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Criar soluções de fabrico inteligentes com Ultralytics YOLO11

Vê como os modelos de IA de visão, como o Ultralytics YOLO11 , permitem a deteção automática de defeitos, aumentam a segurança dos trabalhadores e melhoram a eficiência da produção no fabrico.

O fabrico é uma indústria essencial que impulsiona a produção de bens do dia a dia - desde automóveis e eletrónica a electrodomésticos e embalagens. Tradicionalmente, os processos de fabrico dependem do trabalho manual, o que pode levar a atrasos, problemas de qualidade e desafios de escala. Agora, graças à tecnologia de ponta, as fábricas estão a ficar mais inteligentes.

Por exemplo, a visão por computador, um subcampo da inteligência artificial (IA), está a ser utilizada para redefinir muitas operações de fabrico, permitindo que as máquinas interpretem e compreendam dados visuais do mundo físico.

Especificamente, modelos de IA de visão como Ultralytics YOLO11 da Ultralytics, são capazes de realizar tarefas como a deteção, o seguimento e a classificação de objectos em tempo real. Estas capacidades ajudam em aplicações como a identificação de produtos defeituosos na linha de produção, a monitorização do movimento do inventário e a garantia da segurança dos trabalhadores através da deteção de comportamentos perigosos ou de avarias no equipamento.

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Fig. 1. Ultralytics YOLO11 a ser utilizado para monitorizar uma linha de montagem.

Neste artigo, vamos explorar a forma como YOLO11 pode ser utilizado em diferentes operações de fabrico para aumentar a segurança e a eficiência. Toca a começar!

A necessidade de visão computacional no fabrico

Durante anos, os trabalhadores qualificados desempenharam um papel fundamental na segurança da produção e na manutenção da qualidade dos produtos. Mas à medida que as operações industriais se expandem e exigem resultados mais rápidos, as limitações de depender exclusivamente de trabalhadores humanos tornaram-se cada vez mais evidentes.

Os trabalhadores podem ficar cansados após longas horas de verificações de qualidade, o que significa que os defeitos podem passar despercebidos e a qualidade pode diminuir. Da mesma forma, as inspecções manuais da maquinaria de fabrico podem ser demoradas e atrasar as linhas de produção em rápido movimento. Além disso, o chão de fábrica pode ser perigoso e, com um grande número de trabalhadores em constante movimento, é difícil garantir que os protocolos de segurança estão sempre a ser seguidos. 

Esses fatores estão levando os fabricantes a adotarem sistemas mais inteligentes e confiáveis que apoiam os trabalhadores, reduzem erros e mantêm as operações funcionando de forma suave e segura. Em particular, a visão computacional está a ser integrada em muitos fluxos de trabalho de fabrico. 

O impacto do YOLO11 na indústria transformadora

Então, o que são exatamente soluções de fabrico inteligentes? São inovações que recolhem e analisam continuamente dados das principais áreas de fabrico, como o piso de produção. As informações obtidas a partir destes dados ajudam as empresas de fabrico a tomar decisões mais rápidas e informadas, a reduzir o tempo de inatividade e a responder rapidamente aos problemas que vão surgindo.

Por exemplo, modelos de visão por computador como o YOLO11 podem ser utilizados para monitorizar processos de produção. YOLO11 é um dos modelos mais recentes da série de modelos YOLO amplamente utilizados, conhecidos pela sua impressionante velocidade, precisão e eficiência.

YOLO11 baseia-se nos pontos fortes das versões anteriores, como Ultralytics YOLOv5 e Ultralytics YOLOv8introduzindo ao mesmo tempo grandes melhorias. Foi concebido para ser leve e eficiente, com versões que podem ser executadas em tudo, desde servidores de elevado desempenho a dispositivos periféricos de baixo custo. De facto, a versão mais pequena, YOLO11n, tem apenas 2,6 milhões de parâmetros, aproximadamente o tamanho de um JPEG, o que a torna incrivelmente acessível para os programadores.

Quando se trata de fabrico, YOLO11 é especialmente útil para aplicações em tempo real em que as decisões rápidas são importantes. Um bom exemplo é a produção de alimentos, como numa padaria. Utilizando YOLO11, uma empresa pode detetar e contar pães à medida que estes se deslocam por uma correia transportadora. 

Em vez de contar manualmente ou depender de sensores básicos, o modelo pode rastrear com precisão cada pão, sinalizar qualquer um que esteja faltando ou danificado e fornecer uma contagem em tempo real, ajudando a manter a qualidade e a eficiência. Estas soluções de fabrico inteligente com base na visão que aproveitam YOLO11 podem reduzir os erros, melhorar a consistência e responder mais rapidamente quando surgem problemas.

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Fig. 2. Um exemplo de utilização do YOLO11 para monitorizar a produção de pães.

Aplicações reais do YOLO11 no fabrico

Agora que explorámos o papel da visão por computador e do YOLO11 na resolução de desafios de fabrico, vamos analisar mais de perto alguns dos casos de utilização real do YOLO11 no fabrico.

YOLO11 e Vision AI no controlo de qualidade 

O controlo de qualidade é uma parte essencial do fabrico. Sem inspecções fiáveis, os pequenos problemas podem passar despercebidos, dando origem a defeitos nos produtos, riscos de segurança e recolhas dispendiosas.

É aí que a capacidade de segmentação de instâncias YOLO11 pode ser utilizada para detetar e delinear até os defeitos mais pequenos em tempo real. YOLO11 pode ajudar a detetar questões como riscos, fissuras ou peças que não estejam corretamente alinhadas - antes que se tornem problemas maiores.

Por exemplo, no fabrico de automóveis, YOLO11 pode ser utilizado para segmentar imperfeições na pintura, amolgadelas no painel e desalinhamentos. YOLO11 também pode ser treinado para segmentar partes individuais de um carro para uma análise aprofundada. 

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Fig. 3. Utiliza YOLO11 para segmentar peças de automóveis.

Automação industrial com IA e YOLO11

As fábricas inteligentes dependem de uma automação precisa e eficiente para manter as coisas a funcionar sem problemas. Os robôs e os braços robóticos são utilizados para tarefas como a triagem, a montagem e a embalagem, e têm de ser capazes de identificar e seguir objectos em tempo real. Estes sistemas têm frequentemente de trabalhar de forma rápida e fiável para acompanhar as linhas de produção rápidas, evitando erros.

YOLO11 pode ajudar a melhorar estes sistemas, permitindo que os robots detectem, localizem e manipulem peças com maior precisão. Em operações de recolha e colocação, por exemplo, os braços robóticos podem utilizar YOLO11 para detetar e seguir itens em movimento numa correia transportadora e ajustar os seus movimentos conforme necessário. Isto ajuda a garantir que cada peça é recolhida e colocada corretamente, tornando o processo mais consistente e eficiente.

YOLO11 pode contribuir para a segurança dos trabalhadores

Por vezes, os ambientes de fabrico podem ser perigosos. Nestas situações, a segurança dos trabalhadores torna-se a principal prioridade. Com as suas capacidades de deteção de objectos, YOLO11 pode ajudar a melhorar a segurança no local de trabalho, monitorizando a conformidade do EPI (Equipamento de Proteção Individual). Um bom exemplo disto é a utilização YOLO11 para detetar se os trabalhadores estão a usar equipamento de segurança como capacetes, casacos de alta visibilidade e outro equipamento necessário.

Para além disso, o suporte do YOLO11para a estimativa de pose pode ser utilizado para analisar a postura corporal dos trabalhadores e identificar técnicas de elevação pouco seguras que possam provocar lesões. Funciona detectando pontos-chave do corpo humano, como articulações e membros, e acompanhando o seu movimento em tempo real. Estes dados podem depois ser utilizados para assinalar posturas de risco, ajudando os gestores de segurança a intervir antes de ocorrer uma lesão.

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Fig. 4. Estimativa da pose utilizando o Ultralytics YOLO11.

Aumenta a eficiência do site com o YOLO11

A movimentação eficiente de veículos é fundamental para o bom funcionamento das instalações industriais, especialmente em ambientes de produção como as centrais de betão. Estas fábricas misturam matérias-primas como o cimento, a areia e a água para produzir betão. Este processo depende da coordenação atempada de vários veículos pesados, incluindo bulldozers, camiões-cisterna e camiões de transporte de betão. 

Atrasos, congestionamentos ou falhas de comunicação no fluxo de veículos podem levar a abrandamentos na produção, desperdício de recursos e perda de prazos de entrega. É por isso que manter a visibilidade e o controlo sobre a atividade dos veículos no local é essencial para a eficiência global do local.

Com as suas capacidades de deteção e seguimento de objectos, YOLO11 pode otimizar este fluxo. Ao analisar os feeds de câmara em direto, YOLO11 pode detetar, classificar e seguir automaticamente diferentes tipos de veículos à medida que entram, se deslocam e saem do local. Isto permite que os operadores da central de lotes monitorizem os tempos de carga, identifiquem os estrangulamentos e melhorem a programação.

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Fig. 5. YOLO11 pode detetar e seguir veículos em centrais de betão.

Vantagens da utilização do YOLO11 no fabrico

A integração de modelos de visão avançados como o YOLO11 no fabrico traz uma série de benefícios. Aqui estão alguns dos mais importantes:

  • Eficiência de custos: A eficiência doYOLO11no processamento de dados visuais reduz a necessidade de inspecções manuais adicionais ou de sistemas dispendiosos baseados em sensores, o que leva a custos operacionais mais baixos.
  • Flexibilidade: Funciona em diferentes dispositivos, desde servidores de alto desempenho a dispositivos de ponta, tornando-o adequado tanto para ambientes de processamento baseados na nuvem como no local.
  • Escalabilidade: Os sistemasYOLO11 podem lidar com volumes de produção crescentes sem necessitar de ajustes significativos ao sistema, permitindo-lhe escalar facilmente à medida que as operações crescem.

Desafios relacionados com a visão computacional no fabrico

Embora as soluções de visão computacional ofereçam muitos benefícios na fabricação, há algumas considerações que devem ser levadas em conta ao implementar esses sistemas. Aqui estão alguns dos principais aspectos a serem observados:

  • Sensibilidade a mudanças ambientais: Alterações na iluminação, condições ambientais ou factores ambientais (como poeira ou sujidade) podem afetar o desempenho e a precisão dos sistemas de visão por computador.
  • Desafios de integração: A integração de sistemas de visão computacional em processos de fabricação herdados ou em máquinas existentes pode ser complexa e exigir conhecimento especializado.
  • Lida com defeitos pouco comuns: Embora os modelos de IA de visão possam ser treinados de forma personalizada em conjuntos de dados de defeitos específicos, podem ter dificuldade em identificar tipos de defeitos raros ou novos que não foram incluídos nos dados de treino.

Principais conclusões

Os modelos de visão por computador, como o YOLO11, estão a mudar as indústrias de fabrico, melhorando o controlo de qualidade geral e a segurança dos trabalhadores. A sua capacidade de detetar e classificar objectos com uma velocidade e precisão excepcionais torna-os uma excelente ferramenta para melhorar várias tarefas de fabrico. 

Ao reduzir a dependência da inspeção manual, diminuindo os custos operacionais e permitindo uma monitorização permanente, os modelos de visão permitem às indústrias escalar com maior precisão e consistência. À medida que a visão computacional continua a evoluir, modelos como o YOLO11 irão provavelmente desempenhar um papel ainda mais integral na condução da inovação, eficiência e segurança em todos os sectores de fabrico.

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