Smart Inspection Video Analytics
Saiba mais sobre Smart Inspection Video Analytics
Big Data, Machine Learning, AI, IoT e Video Analytics aplicados à diferentes setores e Indústrias.
Descrição
Como o processo de Inspeção é feito hoje!
Inspeção Visual
Mão de obra altamente treinada e, sendo assim de difícil reposição. Além disso outro agravante é que o resultado da inspeção é subjetivo e pode variar dependendo de vários fatores como: Fadiga, turno, humor, entre outros.
Inspeção humana na linha
Dessa forma, dependendo da quantidade de itens a ser inspecionados e o tempo disponível, apenas uma pessoa não é o suficiente. Portanto, além de ser subjetiva, a demanda de mão de obra é grande e pode ser um gargalo na Produção.
Ainda assim para os humanos, interpretar imagens é uma tarefa corriqueira, mas para os computadores sempre foi uma tarefa de alta complexidade devido ao grande volume de dados envolvido.
Entretanto, nos últimos anos houve um significativo avanço relacionado ao processamento destes grandes volumes de dados, bem como na aplicação de algoritmos através da Inteligência Artificial. Portanto, isso tornou possível a construção de aplicações de processamento de imagens e vídeos, conhecidas como Video Analytics
A SiliconLife, desenvolveu o EyeFlow, uma plataforma modularizada, robusta, escalável e versátil, para então atender esta demanda nos mais diversos segmentos. Portanto, criação de objetivos especializados e a adequação do EyeFlow à inspeção industrial, chamamos de Smart Inspection.
Sendo assim, plataforma possui quatro macro funcionalidades:
- DataFlow: Criação dos fluxos para captação de dados, filtro, corte, detecção, análise, alarmes e tomada de decisão.
- DataTool: Ferramenta para criação e manutenção de DataSets.
- FlowProcess: Módulo de treinamento e execução das redes de IA.
- DashBoard: Dashboards gerenciais, alarmes e relatórios operacionais.
O Smart Inspection foi criado com base nos princípios da Industria 4.0
O Conceito da Indústria 4.0 surgiu em 2011 na Alemanha e assim se traduz na aplicação de tecnologias exponenciais como IoT, Big Data e IA no processo de manufatura. Portanto, os princípios da Indústria 4.0 são:
- Capacidade de operação em tempo real
- Virtualização
- Descentralização,
- Orientação a serviços
- Modularidade
O Smart Inspecion é uma plataforma robusta, versátil e modularizada. Sendo assim, permite a solução de problemas complexos no processo de manufatura através de Video Analytics, permitindo a inspeção e monitoramento da linha produtiva em tempo real.
Principais Funcionalidades do Smart Inspection
//DataFlow
Interface intuitiva para a montagem de fluxos de processamento
Utilização de objetos próprios e de terceiros para o tratamento dos dados
Integração com outras ferramentas – IoT
Tomada de decisão e alarmes
//DataTool
Interface para fácil criação de DataSets
Ferramenta de tratamento e edição dos DataSets
Fácil identificação de Anomalias e seleção de imagens
//FlowPrecess
Treinamento e acompanhamento das redes
Monitoramento da execução das redes
Interface de fácil utilização para ajustes de parâmetros e análise de resultados
//Dashboard
Relatórios Operacionais
Alarmes
Ferramentas Gerenciais e de Análise
Disponibilização de dados brutos para análises externas
Exemplos de Aplicação do Smart Inspection
Indústria Automobilística
Desafio: Inspeção de 21 itens no underbody do veículo, dessa forma pode compor mais de 90 detecções diferentes, em tempo real.
Objetivos: Detecção de Presença/ausência, contagem e validação.
Premissas:
- Uso de elementos reais, veículo em linha, por exemplo.
- Inspeção de 100% dos elementos
- Inspeção na linha de montagem
Desafio: Inspeção do assento automotivo na linha de montagem.
Objetivos: Detecção de Rugas e outras anomalias.
Premissas:
- Uso de elementos reais, com veículo em linha, por exemplo
- Inspeção de 100% dos elementos
- Inspeção na linha de montagem
Desafio: Inspeção de superfícies veiculares, procurando por defeitos de processo.
Objetivos: Inspeção de Superfícies (Scratch, Dent, Ding/Dirt, Chip, Orange Peel)
Premissas:
- Não requerer robôs ou automações complexas
- Obter as cores e características de cada veículo, dessa forma através da integração com o sistema legado
- E assim, gerar evidências e dados históricos de todas as inspeções.
Indústria Metalmecânica
Desafio: Inspecionar a caixa do motor
Objetivos: Detestação de furos, roscas, vedações, arranhões e amassados
Premissas:
- Caixa do motor em braço robótico
- Inspeção em tempo real
- Integração com sistemas legados
Desafio: Inspecionar os principais defeitos no processo de fabricação de estampados, como por exemplo: Rachaduras, Arranhões, Deformações e Manchas sem impacto no processo produtivo.
Objetivos: Apresenta relatórios de inspeção completos, sendo assim os principais motivos de falhas, peças mais problemáticas etc. Dessa forma, gera evidências e gerencie os lotes fabricados.
Industria Ferroviária
Desafio: Inspeção em áreas perigosas projetadas pelos trilhos, com risco de atropelamento, por exemplo.
Objetivos: Dessa forma o objetivo é a Identificação de Pessoas e Veículos, Identificação de trilhos, projeção de área segura e invasões (risco de atropelamento).
Premissas:
- Uso de imagens reais, podendo portanto ser em tempo real
- Medições relativas
- Processamento offline
Desafio: Monitoramento de posicionamento de fios aéreos.
Objetivos: Identificar o posicionamento da fiação aérea ao longo da linha férrea, sendo assim associada à sua localização georreferenciada.
Premissas:
- Uso de imagens reais
- Processamento Offline
Desafio: Inspecionar os componentes dos vagões em movimento.
Objetivos: Identificação de partes críticas dos vagões e sinais de desgaste ou anomalias.
Premissas:
- Uso de imagens reais, podendo portanto ser em tempo real
- Medições Relativas
- Processamento em tempo real
Gestão de Risco em Obras
Desafio: Inspeção em áreas perigosas projetadas pelos trilhos, risco de atropelamento, por exemplo.
Objetivos: Dessa forma, o objetivo é a Identificação de Pessoas e Veículos, Identificação de trilhos, projeção de área segura e invasões (risco de atropelamento).
Premissas:
- Uso de imagens reais
- Medições relativas
- Processamento offline
Gestão de Risco de Frotas
Desafio: Monitoramento de Frotas.
Objetivos: Identificação de comportamentos e objetos suspeitos.
Premissas:
- Utilização de vídeos obtidos em tempo real a partir dos veículos.
Marketing e Branding
Desafio: Detecção de marcas (media checking) em eventos esportivos, para dessa forma cumprir o contrato firmado.
Objetivos: Detecção de 4 marcas, tempo de exposição, tamanho e relatividade, sendo dessa forma, também uma em relação às outras.
Premissas:
- Uso de elementos reais e também em evento ao vivo, por exemplo.
- Inspeção de 4 marcas em várias aplicações.
- Detecção de vídeo gravado.
Segurança do Trabalho
Desafio: Detecção do uso adequado de EPIs.
Objetivos: Usar circuito fechado de televisão (CCTV) para capturar as imagens e gerar evidencias do não uso ou uso inadequado dos EPIs e portanto, sendo possível verificar o cumprimento de cada funcionário as regras de segurança.
Premissas:
- Usar rede de câmeras já existentes.
- Enviar alerta em temo real para time da segurança do trabalho.
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Plataforma Robusta e modular de Video Analitics melhorada com a adoção de inteligência artificial.
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