Primeiros passos
De quantas amostras de defeitos você realmente precisa?
Quantas imagens de defeitos precisamos coletar antes de começar a inspeção com IA?
Cinco é o padrão. Quando um produto não tem histórico de defeitos ou é grande demais para ser enviado, é possível construir um modelo apenas com amostras boas — ou com uma única imagem. A ideia de que são necessárias milhares pertence à era das regras.
Por que cinco bastam
O treinamento com poucas amostras extrai características multidimensionais e dá mais peso às mais informativas. Em vez de mostrar ao modelo todas as variações de um defeito, ele aprende o que torna um defeito diferente.
O transfer learning potencializa isso. Produtos do mesmo material e processo compartilham características que já foram aprendidas, de modo que um item novo só precisa aprender a diferença. Atualmente, mais de 30 modelos são compatíveis.
Quando uma imagem basta
Painéis grandes, carrocerias e motores de grande porte não podem ser enviados na prática, então o modelo é construído a partir de uma única amostra capturada no local. Projetar a captura em torno da linha real é mais preciso do que transportar a peça.
Quando apenas amostras boas bastam
O treinamento one-class aprende a distribuição das peças boas e sinaliza tudo o que estiver fora dela. Ele se aplica quando um produto é novo demais para ter histórico de defeitos ou quando os defeitos são tão raros que coletá-los levaria meses.
Se você precisa classificar os defeitos por tipo — porque cada tipo desencadeia uma ação diferente —, são necessárias amostras de cada tipo. Ainda assim, na ordem de cinco por tipo.
Quando esta resposta não se aplica
- Se o defeito também não é visível para uma pessoa, a óptica vem antes da quantidade de amostras. Nenhum algoritmo consegue julgar o que a iluminação e a lente não revelaram.
- Se a variação entre peças boas for maior que o próprio defeito, o padrão precisa ser definido primeiro. Isso acontece durante a PoC.
- Se o critério de inspeção nunca foi documentado e existe apenas no julgamento de um inspetor, o primeiro passo é transformar esse julgamento em dados.
O que uma PoC realmente envolve
- Confirmar a peça e os tipos de defeito e formalizar um NDA.
- Receber amostras ou imagens por um canal seguro.
- Projetar a configuração óptica e realizar a captura.
- Treinar o modelo e apresentar as falsas rejeições e as falsas aprovações em uma matriz de confusão.
- Dimensionar a velocidade de inspeção conforme o ritmo da sua linha e o hardware.
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