Notícias da indústria
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Um método inteligente de controle de qualidade com reconhecimento avançado de imagem
08/12/2023
Empresas em todo o mundo estão aprimorando sua vantagem competitiva, deixando o desafio da automação de processos de negócios para o software de reconhecimento de imagem. Neste artigo estudaremos a fundo algumas aplicações práticas desta tecnologia pioneira. Da recomendação baseada na afinidade visual à supervisão e vigilância pública, a visão computacional tem muitas aplicações significativas. É hora de escrevê-lo como uma palavra da moda. A interrupção das atividades de manutenção preditiva é um dos principais motivos das perdas financeiras das empresas. Por outras palavras, 82% das empresas sofreram pelo menos uma interrupção nos últimos três anos, perdendo 250.000 dólares em receitas por hora. Na indústria de manufatura, o tempo de inatividade devido à manutenção inadequada de equipamentos e erros humanos relacionados não é incomum. Além do controle de qualidade, se você quiser levar a automação do fluxo de trabalho que suporta a visão computacional a um novo nível (muito além do controle de qualidade do conteúdo de vídeo), aproveite suas funções poderosas para garantir a conformidade rigorosa com os regulamentos. Com coreografia de conteúdo de última geração, você pode detectar conteúdo adulto, linguagem de tabagismo, alcoolismo, violência, racismo e outros temas delicados em um curto espaço de tempo. Exclua automaticamente cenas inadequadas por motivos políticos ou religiosos para entregar conteúdo com segurança em áreas específicas. Revele as dependências ocultas entre as cenas e gere recomendações de conteúdo com base na afinidade visual para melhorar a participação do espectador. Além disso, essa abordagem orientada pela visão computacional pode ser usada para criar pôsteres personalizados, gerar destaques atraentes e otimizar a inserção de anúncios. Finalmente, a visão computacional ajudou muitas empresas a estabelecer uma posição sólida no mundo competitivo de hoje. A empresa está usando essa tecnologia para automatizar o monitoramento de equipamentos, melhorar o gerenciamento de estoque, fornecer produtos de conteúdo superpersonalizados e proporcionar uma experiência de visualização perfeita. Você está pronto para seguir o exemplo? 
Para evitar fazer parte desses dados de alerta, prepare uma estratégia abrangente de manutenção centrada na tecnologia. Adota sistema de detecção óptica automática, equipado com câmera de televisão de circuito fechado e sensor de vídeo multi megapixel de alta resolução. Use inteligência artificial para analisar com precisão os dados coletados dessas fontes e identificar possíveis problemas no desempenho dos equipamentos e na linha de produção antes que os problemas ocorram. Essa abordagem permitirá que você monitore proativamente a qualidade de seus produtos fabricados, resolva defeitos mecânicos a tempo e evite falhas não planejadas e tempos de inatividade dispendiosos. A manutenção preditiva também pode ser utilizada fora do ambiente industrial. Hospitais, instalações desportivas, armazéns de retalho, terrenos agrícolas e outros locais que podem desempenhar um papel importante no equipamento orientado por visão computacional e na monitorização de produtos.
Análise de conteúdos multimédia a procura por conteúdos de vídeo online está a crescer, o que é claramente comprovado pelo relatório do Statista. Em 2018, 85% de todos os usuários da Internet nos Estados Unidos assistiam a conteúdo de vídeo em seus dispositivos todos os meses. No entanto, fornecer conteúdo por si só não pode atender às necessidades crescentes do público. Para extrair o verdadeiro valor comercial deste projeto, os produtores de conteúdo devem se esforçar para fornecer uma experiência de visualização atraente e contínua. Isto pode ser atribuído ao facto de M&A representar outra área onde o controlo de qualidade automatizado pode encontrar a sua base. Juntamente com a inteligência artificial, a visão computacional pode ser usada para processar uma grande quantidade de conteúdo de mídia – descobrir e corrigir automaticamente inconsistências em áudio, vídeo e metadados. Esse fluxo de trabalho permite que as emissoras detectem e isolem oportunamente conteúdo anormal, incluindo falhas, telas pretas e texto artificial. Para garantir a entrega perfeita do conteúdo, eles podem usar o método de aprendizado profundo em nível de quadro (o núcleo é a rede de memória de convolução de longo e curto prazo) ou processamento de conteúdo baseado em cena não supervisionado.