A visão computacional é uma tecnologia em constante evolução que tem sido amplamente utilizada em diversos setores da sociedade, incluindo indústria, saúde, agricultura e muito mais.
Ela permite que as máquinas “vejam” e interpretem informações visuais, fornecendo insights precisos e eficientes para melhorar a tomada de decisão.
Neste texto, vamos explorar o que é a visão computacional, como ela funciona e as muitas aplicações que temos hoje. Boa leitura!
O que é visão computacional e para que serve?
A visão computacional é uma área da computação que se concentra na imitação da capacidade de visão humana por meio de algoritmos e tecnologias de computação.
Trata-se da capacidade de as máquinas “verem” e compreenderem o mundo ao seu redor, extraindo informações importantes sobre o cenário analisado.
Ou seja, a visão computacional é uma área interdisciplinar que combina teoria, técnicas e aplicações da computação, estatística, álgebra linear, aprendizado de máquina, inteligência artificial, física e neurociência.
Por isso, ela tem muitos usos e aplicações em uma ampla gama de campos, incluindo robótica, análise de imagens médicas, reconhecimento de objetos e faces, segurança cibernética, análise de vídeo e inteligência artificial.
Qual é a importância da visão computacional?
Como vimos, esse campo da computação se concentra em desenvolver algoritmos e técnicas para processar, analisar e interpretar imagens digitais.
É uma área de pesquisa que envolve várias disciplinas, incluindo computação gráfica, aprendizado de máquina, processamento de sinal e teoria da computação.
A importância da visão computacional, portanto, deriva do fato de que se trata de uma tecnologia ampla e abrange várias áreas da sociedade.
Áreas que utilizam a visão computacional
Na robótica, por exemplo, a tecnologia permite que robôs realizem tarefas baseadas em visão de forma autônoma.
Por outro lado, na indústria ela pode ser utilizada para automatizar processos de inspeção, controle de qualidade e monitoramento de produção.
O setor da saúde também tem um impacto positivo com a visão computacional, pois a tecnologia pode ser utilizada na medicina para ajudar na detecção de doenças, na análise de imagens médicas e no planejamento de cirurgias.
Também é possível utilizar a visão computacional em sistemas de vigilância e reconhecimento de rosto para fins de segurança pública.
Por fim, ela também pode trazer avanços para a área do entretenimento ao ser aplicada em jogos, filmes e animações para gerar imagens realistas e efeitos visuais mais convincentes.
Os impactos da visão computacional e a transformação digital
A tecnologia de visão computacional é uma ferramenta transformadora, e tem desempenhado um papel crucial na evolução da indústria para a chamada Indústria 4.0.
Desde o setor alimentício, passando pelo têxtil, automotivo e até mesmo na saúde, a indústria tem adotado sistemas inteligentes e altamente capacitados para ampliar as possibilidades deste campo da computação.
Isto é, trata-se de um tecnologia utilizada para complementar o trabalho humano, fornecendo precisão e eficiência na detecção de padrões e na identificação de falhas que poderiam ser facilmente ignoradas.
Ela também contribui para a digitalização dos processos, o que aumenta a eficiência e cria oportunidades para o desenvolvimento de novas tecnologias que ajudam a otimizar a produção e a reduzir perdas.
Ou seja, a visão computacional é fundamental para a transformação digital da indústria, pois traz benefícios como a redução de custos, o aprimoramento de processos e uma vantagem competitiva em setores selecionados.
Etapas da visão computacional
A visão computacional geralmente segue quatro etapas principais: a aquisição, o processamento de imagens, a análise de imagens e o reconhecimento de padrões.
Essas quatro etapas formam a base deste campo da computação e são amplamente utilizadas em uma variedade de aplicações, incluindo robótica, vigilância, automação industrial, entre outras.
Confira, em detalhes, mais sobre cada uma delas para entender melhor:
Aquisição
A etapa de aquisição de imagem é o primeiro passo na imitação da percepção visual humana por meio de sistemas computacionais.
Nesta etapa, a imagem é capturada e fornecida ao sistema de visão computacional.
A imagem pode ser obtida a partir de várias fontes, incluindo câmeras, scanners, sensores, entre outros.
O pré-processamento da imagem é importante para garantir que a imagem seja clara e nítida, sem distorções ou falhas, para que possa ser corretamente analisada pelo sistema.
Isso inclui ajustes de brilho, contraste e correção de distorções.
Além disso, a imagem pode ser convertida para um formato apropriado para análise, como uma representação de pixels.
Processamento de imagens
O processamento de imagem é o segundo passo na imitação da percepção visual humana por meio de sistemas computacionais.
Nessa etapa, a imagem capturada é analisada e transformada em informações úteis que podem ser utilizadas para tomar decisões ou realizar ações.
O processamento de imagem envolve várias técnicas, incluindo filtragem, segmentação, extração de características e análise de formas.
A filtragem é usada para remover ruídos e melhorar a qualidade da imagem.
Já a segmentação é usada para separar diferentes partes da imagem e identificar objetos de interesse. A extração de características é usada para destacar aspectos específicos da imagem, como formas, cores e texturas.
Análise de imagens
O terceiro passo na imitação da percepção visual humana por meio de sistemas computacionais é a análise de imagens.
A análise de imagem pode incluir técnicas como classificação de objetos, detecção de movimento, reconhecimento de formas, detecção de bordas e análise de textura.
Por outro lado, a classificação de objetos é usada para identificar e categorizar objetos na imagem.
A detecção de movimento é utilizada para rastrear objetos em movimento e identificar mudanças na cena.
O reconhecimento de formas é usado para identificar formas específicas na imagem, como círculos, retângulos ou outras formas geométricas.
A detecção de bordas é usada para identificar limites ou bordas entre objetos na imagem.
Por fim, a análise de textura é utilizada para reconhecer padrões de textura na imagem, como por exemplo o tipo de tecido em uma roupa.
Reconhecimento de padrões
Por fim, a última etapa da visão computacional é o reconhecimento de padrões.
Nessa etapa, os resultados da análise de imagem são utilizados para identificar objetos, formas, texturas, cores e outros elementos na imagem.
O objetivo do reconhecimento de padrões é transformar a informação capturada pela imagem em conhecimento útil que possa ser utilizado pelas pessoas para tomar decisões.
Mas é importante notar que o reconhecimento de padrões só é alcançado por meio da aplicação de algoritmos e técnicas de machine learning, tais como o aprendizado supervisionado, o aprendizado não supervisionado, o aprendizado por reforço e outros.
Estes algoritmos devem ser treinados com bases de dados de imagens etiquetadas previamente para serem capazes de reconhecer padrões e classificar objetos.
A etapa de reconhecimento de padrões é crucial para aplicações como vigilância, segurança, fabricação, saúde e outros, pois permite a identificação de objetos, pessoas, situações e eventos específicos na imagem, o que é fundamental para o processo de tomada de decisões automatizadas.
4 aplicações da visão computacional
Veja a seguir algumas aplicações desta tecnologia:
Prevenção de acidentes
A visão computacional pode ser utilizada para a prevenção de acidentes ao detectar potenciais perigos e alertar os usuários para que tomem medidas preventivas.
Veja a seguir algumas das principais aplicações dessa tecnologia para prevenir acidentes:
- Monitoramento de segurança em indústrias: câmeras equipadas com a tecnologia podem ser instaladas em fábricas e outros ambientes industriais para detectar condições perigosas, tais como objetos em queda ou pessoas entrando em áreas restritas;
- Monitoramento de equipamentos: como máquinas e motores, e identificar sinais de falha antes que eles resultem em acidentes.
- Prevenção de acidentes de trânsito: câmeras equipadas com a tecnologia podem ser instaladas em veículos para detectar condições de tráfego perigosas, tais como veículos ou pedestres em colisão, e alertar o motorista para tomar medidas preventivas;
- Prevenção de incêndios: é possível instalar câmeras com a tecnologia em edifícios para monitorar condições perigosas, tais como fogo, fumaça ou chamas, e alertar os usuários para que tomem medidas preventivas.
Inspeção
Este campo da computação pode ser usado para inspeção em vários setores, incluindo a indústria automotiva, alimentícia, têxtil, entre outros.
O objetivo da inspeção utilizando a tecnologia é detectar problemas ou anomalias em produtos ou processos de produção, de forma mais precisa e eficiente do que o processo manual.
Na inspeção, as imagens das peças ou produtos são capturadas por uma câmera e processadas por um algoritmo de visão computacional.
O algoritmo é treinado para detectar características específicas, como padrões de cor, formas, tamanhos, entre outros.
Com base nesses dados, o algoritmo é capaz de identificar problemas ou anomalias que podem ter passado despercebidos durante a inspeção manual.
Isso permite um processo de inspeção em alta velocidade, o que é impossível com a inspeção manual, o que resulta em uma melhoria significativa na eficiência e precisão da inspeção, reduzindo o risco de recall ou descarte de produtos.
Saúde
A utilização desta tecnologia na saúde pode melhorar significativamente a precisão e eficiência dos diagnósticos e tratamentos, além de ajudar a preservar a saúde dos pacientes ao longo do tempo.
Veja a seguir algumas das aplicações deste campo da computação na área da saúde:
- Diagnóstico: através da análise de imagens médicas, tais como radiografias, tomografias, ecografias e outras para identificar padrões e sinais de doenças, bem como para auxiliar no planejamento de tratamentos;
- Monitoramento: para acompanhar pacientes com doenças crônicas, como diabetes e pressão arterial, a fim de detectar precocemente sinais de piora e tomar medidas preventivas;
- Tratamento: para ajudar na cirurgia, guiando o cirurgião através de imagens em tempo real e fornecendo informações precisas sobre a localização dos tecidos e estruturas internas.
Agricultura de precisão
A agricultura de precisão é uma abordagem que utiliza tecnologias avançadas, como sensores, drones e inteligência artificial, para melhorar a eficiência e a produtividade na lavoura.
A visão computacional é uma dessas tecnologias e pode ser utilizada de várias maneiras na agricultura de precisão, incluindo:
- Reconhecimento de plantas: para identificar plantas individuais e coletar informações sobre o tamanho, a cor, o crescimento e a saúde da planta’
- Análise de solo: para avaliar imagens de satélite e identificar padrões no solo, incluindo a qualidade e a fertilidade, e para determinar a melhor forma de cultivar uma determinada área;
- Monitoramento de pragas e doenças: para acompanhar a presença de pragas e doenças nas plantações e identificar precocemente sinais de infestação, permitindo tomar medidas para controlá-las antes que causem danos graves.
- Irrigação e fertilização: para monitorar as condições climáticas e a umidade do solo, ajudando os agricultores a determinar quando e quanto irrigar e fertilizar as plantações.
Ou seja, trata-se de uma tecnologia com potencial de revolucionar a agricultura, ajudando a melhorar a eficiência e a rentabilidade dos cultivos, além de ajudar a preservar os recursos naturais e a minimizar o impacto ambiental da agricultura.
Conclusão
Como vimos, a visão computacional é uma tecnologia de transformação digital que tem potencial para revolucionar vários setores da sociedade.
Desde a indústria, passando pela saúde, até a agricultura, essa tecnologia tem sido aplicada para melhorar a eficiência e a precisão dos processos.
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