# Inspeção de ovos na esteira, em tempo real e sem caixa-preta

> O Vigiovo é um software de inspeção visual que classifica ovos na esteira como limpos, sujos, trincados ou não verificados. Ele usa visão computacional clássica, sem redes neurais e sem treinamento: a mesma imagem sempre gera o mesmo resultado, e cada decisão vem com as medidas que a justificam. Roda a cerca de 90 quadros por segundo em CPU comum.

Atualizado em: 2026-10-09 · URL: https://vigiovo.com · Português: https://vigiovo.com/en.md

## Demonstração na esteira

Cada ovo é contornado com a cor da sua classe e medido 3 vezes enquanto atravessa a imagem, como as checagens 1/3, 2/3 e 3/3 de um painel de controle de qualidade. O painel no canto soma os ovos já julgados.

![Ovos marrons e creme sobre uma esteira de roletes, cada um contornado: verde para limpo, vermelho para sujo com mancha visível, laranja para trincado com a linha da trinca destacada.](https://vigiovo.com/media/inspecao-anotada.webp)

Esteira sintética com gabarito conhecido: verde = limpo, vermelho = sujo, laranja = trincado. Rodando a ~90 quadros/s em um núcleo de CPU. Video: https://vigiovo.com/media/esteira-demo.mp4

## O que o Vigiovo classifica

Cada ovo visível recebe exatamente uma de quatro classes. Ovos que não podem ser vistos por inteiro nunca são julgados no chute.

- **Limpo**: Casca íntegra, sem manchas nem trincas acima dos limites. Segue para a embalagem.
- **Sujo**: Manchas de fezes, sangue, terra ou gema que cobrem 3% ou mais da casca visível, medidas contra o sombreamento natural daquele ovo.
- **Trincado**: Linha fina e alongada (no mínimo 5 vezes mais longa que larga) que avança para dentro da casca e mede 0,8 raio do ovo ou mais.
- **Não verificado**: Ovo cortado pela borda da imagem, sobreposto ou com formato fora do padrão. Vai para conferência manual em vez de receber uma nota inventada.

## Como funciona, em seis etapas

Nenhuma etapa aprende com dados. Todas são operações de imagem clássicas com limites fixos e legíveis.

1. **Máscara por cor**: Separa a casca (quente e clara) dos roletes (cinza e escuros) por limites de matiz, saturação e brilho.
2. **Escala independente da câmera**: Reduz a imagem até cada ovo ter ~12 px de raio. Todos os limites são múltiplos desse raio.
3. **Separação de ovos encostados**: Transformada de distância, sementes por h-máximos e watershed, só nas manchas que contêm mais de um ovo.
4. **Sujeira**: Ajusta uma superfície quadrática ao sombreamento de cada ovo e mede o que foge dela, mais o desvio de cor no espaço Lab.
5. **Trincas**: Filtros black-hat e top-hat encontram linhas; só contam as longas, finas e que entram na casca.
6. **Decisão e votação**: Limiares fixos decidem cada medição; no vídeo, um ovo só é rejeitado se o defeito aparecer em 2 de 3 checagens.

Leia a explicação técnica completa: https://vigiovo.com/como-funciona.md

## Velocidade e acerto medidos

Medidos com os comandos de benchmark do próprio projeto, em um único núcleo de CPU Apple Silicon, sem GPU.

| Métrica | Resultado | Condição |
| --- | --- | --- |
| Latência por quadro (vídeo) | ~11 ms média, ~15 ms p95 | 960×540, ~45 ovos na tela |
| Taxa de quadros | ~90 quadros/s | Mesmo vídeo, um núcleo de CPU |
| Imagem única, todos os ovos medidos | ~41 ms | 1228×691, 54 ovos |
| Acerto por ovo, vídeo rastreado | 98,7% (376 de 381) | Cenas sintéticas com gabarito |
| Acerto por ovo, quadro único | ~95% | Cenas sintéticas com gabarito |
| Ovos limpos rejeitados | 0 | Todos os testes sintéticos |

Os números de acerto vêm de cenas sintéticas geradas com gabarito, não de uma linha de produção. Em um piloto, o sistema é calibrado e medido com imagens da sua própria esteira.

## Visão determinística ou IA?

Redes neurais são a escolha comum para inspeção visual. Para uma tarefa bem definida como separar ovos limpos, sujos e trincados, regras medidas têm vantagens práticas, e um limite claro.

| Critério | Vigiovo (determinístico) | Classificador com IA |
| --- | --- | --- |
| Mesma imagem, mesmo resultado | Sempre | Depende da versão do modelo e do hardware |
| Explica cada decisão | Sim: área de mancha, comprimento da trinca, formato | Em geral, só uma pontuação |
| Dados para começar | Algumas centenas de ovos rotulados, para calibrar | Milhares de imagens rotuladas, para treinar |
| Hardware | CPU comum, sem GPU | Normalmente GPU ou acelerador |
| Ajuste fino | Limiares legíveis em um arquivo de configuração | Novo treinamento do modelo |
| Defeitos raros e muito variados | Limitado ao que as regras descrevem | Aprende padrões, se houver dados suficientes |

## Limitações

O que o Vigiovo não faz, para você decidir com informação completa:

- Trincas capilares invisíveis sob luz normal não aparecem para nenhuma câmera comum. Para elas, o padrão é a ovoscopia (luz por trás do ovo) ou o teste acústico.
- Os limites de cor padrão são para cascas marrons e creme. Cascas brancas ou azuladas precisam de outros limites, definidos na calibração.
- Iluminação difusa e uniforme importa mais do que qualquer parâmetro. Reflexo forte é a principal fonte de falso "sujo".
- Os números de acerto publicados são de dados sintéticos. O acerto na sua linha só é conhecido depois da calibração com imagens reais.

## Programa piloto

O Vigiovo está abrindo pilotos com granjas e classificadoras de ovos no Brasil. Um piloto precisa de:

- uma câmera fixa acima da esteira (uma câmera industrial simples ou até um celular servem para começar);
- iluminação difusa, sem reflexos fortes sobre as cascas;
- algumas centenas de ovos fotografados e rotulados pela sua equipe;
- um computador comum perto da linha, sem GPU.

O resultado é um relatório de acerto medido na sua linha e uma configuração calibrada para ela.

## Perguntas frequentes

### O que é o Vigiovo?

O Vigiovo é um software de inspeção visual que classifica ovos na esteira como limpos, sujos, trincados ou não verificados, a partir de imagens de câmera. Ele usa visão computacional clássica e determinística, roda em CPU comum a cerca de 90 quadros por segundo e explica cada decisão com as medidas que a geraram.

### O Vigiovo usa inteligência artificial?

Não. Não há redes neurais, modelos treinados nem aleatoriedade. O Vigiovo usa operações clássicas de processamento de imagem (limiares de cor, transformada de distância, watershed, morfologia matemática e ajuste por mínimos quadrados) com limites fixos e legíveis. A mesma imagem com a mesma configuração sempre produz o mesmo resultado.

### Quais defeitos de ovo ele detecta?

Sujeira na casca (fezes, sangue, terra, gema) que cobre 3% ou mais da área visível, e trincas visíveis: linhas finas e alongadas que avançam para dentro da casca. Ovos cortados pela borda da imagem, sobrepostos ou com formato anormal são marcados como não verificados e vão para conferência manual.

### Qual é a velocidade da classificação?

Cerca de 11 ms por quadro em vídeo 960×540 com ~45 ovos na tela, ou ~90 quadros por segundo em um único núcleo de CPU. Uma imagem isolada com 54 ovos, todos medidos, leva ~41 ms. No vídeo, cada ovo é medido 3 vezes enquanto passa, e o resto do tempo é só rastreado.

### Precisa de GPU ou de uma câmera especial?

Não. O Vigiovo roda em CPU comum e funciona com qualquer câmera fixa acima da esteira, desde que a iluminação seja difusa. Resolução alta não é necessária: para segmentar, a imagem é reduzida até cada ovo ter cerca de 12 pixels de raio.

### O Vigiovo detecta trincas capilares?

Só as trincas visíveis na imagem. Trincas capilares que não aparecem sob luz normal exigem ovoscopia (luz por trás do ovo) ou teste acústico. O Vigiovo complementa esses métodos: tira da linha os ovos sujos e com trincas visíveis antes deles.

### Funciona com ovos brancos?

Os limites de cor padrão são para cascas marrons e creme. Ovos brancos ou azulados funcionam ajustando os limites de matiz e saturação na configuração, o que faz parte da calibração do piloto.

### Como o sistema é calibrado para a minha linha?

Com algumas centenas de imagens de ovos da sua esteira, rotulados pela sua equipe. Os limiares de sujeira, trinca e cor são ajustados até o resultado bater com os rótulos. Cada decisão registra quão perto do limite o ovo ficou, o que torna o ajuste direto.