24 de fevereiro de 2025
Descubra como a visão computacional aumenta a segurança do armazém, detectando perigos, prevenindo colisões e melhorando a proteção dos trabalhadores 24 horas por dia.
Segurança e eficiência são críticas quando se trata de armazéns. Eles geralmente abrigam empilhadeiras, esteiras transportadoras e sistemas automatizados que precisam operar continuamente, e ocasionalmente podem ocorrer acidentes. Por exemplo, a segurança de empilhadeiras é uma grande preocupação, com a Administração de Segurança e Saúde Ocupacional (OSHA) relatando cerca de 61.800 ferimentos leves, 34.900 ferimentos graves e 85 fatalidades a cada ano.
As medidas de segurança tradicionais, como sinais de aviso, espelhos e supervisão manual, têm limitações. Pontos cegos, erros humanos e reações tardias podem dificultar a prevenção de acidentes antes que eles aconteçam. Simplificando, garantir a segurança do armazém requer monitoramento constante, o que não é fácil para os humanos fazerem sozinhos.
No entanto, a visão computacional, um ramo da inteligência artificial (IA), pode melhorar a segurança do armazém, fornecendo monitorização em tempo real e deteção proactiva de perigos. Especificamente, modelos de visão computacional como o Ultralytics YOLO11 podem permitir a deteção de objectos e de pessoas para ajudar em tarefas como a prevenção de colisões em tempo real.
Neste artigo, analisaremos mais de perto como a visão computacional pode melhorar a segurança do armazém e otimizar as operações logísticas.
Armazéns são ambientes dinâmicos onde máquinas e trabalhadores operam em estreita proximidade, aumentando o risco de acidentes. Garantir a segurança dos trabalhadores é crucial, especialmente em áreas movimentadas onde a visibilidade limitada aumenta o risco de colisões. Por exemplo, empilhadeiras, AGVs (Veículos Guiados Automaticamente) e porta-paletes operam continuamente e, sem o monitoramento adequado, colisões entre equipamentos ou trabalhadores podem resultar em ferimentos graves.
Da mesma forma, as esteiras transportadoras podem representar um risco de segurança se os trabalhadores não tiverem cuidado, especialmente perto de pontos de acesso ou roupas soltas perto de peças móveis. Pontes rolantes e equipamentos de elevação também precisam de atenção, pois cargas instáveis ou problemas mecânicos podem criar riscos. Estar ciente desses riscos e abordá-los em tempo real ajuda a manter o armazém seguro para todos.
Um dos maiores desafios relacionados com a segurança do armazém é a visibilidade limitada. Pontos cegos, vistas obstruídas e prateleiras de armazenamento altas dificultam a detect perigos antes da ocorrência de acidentes.
Escorregões, tropeções e quedas são riscos comuns, especialmente em ambientes movimentados. Além disso, erros humanos, como reações tardias, julgamentos errados e fadiga, continuam a desempenhar um papel substancial em acidentes de armazém, mesmo com protocolos de segurança rigorosos em vigor.
Embora as medidas de segurança tradicionais, como espelhos e sinais de aviso, possam ajudar, elas dependem de os trabalhadores notarem os perigos e reagirem rapidamente. Em contrapartida, a visão computacional adota uma abordagem proativa, utilizando a monitorização em tempo real orientada por IA para identificar riscos e prevenir acidentes antes que estes ocorram.
A visão computacional ajuda as máquinas a analisar e responder a dados visuais. Pode ser utilizada para processar imagens e vídeos em tempo real, permitindo que os sistemas de armazém de visão computacional detect objectos, track movimentos e previnam acidentes.
Em comparação com a monitorização manual, a automação alimentada por IA torna a segurança do armazém mais eficiente e fiável. Isto é possível graças a modelos de visão por computador como o YOLO11, que pode analisar feeds de vídeo em tempo real.
Em particular, as tarefas de visão por computador, como a deteção de objectos e a segmentação de instâncias, suportadas pelo YOLO11 , podem identificar obstáculos como empilhadores, porta-paletes e inventário mal colocado para reduzir os riscos de colisão em ambientes movimentados.
Também pode ser utilizado para detect trabalhadores e monitorizar a sua proximidade de empilhadores e outras máquinas, evitando acidentes. Esses sistemas Vision AI podem ser programados para fornecer alertas em tempo real e notificar os operadores de potenciais perigos, permitindo acções rápidas antes da ocorrência de incidentes.
Em seguida, vamos discutir aplicações específicas de visão computacional que podem ajudar a melhorar a segurança do armazém. Também vamos analisar como YOLO11 pode ser utilizado para melhorar a prevenção de acidentes e a gestão de riscos.
O rastreamento de objetos é uma tarefa de visão computacional que monitora continuamente o movimento de objetos em tempo real. Diferentemente da detecção de objetos, que identifica e rotula objetos em um único frame, o rastreamento de objetos acompanha esses objetos em vários frames, permitindo que o sistema analise padrões de movimento e preveja suas trajetórias.
Em ambientes dinâmicos de armazém, o rastreamento de objetos é especialmente útil onde empilhadeiras, AGVs, porta-paletes e até mesmo embalagens individuais estão constantemente em movimento. Ao entender como os objetos se movem e interagem, os armazéns podem melhorar a segurança e a eficiência.
As capacidades de seguimento de objectos do YOLO11facilitam a monitorização do movimento de veículos e equipamentos, prevêem potenciais colisões e emitem alertas quando os objectos se aproximam demasiado uns dos outros. Além disso, a estimativa de profundidade activada por IA pode melhorar os cálculos de distância, reduzindo os falsos alarmes e melhorando a precisão dos avisos de colisão.
Para além do rastreio de máquinas, YOLO11 também pode calcular a distância entre embalagens, garantindo um espaçamento adequado para sistemas de armazenamento e recuperação automatizados. Quando integrada com sistemas de gestão de armazéns (WMS), esta tecnologia pode enviar alertas em tempo real aos operadores ou ajustar dinamicamente os percursos de deslocação. Uma abordagem proactiva ajuda a evitar acidentes e também optimiza a navegação no armazém e a organização do inventário.
O suporte do YOLO11para a estimativa de pose pode melhorar a segurança dos trabalhadores através da análise da postura corporal e da deteção de riscos ergonómicos em tempo real. A estimativa da postura funciona através do mapeamento da estrutura esquelética de um trabalhador utilizando pontos-chave, como as posições das articulações e os ângulos dos membros, para analisar os padrões de movimento. Ao seguir estes pontos em tempo real, o sistema pode determinar se uma postura é segura ou potencialmente prejudicial.
Ao fazê-lo, os sistemas Vision AI integrados no YOLO11 podem detect flexões inseguras, técnicas de elevação inadequadas e posturas relacionadas com a fadiga que aumentam o risco de lesões por esforço.
Quando tal solução de visão computacional reconhece uma postura perigosa, ela pode alertar instantaneamente os trabalhadores ou supervisores, permitindo uma ação corretiva antes que ocorram lesões. Isso pode reduzir lesões no local de trabalho, melhorar a ergonomia e incentivar práticas de levantamento e movimento mais seguras em armazéns.
As paletes caídas, o inventário mal colocado ou os detritos podem criar riscos de segurança num armazém se não forem rapidamente resolvidos. As capacidades de deteção de objectos do YOLO11podem ajudar, ao analisar continuamente o chão e identificar obstáculos que podem passar despercebidos aos supervisores humanos.
Para além de detetar objectos sólidos, a visão por computador também pode ser utilizada para monitorizar as condições do piso para detect derrames de líquidos que possam causar escorregamentos ou derrapagens de empilhadores. Ao analisar reflexos e texturas de superfície, o sistema pode distinguir entre áreas seguras e perigosas, ajudando a evitar acidentes.
A detecção de pessoas adiciona outra camada de segurança, garantindo que as saídas de emergência e os caminhos de segurança permaneçam desobstruídos. Se uma obstrução, como um grupo de pessoas ociosas, for detectada, o sistema alerta a equipe para tomar medidas, ajudando as organizações a permanecerem em conformidade com os regulamentos de segurança e reduzindo os riscos em situações de emergência.
Aqui estão algumas vantagens importantes de usar visão computacional para segurança em armazéns:
No entanto, como qualquer outra tecnologia, também existem certas limitações a serem consideradas ao implementar soluções de visão computacional:
Olhando para o futuro, o futuro da segurança de armazéns alimentada por IA e da detecção de perigos provavelmente será moldado pela integração de sensores IoT (Internet das Coisas) e conectividade 5G.
IoT refere-se a uma rede de dispositivos, como sensores, máquinas e equipamentos, que estão conectados à internet e podem trocar informações entre si. Em um armazém, isso significa que dispositivos como empilhadeiras, robôs e sistemas de inventário podem se comunicar em tempo real, compartilhando dados importantes sobre seu status ou movimentos.
Quando combinados com o 5G (a tecnologia sem fio mais recente e rápida), esses sistemas podem enviar e receber informações quase instantaneamente, melhorando a eficiência e a capacidade de resposta geral.
Essa configuração conectada possibilita o uso da visão computacional para garantir que empilhadeiras e robôs possam trabalhar perfeitamente ao lado de trabalhadores humanos. Com dados em tempo real de sensores IoT, os sistemas automatizados podem ajustar suas ações com base no que está acontecendo ao seu redor, reduzindo os riscos de segurança e melhorando o fluxo de trabalho. Esses sistemas podem responder rapidamente às mudanças no ambiente.
A visão computacional está mudando a forma como os armazéns abordam a segurança, ajudando a prevenir acidentes e reduzir riscos. À medida que esses sistemas continuam a melhorar, os armazéns verão detecção mais precisa, processamento mais rápido e melhor automação.
Os modelos de visão computacional como o YOLO11 levam a segurança do armazém ainda mais longe através de tarefas como a deteção de objectos e a estimativa de pose. Ao adotar a visão computacional para a segurança de empilhadeiras, as organizações podem reduzir riscos, melhorar a eficiência operacional e criar ambientes de trabalho mais seguros.
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