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Programa do Curso

Introdução à Visão Computacional Industrial

  • Visão geral dos sistemas de visão máquina na manufatura
  • Defeitos típicos: trincas, arranhões, desalinhamentos, componentes ausentes
  • IA versus inspeção visual tradicional baseada em regras

Aquisição de Imagem e Pré-processamento

  • Tipos de câmeras e configurações de captura de imagem
  • Redução de ruído, aumento de contraste e normalização
  • Augmentation de dados para robustez no treinamento

Técnicas de Detecção e Segmentação de Objetos

  • Abordagens clássicas (limiarização, detecção de bordas, contornos)
  • Métodos de aprendizado profundo: CNNs, U-Net, YOLO
  • Escolha entre detecção, classificação e segmentação

Desenvolvimento do Modelo de Detecção de Defeitos

  • Preparação de conjuntos de dados anotados
  • Treinamento de classificadores e segmentadores de defeitos
  • Avaliação do modelo: precisão, recall, escore F1

Implantação em Ambientes Industriais

  • Considerações de hardware: GPUs, dispositivos de borda (edge), PCs industriais
  • Arquitetura do pipeline de inspeção em tempo real
  • Integração com CLPs e sistemas de automação fabril

Ajuste de Performance e Manutenção

  • Lidando com mudanças na iluminação e nas condições de produção
  • Retreinamento do modelo e aprendizado contínuo
  • Integração de alertas, logs e relatórios de QA (Garantia da Qualidade)

Estudos de Caso e Aplicações no Domínio

  • Detecção de defeitos na montagem e soldagem automotiva
  • Inspeção de superfícies em eletrônicos e semicondutores
  • Verificação de rótulos e embalagens em farmacêuticos e alimentícios

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Experiência com conceitos de aprendizado de máquina ou visão computacional
  • Familiaridade com programação em Python
  • Conhecimento básico de controle de qualidade ou automação industrial

Público-alvo

  • Equipes de QA (Garantia da Qualidade)
  • Engenheiros de automação
  • Desenvolvedores de visão computacional
 14 Horas

Número de participantes


Preço por participante

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