Resumo rápido: um fluxo bem desenhado aumenta previsibilidade, reduz retrabalho e garante rastreabilidade. O segredo é deixar automático o que é repetitivo e humano só o que é ambíguo.
Por que “só OCR” não resolve
Em operação recorrente, o problema não é apenas “ler o número”. É fechar com confiança, sem depender de planilhas, “achismos” e correções de última hora. Mesmo uma IA ótima vai encontrar fotos ruins: reflexo, vidro sujo, ângulo, compressão do WhatsApp e variações de modelo. Sem um processo, essas exceções viram retrabalho e contestação no fechamento.
A visão do processo (ponta a ponta)
Pense no fluxo como uma linha de produção: cada etapa reduz incerteza e aumenta rastreabilidade. O resultado final é uma leitura com evidência, consistência e trilha para auditoria.
Equipe em campo registra fotos por unidade (offline quando necessário) e sincroniza depois.
Backend recorta visor, corrige perspectiva, ajusta contraste e gera versões para robustez.
A leitura é interpretada usando as melhores versões disponíveis (cor + alto contraste).
Regras bloqueiam incoerências e identificam casos atípicos antes de “virar cobrança”.
Só os casos suspeitos entram em fila — com imagem, histórico e motivo da exceção.
Exportações e PDFs padronizados por condomínio/unidade, com trilha de auditoria.
1) Captura no app: padronize para reduzir erro
Uma captura minimamente padronizada melhora muito a taxa de acerto e diminui as exceções. Você não precisa “treinar fotógrafo” — só criar um checklist simples e repetível.
Checklist rápido de campo
- Foco no visor (toque para focar).
- Evitar reflexo (mudar ângulo 10–20° quando necessário).
- Boa iluminação (sem flash direto no vidro quando refletir).
- Se possível, uma foto do medidor inteiro + uma do visor.
2) Tratamento: o backend “prepara” a imagem
O que diferencia um piloto de um produto é o tratamento automático das imagens. Essa etapa aumenta legibilidade e reduz ruído antes do OCR.
O que costuma rodar automaticamente
- Recorte do visor (detectado ou guiado por template).
- Correção de perspectiva (endireitar o visor).
- Contraste/equalização para realçar dígitos.
- Redução de ruído e nitidez controlada.
- Geração de versões (colorida + alto contraste).
3) IA (OCR): mais de uma tentativa vale ouro
Em vez de “um OCR e pronto”, use a melhor evidência possível: versões diferentes da imagem, e (quando fizer sentido) múltiplas leituras para comparar consistência. Isso aumenta robustez sem aumentar trabalho humano.
4) Validação: onde o processo vira confiável
A validação é o cinto de segurança. Ela impede que uma leitura “plausível” mas errada seja aceita automaticamente.
Regras típicas que funcionam bem
- Não-regressão: leitura atual não deve ser menor que a anterior (salvo regras específicas).
- Limite de variação: consumo fora do padrão vai para revisão.
- Formato esperado: dígitos inteiros/decimais e padrão do medidor.
- Confiança: abaixo do threshold, enviar para fila.
Boa prática: guarde o “motivo” que levou a leitura para exceção (ex.: confiança baixa, variação alta, inconsistência entre versões).
5) Revisão por exceção: humano só onde importa
O objetivo não é 100% automático — é 100% controlado. Um sistema escalável manda para revisão apenas o que é ambíguo, e entrega contexto para decisão rápida.
O que geralmente vira exceção
- Imagem com reflexo forte, blur ou visor ocultado.
- Consumo muito fora do padrão daquela unidade/cliente.
- Baixa confiança ou divergência entre versões (cor vs contraste).
- Modelo “diferente” do esperado para aquela base.
6) Fechamento e relatórios: o fim do retrabalho
Se o processo está bem desenhado, o fechamento vira uma etapa simples: exportar, auditar se necessário e entregar. É aqui que você ganha previsibilidade e reduz contestação.
Entregas comuns
- PDFs por condomínio/unidade/competência.
- Exportação CSV/Excel para administradoras.
- Trilha de auditoria (leitura + imagem + histórico + operador).
Erros comuns (e como evitar)
- Depender só do OCR sem validação e fila de exceção.
- Testar só com fotos boas e assumir desempenho igual no campo.
- Sem evidência: não guardar imagem vinculada por unidade/competência.
- Sem padrão de captura: variar demais e aumentar exceções.
Perguntas frequentes
Isso funciona para água e gás?
Sim. O fluxo é o mesmo: captura → tratamento → OCR → validação → exceções → relatórios. O que muda é o “template”/formato do medidor e regras específicas por modelo.
Preciso trocar meu sistema atual?
Não necessariamente. Em muitos cenários, a leitura e a auditoria rodam no AcquaMind e você exporta para o sistema da administradora/cliente.
Quanto tempo leva para colocar de pé?
Depende de volume e integrações, mas um MVP funcional costuma ser rápido quando o fluxo está claro e o processo já foi mapeado.
Quer mapear esse fluxo no seu cenário?
A gente sugere um processo recomendado conforme unidades, frequência de leitura e padrões de consumo.