E se o robô não precisasse mais encontrar a peça sempre no mesmo lugar?

Rebeca Tarragô | 6th agosto 2026

Imagine uma caixa cheia de componentes. Alguns estão deitados, outros inclinados e vários parcialmente sobrepostos.

Para uma pessoa, basta olhar para entender onde cada peça está. Para um robô programado para buscar sempre uma peça nas mesmas coordenadas, a situação é bem diferente.

Durante muito tempo, uma parte importante da engenharia de automação esteve justamente em resolver esse problema: organizar o ambiente para que o robô encontrasse tudo exatamente onde esperava. Alimentadores, guias, dispositivos de posicionamento, sensores e sistemas mecânicos ajudam a criar essa previsibilidade e continuam sendo fundamentais em inúmeras aplicações. Mas existe uma outra possibilidade ganhando cada vez mais espaço: em vez de garantir que o objeto esteja sempre no mesmo lugar, permitir que o sistema identifique onde ele realmente está.

É nesse ponto que a combinação entre visão computacional, Inteligência Artificial e robótica começa a ampliar as possibilidades da automação industrial.

Quando o robô passa a receber informações sobre o ambiente

Na prática, um sistema de visão computacional utiliza câmeras ou sensores para capturar informações do ambiente e softwares para processá-las. Quando integrado a um robô, esse sistema pode ajudar a identificar a posição de uma peça, reconhecer sua orientação, diferenciar objetos ou verificar determinadas características antes da execução do movimento.

Um exemplo simples ajuda a visualizar essa diferença…

Em uma aplicação convencional de pick & place, normalmente precisamos garantir que o produto chegue a uma posição conhecida para que o robô consiga coletá-lo. Com um sistema de visão adequado, a câmera pode identificar onde aquele produto está e fornecer essa informação ao sistema robótico. O robô continua fazendo aquilo que sabe fazer muito bem: movimentar e manipular com precisão. A diferença é que agora ele recebe informações do ambiente antes de executar o movimento.

Parece uma mudança pequena, mas, dependendo da aplicação, ela pode alterar bastante a forma como pensamos a automação.

Visão computacional e Inteligência Artificial não são a mesma coisa

Essa diferenciação é importante, principalmente agora que praticamente qualquer tecnologia capaz de analisar informações começa a receber o rótulo de “IA”. Sistemas de visão já fazem parte da indústria há bastante tempo e não necessariamente utilizam Inteligência Artificial. Uma aplicação convencional pode trabalhar com parâmetros previamente definidos para localizar objetos, realizar medições, identificar padrões, verificar presença ou ausência de componentes ou realizar a leitura de códigos.

A Inteligência Artificial ganha relevância principalmente quando as variações aumentam e estabelecer regras para todas as possibilidades se torna mais complexo. Com técnicas de Machine Learning e Deep Learning, determinados sistemas podem ser treinados a partir de conjuntos de imagens para reconhecer objetos ou características específicas. Dependendo da aplicação, em vez de criar uma regra para cada situação possível, o sistema pode aprender, a partir de exemplos, aquilo que precisa reconhecer. É justamente essa capacidade que vem tornando algumas aplicações de visão cada vez mais interessantes para a robótica.

Do “vá até esta posição” para o “encontre esta peça”

Talvez essa seja a maneira mais simples de explicar a mudança. Em uma automação convencional, podemos imaginar uma instrução semelhante a:

“Vá até a posição X, pegue a peça e leve até a posição Y.”

Quando acrescentamos visão ao processo, podemos trabalhar com uma lógica diferente:

“Identifique a peça, descubra onde ela está e informe ao robô onde realizar a coleta.”

Para quem observa apenas o movimento final, a diferença talvez passe despercebida. Para quem projeta uma célula de automação, ela pode ser bastante significativa. Isso porque uma parte do projeto muitas vezes está justamente em garantir que os objetos cheguem sempre na posição esperada. Quando o sistema consegue lidar com determinadas variações de posição e orientação, outras possibilidades começam a surgir.

Visão 2D ou 3D? Depende do que o robô precisa enxergar

Nem toda aplicação precisa de visão 3D. Sistemas de visão 2D trabalham com imagens bidimensionais e podem ser utilizados para identificar posição, orientação, presença, códigos, padrões e determinadas características visuais.

Já os sistemas de visão 3D acrescentam informações de profundidade, o que permite compreender melhor onde os objetos estão posicionados no espaço.

Vamos voltar à nossa caixa cheia de componentes.

Se as peças estiverem sobrepostas, inclinadas e em diferentes alturas, conhecer apenas sua posição horizontal pode não ser suficiente. O sistema também precisa compreender profundidade, altura e orientação para auxiliar o robô na manipulação. É justamente nesse cenário que encontramos uma das aplicações mais conhecidas dessa combinação: o bin picking robotizado.

Com um sistema de visão 3D adequado, é possível identificar peças posicionadas de maneira aleatória dentro de uma caixa ou contentor e fornecer ao sistema robótico as informações necessárias para realizar a coleta. A lógica do projeto começa, então, a mudar. Em vez de concentrar todos os esforços em fazer cada peça chegar perfeitamente organizada, passamos a considerar a possibilidade de permitir que o sistema encontre a peça onde ela está.

Onde essa combinação já pode fazer sentido?

Existem diversas aplicações industriais nas quais robótica e visão computacional podem trabalhar juntas.

No pick & place, por exemplo, o sistema pode localizar e identificar a orientação dos produtos antes da coleta.

No bin picking, a visão 3D pode ajudar a identificar componentes posicionados aleatoriamente dentro de caixas.

Em processos de sorting, características dos produtos podem ser identificadas para auxiliar sua classificação e separação.

Também encontramos possibilidades em inspeção de qualidade, verificando presença, posicionamento ou determinadas características visuais; na alimentação de máquinas, localizando componentes antes da manipulação; e em processos de paletização e despaletização, especialmente quando existem variações no posicionamento dos produtos.

A aplicação, naturalmente, precisa ser analisada caso a caso.

Uma câmera com IA não resolve qualquer aplicação

Este é um ponto que considero especialmente importante. Em meio a todo o entusiasmo atual em torno da Inteligência Artificial, é fácil criar a impressão de que basta acrescentar uma câmera e um algoritmo para transformar qualquer processo em uma aplicação robotizada. Na prática, não funciona assim. Uma aplicação industrial continua sendo uma aplicação de engenharia. Iluminação, sombras, reflexos, contraste, resolução da câmera, distância de trabalho, precisão necessária, velocidade do processo, capacidade de processamento e características da própria peça continuam tendo impacto direto no resultado.

Uma peça metálica altamente reflexiva, por exemplo, apresenta desafios muito diferentes daqueles encontrados ao identificar uma embalagem de papelão. Da mesma maneira, localizar uma caixa isolada sobre uma esteira é muito diferente de identificar pequenos componentes sobrepostos dentro de um contentor. Por isso, não existe simplesmente uma “câmera com IA” capaz de resolver qualquer aplicação. A tecnologia precisa ser escolhida a partir do processo — e não o contrário.

O que está mudando, então?

Talvez uma das transformações mais interessantes não esteja apenas no avanço dos algoritmos. Está também na facilidade de acesso a essas tecnologias…

Câmeras mais inteligentes, ferramentas de configuração mais amigáveis e soluções de visão cada vez mais integráveis estão chegando ao mercado justamente em um momento no qual a Automação de Baixo Custo também vem reduzindo algumas das barreiras de entrada para a robótica. Robôs mais acessíveis, componentes modulares e softwares mais intuitivos permitem avaliar processos que, alguns anos atrás, dificilmente justificariam um projeto de automação. Para pequenas e médias empresas, isso pode ser particularmente relevante.

Uma tarefa repetitiva não precisa necessariamente justificar um projeto de centenas de milhares de reais para ser considerada candidata à automação. Em muitos casos, a aplicação para o robô sempre existiu. O que faltava era encontrar uma solução cujo investimento fizesse sentido para aquele processo.

E é aí que aparece outro desafio: fazer tudo funcionar junto

Quando falamos de uma aplicação robotizada com visão, rapidamente percebemos que o robô é apenas uma parte do projeto. Também podem entrar nessa equação a garra, a câmera, o sistema de visão, o controle, o software, os sensores e outros acessórios necessários para que a aplicação funcione. Encontrar cada um desses componentes individualmente não é necessariamente a parte mais difícil. A questão está em saber se eles são compatíveis, como será feita a integração e, principalmente, se o investimento no conjunto continua fazendo sentido para aquilo que se pretende automatizar.

É justamente nesse ponto que a proposta da RBTX se torna interessante.

A plataforma reúne tecnologias de Automação de Baixo Custo de diferentes fabricantes, incluindo robôs, garras, sistemas de visão, controladores e acessórios, facilitando a busca por componentes e combinações para diferentes aplicações.

Mais do que simplesmente encontrar um robô, o objetivo é facilitar o caminho até uma solução de automação tecnicamente possível e economicamente viável.

Talvez o próximo grande passo da robótica esteja nos olhos

Durante décadas, a indústria evoluiu enormemente a capacidade dos robôs de executar movimentos rápidos, precisos e repetitivos. Agora, uma parte importante dessa evolução está acontecendo antes mesmo do movimento: na capacidade de obter informações sobre o ambiente, localizar objetos, reconhecer aquilo que precisa ser manipulado e lidar melhor com algumas das variações encontradas em processos reais.

Isso não significa que a visão computacional eliminará dispositivos de posicionamento ou que a Inteligência Artificial transformará automaticamente qualquer processo em uma aplicação robotizada. A engenharia continua sendo indispensável. O que muda é o número de possibilidades disponíveis para resolver um problema. E talvez esse seja o impacto mais interessante da combinação entre visão computacional, Inteligência Artificial e robótica.

Durante muito tempo, organizamos o mundo ao redor dos robôs para que eles pudessem trabalhar. Agora, estamos começando a ensinar os robôs a enxergar melhor o mundo que já existe ao redor deles.

E na sua indústria?

Existe algum processo que ainda depende de peças chegando sempre exatamente na mesma posição para poder ser automatizado?

Talvez valha a pena olhar novamente para ele.