A Visão Artificial na eficiência dos processos
Os nossos olhos são a porta de entrada para compreendermos e agirmos no mundo que nos rodeia. A visão artificial é uma disciplina científica cujo objetivo é conseguir que os computadores alcancem essa mesma capacidade, através da captação de uma ou várias imagens e posterior interpretação, para agir de uma determinada forma.
De acordo com a Automated Imaging Association (AIA), a visão artificial abrange todas as aplicações industriais e não industriais nas quais uma combinação de hardware e software fornece orientação operacional para dispositivos na execução das suas funções, com base na captura e processamento de imagens.
Os sistemas de visão artificial têm assim inúmeras aplicações, não só na indústria, mas também no nosso dia a dia. Seguem alguns exemplos:
• Área do entretenimento: sensores que captam os movimentos humanos e os reproduzem num videojogo;
• Segurança e vigilância: sistemas CCTV, controlo de acessos, vigilância de defesa terrestre e marítima;
• Diagnóstico médico: exame de raio-X, tomografias (TAC);
• Robótica: navegação assistida, bin-picking;
• Controlo de qualidade: verificação dimensional, controlo de rugosidades.
Como exemplo, consideremos um sistema de inspeção do processo de enchimento de garrafas numa cervejaria (Figura 1).
Inspeção de Enchimento de Garrafas numa Cervejaria
Figura 1 (Cognex) – Exemplo de inspeção do nível de enchimento de garrafas
Cada garrafa de cerveja passa por um sensor de inspeção, que desencadeia um sistema de visão que emite uma luz estroboscópica e fotografa a garrafa. Após captar a imagem e armazená-la na memória, o software de visão vai processá-la ou analisá-la e emitir uma resposta de falha ou aprovação, com base no nível de enchimento da garrafa.
Se o sistema detetar uma garrafa incorretamente enchida, esta será imediatamente rejeitada. O operador consegue acompanhar as garrafas que não estão conformes e todas as estatísticas do processo.
Os sistemas de visão também podem realizar medições objetivas, como a determinação de uma lacuna de uma vela de ignição ou o fornecimento de informações de localização que guiam um robot para alinhar as peças num processo de fabrico. A Figura 2 mostra exemplos de como os sistemas de visão podem ser usados para aprovar ou reprovar filtros de óleo (direita) e medir a largura de uma aba central num suporte (à esquerda).
Figura 2 (Cognex) – Os sistemas de visão podem processar medições e inspeções na linha de produção em tempo real. Na imagem, um suporte usinado à esquerda e filtros de óleo à direita.
Benefícios do Sistema de Visão
Enquanto a visão humana se destaca na interpretação qualitativa de um cenário complexo e não estruturado, o sistema de visão destaca-se por sua vez na medição quantitativa, tendo como mais-valias a velocidade, a precisão e a repetibilidade. Por exemplo, numa linha de produção, um sistema de visão pode inspecionar centenas, ou mesmo milhares de peças por minuto e detetar detalhes que são demasiado pequenos para serem vistos pelo olho humano.
Ao removermos o contato físico entre um sistema de teste e as peças testadas, a visão evita danos nas peças e elimina o tempo de manutenção e os custos associados ao desgaste dos componentes mecânicos. Traz segurança adicional e benefícios operacionais, reduzindo o envolvimento humano e a contaminação de salas limpas, para além de proteger os trabalhadores de ambientes potencialmente perigosos.
Os sistemas de visão ajudam a atingir os objetivos estratégicos das organizações
Os sistemas de visão dependem de sensores digitais protegidos dentro de câmaras industriais com ótica especializada para adquirir imagens, de modo que o hardware e o software do computador possam processar, analisar e medir várias características para a tomada de decisões. As aplicações de visão ajudam assim no cumprimento de uma série de objetivos estratégicos por parte das empresas:
Objetivo Estratégico | Aplicações de Visão |
Maior qualidade | Inspeção, medição, aferição e verificação de montagem |
Maior produtividade | As tarefas repetitivas anteriormente realizadas de uma forma manual, são agora efetuadas por Sistemas de Visão |
Flexibilidade de produção | Medição e aferição / Orientação do robot / Verificação pré-operação |
Menor tempo de inatividade da máquina e tempo de configuração | Mudanças programadas antecipadamente |
Informações mais completas e controlo mais rigoroso do processo | As tarefas manuais agora podem fornecer feedback de dados do computador |
Menores custos de produção | Sistema de visão vs pessoas / Deteção de falhas no início do processo |
Redução do desperdício | Inspeção, medição e aferição |
Controlo de inventário | Reconhecimento ótico de caracteres e identificação |
Espaço reduzido | Sistema de visão vs operador |
Aplicações dos Sistemas de Visão
Por norma, em qualquer aplicação de visão, o primeiro passo a tomar consiste em fazer a correspondência de padrões, ou seja, encontrar o objeto ou característica de interesse dentro do campo de visão da câmara, quer se trate de uma verificação de montagem simples ou de um bin-pick robótico 3D complexo.
Localizar o objeto de interesse geralmente determina o sucesso ou a falha do processo. Se as ferramentas de software de correspondência de padrões não localizarem a peça dentro da imagem, naturalmente não podem identificar, inspecionar, contar ou medir. Mas, considerando o processo de detetar uma peça um processo relativamente simples, já não podemos dizer o mesmo em relação à deteção de diferenças na sua aparência. Embora os sistemas de visão sejam “treinados” para reconhecer peças com base em padrões, mesmo os processos bem controlados permitem alguma variabilidade na aparência de uma peça (Figura 3).
Figura 3 (Cognex) – A apresentação parcial ou os efeitos de distorção podem dificultar a identificação das peças.
Para alcançar resultados precisos, confiáveis e repetitivos, as ferramentas de localização de uma peça do sistema de visão devem integrar um nível de inteligência suficiente para comparar com rapidez e precisão os padrões de objetos reais que se deslocam em linhas de produção.
Componentes do Sistema de Visão
São vários os componentes elementares que compõem um sistema de visão artificial:
- Sensor: em muitos casos comercializado como parte integrante da câmara, responsável por captar a imagem;
- Lente: o elemento que faz a projeção do mundo real no plano do sensor;
- Unidade de processamento: um vulgar computador, por vezes designado de controlador ou até um IPC, que, no caso da Beckhoff, serve para executar o programa de processamento de imagem e de PLC em simultâneo, na mesma unidade física;
- Iluminação: elemento facultativo cuja finalidade é aumentar o brilho da área de trabalho em diferentes gamas do espetro eletromagnético; é um elemento particularmente importante para realçar as características a analisar e para manter o ambiente estável face a perturbações externas;
- Filtros: funcionam de forma contrária à iluminação, têm como missão bloquear a passagem de determinadas gamas do espetro eletromagnético;
Figura 4 (Cognex) – Principais componentes de um sistema de visão
A escolha do tipo de solução de visão artificial está muito dependente de diversos fatores, pelo que existem várias abordagens possíveis aos sistemas de visão:
• Sensores de visão: todos os componentes podem estar concentrados num único elemento físico, e servem para analisar casos específicos de baixa complexidade.
• Smart cameras: com maior de poder de cálculo que os sensores de visão e mais opções de programação, abrangem situações de complexidade intermédia e são tipicamente usadas em situações de análises independentes por sensor e contêm IOs.
• Sistemas de visão: são exemplo os sistemas com controladores da Keyence ou sistemas feitos à medida, nos quais se podem ligar várias câmaras e iluminadores e o resultado da análise ser obtido através da contribuição de vários componentes do sistema de visão.
Características das câmaras
A seleção de uma câmara para uma dada aplicação depende de um conjunto alargado de condições e podem ser encontradas configurações alternativas com desempenho semelhante. Durante o projeto de um sistema de visão, não se deve considerar a escolha dos seus componentes de forma isolada, mas sim na totalidade. Por exemplo, a alteração da câmara pode implicar a alteração da lente. Há igualmente limitações que devem ser explícitas desde o início, tais como restrições físicas (espaço disponível para posicionamento dos componentes, limitações na gama de WD), financeiras, dimensão da menor característica a analisar e a respetiva tolerância. Assim, o conjunto de características base a considerar na seleção de uma câmara são:
• Resolução da câmara (px)
• Formato/dimensão do sensor
• Interface de comunicação
• Monocromática/cores
• Taxa de aquisição (fps)
• Resolução pretendida para o sistema (mm/px)
• Tipo de rosca da lente (Mount)
• Tensão de alimentação (V)
• Ios
Conclusão
O sistema de visão consiste na extração automática de informações de imagens digitais para controlo de processo ou de qualidade, contribuindo para alcançar objetivos estratégicos vitais para as empresas. A maioria dos fabricantes recorre atualmente à integração de sistemas de visão nos processos produtivos, porque são a solução mais adequada para tarefas de inspeção repetitivas. São mais rápidos, mais objetivos e funcionam em contínuo. Os sistemas de visão podem inspecionar centenas ou mesmo milhares de peças por minuto e fornecem resultados de inspeção mais consistentes e confiáveis 24 horas, 7 dias por semana. Ao reduzirmos os defeitos, aumentamos o rendimento e facilitamos o cumprimento das regulamentações.
Para obter mais informações sobre como os sistemas de visão podem ajudar a sua organização a reduzir o desperdício, minimizar o tempo de inatividade e melhorar os processos, entre em contacto connosco!
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Fontes: Cognex, Documentação ASATEK de Apoio à Formação em Visão Artificial (2021)