Como Usar Inteligência Artificial em Sistemas de Visão

Ícone de edge learning e cérebro com nós conectados contra uma imagem de chão de fábrica.

Desde que o termo “inteligência artificial” foi criado no campus do Dartmouth College em 1956, tornou-se a nomenclatura comum em muitos campos de estudo – desde suas origens na filosofia à ciência, matemática e além. Apesar de existir há décadas, a integração da inteligência artificial (IA) com sistemas de visão é relativamente nova. Hoje em dia, mais e mais fabricantes estão aproveitando o poder combinado de inteligência artificial e sistemas de visão para obter melhor automação, otimização da eficiência e melhoria do controle de qualidade.

A inteligência artificial amplia a visão baseada em regras com análise baseada em imagens. Quando um computador (ou sistema de visão) recebe uma imagem, o software de inteligência artificial compara a imagem com um banco de dados composto por imagens de referências “boas” e “ruins” e produz um resultado. No mínimo, o resultado é aprovado/reprovado, mas pode aumentar a complexidade dependendo dos requisitos. Este processo de aprendizagem para reconhecer padrões e inferir a partir de imagens de referência anotadas permite que os computadores diferenciem entre anomalias aceitáveis e não aceitáveis nos objetos sob inspeção.

Além disso, as soluções de visão integradas com tecnologia de inteligência artificial podem usar processamento de linguagem natural para ler e interpretar rótulos em imagens, comparado com abordagens baseadas em regras que precisam de programação extensa e conhecimento técnico significativo. Isso possibilita que uma base mais ampla de usuários aproveite a inteligência artificial para automação de fábrica. Duas tecnologias avançadas de inteligência artificial – edge learning e deep learning – ajudam a simplificar ainda mais a automação de tarefas altamente variáveis e resolver tarefas que são muito complicadas e demoradas para programar com algoritmos baseados em regras.

Edge Learning – Edge learning é um subconjunto da IA no qual o processamento ocorre diretamente no dispositivo, ou “na borda” de onde os dados se originam, usando um conjunto de algoritmos testados previamente. A tecnologia é simples de configurar, exigindo conjuntos de imagens menores e períodos de treinamento e validação mais curtos do que as soluções tradicionais baseadas em deep learning.

Deep Learning – Capaz de processar conjuntos de imagens grandes e detalhados, deep learning é desenvolvido para automatizar aplicações complexas ou altamente personalizadas. A tecnologia possibilita que os usuários analisem amplos conjuntos de imagens com rapidez e eficiência, para detectar defeitos sutis e entregar resultados precisos.



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