01/07/2020 - Sistemas de câmeras artificialmente inteligentes procuram defeitos e peças perdidas em muitos setores. A pandemia de coronavírus os torna extremamente úteis. A empresa britânica P2i adiciona nano-revestimentos repelentes de água a smartphones e outros dispositivos. Normalmente, ele envia engenheiros às fábricas de seus clientes para identificar e resolver problemas de controle de qualidade.
Isso não é uma opção em um mundo onde os voos são aterrados, as fronteiras fechadas e a segurança reforçada. Portanto, em algumas fábricas, o P2i agora depende de um sistema que usa inteligência artificial para procurar até mesmo os menores defeitos.
“Nos últimos quatro meses, desde o coronavírus, tivemos que reavaliar como vamos atender e implantar nossas máquinas em todo o mundo”, disse Neal Harkrider, diretor de operações da P2i.
Para detectar problemas, a P2i está usando tecnologia de uma empresa chamada Instrumental. Câmeras espalhadas ao redor das máquinas de nano-revestimento da P2i examinam smartphones depois que eles foram tratados, e um algoritmo soa um alerta se o processo parece ter dado errado.
“Esse sistema de visão é nossa principal metodologia de controle de qualidade agora”, diz Harkrider. Ele diz que a empresa pode ajustar sua tolerância a erros na hora, “e podemos fazer isso remotamente, o que é fantástico”.
A pandemia forçou muitos fabricantes a repensar as práticas estabelecidas. Em alguns lugares, o sensoriamento remoto e o aprendizado de máquina substituem menos visitas, entregas de pacotes durante a noite e inspeções manuais. Os robôs podem estar longe de substituir os humanos na fabricação que requer dedos ágeis e flexibilidade. Mas sistemas como o usado por P2i mostram como a IA pode ajudar as máquinas a abrir nichos na manufatura.
Antes da Covid-19, diz Harkrider, a maioria das empresas relutava em permitir que estranhos - incluindo seus próprios parceiros - se conectassem a seus equipamentos de fabricação, por motivos de segurança. Agora, diz ele, cinco fábricas permitem que as máquinas da P2i e a tecnologia de inspeção da Instrumental sejam monitoradas e controladas remotamente.
Bruce Lawler, diretor-gerente do programa MIT Machine Intelligence for Manufacturing and Operations, diz que a pandemia veio quando os fabricantes já estavam começando a implantar a tecnologia de inspeção automatizada. “Um dos grandes problemas da manufatura é‘ onde ocorreu o problema? ’”, Diz ele. “Se você puder fazer mais inspeções com mais frequência e ter uma câmera em cada robô, para cada etapa, então você pode dizer,‘ Bem, tudo bem, isso foi aqui ’”.
Os fabricantes há muito usam a visão computacional para inspecionar produtos em busca de defeitos ou outros problemas, mas isso tradicionalmente envolvia regras codificadas à mão para identificar falhas, tornando demorado implantar e trocar o equipamento. Usando IA, os sistemas de inspeção podem ser alimentados com exemplos de falhas particulares ou - como o sistema da Instumental - ser treinados sobre a aparência de um produto e solicitados a identificar anormalidades.
Leia também - Usina limpa capta água potável da umidade do ar
Uma forma de IA conhecida como aprendizado profundo transformou a visão computacional nos últimos anos e está se espalhando rapidamente pela manufatura. Um algoritmo alimentado com muitos milhares de imagens de exemplo pode aprender a identificar cães ou gatos em imagens ou a localizar uma pessoa em particular em filmagens de segurança. Ele também pode ser treinado para detectar desvios da norma em imagens de parafusos, placas de circuito ou telas.
A Instrumental foi fundada por ex-engenheiros da Apple para usar o aprendizado de máquina para automatizar o monitoramento das linhas de produção. “Os sistemas de visão tradicionais não são adequados para descobrir e resolver problemas, porque, em última análise, são baseados em regras”, diz Anna-Katrina Shedletsky, CEO da empresa. “É um momento muito bom para falar sobre inspeção de IA, porque existem esses novos pontos fracos.”
Os fabricantes de sistemas tradicionais de visão por computador, como a Cognex, estão cada vez mais promovendo o aprendizado de máquina em seus produtos. Algumas startups oferecem sistemas prontos para uso que prometem ser fáceis de implantar e usar.
Em uma fábrica da Toyota em Indiana que produz centenas de carros por dia, o controle de qualidade é crucial. Coloque o widget errado no painel errado e a produção pode parar. Os trabalhadores normalmente leem um código de barras em cada parte para verificar se está correto. Mas a fábrica agora está se preparando para implantar um sistema robótico que move uma câmera ao redor de um objeto quando um funcionário a segura. Ele analisa a peça de diferentes ângulos e usa inteligência artificial para identificar o componente antes (com sorte) de dar o OK para instalá-lo.
O robô de inspeção, vendido pela Elementary Robotics, uma startup com sede em Los Angeles, não parece particularmente futurista, com uma câmera que se move horizontal e verticalmente ao longo de barras em forma de H. Coloque um objeto na frente da câmera e ele o inspecionará de várias perspectivas. O robô mostra como trabalhadores humanos e sistemas autônomos podem trabalhar juntos em algumas linhas de manufatura.
Fonte: https://www.wired.com/