Descobre como a visão computacional melhora a segurança do armazém, detectando perigos, evitando colisões e melhorando a proteção do trabalhador 24 horas por dia.
A segurança e a eficiência são fundamentais quando se trata de armazéns. Frequentemente, alojam empilhadores, correias transportadoras e sistemas automatizados que têm de funcionar continuamente e, ocasionalmente, podem ocorrer acidentes. Por exemplo, a segurança dos empilhadores é uma grande preocupação, com a Occupational Safety & Health Administration (OSHA) a registar um número estimado de 61 800 ferimentos ligeiros, 34 900 ferimentos graves e 85 mortes por ano.
As medidas de segurança tradicionais, como os sinais de aviso, os espelhos e a supervisão manual, têm limitações. Os pontos cegos, o erro humano e as reacções tardias podem dificultar a prevenção de acidentes antes que estes aconteçam. Simplificando, garantir a segurança do armazém requer uma monitorização constante, o que não é fácil para os humanos fazerem sozinhos.
No entanto, a visão computacional, um ramo da inteligência artificial (IA), pode melhorar a segurança do armazém, fornecendo monitorização em tempo real e deteção proactiva de perigos. Especificamente, modelos de visão computacional como o Ultralytics YOLO11 podem permitir a deteção de objectos e de pessoas para ajudar em tarefas como a prevenção de colisões em tempo real.
Neste artigo, analisaremos mais de perto como a visão computacional pode melhorar a segurança do armazém e melhorar as operações logísticas.
Os armazéns são ambientes de movimento rápido onde as máquinas e os trabalhadores operam em estreita proximidade, aumentando o risco de acidentes. Garantir a segurança dos trabalhadores é crucial, especialmente em áreas com muita gente, onde a visibilidade limitada aumenta o risco de colisões. Por exemplo, empilhadores, AGVs (Automated Guided Vehicles) e porta-paletes funcionam continuamente e, sem uma monitorização adequada, as colisões entre equipamentos ou trabalhadores podem resultar em ferimentos graves.
Do mesmo modo, as correias transportadoras podem constituir um risco para a segurança se os trabalhadores não tiverem cuidado, especialmente em torno de pontos de acesso ou de roupa solta perto de peças móveis. As pontes rolantes e o equipamento de elevação também necessitam de atenção, uma vez que cargas instáveis ou problemas mecânicos podem criar perigos. Estar atento a estes riscos e abordá-los em tempo real ajuda a manter o armazém seguro para todos.
Um dos maiores desafios relacionados com a segurança do armazém é a visibilidade limitada. Pontos cegos, vistas obstruídas e prateleiras de armazenamento altas dificultam a deteção de perigos antes da ocorrência de acidentes.
Escorregadelas, tropeções e quedas são riscos comuns, especialmente em ambientes movimentados. Além disso, os erros humanos, como reacções tardias, erros de julgamento e fadiga, continuam a desempenhar um papel substancial nos acidentes de armazém, mesmo com protocolos de segurança rigorosos em vigor.
Embora as medidas de segurança tradicionais, como espelhos e sinais de aviso, possam ajudar, elas dependem de os trabalhadores perceberem os perigos e reagirem rapidamente. Em contraste, a visão computacional adopta uma abordagem proactiva, utilizando a monitorização em tempo real orientada por IA para identificar riscos e prevenir acidentes antes que estes ocorram.
A visão computacional ajuda as máquinas a analisar e responder a dados visuais. Pode ser utilizada para processar imagens e vídeos em tempo real, permitindo que os sistemas de armazém de visão computacional detectem objectos, acompanhem movimentos e previnam acidentes.
Em comparação com a monitorização manual, a automação alimentada por IA torna a segurança do armazém mais eficiente e fiável. Isto é possível graças a modelos de visão por computador como o YOLO11, que pode analisar feeds de vídeo em tempo real.
Em particular, as tarefas de visão por computador, como a deteção de objectos e a segmentação de instâncias, suportadas pelo YOLO11 , podem identificar obstáculos como empilhadores, porta-paletes e inventário mal colocado para reduzir os riscos de colisão em ambientes movimentados.
Também pode ser utilizado para detetar trabalhadores e monitorizar a sua proximidade de empilhadores e outras máquinas, evitando acidentes. Estes sistemas Vision AI podem ser programados para fornecer alertas em tempo real e notificar os operadores de potenciais perigos, permitindo acções rápidas antes da ocorrência de incidentes.
Em seguida, vamos discutir aplicações específicas de visão computacional que podem ajudar a melhorar a segurança do armazém. Também vamos explicar como YOLO11 pode ser usado para melhorar a prevenção de acidentes e o gerenciamento de riscos.
O seguimento de objectos é uma tarefa de visão por computador que monitoriza continuamente o movimento de objectos em tempo real. Ao contrário da deteção de objectos, que identifica e rotula os objectos num único fotograma, o seguimento de objectos segue esses objectos ao longo de vários fotogramas, permitindo ao sistema analisar padrões de movimento e prever as suas trajectórias.
Em ambientes de armazém dinâmicos, o rastreamento de objetos é especialmente útil quando empilhadeiras, AGVs, paleteiras e até mesmo pacotes individuais estão constantemente em movimento. Ao compreender como os objectos se movem e interagem, os armazéns podem melhorar a segurança e a eficiência.
As capacidades de seguimento de objectos do YOLO11facilitam a monitorização do movimento de veículos e equipamentos, prevêem potenciais colisões e emitem alertas quando os objectos se aproximam demasiado uns dos outros. Além disso, a estimativa de profundidade activada por IA pode melhorar os cálculos de distância, reduzindo os falsos alarmes e melhorando a precisão dos avisos de colisão.
Para além de seguir a maquinaria, YOLO11 também pode calcular a distância entre embalagens, garantindo um espaçamento adequado para sistemas de armazenamento e recuperação automatizados. Quando integrada com sistemas de gestão de armazéns (WMS), esta tecnologia pode enviar alertas em tempo real aos operadores ou ajustar dinamicamente os percursos de movimento. Uma abordagem proactiva ajuda a evitar acidentes e também optimiza a navegação no armazém e a organização do inventário.
O suporte do YOLO11para a estimativa de pose pode melhorar a segurança dos trabalhadores através da análise da postura corporal e da deteção de riscos ergonómicos em tempo real. A estimativa de postura funciona através do mapeamento da estrutura esquelética de um trabalhador utilizando pontos-chave, como as posições das articulações e os ângulos dos membros, para analisar os padrões de movimento. Ao seguir estes pontos em tempo real, o sistema pode determinar se uma postura é segura ou potencialmente prejudicial.
Ao fazê-lo, os sistemas Vision AI integrados no YOLO11 podem detetar flexões inseguras, técnicas de elevação inadequadas e posturas relacionadas com a fadiga que aumentam o risco de lesões por esforço.
Quando uma solução de visão computacional reconhece uma postura perigosa, ela pode alertar instantaneamente os trabalhadores ou supervisores, permitindo uma ação corretiva antes que ocorram lesões. Isso pode reduzir as lesões no local de trabalho, melhorar a ergonomia e incentivar práticas mais seguras de elevação e movimentação em armazéns.
As paletes caídas, o inventário mal colocado ou os detritos podem criar riscos de segurança num armazém se não forem rapidamente resolvidos. As capacidades de deteção de objectos do YOLO11podem ajudar, analisando continuamente o chão e identificando obstáculos que podem passar despercebidos aos supervisores humanos.
Além de detetar objetos sólidos, a visão computacional também pode ser usada para monitorar as condições do piso para detetar derramamentos de líquidos que poderiam causar escorregões ou derrapagens de empilhadeiras. Ao analisar reflexos e texturas de superfície, o sistema pode distinguir entre áreas seguras e perigosas, ajudando a evitar acidentes.
A deteção de pessoas acrescenta outra camada de segurança, garantindo que as saídas de emergência e os caminhos de segurança permanecem desimpedidos. Se for detectada uma obstrução, como um grupo de pessoas a vaguear, o sistema alerta o pessoal para tomar medidas, ajudando as organizações a manterem-se em conformidade com os regulamentos de segurança e reduzindo os riscos em situações de emergência.
Eis algumas das principais vantagens da utilização da visão computacional para a segurança do armazém
No entanto, como qualquer outra tecnologia, há também certas limitações a considerar quando se implementam soluções de visão por computador:
Olhando para o futuro, o futuro da segurança de armazéns e da deteção de perigos com base em IA será provavelmente moldado pela integração de sensores IoT (Internet das Coisas) e conetividade 5G.
A IoT refere-se a uma rede de dispositivos, como sensores, máquinas e equipamentos, que estão ligados à Internet e podem trocar informações entre si. Num armazém, isto significa que dispositivos como empilhadores, robôs e sistemas de inventário podem comunicar em tempo real, partilhando dados importantes sobre o seu estado ou movimentos.
Quando combinados com 5G (a tecnologia sem fios mais recente e mais rápida), estes sistemas podem enviar e receber informações quase instantaneamente, melhorando a eficiência geral e a capacidade de resposta.
Esta configuração ligada torna possível utilizar a visão por computador para garantir que os empilhadores e os robots podem trabalhar sem problemas ao lado dos trabalhadores humanos. Com dados em tempo real dos sensores IoT, os sistemas automatizados podem ajustar as suas acções com base no que está a acontecer à sua volta, reduzindo os riscos de segurança e melhorando o fluxo de trabalho. Estes sistemas podem responder rapidamente a alterações no ambiente.
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