Inspeção visual de ovos
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.
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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.
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.
Como funciona, em seis etapas
Nenhuma etapa aprende com dados. Todas são operações de imagem clássicas com limites fixos e legíveis.
- Máscara por corSepara a casca (quente e clara) dos roletes (cinza e escuros) por limites de matiz, saturação e brilho.
- Escala independente da câmeraReduz a imagem até cada ovo ter ~12 px de raio. Todos os limites são múltiplos desse raio.
- Separação de ovos encostadosTransformada de distância, sementes por h-máximos e watershed, só nas manchas que contêm mais de um ovo.
- SujeiraAjusta uma superfície quadrática ao sombreamento de cada ovo e mede o que foge dela, mais o desvio de cor no espaço Lab.
- TrincasFiltros black-hat e top-hat encontram linhas; só contam as longas, finas e que entram na casca.
- Decisão e votaçãoLimiares fixos decidem cada medição; no vídeo, um ovo só é rejeitado se o defeito aparecer em 2 de 3 checagens.
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.
Guias sobre classificação de ovos
Referências com fontes oficiais sobre ovos trincados, ovos sujos, ovoscopia e as regras de classificação.
- Ovoscopia ou visão computacional: o que cada uma detectaComparação entre ovoscopia e inspeção por câmera na classificação de ovos: defeitos que cada uma detecta, velocidade, registro e por que as duas se completam.
- Como identificar ovos trincados: tipos, métodos e regrasO que é um ovo trincado, como diferenciá-lo de um ovo vazado, quais métodos detectam cada tipo de trinca e para onde ele deve ir segundo o RIISPOA.
- Ovos sujos: o que conta como sujo e como classificarQuando um ovo é considerado sujo, se ele pode ser lavado, para onde vai segundo o RIISPOA e a Portaria MAPA 612, e como medir sujeira na casca com uma câmera.
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.