Contexto
Na Indústria de Alimentos, o projeto acompanha batatas em esteiras e organiza os dados da análise visual por carregamento. A entrega combina a estrutura de captura, o processamento das imagens e um portal para consultar o que passou pela linha.
Problema
Para comparar os carregamentos, a equipe precisa relacionar o volume e o perfil das batatas ao fornecedor, à variedade, à esteira e ao período de passagem. A captura deve acompanhar as condições físicas da linha, com iluminação, posicionamento das câmeras e comunicação industrial adequados.
Solução
Câmeras sobre a esteira enviam imagens à análise por IA. A segmentação delimita os objetos, distingue Batata e Outro e fornece área, distribuição visual e dados para estimar a quantidade de unidades. A calibração por câmera relaciona essa área ao peso médio e ao peso total estimados. A estrutura atual também prevê batatas pequenas.
O carregamento reúne fornecedor, variedade, esteira, início e fim do intervalo e peso bruto informado. A equipe consulta gráficos, compara esteiras e classes, filtra períodos, examina vídeos gravados e gera relatórios. O conjunto se comunica com gateway e CLP. Os vídeos preservam a saída da inferência, permitindo observar os contornos dos objetos usados na análise.
A segmentação em uma cena ilustrativa
A composição mostra batatas e torrões sobre uma esteira. As máscaras semitransparentes acompanham as formas visíveis, mantendo a textura dos objetos aparente.
Implantação
O trabalho incluiu a atualização da estrutura, das câmeras e do painel de processamento. Os testes de captura, inferência, acesso remoto e comunicação com gateway e CLP verificaram o conjunto em campo. Uma segunda estrutura passou por testes locais; sua validação completa estava prevista após a liberação do acesso à internet.
Resultado
A solução reúne, por carregamento, estimativa da quantidade de unidades, proporção das classes, distribuição visual, peso médio e peso total estimados. Os filtros por fornecedor, variedade, esteira e período permitem comparar o perfil dos carregamentos e consultar a passagem dos produtos na linha.
A equipe pode revisar vídeos da análise por IA, comparar esteiras e gerar relatórios do período. Os pesos são estimativas calibradas a partir das imagens; o peso bruto informado no cadastro fornece a referência do carregamento.
Unidades, perfil visual e peso por carregamento
| Informação | Unidade ou recorte | O que permite analisar |
|---|---|---|
| Classes detectadas | Batata e Outro; campo para batata pequena | Separar as categorias previstas na análise visual. |
| Quantidade estimada de unidades | Unidades estimadas no período | Acompanhar o volume de batatas por período e carregamento. |
| Área média dos objetos | Área visual obtida pela segmentação | Caracterizar o tamanho aparente dos objetos na imagem. |
| Distribuição visual | Distribuição de áreas e proporção por classe | Comparar o perfil visual entre períodos e carregamentos. |
| Peso médio e total estimados | Calibração específica por câmera | Converter a área visual em estimativas de peso. |
| Peso bruto do carregamento | Valor informado no cadastro | Associar a referência do carregamento às estimativas visuais. |
| Contexto operacional | Fornecedor, variedade, esteira, início e fim | Delimitar a origem e a janela de análise. |
| Vídeos e relatórios | Registro da inferência e consulta por período | Rever a passagem dos objetos e reunir os resultados da consulta. |
A quantidade de unidades e os pesos são estimativas da análise visual; o peso bruto é informado no cadastro.
Visão do funcionamento
Da captura à informação
A identificação e a segmentação dos objetos fornecem dados para estimar unidades e caracterizar a distribuição visual. A calibração da câmera alimenta as estimativas de peso; o portal reúne essas informações por carregamento.
