Enxergue Antes · Inspeção Visual de Qualidade

Pegue o defeito na esteira antes de ele virar recall ou refugo

Conecte câmeras comuns na linha de montagem para detectar desvios em milissegundos. A IA avisa a manutenção e bloqueia o lote defeituoso no ERP antes que o produto seja embalado.

  • Identifica trinca, risco ou peça desalinhada sem fadiga humana na inspeção
  • Funciona sobre câmeras existentes — sem necessidade de infraestrutura proprietária
  • Alerta na hora para o operador e parada lógica configurável na esteira
Console de inspeção visual: imagem de câmera apontando peças conformes e não conformes com caixas limitadoras vermelhas e verdes.
  • Raiz desde 2007Fábrica de software brasileira. Entendemos processo antes de escrever código — e entregamos o que a equipe usa no dia a dia.
  • Controle na medida certaRevisão humana onde a operação exige, LGPD e trilha de resposta quando aplicável, e documentação para seu time operar em produção.
  • Ativo seu, não caixa-pretaCódigo, arquitetura e integrações são seus — sem lock-in de plataforma genérica.

Visão computacional em ação

A detecção de desvio que o operador valida no console

A ilustração representa o console de qualidade: a câmera captura o produto em movimento, a IA sinaliza em vermelho o defeito de montagem ou solda, e o lote correspondente entra em quarentena no sistema.

  • Inspeção em milissegundosVarredura contínua de cada item que passa pela câmera, marcando não conformidades mais rápido que a observação manual.
  • Classificação por defeitoA IA categoriza o tipo de falha (risco na pintura, peça quebrada, falta de componente) para gerar dados estruturados de causa-raiz.
  • Bloqueio automático de loteSe a tolerância de falhas consecutivas for estourada, o sistema de qualidade avisa o painel do supervisor na hora.

O que trava hoje

Inspetores cansados deixam passar falhas que geram recalls caríssimos

O olho humano fatiga após poucas horas na esteira de montagem. Falhas microscópicas de solda ou trincas sutis passam direto para a embalagem. O problema só é descoberto quando o cliente abre a caixa ou na linha de montagem do comprador B2B, gerando multas, refugo de lotes e desgaste de reputação.

Como implantamos

Do sensor de imagem ao bloqueio de lote

Desenhamos o fluxo sobre a infraestrutura física que a sua planta já tem, sem exigir câmeras de custo proibitivo no início.

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    Mapeamos os pontos críticos

    Identificamos em quais etapas da linha de produção os defeitos acontecem e onde a câmera terá a melhor iluminação e posicionamento.

  2. 2

    Posicionamos as câmeras

    Instalamos ou adaptamos as câmeras existentes e configuramos o coletor local de imagens (edge device) seguro.

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    Treinamos o modelo de visão

    Alimentamos a IA com imagens de peças boas e de peças com defeito para calibrar os limiares de tolerância.

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    Integramos com a operação

    Conectamos os alertas ao painel do inspetor ou ao barramento de automação (CLP) para parada física, se necessário.

O que muda na prática

O que o inspetor ganha no turno

  • Detecção automática de defeitos dimensionais, superficiais ou estruturais
  • Geração de alertas sonoros ou luminosos na cabine de inspeção na hora
  • Relatório automático de tipo de desvio por lote para engenharia de processo
  • Integração com CLP da linha para parada lógica ou descarte físico
  • Armazenamento rastreável das imagens de desvio para auditorias de qualidade

Resultado no negócio. A taxa de refugo e escape de peças com defeito cai drasticamente no primeiro mês. O time de qualidade deixa de inspecionar fisicamente 100% dos itens e passa a atuar apenas nas exceções e na calibração do processo produtivo.

Onde costuma fazer sentido

Operações com maior ganho

  • Indústrias metalmecânicas, plásticos ou eletrônicos com montagens repetitivas
  • Linhas de embalagem que precisam garantir completude e selagem correta
  • Produções B2B rígidas onde o cliente pune severamente qualquer desvio enviado
  • Fábricas que já possuem câmeras mas usam a gravação apenas de forma reativa
  • Setores que operam múltiplos turnos onde a fadiga do operador é um risco real

Peças defeituosas passando direto pela esteira de qualidade física?

Fale com a Adekz — criamos o pipeline de visão computacional que analisa a esteira em milissegundos e alerta o inspetor antes do refugo se espalhar.

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Próximo passo

Comece pelo produto com maior índice de refugo

Conte-nos o que sua fábrica monta ou produz e quais são as principais falhas visuais encontradas. Respondemos com a viabilidade técnica.

Por onde começarConfiguração de câmeras e modelo de visão adaptados à sua esteira — qualidade garantida em poucas semanas.

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Perguntas frequentes

Antes de conversar

Precisamos comprar câmeras industriais caras?

Muitas vezes não. Câmeras IP comerciais ou webcams de boa resolução com iluminação controlada já resolvem a maioria dos casos. Se a velocidade da esteira for muito alta, ajudamos a selecionar o hardware adequado.

Quantas fotos são necessárias para treinar a IA?

Diferente de modelos antigos que exigiam milhares de fotos, hoje conseguimos iniciar testes com poucas dezenas de exemplos de peças corretas e peças com o defeito mapeado.

O sistema funciona se a iluminação da fábrica oscilar?

A iluminação é um dos pilares mais críticos da visão computacional. Durante a implantação, nós ajudamos a desenhar anteparos simples e pontos de luz fixa para garantir que a taxa de acerto permaneça estável durante todo o dia.

Como o sistema manda parar a esteira?

O processamento da IA gera um sinal digital. Podemos enviar esse sinal por uma API de rede para o seu sistema de MES ou integrar diretamente com o CLP da máquina através de módulos de comunicação padrão (Modbus, OPC UA).

Quanto custa?

Depende do número de linhas a serem monitoradas e do tipo de defeito. Começamos com uma primeira entrega no ar em uma única linha — orçamento fechado para a etapa, sem comprometer o escopo inteiro no primeiro contato.

Pronto para automatizar o controle de qualidade visual?

Conte-nos o que sua fábrica produz e quais os maiores gargalos de inspeção hoje. Devolvemos a estratégia de implantação do piloto.

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