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Programa do Curso
Introdução ao Visionamento Industrial Computer Vision
- Visão geral dos sistemas de visão por computador na manufatura
- Defeitos típicos: fissuras, arranhões, desalinhamentos, componentes ausentes
- IA versus inspeção visual baseada em regras tradicionais
Aquisição e Pré-processamento de Imagens
- Tipos de câmeras e configurações de captura de imagem
- Redução de ruído, aumento do contraste e normalização
- Aumento de dados para robustez no treinamento
Técnicas de Detecção de Objetos e Segmentação
- Abordagens clássicas (thresholding, detecção de bordas, contornos)
- Métodos de aprendizado profundo: CNNs, U-Net, YOLO
- Escolhendo entre detecção, classificação e segmentação
Desenvolvimento do Modelo de Detecção de Defeitos
- Preparando conjuntos de dados anotados
- Treinamento de classificadores e segmentadores de defeitos
- Avaliação do modelo: precisão, recall, F1-score
Implantação em Configurações Industriais
- Considerações de hardware: GPUs, dispositivos edge, PCs industriais
- Arquitetura da pipeline de inspeção em tempo real
- Integração com PLCs e sistemas de automação industrial
Ajuste de Desempenho e Manutenção
- Lidando com condições de iluminação e produção em mudança
- Retreinamento do modelo e aprendizado contínuo
- Integração de alertas, registro e relatórios QA
Estudos de Caso e Aplicações de Domínio
- Detecção de defeitos na montagem automotiva e soldagem
- Inspeção da superfície em eletrônicos e semicondutores
- Verificação de rótulos e embalagens no setor farmacêutico e alimentos
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Experiência com conceitos de aprendizado de máquina ou visão computacional
- Familiaridade com Python programação
- Compreensão básica de controle de qualidade ou automação industrial
Público-alvo
- Equipes de QA
- Engenheiros de automação
- Desenvolvedores de visão computacional
14 Horas