Um estudo de revisão publicado em 24 de outubro de 2025 na revista Engineering apresenta o conceito de análise de visão de partículas (Particle Vision Analysis, PVA), abordagem que combina inteligência artificial a imagens microscópicas para otimizar desde pesquisas de laboratório até linhas industriais.
Os autores explicam que partículas influenciam propriedades essenciais de materiais e medicamentos, e que técnicas de visão computacional — como detecção, segmentação, rastreamento e aprimoramento de imagens — estão sendo integradas a fluxos de trabalho microscópicos, oferecendo feedback em tempo real para ajustar processos.
Aplicações práticas
Entre os exemplos citados estão inspeção automatizada de frascos farmacêuticos, medição instantânea de tamanho de partículas em fábricas e detecção hiperespectral de microplásticos para testes ambientais rápidos. Segundo o artigo, esses casos demonstram redução de desperdício, ganho de precisão e encurtamento de prazos de desenvolvimento.
Avanços técnicos
O levantamento destaca ferramentas que operam com conjuntos de dados menores sem perder desempenho. Entre elas estão o Segment Anything Model para segmentação, CLIP e Grounding DINO para detecção com vocabulário aberto, além de sistemas de reconhecimento rápido como YOLO e Mask R-CNN. Métodos de super-resolução, como ESRGAN e modelos baseados em difusão, aprimoram detalhes microscópicos; um modelo zero-shot citado aumenta a resolução da microscopia de fluorescência em mais de 1,5 vez sem dados adicionais.
Imagem: Internet
Desafios e próximos passos
Persistem obstáculos como diversidade de partículas, ruído nas imagens e alta demanda computacional. Os pesquisadores sugerem padronizar ferramentas, acelerar algoritmos e melhorar a adaptação entre diferentes modalidades. Técnicas de transfer learning e few-shot são apontadas como soluções de curto prazo. Para impulsionar o campo, o artigo disponibiliza banco de dados aberto e repositório de códigos para uso em laboratórios e fábricas.
Com informações de Nanowerk
