O que é a visão artificial? Saiba como esta disciplina de IA permite a automação industrial, o controlo de qualidade e a robótica. Descubra as suas principais diferenças em relação à Visão por Computador.
A visão artificial é um domínio da tecnologia que permite às máquinas "ver" e interpretar automaticamente o mundo visual. Combina câmaras, iluminação e software para captar e analisar imagens, permitindo que os sistemas tomem decisões ou executem tarefas com base nessa informação visual. Utilizada principalmente em ambientes industriais e automatizados, o principal objetivo da visão artificial é executar tarefas específicas, frequentemente repetitivas, de inspeção e orientação com maior velocidade, precisão e consistência do que os operadores humanos. É um componente-chave que impulsiona a automatização em sectores como o fabrico, a logística e a robótica.
Um sistema de visão artificial típico integra vários componentes de hardware e software para funcionar. O processo começa com câmaras de alta velocidade e iluminação especializada concebidas para captar imagens claras e consistentes de um objeto ou cena. Este passo, conhecido como aquisição de imagem, é fundamental para um desempenho fiável. A imagem captada é depois processada por software que utiliza algoritmos para analisar os dados visuais. Tradicionalmente, esses sistemas dependiam de técnicas de processamento de imagem baseadas em regras. No entanto, os sistemas modernos de visão artificial incorporam cada vez mais a aprendizagem automática (ML) e a aprendizagem profunda (DL) para lidar com tarefas mais complexas e variáveis. A etapa final envolve o sistema que toma uma decisão - como aprovar ou reprovar uma peça - ou orientar um braço robótico. Todo o fluxo de trabalho é frequentemente executado em tempo real em hardware de processamento que vai desde PCs industriais a dispositivos de ponta.
Embora os termos "visão artificial" e "visão por computador" (CV) sejam muitas vezes utilizados indistintamente, têm objectivos distintos. A Visão por Computador é um domínio científico mais vasto que se preocupa com a forma como os computadores podem ser concebidos para obter uma compreensão de alto nível a partir de imagens ou vídeos digitais. Engloba uma vasta gama de aplicações, desde o reconhecimento facial até aos veículos autónomos.
A visão artificial, pelo contrário, é geralmente considerada uma disciplina de engenharia e um subconjunto da visão por computador centrado em aplicações práticas, especialmente na automação industrial. As suas aplicações são normalmente específicas de uma tarefa e realizadas em ambientes altamente controlados. Enquanto a visão por computador trata da compreensão de uma imagem num sentido geral, a visão artificial trata da extração de informações específicas de uma imagem para executar uma tarefa. Para mais pormenores sobre as diferenças, pode explorar esta comparação entre visão computacional e processamento de imagem.
A visão artificial é uma pedra angular da automação industrial moderna. A sua capacidade de executar tarefas visuais de alta velocidade e alta precisão torna-a inestimável em muitos sectores.
A integração da aprendizagem profunda revolucionou a visão artificial. Enquanto os sistemas tradicionais eram limitados por algoritmos baseados em regras, os modelos de deep learning, particularmente as Redes Neurais Convolucionais (CNNs), podem aprender com grandes quantidades de dados. Isto permite-lhes identificar defeitos e caraterísticas com um nível de nuance e flexibilidade que anteriormente era impossível. Modelos como o YOLOv8 e o YOLO11 podem ser treinados em conjuntos de dados personalizados para reconhecer uma grande variedade de objectos e anomalias, tornando-os ideais para tarefas como a segmentação de instâncias em linhas de produção. Plataformas como o Ultralytics HUB simplificam o processo de treinamento e implantação desses modelos avançados. Estruturas como PyTorch e TensorFlow fornecem a base para a construção desses sistemas sofisticados, permitindo soluções de visão mecânica mais robustas e inteligentes.
