Estúdio digital em Valais — aplicações web, IA e visão computacional para PME suíças.
Estúdio digital em Valais — aplicações web, IA e visão computacional para PME suíças.
Visão computacional industrial e controlo de qualidade automatizado — vinho, relojoaria, agroalimentar, farma.
Machine vision à medida e visão computacional industrial, concebidos e implementados a partir de Sierre, Valais. Controlo de qualidade automatizado, deteção de defeitos, OCR e IA em edge para fábricas indústria 4.0 em toda a Suíça e Europa.
A indústria europeia é densa, exigente e cada vez mais automatizada. Clusters farmacêuticos e químicos suíços, fabricantes mecânicos alemães e italianos, produtores agroalimentares, operadores logísticos, viticultura — todos têm tarefas de inspeção visual que antes dependiam dos olhos humanos. A machine vision, também chamada visão computacional industrial, permite inspecionar, contar, medir, ler e triar automaticamente, à velocidade da linha, com resultados auditáveis.
A TechSolve concebe, instala e mantém sistemas de visão computacional à medida para PME e grupos industriais em toda a Suíça e Europa. Desde a câmara industrial ao modelo de deep learning, passando pela iluminação, os invólucros IP65 e os dashboards de supervisão, entregamos soluções chave-na-mão com um único objetivo: melhorar a qualidade e o rendimento sem complicar a vida aos operadores.
Inspeção 100% em linha de peças: dimensões, montagem, presença/ausência, cor, acabamento de superfície. Substitui a amostragem estatística por uma inspeção integral rastreável para certificações ISO 9001 e GxP.
Leitura automática de etiquetas, números de lote, códigos DataMatrix, datas de validade, faturas e guias de transporte, com integração direta no seu ERP ou sistema de rastreabilidade.
Riscos, lascas, porosidades, manchas, más montagens. Modelos de deep learning treinados na sua biblioteca real de defeitos, com aprendizagem contínua à medida que novos casos surgem na linha.
Contagem anonimizada de pessoas (retalho, museus, postos de turismo), seguimento de objetos em tapetes, monitorização de veículos para logística, medição de ocupação.
Controlo de acessos com consentimento, reconhecimento de matrículas para parques, crachás visuais. Estritamente alinhado com RGPD e nLPD suíça, com avaliação de impacto documentada.
Descodificação em alta velocidade de códigos 1D e 2D (EAN, Code128, DataMatrix, QR) para rastreabilidade logística, farmacêutica e alimentar — até várias centenas de códigos por segundo.
Montamos hardware, óticas, modelos de deep learning e supervisão como um sistema de ponta a ponta. A iluminação, muitas vezes a verdadeira chave do sucesso, é desenhada por aplicação; o modelo é escolhido consoante a cadência e a precisão exigidas.
Para um produtor de vinho suíço, construímos um sistema de triagem ótica numa mesa vibrante: a câmara deteta bagos danificados, podres ou verdes e aciona um jato de ar comprimido para os ejetar. Resultado: qualidade equivalente à triagem manual, com três vezes o rendimento, sem fadiga nem variabilidade entre operadores.
Nos clusters farmacêuticos europeus, integramos a leitura de números de lote, a verificação de selos e a deteção de partículas em frascos de líquido. Cada instalação é documentada para auditorias GMP e GxP e mantém o histórico de inferência durante todo o prazo legal de conservação.
Leitura de códigos de barras em alta cadência nas zonas de receção, medição volumétrica de encomendas para cálculo de volume faturável, verificação de conteúdos no tratamento de devoluções. Os sistemas integram-se com o seu WMS — SAP, Odoo, Microsoft Dynamics — via APIs REST.
Contagem anonimizada de pessoas em entradas de lojas, museus e estâncias de esqui. Os dados alimentam decisões sobre horários de abertura, equipas e investimentos, com zero identificação e sem retenção de imagens — estritamente privacidade por desenho.
Os projetos de visão industrial ganham-se ou perdem-se antes da primeira linha de código. Por isso estruturamos cada projeto em quatro fases curtas.
Meio-dia na sua linha de produção para estudar a cena: distância de trabalho, velocidade do tapete, iluminação existente, restrições de integração. Saímos com dezenas de fotos de referência para testar opções.
Treinamos um primeiro modelo sobre um dataset representativo e demonstramo-lo no local com hardware de teste. O POC valida a viabilidade técnica e dá-lhe um orçamento preciso para a implementação completa. Quando os modelos pré-fabricados ficam aquém, treinamos deep learning à medida sobre as suas próprias imagens anotadas.
Seleção final de hardware, design do invólucro, integração mecânica, cablagem, afinação de software, testes de aceitação em fábrica e no local (FAT/SAT). Formação dos operadores e entrega de documentação completa.
Os modelos de visão precisam de monitorização: condições que variam, novos tipos de defeito, produtos que evoluem. Oferecemos contratos de manutenção que cobrem monitorização, retreino agendado e atualizações de software. O trabalho de visão computacional associa-se frequentemente ao nosso desenvolvimento de aplicações web e IA e machine learning — veja a visão geral dos serviços.
Numa tarefa de controlo de qualidade bem enquadrada — iluminação controlada, peças normalizadas — atingimos rotineiramente entre 98% e 99,9% de precisão, com menos de 0,5% de falsos positivos. Em tarefas mais difíceis, como defeitos visuais subtis ou produtos com grande variabilidade, combinamos métodos clássicos (OpenCV) com deep learning (YOLO, EfficientNet) para ultrapassar os 95%, mantendo a latência de inferência abaixo dos 100 ms.
Para um piloto: uma câmara industrial (Basler, FLIR, IDS), um PC dedicado ou NVIDIA Jetson Nano/Orin e iluminação LED controlada. Em ambientes difíceis — indústria química, instalações exteriores, agroalimentar — especificamos invólucros IP65/IP67 e câmaras térmicas quando necessário. O hardware mantém-se modesto face aos defeitos evitados e ao tempo de inspeção libertado, geralmente amortizado em menos de um ano.
É crítica. A iluminação representa 60% a 80% do sucesso de um projeto de visão computacional. Uma má iluminação pode anular mesmo o melhor modelo. Projetamos sempre a cena ótica à partida — difusa, backlight, dark-field ou estruturada — em função do defeito a detetar. Uma auditoria de iluminação in situ de meio-dia está incluída em todos os projetos industriais.
Edge (Jetson, Raspberry Pi, PC industrial local) é melhor para linhas em tempo real, locais sem internet fiável e dados sensíveis. Cloud (AWS, Azure Europa) adequa-se a processamento pesado a posteriori, agregação multi-local e análise diferida. Combinamos muitas vezes os dois: inferência em edge para decisões em tempo real, reporting na cloud para monitorização e retreino. A maioria das fábricas europeias opta por edge por latência e fiabilidade.
É fortemente regulado pelo RGPD e pelo EU AI Act, e igualmente rigoroso ao ao da nLPD suíça. Só implementamos casos de uso conformes: contagem anonimizada (sem identificação), análise de fluxos despersonalizada ou reconhecimento com consentimento em contextos privados (acessos seguros, leitores de crachá). Cada projeto inclui uma avaliação de impacto sobre a proteção de dados (DPIA) e a documentação adequada para o seu DPO.
Tempo real (30 a 120 FPS) é para linhas de produção, triagem automatizada e segurança: latência típica de 20 a 100 ms, implementação edge oatória. Lote é para análise a posteriori (fotos de arquivo, controlo de qualidade por lote, relatórios mensais) — milhares de imagens processadas durante a noite num servidor cloud ou NAS local. A escolha tem impacto significativo na arquitetura e no orçamento.
Um POC focado — um defeito, uma linha, uma família de peças — é entregue em 3 a 6 semanas. Inclui o estudo ótico, a recolha de um dataset representativo, o treino de um primeiro modelo e uma demonstração no local. Sai com uma taxa de deteção medida nos seus próprios produtos (tipicamente 95 a 99 %), uma estimativa dos defeitos evitados e das horas de inspeção libertadas — suficiente para decidir a implementação industrial completa sem grande compromisso inicial em hardware.
Na indústria europeia (química, agroalimentar, viticultura, mecânica, relojoaria), o ROI situa-se tipicamente entre 8 e 24 meses. Os ganhos vêm da redução de defeitos em saída (custo de recolha, impacto na marca), da menor carga de inspeção manual (um operador pode supervisionar 3 a 10 linhas com visão automatizada em vez de uma) e de uma rastreabilidade reforçada para certificações ISO e GxP.
Historicamente, 'machine vision' refere-se a sistemas industriais de controlo de qualidade (câmaras calibradas, iluminação controlada, ciclos rápidos), enquanto 'visão computacional' cobre o conjunto mais amplo de algoritmos visuais (deep learning, reconhecimento de objetos, OCR). Hoje os dois mundos convergem: os sistemas industriais modernos usam deep learning (YOLO, PyTorch) pela flexibilidade. Na TechSolve combinamos ambas as abordagens consoante as restrições da produção.
Marque uma chamada gratuita de enquadramento. Visitamos a sua linha, analisamos os defeitos e as restrições e propomos uma prova de conceito curta com preço fixo, antes de encomendar qualquer hardware.
TechSolve Ribeiro — Sierre, Valais, Suíça — +41 78 925 66 30 — info@techsolve.ch