo é que a equipe confie no que a tela mostra.
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Manutenção
Produto novo, fornecedor novo ou mudança de iluminação alteram o que a câmera vê. Modelos em produção são monitorados e reajustados quando o cenário muda.
O que precisamos de você
A parte do trabalho que não conseguimos fazer sozinhos.
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Acesso ao processo
Uma visita, um vídeo ou fotos suficientes para entender a linha em operação real.
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Um critério de sucesso
O que precisa ser detectado e o que acontece hoje quando isso passa despercebido.
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Alguém que conheça o processo
Definir classes e resolver ambiguidade exige quem convive com o produto todo dia.
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Espaço para variação
Imagens de turnos, lotes e condições diferentes valem mais que muitas imagens iguais.
Onde projetos costumam travar
Os quatro motivos mais frequentes, e por que a ordem das etapas acima existe.
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Padrão não distinguível na imagem
Se o defeito não aparece de forma consistente na captura, nenhum modelo resolve. É o que a prova de viabilidade testa primeiro.
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Critério que muda no meio
Quando a definição de defeito muda a cada revisão, o dataset perde consistência e o modelo aprende ruído.
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Ausência de casos raros
Defeitos que acontecem pouco costumam ser os caros. Sem exemplos deles, não há o que aprender.
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Nenhum destino para o alerta
Um evento detectado que ninguém recebe não muda o resultado da linha. A integração precisa ser decidida cedo.
Perguntas frequentes sobre o projeto
O que costuma ser perguntado antes da primeira conversa.
Quanto tempo leva um projeto completo?
Depende da complexidade e da disponibilidade de imagens. O prazo é estimado na proposta, depois do diagnóstico e da análise de viabilidade — estimar antes disso seria chute.
É possível começar pequeno?
Sim. O caminho usual é uma prova de conceito em um ponto da linha, com escopo estreito, antes de qualquer investimento em hardware.
Precisamos ter um time de dados?
Não. Cuidamos de coleta, anotação, treinamento e validação. O que precisamos do seu lado é conhecimento do processo.
O que acontece se a viabilidade der negativa?
Dizemos isso e explicamos por quê. Um parecer de inviabilidade custa muito menos que um projeto que não entrega.
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