PADRÃO DE SOLUÇÃO

Sistema de Inspeção Visual por IA

Usa câmeras e visão computacional para detectar defeitos, classificar qualidade ou verificar conformidade em tempo real.

Autonomia3 / 5Complexidade4 / 5MVP sugerido: 8–16 semanas

Quando faz sentido usar

Quando usar
Quando o problema é observável visualmente e o custo da detecção tardia é alto.
Tipo de problema
Defeitos de tecido, costura, acabamento, embalagem e conformidade visual.
Quando não usar
Quando defeitos não são visualmente distinguíveis ou não há condições consistentes de captura.
Papel humano
Qualidade valida casos limítrofes e define critérios de bloqueio.

Entrada → Processamento → Saída

Entrada

Imagem/vídeo, exemplos de padrão, defeitos, lote, produto e condições de captura.

Processamento

Detecta objeto/anomalia, localiza defeito e aplica limiar de decisão.

Saída

Pass/fail, tipo de defeito, localização, confiança e alerta.

Tecnologias
Computer vision; anomaly detection; edge AI
Integrações típicas
Câmeras; MES; QMS; PLC/IoT
Exemplo em moda
Câmera identifica defeito em tecido durante produção antes de novos metros serem processados.
Riscos
Falso negativo, iluminação, mudança de material, drift visual.
KPIs típicos
Recall de defeito; falso positivo; desperdício; retrabalho; tempo de inspeção
Avaliação editorial para apoio à análise durante o Workshop AMEM.

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