Produtos e Serviços

Visão Computacional é uma tecnologia de automação baseada na interpretação de imagens digitais. 

É tradicionalmente aplicada na inspeção de produtos em linhas de produção, no reconhecimento de objetos, de pessoas e de textos.  Atualmente tem se popularizado no agronegócio, em veículos autônomos e em diversas outras aplicações.

Antes de escolher um fornecedor ou de desenvolver um sistema de Visão Computacional, entre em contato com a Iofhorus!

Existem diversas abordagens para a concepção de uma solução em Visão Computacional. Dentre elas (não excludentes e não exaustivas):

• Abordagens morfológicas;
• Soluções de problemas inversos e/ou de problemas de otimização;
• Abordagens estatísticas;
• Abordagens determinísticas;
• Redes neurais;
• Soluções por meio de bibliotecas prontas e programação em alto nível;
• …

Geralmente cada fornecedor costuma ser especializado em um tipo de ferramenta (abordagem) listada, e a partir dela tenta resolver qualquer demanda que se apresente a ele. Como postulado por Maslow, “para quem só conhece martelo, qualquer problema é um prego”. E sendo assim, o entendimento da melhor abordagem para determinado problema pode ser determinante na escolha ou desenvolvimento do fornecedor adequado para uma solução.

O desenvolvimento de um sistema de Visão Computacional requer várias expertises, sendo as principais:

• Física, no planejamento da formação das imagens, na óptica de aquisição e no projeto luminotécnico;
• Matemática Avançada, Otimização e Processos Estocásticos, no desenvolvimento de algoritmos;
• Programação, na implementação e integração da solução.

Um desses elos, se fragilizado, compromete o projeto como um todo.

A popularização dos sistemas de Visão Computacional, a crescente disponibilidade de hardware dedicado, softwares de desenvolvimento e bibliotecas de programação faz crescer o número de prestadores de serviço e permite o emprego de mão-de-obra cada vez menos especializada nesse tipo de projeto, o que aumenta o risco de fragilizar alguns “elos da corrente”.

Outra questão importante trata de que soluções mais customizadas, ou seja, que consideram condições de aplicação substancialmente específicas, a exemplo de um ambiente controlado (inspeção de peças enclausuradas, com sistema de iluminação dedicado), geralmente utilizam abordagens morfológicas e possuem menor custo de desenvolvimento. Por outro lado, tendem a se configurar como soluções menos robustas e uma expansão do sistema para a inspeção de novas características muitas vezes demanda que a concepção da solução seja totalmente reiniciada. Soluções de base matemática mais forte costumam ser mais capazes de enfrentar maior variabilidade das condições ambiente e das condições em que o objeto de inspeção de apresenta (por exemplo, oxidação, reflexos, etc). Apesar de serem mais robustas, apresentam um maior custo de desenvolvimento, o que por vezes a tornam prescindíveis. Soluções baseadas em inteligência artificial são extremamente poderosas, mas demandam um treinamento cuidadoso e custoso. Além disso, a inteligência artificial enfrenta uma popularização ainda mais perigosa que a da Visão Computacional.

Em meio a tantas opções de abordagens e seus respectivos riscos, a Iofhorus oferece assessoria para:
• a concepção da solução;
• a seleção do fornecedor;
• o acompanhamento do desenvolvimento;
• o acompanhamento da implementação do sistema.

Curso: FUNDAMENTOS DE ILUMINAÇÃO PARA VISÃO COMPUTACIONAL

Boa parte dos problemas nos sistemas de visão computacional nasce de um projeto de iluminação inadequado. A iluminação é, de fato, a parte mais empírica no projeto de um sistema de visão, mas precisa estar fundamentada em sólidos conhecimentos teóricos.

Público-alvo:

Integradores e desenvolvedores.

Conteúdo:

  1. Introdução
  2. Conceitos Fundamentais
  3. Sensores
  4. Lentes
  5. Exposição
  6. Técnicas de iluminação
  7. Projeto de iluminação

Duração prevista: 4h

Curso: FUNDAMENTOS DE VISÃO COMPUTACIONAL

O desenvolvimento de soluções em visão artificial é muito mais efetivo quando o integrador possui conhecimento sobre fundamentos de processamento de imagens. Com isso, é possível abrir a “caixa preta” fornecida por grandes players do mercado e aplicar as ferramentas disponíveis com mais efetividade.

Público-alvo:

Integradores e desenvolvedores.

Conteúdo:

  1. Contextualização de mercado
  2. Introdução a sistemas de visão
  3. Algoritmos Fundamentais
  4. Processamento de Imagens Coloridas
  5. Detecção de retas e círculos
  6. Processamento na frequência
  7. Introdução a técnicas avançadas de estimação de movimento e de reconhecimento de padrões

Duração prevista: 25h

Curso: AVALIAÇÃO DE DESEMPENHO DE SISTEMAS DE IA

Quando, por exemplo, uma rede neural artificial é treinada, o senso comum induz que essa rede seja avaliada em um segundo conjunto de dados de tamanho similar ao de treinamento. Entretanto, essa não é uma metodologia de avaliação consistente, por si só. Como deve ser avaliado o desempenho de um algoritmo de IA, então?!

Público-alvo:

Cientistas de dados, integradores e desenvolvedores de sistemas de visão computacional.

Conteúdo:

  1. Introdução à avaliação de classificadores
  2. Medidas de Desempenho
  3. Métodos de Avaliação
  4. Testes estatísticos

Duração prevista: 30h

Curso: APRENDIZADO NÃO SUPERVISIONADO

O aprendizado não supervisionado consiste fundamentalmente descobrir (de forma automática) características/padrões em comum entre os dados processados e agrupá-los de acordo com essas características.

Público-alvo:

Cientistas de dados, integradores e desenvolvedores de sistemas de visão computacional.

Conteúdo:

  1. Introdução a sistemas de não supervisionados
  2. Medidas de Similaridade
  3. Agrupamento Hierárquico
  4. Algoritmos Divisivos
  5. Modelos de Misturas
  6. Validade de Clusters

Duração prevista: 25h

Curso: ESTUDO DE CASO EM VISÃO COMPUTACIONAL

A iofhorus prioriza treinamento in company sob demanda, podendo o conteúdo programático ser variável, orientado por um estudo de caso apresentado pela própria empresa.

Público-alvo

Integradores e desenvolvedores de sistemas de visão computacional.

Conteúdo: variável.

Duração prevista: variável