Curso de Visão Computacional Industrial com IA: Detecção de Defeitos e Inspeção Visual

Introdução à Visão Computacional Industrial

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

Aquisição de Imagens e Pré-processamento

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

Técnicas de Detecção de Objetos e Segmentação

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

Desenvolvimento de Modelos de Detecção de Defeitos

• Preparação de datasets anotados
• Treinamento de classificadores e segmentadores de defeitos
• Avaliação do modelo: precisão, recall, F1-score

Implantação em Ambientes Industriais

• Considerações de hardware: GPUs, dispositivos de edge, PCs industriais
• Arquitetura de pipeline de inspeção em tempo real
• Integração com PLCs e sistemas de automação de fábrica

Ajuste de Desempenho e Manutenção

• Lidando com mudanças na iluminação e condições de produção
• Retreinamento de modelos e aprendizado contínuo
• Integração de alertas, logs e relatórios de QA

Estudos de Caso e Aplicações por Domínio

• Detecção de defeitos em montagem e soldagem automotivas
• Inspeção superficial em eletrônicos e semicondutores
• Verificação de rótulos e embalagens em indústrias farmacêuticas e de alimentos

Resumo e Próximos Passos