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.