IA para inspeção visual de materiais

Contexto

Siderúrgica europeia (receita de 5 bi€) produzindo chapas de aço para o setor automotivo. O controle de qualidade de superfície das chapas é realizado por inspeção visual manual por 20 operadores em 3 turnos. Os defeitos de superfície (riscos, porosidades, oxidação, inclusões) são detectados a uma taxa de 94% mas com alta variabilidade conforme o operador e o momento do dia.

Problema & Desafio

Taxa de detecção de defeitos de superfície: 94% em média mas cai para 85% no final do turno (fadiga). Variabilidade entre operadores de 12%: os clientes automotivos exigem constância >99%. Refugos detectados tardiamente no cliente: 0,8% das chapas entregues são devolvidas (custo de 10M€/ano). Cadência de produção limitada pelo tempo de inspeção (2 segundos/metro de chapa). Recrutamento de inspetores de qualidade cada vez mais difícil (trabalho penoso).

Solução & Entregas

Sistema de visão com IA integrado na linha de produção com câmeras lineares de alta resolução (50μm) e iluminação multidirecional. Modelo de detecção e classificação de defeitos de superfície treinado em 200K+ imagens anotadas. Detecção em tempo real na velocidade de produção (>1m/s) com taxa de detecção de 99,8%. Classificação automática dos defeitos por tipo e gravidade com correlação de processo (identificar a causa). Edge computing: processamento local sem latência, compatível com as restrições de produção.

Tecnologias