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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