Visão Geral

A Indústria 4.0 trouxe uma transformação profunda nos processos produtivos, integrando automação, dados e inteligência artificial. Dentro desse cenário, a Visão Computacional se tornou uma ferramenta essencial para inspeção, controle de qualidade e automação inteligente. Neste curso, você irá aprender como aplicar técnicas de visão computacional em ambientes industriais, utilizando ferramentas consolidadas como OpenCV, TensorFlow e PyTorch. A abordagem segue o modelo clássico: base sólida, aplicação prática e foco em soluções reais.

Objetivo

Após realizar este curso, você será capaz de:

• Compreender o papel da visão computacional na indústria
• Aplicar técnicas de inspeção visual automatizada
• Desenvolver sistemas de controle de qualidade com IA
• Trabalhar com análise de imagens em tempo real
• Criar soluções aplicáveis ao ambiente industrial

Publico Alvo

• Estudantes de tecnologia e engenharia
• Interessados em automação industrial
• Desenvolvedores de Visão Computacional
• Profissionais que desejam atuar na Indústria 4.0

Pre-Requisitos

• Python intermediário
• Fundamentos de Visão Computacional
• Noções de Deep Learning
• Conhecimento básico de processamento de imagens

Conteúdo Programatico

Module 1 – Introduction to Industry 4.0 and Computer Vision

1. What is Industry 4.0
2. Role of computer vision in industry
3. Smart factories
4. Industrial use cases

Module 2 – Image Acquisition in Industrial Environments

1. Industrial cameras
2. Lighting conditions
3. Image capture systems
4. Calibration basics

Module 3 – Visual Inspection Systems

1. Defect detection
2. Quality control techniques
3. Pattern recognition
4. Practical examples

Module 4 – Object Detection in Production Lines

1. Detecting products and components
2. Counting and tracking
3. Using detection models
4. Real-time applications

Module 5 – Deep Learning for Industrial Vision

1. CNNs in industrial applications
2. Classification and detection
3. Model training for defects
4. Performance evaluation

Module 6 – Integration with Industrial Systems

1. Connecting with automation systems
2. PLC basics
3. Real-time processing
4. Data pipelines

Module 7 – Optimization and Reliability

1. Improving system accuracy
2. Reducing errors
3. Handling environmental variations
4. System robustness

Module 8 – Project: Industrial Vision System

1. Building a complete inspection system
2. Detecting defects or anomalies
3. Real-time monitoring
4. Final project presentation