Sistema De Visão Artificial Aplicado à Detecção De Formas Na Area De Automação...

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ANHANGUERA EDUCACIONAL LTDA Faculdade Anhanguera de Matão Curso de Engenharia de Controle e Automação Alexandre Star Oglana Anderson Star Oglana SISTEMA DE VISÃO ARTIFICIAL APLICADO À DETECÇÃO DE FORMAS NA ÁREA DE AUTOMAÇÃO INDUSTRIAL MATÃO 2010 ALEXANDRE STAR OGLANA ANDERSON STAR OGLANA SISTEMA DE VISÃO ARTIFICIAL APLICADO À DETECÇÃO DE FORMAS NA ÁREA DE AUTOMAÇÃO INDUSTRIAL. Trabalho de Conclusão de Curso apresentado como exigência para a obtenção do grau de Bacharel em Engenharia de Controle e Automação, na Faculdade Anhanguera de Matão, sob a orientação do Profº MS Luis Antonio de Oliveira Araujo. MATÃO 2010 OGLANA, Alexandre Star; OGLANA, Anderson Star. O29s Sistema de Visão artificial aplicado à detecção de formas na área de automação industrial. / Alexandre Star Oglana; Anderson Star Oglana. – Matão (SP): Faculdade Anhanguera de Matão, 2010. 34 p.; il. Orientador: Prof. Ms. Luis Antonio de Oliveira Araujo. Trabalho de Conclusão de Curso – Faculdade Anhanguera de Matão 1. Visão Artificial 2. Automação Industrial 2. Sonda Lambda CDD 006.3 Alexandre Star Oglana Anderson Star Oglana SISTEMA DE VISÃO ARTIFICIAL APLICADO À DETECÇÃO DE FORMAS NA AEREA DE AUTOMAÇÃO INDUSTRIAL Trabalho de Conclusão de Curso apresentado como exigência obtenção do grau de título de Bacharel em Engenharia de Controle e Automação, na Faculdade Anhanguera de Matão, sob a orientação de MS. Luis Antonio de Oliveira Araujo. Aprovado em 17 de dezembro de 2010 ________________________________ Profº Ms. Luis Antonio de Oliveira Araujo Faculdade Anhanguera de Matão Orientador ________________________________ Profº Esp. Reinaldo Borges Junior Faculdade Anhanguera de Matão Profº Avaliador ________________________________ Profª Ms. Eliana Cristina A. Saraiva Faculdade Anhanguera de Matão Supervisora de Trabalho de Conclusão de Curso Matão 2010 Dedicamos primeiramente a Deus, a nossa Família, e em especial a nosso Pai que sempre nos incentivou a investir em nossos estudos. AGRADECIMENTOS Em primeiro lugar agradecemos a Deus por mais esta conquista, a nossa família que sempre nos incentivou e nos apoiou, a nossas namoradas pelo companheirismo e compreensão, ao nosso orientador que com paciência sempre nos orientou e não podemos esquecer-nos de todas as pessoas, desde os companheiros de curso, professores, funcionários da faculdade em geral que ao longo de nosso curso e no desenvolvimento deste trabalho nos ajudou, opinaram e colaboraram para que atingíssemos o resultado. “Ninguém vai bater mais forte do que a vida. Não importa como você bate e sim o quanto agüenta apanhar e continuar lutando; o quanto pode suportar e seguir em frente. E assim que se ganhas.” Sylvester Stallone - Rocky Balboa - 2007 OGLANA, Alexandre Star.; OGLANA, Anderson Star. Sistema de Visão Artificial Aplicado à Detecção de Formas na Área de Automação Industrial. 2010. 34 p. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Controle e Automação). Faculdade Anhanguera de Matão, Matão, SP, 2010. RESUMO A utilização da visão artificial em automação de máquinas e equipamentos esta cada dia mais presente no cotidiano e tem atraído o interesse de pesquisadores e indústrias por possibilitar que tarefas repetitivas que requerem maior atenção, precisão e agilidade, que possam ser automatizadas sem a necessidade de intervenção humana. Este trabalho apresenta o desenvolvimento de um projeto de automação industrial utilizando o sistema de visão artificial, que consiste na detecção automática do terminal onde será efetuado o teste de resistência elétrica de um aquecedor da sonda lambda. Com método de aquisição e reconhecimento de imagens o lado do contato do aquecedor é identificado e o teste é realizado. Com base neste projeto as aplicações podem ser bem abrangentes e utilizadas em praticamente todos os setores da indústria, reduzindo custos e tempo de analise. Palavras-chave: Visão Artificial, Automação Industrial, Sonda Lambda. OGLANA, Alexandre Star.; OGLANA, Anderson Star. Artificial Vision System used for detection of forms in the industrial automation. 2010. 34 p. Work of Completion (Degree in Control and Automation Engineering). Faculdade Anhanguera de Matão, Matão, SP, 2010. ABSTRACT The application of the vision system in machine automation and construction of equipments is increasing more and more attracting scientists and industries because of the possibility to automation of repetitive procedures which demands attention, precision and speed without human interaction. This study presents the development of a industrial automation project using artificial vision system, which detects automatically the electric terminal of a heater used in lambda sensors. The heater needs to have the electric resistance measured but when you do this automatically it´s necessary discover which side are the electric terminals. This project uses a vision system to find the terminals and send this information to the next step, the measurement. This concept can be used in many applications in industry, reducing cost and time of analyses. Key words: Vision system, Industrial automation, Lambda sensor. SUMÁRIO Resumo .................................................................................................................................. VII Abstract ............................................................................................................................... VIII Lista de Figuras ..................................................................................................................... XI Lista de Tabelas .................................................................................................................... XII Capítulo 1 – Introdução. .......................................................................................................... 1 1.1. Problema de Pesquisa. .................................................................................................... 1 1.2. Objetivos. ........................................................................................................................ 2 1.3. Justificativa / Relevância da Pesquisa. ........................................................................... 2 1.4. Sujeito da Pesquisa. ........................................................................................................ 2 1.5. Método da Pesquisa. ....................................................................................................... 2 1.6. Resultado Obtido. ........................................................................................................... 3 1.7. Estrutura do Trabalho. .................................................................................................... 3 Capítulo 2 – Revisão Bibliográfica. ......................................................................................... 4 2.1. Sistema de Visão Artificial. ............................................................................................ 4 2.1.1. Visão Humana. ............................................................................................................... 5 2.1.2. Estrutura de Um Sistema de Visão Artificial. ................................................................ 8 2.1.2.1. Aquisição e Digitalização de Imagens. ...................................................................... 9 2.1.2.2. Pré-Processamento. .................................................................................................... 9 2.1.2.3. Segmentação. ........................................................................................................... 10 2.1.2.4. Extração de Características. ..................................................................................... 10 2.1.2.5. Reconhecimento e Interpretação. ............................................................................. 10 2.1.2.6. Base de Conhecimento. ............................................................................................ 11 2.2. Sonda Lambda / Aquecedor.......................................................................................... 11 2.2.1. Funcionamento. ............................................................................................................ 12 2.2.2. Aquecedor Cerâmico. ................................................................................................... 14 Capítulo 3 – Pesquisa Experimental e Análise dos Resultados. ......................................... 15 3.1. Estudo do Experimento................................................................................................. 15 3.2. Materiais e Métodos. .................................................................................................... 15 3.2.1. Panela Vibratória. ......................................................................................................... 15 3.2.2. Câmera de Visão. .......................................................................................................... 16 3.2.3. Multímetro. ................................................................................................................... 17 3.2.4. Software Labview. ........................................................................................................ 20 3.2.5. Garra Pneumática. ......................................................................................................... 22 3.2.5.1. Garras Angulares e Radiais. ..................................................................................... 22 3.2.5.2. Garras Paralelas........................................................................................................ 23 3.2.5.3. Garras de Três Pontos. ............................................................................................. 23 3.2.5.4. Garras Integradas. .................................................................................................... 24 3.3. Proposta do Sistema Automático de Medição do Aquecedor. ..................................... 25 3.4. Teste do Sistema de Visão Artificial. ........................................................................... 26 Considerações Finais. ............................................................................................................. 30 Referência Bibliográfica......................................................................................................... 31 Referência Bibliográfica Complementares. ......................................................................... 34 LISTA DE FIGURAS Figura 1 – Exemplo de tape usado para transmissão de imagens pelo Sistema Bartlane........... 4 Figura 2 – Imagem transmitida e recuperada pelo Sistema Bartlane ......................................... 4 Figura 3 – Vista em corte do olho humano ................................................................................ 6 Figura 4 – Um sistema de visão Artificial e suas principais etapas ........................................... 8 Figura 5 – Imagem Adquirida (a); Dispositivo de captura (b); Sinal digital (c). ....................... 9 Figura 6 – Processo de Reconhecimento (a) e Interpretação (b). ............................................. 10 Figura 7 – Sonda Lambda em corte. ......................................................................................... 11 Figura 8 – Posição da Sonda no Escapamento. ........................................................................ 12 Figura 9 – Principio de funcionamento. ................................................................................... 13 Figura 10 – Aquecedor cerâmico.............................................................................................. 14 Figura 11 – Panela Vibratória. .................................................................................................. 16 Figura 12 – Modo de Alimentação aquecedor.......................................................................... 16 Figura 13 – Câmera system SBOC-Q. ..................................................................................... 17 Figura 14 – Multímetro digital RS-232 True RMS IP-370TR. ................................................ 18 Figura 15 – Painel Frontal (Interface com usuário). ................................................................. 21 Figura 16 – Diagrama de bloco ................................................................................................ 21 Figura 17 – Garra Angular (a) e Radial (b). ............................................................................. 22 Figura 18 – Garra Paralela. ....................................................................................................... 23 Figura 19 – Garra de três Pontos. ............................................................................................. 23 Figura 20 – Garras Integradas. ................................................................................................. 24 Figura 21 – Manipulador com a garra acoplada. ...................................................................... 24 Figura 22 – Diagrama do Projeto. ............................................................................................ 26 Figura 23 – Experimento. ......................................................................................................... 27 Figura 24 – Diagrama de programação em LABVIEW adaptado para o experimento ............ 27 Figura 25 – Foto do NI Visiom Assistent durante a configuração da Maquina de Visão ........ 28 Figura 26 – Programa em execução Aprovando o lado selecionado ........................................ 29 Figura 27 – Programa em execução reprovando o lado selecionado ....................................... 29 LISTA DE TABELAS Tabela 1 - Comparação entre o sistema visual humano e um sistema de visão artificial. .......... 7 Tabela 2 – Características do Multímetro................................................................................. 18 1 CAPÍTULO 1 – INTRODUÇÃO. As primeiras utilizações registradas do processamento de imagens datam de meados de 1929, onde as imagens de um jornal eram codificadas em cinco níveis de intensidade distintos (digitalização), a fim de serem enviadas através do sistema Bartlane de Transmissão, que ligava Londres a Nova Iorque por cabos submarinos, os resultados foram uma redução de tempo de uma semana para apenas três horas. Mas somente três décadas mais tarde o grande impulso da computação gráfica ocorreria com o início do sistema espacial americano e o advento dos computadores de grande porte. (MARQUES FILHO; VIEIRA NETO, 1999) O mercado de produtos industrializados está cada vez mais exigente, a análise e o processamento de imagens vêm sendo empregado em diversas áreas do conhecimento humano. Na medicina, por exemplo, as imagens são utilizadas para auxiliar em diagnósticos. Na área comercial as imagens são cada vez mais empregadas no cotidiano das pessoas por meio de câmera digitais e digitalizadores (scanners). Na indústria não é diferente, as imagens estão associadas principalmente à inspeção visual e dimensional em sistema de controle de qualidade nos processos produtivos. (DIAS, RICARDO; LAMAS, WENDELL DE Q., 2009) Sendo assim, esse projeto consiste na utilização dessas ferramentas para Automação da seleção de aquecedores cerâmicos usados para sonda lambda (Sensor de oxigênio), executando testes de resistência elétrica para classificação de peças boas dentro das faixas de operação e ruins resistência ou baixa. 1.1. Problema de Pesquisa. O mercado consumidor do século XXI é altamente competitivo, a oferta de produtos e serviços com qualidade se tornou o diferencial para atender os clientes que estão cada vez mais exigentes. Neste contexto as indústrias buscam ferramentas e alternativas para resolver os problemas de não conformidade que se tornou um ponto inaceitável. O esforço em detectar a não conformidade no processo produtivo abriu um campo para a engenharia de controle e automação atuar em controle de Qualidade. Em um processo de fabricação instável como o apresentado nos aquecedores cerâmicos faz-se necessário garantir a qualidade através de um teste de resistência elétrica. Atualmente os testes são realizados manualmente em 100% dos produtos fabricados, o que dificulta a produtividade, tornando o processo inviável. 2 1.2. Objetivos. Desenvolver um projeto de automação industrial aplicando conceitos de sensores e métodos específicos para tornar um processo de fabricação manual em automático. • Agilizar o processo; • Aumentar a produtividade; • Manter um padrão de qualidade. • Redução de custo; 1.3. Justificativa / Relevância da Pesquisa. O estudo se justifica uma vez que na atualidade se encontra disponível no mercado equipamentos de processamento de dados cada vez mais compactos, mais potentes e com recursos quase ilimitados. Possibilitando assim a substituição de sensores convencionais em equipamentos inteligentes como os de visão artificial, onde é possível capturar uma imagem e dela extrair uma gama de informações, como posicionamento e dimensão. 1.4. Sujeito da Pesquisa. Automação da seleção do aquecedor cerâmico da sonda lambda do sistema ignição do automóvel por teste de resistência. A sonda lambda tem a função de gerar um sinal elétrico para que a unidade de comando possa variar a quantidade de combustível injetado, garantindo uma mistura ar-combustível ideal e também reduzindo a emissão de gases poluentes. O aquecedor cerâmico proporciona condição de resposta mais rápida porque a sonda lambda tem maior eficiência em alta temperatura. 1.5. Método da Pesquisa. O método escolhido para pesquisa é a elaboração de um projeto para fabricação de uma máquina de teste e seleção de aquecedores automotivos. 3 No estagio final do desenvolvimento para seleção da melhor configuração para o projeto, é necessário pensar, primeiro em todas as formas possíveis de fabricação do produto e, em segundo lugar, fazer a seleção da melhor configuração, baseando-se nas especificações do projeto. Assim esse ciclo se repete ao longo de todo o processo de desenvolvimento de novos produtos, operando em fronteiras cada vez mais fechadas, determinadas pelas etapas precedentes, até se chegar a uma ou duas alternativas finais de projeto. (BAXTER; 1998) O aquecedor vai ser colocado em uma panela vibratória onde será encaminhado e ordenado para uma canaleta através da vibração, na canaleta será instalada uma câmera que vai filmar a passagem dos aquecedores, com um algoritmo predeterminado que vai selecionar o lado da medição da resistência dos aquecedores que deve ser de 12Ω ±0,5 e logo após a leitura da posição dos aquecedores vai disparar um sinal para que a garra de medição de resistência efetue a medição no lado correto e posteriormente aprovara ou reprovara o produto. Para concretizar esse raciocínio, será desenvolvido levantamento bibliográfico seguido de pesquisa experimental, a qual, segundo Oliveira Neto (2008), viabiliza a descoberta de novos materiais, componentes, métodos, técnicas, etc. esse mesmo autor defende que o experimento é utilizado para obtenção de novos conhecimentos a partir de elementos atômicos, como também para se obter produtos (protótipos) de complexidade tecnológica vale ressaltar que o fato deste estudo é o experimento técnico. 1.6. Resultado Obtido. Efetivar um projeto de automação industrial manual em processo automatizado. 1.7. Estrutura do Trabalho. O estudo será composto por três capítulos os quais serão discorridos da seguinte maneira: introdução, revisão bibliográfica. Posteriormente será relatado os métodos para a pesquisa e analise dos resultados, e por fim, capítulo conclusivo. 4 CAPÍTULO 2 – REVISÃO BIBLIOGRÁFICA. 2.1. Sistema de Visão Artificial. O sistema de visão artificial, no mundo moderno faz parte do cotidiano das pessoas e das diversas áreas que vêm sendo beneficiadas com os avanços desta tecnologia. Mais tudo o que esta sendo aplicado hoje existe graças ao desenvolvimento do processamento digital de imagens que foi avançando ao longo do tempo. Segundo Marques Filho e Vieira Neto (1999) as primeiras utilizações registradas no processamento de imagens foram no começo século XX, através do sistema Bartlane de transmissão de imagens por tape (Figura 1) que buscavam a digitalização das imagens, para ser transmitida por meio de cabos submarinos entre Londres e Nova Iorque. Ao longo do tempo recebeu vários aprimoramentos, na década de 20 codificavam a imagem e cinco níveis distintos, logo esta capacidade seria expandida em quinze níveis, já em 1929 e juntamente em paralelo estava sendo aprimorado o método de revelação de filmes através de feixes de luz modulados com informações codificadas por fita. Figura 1 – Exemplo de tape usado para transmissão de imagens pelo Sistema Bartlane Fonte: Rensen (s/d) Figura 2 – Imagem transmitida e recuperada pelo Sistema Bartlane Fonte: Rensen (s/d) 5 Mas somente três décadas mais tarde o grande impulso da computação gráfica ocorreria com o advento dos computadores de grande porte e com o início do sistema espacial americano. Em 1964, o aprimoramento de imagens e o uso de técnicas computacionais tiveram início no Jet Propulsion Laboratory (Pasadena, Califórnia - EUA), quando imagens da lua capturada por uma câmera de TV acoplada na Sonda Ranger e transmitidas eram processadas por computador para corrigir vários tipos de distorção inerentes à câmera. Estas técnicas serviram de base para métodos aprimorados de realce e restauração de imagens de outros programas espaciais posteriores. (MARQUES FILHO; VIEIRA NETO, 1999) Segundo Marques Filho e Vieira Neto (1999) na atualidade com a evolução da tecnologia de processamento de imagens fica inevitável utilizar apenas um sistema de processamento, este sistema é acoplado a vários outros equipamentos. Com isso esta tecnologia vem aumentando seu campo de aplicação como, por exemplo: • na Medicina as imagens estão sendo utilizadas para diagnósticos e para aprimorar e desenvolver equipamentos mais precisos e livres de contaminação; • na Biologia fazendo a contagem do número de células de um certo tipo presentes em uma imagem, facilita sobremaneira a execução de tarefas laboratoriais com alto grau de precisão e repetibilidade; • na Arqueologia para restauração de fotos borradas de artefatos raros, já destruídos; • na Agricultura para identificar plantas daninhas na plantação e só aí, de forma automática, o equipamento recebe o comando para fazer a pulverização do herbicida; • na Indústria em robôs dotados de visão artificial em tarefas tais como controle de qualidade em linhas de produção; Há também registros em Geografia, Sensoriamento Remoto, Geoprocessamento, Meteorologia, Astronomia, Segurança, Publicidade e Direito. 2.1.1. Visão Humana. Conforme descrição feita por Marques Filho e Vieira Neto (1999) o globo ocular com um diâmetro de cerca de 20 mm e tem formato aproximadamente esférico é envolvido por três membranas. A Figura 3 ilustra o olho humano em corte. 6 Figura 3 – Vista em corte do olho humano Fonte: Gelson (2010) Em primeiro a camada externa a córnea, uma película transparente que cobre a parte anterior do olho logo dando continuidade a córnea, e a esclerótica é uma membrana opaca que reveste o globo ocular. Segundo a camada mediana a coróide, está situada abaixo da esclerótica e contem vários vasos sanguíneos que servem como a principal fonte de nutrição do olho sua pigmentação e forte que ajuda a reduzir a quantidade de luz que entra no olho. A coróide possui uma divisão em corpo ciliar e diagrama da íris a responsável por controlar a quantidade de luz que deve penetrar no olho, sua abertura central varia entre 2 mm e 8 mm e é chamado de pupila, a parte frontal da íris possui o pigmento visível do olho já sua porção posterior o pigmento e negro. (MARQUES FILHO; VIEIRA NETO, 1999) Como a descrição Marques Filho e Vieira Neto (1999) a terceira a retina, que é a camada interna situada na parte posterior, ela projeta a imagem focalizada pelo olho em uma cena, na qual estão distribuídos dois tipos de receptores de luz discretos: os cones e os bastonetes. Os cones estão localizados na porção central da retina chamada de fóvea, são altamente sensíveis a cor e cada qual está conectado a uma terminação nervosa dedicada e em numero de 6 a 7 milhões em cada olho. A fóvea é uma reentrância circular com aproximadamente 1,5 mm de diâmetro sendo assim de uma forma aproximada considerá-la um sensor de área quadrada de 1,5 mm por 1,5 mm. Os cones nesta área da retina são de aproximadamente 150.000 elementos por mm². Baseando-se nessas aproximações, o número de cones na região de maior acuidade do olho é de aproximadamente 337.000 elementos. Os bastonetes estão distribuídos por toda superfície da retina, não distinguem cores, mais são sensíveis a baixos níveis de iluminação, servem para dar visão geral da imagem captada pelo campo de visão e em numero e bastante superior cerca de 75 a 150 milhões. Atualmente sistemas eletrônicos e computacionais possibilitam o reconhecimento de 7 cor e a distinção de intensidade luminosa do ambiente, nota-se a possibilidade da elaboração de um sistema artificial de visão que se assemelhe ao sistema humano. A Tabela 1 mostra esta comparação. Tabela 1 - Comparação entre o sistema visual humano e um sistema de visão artificial. Fonte: Marques Filho; Vieira Neto, 1999 8 Sendo assim, o grande desafio é fazer com que os sistemas de visão artificial trabalhem em diferentes condições de luminosidade, contraste, posicionamento relativo dos objetos em uma cena sem perder a capacidade de interpretar a cena, de forma que se torne como o sistema humano capaz de reconhecer algo ou alguém independente das diferenças que apresente como luminosidade, adereços como óculos, barba, chapéu e saiba reconhecer que é a mesma pessoa. 2.1.2. Estrutura de um Sistema de Visão Artificial. É denominado um sistema de visão artificial aquele que seja capaz de adquirir, processar e interpretar imagens a correspondente a cenas reais conforme a descrição de Marques Filho e Vieira Neto (1999). A Figura 4 ilustra o esquema de diagrama de bloco de um Sistema de Visão Artificial e suas principais etapas que serão explicadas a seguir. Figura 4 – Um sistema de visão Artificial e suas principais etapas Fonte: Marques Filho e Vieira Neto (1999) 9 2.1.2.1. Aquisição e digitalização de imagens. Marques Filho e Vieira Neto (1999) fala que o Sistema de aquisição tem como função obter a imagem através de um dispositivo e converte em dados digitais. Como na Figura 5 para obter a imagem utiliza-se uma câmera para capturar um sinal óptico em um sinal elétrico e o dispositivo digitalizador transforma a imagem analógica em digital. As imagens digitais podem ser representadas em varias formas, a mais utilizada é em forma de matriz onde cada posição representa um ponto que por sua vez tem um nível de cinza para um menor elemento da imagem digital, sendo assim recebe o nome de pixel e é representado por um byte e pode conter 256 valores diferentes. A imagem pode ser descrita matematicamente pela função f(x, y) da intensidade luminosa, onde x e y são coordenadas espaciais correspondente ao nível de cinza ou cor da imagem naquele ponto. Cada pixel contém um valor inteiro nas direções das coordenadas x e y que representa medidas dependentes de variáveis e pode estar associado a um valor da escala de cinza entre 0 e 2n-1. Quanto maior o número de pixels numa imagem, melhor será sua resolução, permitindo uma melhor diferenciação entre as estruturas. (MARQUES FILHO; VIEIRA NETO, 1999) Figura 5 – Imagem Adquirida (a); Dispositivo de captura (b); Sinal digital (c). Fonte: SILVA, Jaqueline F. da. (2008) 2.1.2.2. Pré-processamento. Marques Filho e Vieira Neto (1999) define que o pré-processamento tem como função primordial aprimorar a qualidade da imagem para as etapas subseqüente, onde a capturada pode conter algumas imperfeições como contraste ou brilho inadequado, ruídos de pixel, iluminação inadequada, ausência de foco, movimentos dos objetos, entre outras que são facilmente corrigidas utilizando técnicas de melhoria como contraste, destaque de contornos e suavização. 10 2.1.2.3. Segmentação. A visão humana é um complexo sistema que efetua agrupamentos sobre a imagem percebida baseado em proximidade, similaridade e continuidade. O processo de segmentação tenta reproduzir o mesmo processo da visão humana tenta separar os objetos de interesse com o simples objetivo de dividir a imagem em elementos significativos. (MARQUES FILHO; VIEIRA NETO, 1999) 2.1.2.4. Extração de características. Para obter maior clareza Marques Filho e Vieira Neto (1999) a extração de características das imagens e resultante da segmentação, onde cada dígito pode ser caracterizado com precisão e apresentem um poder de discriminação entre dígitos parecidos através de descritores. Nesta etapa ainda a entrada é uma imagem mais a saída são os dados dos descritores que podem ser representados por uma estrutura de dados ou algoritmo reconhecido. Também supõe que os descritores utilizados para descrever um caractere sejam as coordenadas normalizadas x e y de seu centro de gravidade e a razão entre sua altura e largura. Neste caso, um vetor de três elementos é uma estrutura de dados adequada para armazenar estas informações sobre cada dígito processado por esta etapa. 2.1.2.5. Reconhecimento e interpretação. O reconhecimento e a interpretação (Figura 6) é o processo de atribuir um nome a um objeto que foi identificado através de regras ou padrões na imagem previamente definidos através da análise das descrições da imagem realizadas nas etapas anteriores. (MARQUES FILHO; VIEIRA NETO, 1999) Figura 6 – Processo de Reconhecimento (a) e Interpretação (b). Fonte: SILVA, Jaqueline Ferreira da. (2008) 11 2.1.2.6. Base de Conhecimento. A base de conhecimento armazena todo conhecimento sobre o problema a ser resolvido de todas as tarefas das etapas descritas acima, seu tamanho e complexidade pode variar. Tem como função não somente guiar o funcionamento de cada etapa, mas também permitir a realimentação entre elas. Apesar de fazer a integração entre varias etapas à base de conhecimento não é fácil de ser alcançado, sendo assim muitos dos sistemas de visão artificial não a possui. Finalmente, vale observar que nem todos os sistemas de visão artificial possuem todos estes blocos e que a maioria das técnicas descritas acima estão delimitadas até o bloco pré-processamento, conforme afirma Marques Filho e Vieira Neto (1999). 2.2. Sonda Lambda / Aquecedor. O sensor de oxigênio também chamado de sonda lambda, sensor estequiométrico ou sensor do escapamento é parte integral do sistema de controle de emissões de poluentes. O Controle para aquecedor de sonda lambda é um módulo eletrônico desenvolvido para ser aplicado na resistência de aquecimento dos sensores de oxigênio. (BOSCH, 2008) Figura 7 – Sonda Lambda em corte. Fonte: Bosch (2008) 12 A principal função da resistência de aquecimento é acelerar o processo de funcionamento do sensor de sonda lambda, que somente começa a enviar sinal a partir de 360°C a 400°C de temperatura no seu interior, na maioria dos casos a tensão varia entre 0 e 1000 mV podendo chegar ate 12V. O tempo médio de aquecimento do sensor pode variar de 5 a 15 segundos nos sensores com aquecedor, contra 30 a 180 segundos nos sensores sem aquecedor. O módulo de injeção aumenta ou diminui o tamanho do pulso da injeção de combustível através da tensão do sensor de oxigênio. Um simples fio do sensor de oxigênio é aterrado no escapamento, logo depois do coletor do escapamento. Pode ser aplicado na substituição do sensor de sonda lambda de 1 fio (linha GM/Fiat) por um sensor de sonda lambda de 4 fios (com aquecedor), a fim de melhorar o desempenho do sistema de injeção de combustível. Também pode ser aplicado em veículos que originalmente não tenham o sensor de sonda lambda incorporado no sistema de injeção eletrônica de combustível e também em casos de mau funcionamento do sistema original de aquecimento (COSTA, 2002). Figura 8 – Posição da Sonda no Escapamento. Fonte: Bosch (2008) 2.2.1. Funcionamento. Câmara (2006) afirma que o funcionamento da sonda lambda baseia-se nas propriedades elétricas de um material cerâmico de gerar uma diferença de potencial elétrico quando submetido a diferentes concentrações de oxigênio. O sensor de oxigênio envia uma tensão elétrica que varia em função da condição da mistura queimada. Sua construção 13 consiste em um corpo cerâmico de óxido de zircônio, cuja superfície é provida de eletrodos de platina permeáveis a gás. A atuação da sonda lambda baseia-se no fato do material cerâmico ser poroso e permitir uma difusão do oxigênio do ar. Além disso, a cerâmica torna-se condutora em temperaturas elevadas. A maioria dos sensores de oxigênio para aplicações automotivas fabricados de Zircônio referenciam misturas pobres para tensões elétricas abaixo de 450 mV e acima de 450 mV para misturas ricas em combustível. O valor de aproximadamente 450 mV corresponde a uma mistura ideal, que o sistema de controle eletrônico objetiva alcançar na maior parte do funcionamento do motor. Havendo uma diferença de teor de oxigênio entre os 2 lados (o lado em contato com o gás de escape e o outro em contato com o ar ambiente) será gerada uma tensão elétrica entre os eletrodos, que será utilizada pela unidade de comando para corrigir o tempo de injeção. (CÂMARA, 2006) Segundo Câmara (2006) o eletrodo interno e o eletrodo externo consistem de tiras condutivas de platina cermet resistentes a altas temperaturas e de alta aderência, que são fixos com alta pressão em um selo de anel metálico, grampeado em uma manga de junção. A pressão de contato é produzida por um disco mola. Figura 9 – Principio de funcionamento. Fonte: CÂMARA, Júlio César Chaves. (2006) O funcionamento do sensor pode ser visualizado na Figura 9, quando a mistura de arcombustível está rica, há muito pouco oxigênio livre dentro dos gases de escape para reagir como uma provisão de oxigênio para alimentar as reações químicas do catalisador. Porém o 14 oxigênio fica disponível por esvaziamento da zona de contorno externa do eletrólito sólido de oxigênio, causando a migração de um grande número de íons negativamente carregados do eletrodo interno rico em oxigênio, que é exposto à atmosfera para o eletrodo externo tão logo seja atingida a temperatura de condução do sólido – acima de 280°C. Com a migração de íons, uma diferença de potencial é formada entre o eletrodo interno e o externo, tensão essa que é proporcional à quantidade de íons que migrarem. (CÂMARA, 2006) 2.2.2. Aquecedor cerâmico. O sensor de oxigênio tem uma eficiência apenas em alta temperatura, sendo assim, o uso do aquecedor cerâmico (Figura 10) um elemento de aquecimento incorporado ao sensor é a solução empregada. Alimentado pelo sistema elétrico, o sensor é aquecido em pouco menos de um minuto. O fornecimento de corrente elétrica ao aquecedor pode ser controlado pela central de controle, que o faz geralmente em condições de partida a frio (COSTA, 2002). Figura 10 – Aquecedor cerâmico. Fonte: OGLANA, Anderson S.; OGLANA, Alexandre S. (2010). 15 CAPÍTULO 3 – PESQUISA EXPERIMENTAL E ANÁLISE DOS RESULTADOS. 3.1. Estudo do experimento. Para demonstrar a utilização de um sistema de visão artificial utilizou-se o caso de uma empresa, que por sigilo será tratada como Empresa Alfa localizada na cidade de São Carlos no estado se São Paulo. O Projeto propõe melhorias no processo de teste do aquecedor cerâmico da sonda lambda. O método de produção atual é em série, onde o processo de fabricação consiste na extrusão da cerâmica em formado de pequenos bastões cilíndricos sinterizados (aquecidos em forno para atingir a dureza). O desenho da resistência elétrica fabricado em platina, passa pela metalização (aquecida em forno para fusão e homogeneização do metal). Neste processo, 100% dos aquecedores devem ser testados (medida de resistência elétrica em multímetro) para garantir que o produto seja entregue ao cliente com qualidade. Essa etapa do processo que será automatizada no projeto. 3.2. Materiais e Métodos. Para desenvolver o projeto de uma máquina capaz de efetuar o teste de medição de resistência elétrica automaticamente através do sistema de visão artificial, será necessário abordar alguns componentes e métodos necessários para garantir o funcionamento do sistema. 3.2.1. Panela Vibratória. Conforme define o fabricante Norma Equipamentos as panelas vibratórias são dispositivos utilizados para posicionar ou separar peças, sua fabricação é de acordo com a geometria de cada peça a ser posicionada e principalmente para atender as necessidades, acionamento de vibração é eletromagnético. Sempre com a panela vem à calha ou canaleta de transferência servem de interface entre a panela vibratória e a entrega da peça na entrada da máquina ou sistema como visto na Figura 11. 16 Figura 11 – Panela Vibratória. Fonte: Norma Equipamentos (s/d) A panela vibratória mais indicada para utilização na aplicação é aquela capaz de alimentar os aquecedores pela calha um atrás do outro conforme Figura 12. Figura 12 – Modo de Alimentação aquecedor. Fonte: MAGUIÑA, Hedwin (2009) 3.2.2. Câmera de visão. Se a procura é pela otimização do processo, eliminar fontes de erro antecipadamente ou projetar seqüências de movimento rápidas com mais clareza mantendo um padrão na 17 qualidade do produto, certamente a solução ideal são as câmeras inteligentes, integradas aos sistemas completos de processamento. As câmeras inteligentes servem para posicionamento preciso de eixos, identificação de tipos de peças, inspeção de qualidade em 2D e reconhecimento de posição e posição angular de peças em movimento e estacionárias. (FESTO, 2010) O equipamento sugerido é fabricado pela Festo e é denominado como Sistema de visão compacto e inteligente SBOC-Q/SBOI-Q (Figura 13). Capacidade para armazenar até 256 programas de teste com 256 características de teste em cada um. Funções novas opcionais: reconhecimento de texto OCR, leitura de códigos de barras e códigos de matriz de dados. CoDeSys integrado: seqüências complexas de teste podem ser criadas facilmente usando o CLP integrado com as linguagens normalizadas conforme. (FESTO, 2010) Figura 13 – Câmera system SBOC-Q. Fonte: Festo (s/d) 3.2.3. Multímetro. Como descreve Gussow (1997) o multímetro ou volt-ohm-miliamperímetro (VOM) é um instrumento simples capaz de medir tensão, resistência e corrente. Um multímetro comum tem um galvanômetro com uma corrente de fundo de escala de 50 µA e uma sensibilidade de 20 kΩ/V, quando usado como voltímetro cc. Um único galvanômetro é utilizado para medir correntes ca (corrente alternada) e cc (corrente continua), tensões ca e cc e resistência elétrica (ohms). O multímetro digital escolhido foi do fabricante Impac modelo RS-232 True RMS IP370TR (Figura 14), que no seu catalogo específica que ideal para quem deseja ter os dados de medição no computador. Além das medidas normais que um multímetro pode fazer como medição de tensão e corrente observando que a medição de corrente alternada é totalmente 18 TRUE RMS. Este produto da Impac, também pode medir capacitor, freqüência, medição de ciclo de trabalho ( "duty cycle" ). Com todos estes recursos ele ainda conta com as funções de máximo, mínimo e medição de relativo. Figura 14 – Multímetro digital RS-232 True RMS IP-370TR. Fonte: Impac (s/d) O multímetro RS-232C digital TRUE RMS Impac IP-370TR, vai além, pois ele é capaz de se conectar a um computador e transferir as medições em tempo real, permitindo a elaboração de gráficos e tabelas das medições usando o software padrão Windows que acompanha o equipamento, tornando-se uma ferramenta muito importante para a pesquisa e desenvolvimento na área eletrônica e física. Como o IP-370TR também é um termômetro, ele pode ser usado como um registrador de temperatura com gráfico, para verificar variações de temperatura em função do tempo. A sua interface RS-232C é feita através de um cabo óptico permitindo total isolação entre o computador e multímetro garantindo uma medição segura e isenta de interferências. Para maior clareza a Tabela 2 mostras as características do aparelho com todos os dados relevantes. (Impac, s/d) Tabela 2 – Características do Multímetro. Fonte: Impac (s/d) Ca ra c t er í s ti ca s Mu l tí me t r o RS - 2 3 2 Di g i t a l T ru e R MS I P- 3 7 0 T R Mostrador Contagens Barra gráfica True RMS Controle das Faixas Interface RS232 LCD 3 5/6 dígitos com iluminação 6000 Sim com 62 segmentos Sim Tensão e Corrente CA Automático (Auto Range) ou Manual Sim 19 Tipo de isolaçao da interface Software Cabo de comunicação Modo Relativo Função Máximo e Mínimo Congelamento de leitura Medição de Temperatura Tipo do sensor para temperatura Faixa de medição do sensor de Temperatura Polaridade Ajuste ZERO Indicação de sobre faixa Indicação de bateria fraca Desligamento Automático Segurança Ponta de Prova Temperatura de operação Umidade de operação Temperatura de armazenamento: Umidade de armazenamento Construção Alimentação Dimensões Comprimento do Cabo de comunicação Comprimento do cabo do sensor de Temperatura Comprimento da haste do sensor Comprimento do cabo da Ponta de prova Peso Peso Embalado Óptica Compatível com Windows 98, XP e Vista RS232 (DB9)com acoplamento Óptico Sim Sim Sim Sim Termopar tipo K -50 ~ 700ºC Polaridade Automática Automático ou com função relativa “OL” é indicado no mostrador Sim Após 15 minutos sem uso CATII 1000V e CATIII 600V Dupla injeção CATIII 600V 16A 0°C ~ 40°C < 80% -20°C ~ 60°C <90% Caixa Plástica ABS 1 bateria de 9V 93×177×39mm 1130mm 820mm 125mm 1000mm 300g (incluindo bateria) 620g Tensão CC Escala 600 mV 6V 60 V 600 V 1000 V Resolução 0,1mV 1 mV 10 mv 0,1 V 1V Precisão ± (0,5% + 5 dígitos) ± (0,5% + 5 dígitos) ± (0,5% + 5 dígitos) ± (0,5% + 5 dígitos) ± (0,8% + 5 dígitos) Observação Resolução 1 mV 10 mv 0,1 V 1V Precisão 45 a 500 Hz ± (0,8% + 5 dígitos) ± (0,8% + 5 dígitos) ± (0,8% + 5 dígitos) ± (1,2% + 5 dígitos) Observação Resolução 0,1 µA 1 µA 10 µA 0,1 mA 1 mA 0,01 A Precisão ± (2% + 5 dígitos) ± (2% + 5 dígitos) ± (1,5% + 5 dígitos) ± (1,5% + 5 dígitos) ± (2% + 5 dígitos) ± (2% + 5 dígitos) Observação Resolução 0,1 µA 1 µA 10 µA 0,1 mA 1 mA 0,01 A Precisão CC 45 a 2kHz ± (2,5% + 5 dígitos) ± (2,5% + 5 dígitos) ± (2% + 5 dígitos) ± (2% + 5 dígitos) ± (2,5% + 5 dígitos) ± (2,5% + 5 dígitos) Observação Resolução 0,1Ω 1Ω 10 Ω 100 Ω Precisão ± (1% + 5 dígitos) ± (1% + 5 dígitos) ± (1% + 5 dígitos) ± (1% + 5 dígitos) Observação Tensão CA ( True RMS ) Escala 6V 6V 600 V 750 V Corrente CC Escala 600 µA 6000 µA 60 mA 600 mA 6A 10 A Corrente CA ( True RMS ) Escala 600 µA 6000 µA 60 mA 600 mA 6A 10 A Resistência Escala 600 Ω 6 KΩ 60 KΩ 600 KΩ 20 6 MΩ 60 MΩ 1 KΩ 10 KΩ ± (2% + 5 dígitos) ± (2% + 5 dígitos) Resolução 0,01 nF 0,1 nF 1 nF 10 nF 100 nF 100 nF Precisão ± (5% + 10 dígitos) ± (3% + 5 dígitos) ± (3% + 5 dígitos) ± (3% + 5 dígitos) ± (20% + 5 dígitos) ± (20% + 5 dígitos) Observação Resolução 0,001 Hz 0,01 Hz 0,1 Hz 1 Hz 10 Hz 0,1 kHz 1 kHz Precisão ± (0,1% + 5 dígitos) ± (0,1% + 5 dígitos) ± (0,1% + 5 dígitos) ± (0,1% + 5 dígitos) ± (0,1% + 5 dígitos) ± (0,1% + 5 dígitos) ± (0,1% + 5 dígitos) Observação sens. 1,5V sens. 1,5V sens. 1,5V sens. 1,5V sens. 5V sens. 5V sens. 5V Resolução 0,1% Precisão ± (2% + 5 dígitos) Capacitância Escala 40 nF 400 nF 4 µF 40 µF 400 µF 4000 µF Frequência Escala 10 Hz 100 Hz 1 kHz 10 kHz 100 kHz 1 MHz 10 MHz Ciclo de trabalho Escala 0.1%~99.9% Teste de Diodo Corrente de Teste Aproximadamente 1 ± 0,6 mA Tensão de Teste: Aproximadamente 2,8 V Continuidade Sim com beep < 120Ω Temperatura Escala -50 ~ +200 °C 200 ~ 400 °C Resolução 0,1 °C 0,1 °C Precisão ± (0,75%± 3°C) ± (1,5%± 3°C) Observação 3.2.4. Software Labview. O Labview (Laboratory Virtual Instrument Engineering Workbench) é um software que trabalha com uma linguagem de programação gráfica que utiliza ícones, em vez de linhas de texto, para criar aplicações. Em contraste às linguagens de programação baseadas em texto, em que instruções determinam a execução do programa, o Labview utiliza programação baseada em fluxo de dados, onde o fluxo dos dados determina a execução. A primeira versão surgiu em 1986 para o Macintosh e atualmente existem também ambientes de desenvolvimento integrados para os Sistemas Operacionais Windows, Linux e Solaris. Com a construção de uma interface de usuário, conhecida como painel frontal, utilizando um conjunto de ferramentas e objetos, ou seja, representações gráficas de funções para controlar os objetos do painel frontal. O diagrama de bloco contém esse código. Sob certos aspectos, o diagrama de bloco assemelha-se a um fluxograma. (NATIONAL INSTRUMENTS CORPORATION, 2000) 21 De acordo com a National Instruments (2000) a utilização do Labview cria aplicações de teste e medição, aquisição de dados, controle de instrumento, registro de dados, análise de medição, geração de relatório, executáveis e bibliotecas compartilhadas, como DLLs, já que o software é um compilador real de 32 bits. Seus programas são chamados de instrumentos virtuais (VIs - Virtual Instruments). Os VIs contêm três componentes principais: o painel frontal (Figura 15), o diagrama de bloco (Figura 16) e o painel de ícones e conectores. Figura 15 – Painel Frontal (Interface com usuário). Fonte: National Instruments Corporation (2000) Figura 16 – Diagrama de bloco Fonte: National Instruments Corporation (2000) 22 Para aplicação no projeto foi utilizado à biblioteca IMAQ Vision para Labview, onde contem ferramentas para desenvolver maquinas de visão artificial e aplicações de imagens científicas e de medição (NATIONAL INSTRUMENTS CORPORATION, 2003). 3.2.5. Garra Pneumática. Os componentes para manipulação são acessórios de fixação aptos para o manejo automático de peças, entre as quais se encontram garras pneumáticas também conhecidas como pinças, podem receber insertos adaptados às peças para um melhor manuseio. Dependendo da aplicação faz-se necessário uma geometria construtiva diferente, por isso, existem vários tipos de garras. (ENG. RENATO DALL’AMICO , s/d) 3.2.5.1. Garras Angulares e Radiais. Garras angulares e radiais (Figura 17) têm um movimento circular e se abrem num determinado angulo (60° e 180° respectivamente). As segundas permitem as pinças aproximarem completamente do plano de trabalho, evitando assim um movimento adicional de aproximação. (MICRO, s/d) Figura 17 – Garra Angular (a) e Radial (b). Fonte: Festo (2001) 23 3.2.5.2. Garras Paralelas. Garras paralelas (Figura 18) de duas pinças se movem em uma linha reta, permitindo pegar peças de grandes dimensões. (MICRO, s/d) Figura 18 – Garra Paralela. Fonte: Festo (2001) 3.2.5.3. Garras de três pontos. Garras de três pinças (Figura 19) se movem radialmente desde um ponto imaginário de convergência; são auto centrantes e se adaptam conforme a peça a pegar. (MICRO, s/d) Figura 19 – Garra de três Pontos. Fonte: Festo (2001) 24 3.2.5.4. Garras Integradas. Garras integradas (Figura 20) com unidade de avanço que além da pinça manipuladora, que pode ser de vários tipos, se inclui uma unidade guiada de avanço pneumático. (MICRO, s/d) Figura 20 – Garras Integradas. Fonte: Festo (2001) No projeto aproveitando a integração da garra com outros equipamentos, empregando uma garra do tipo paralela a um manipulador linear (Figura 21) que dará mais mobilidade a garra. (FESTO, 2001) Figura 21 – Manipulador com a garra acoplada. Fonte: Festo (2001) 25 3.3. Proposta do sistema automático de medição do aquecedor. A proposta de automação será realizada depois que os aquecedores estão prontos, o foco do projeto é desenvolver uma máquina capaz de efetuar o teste de medição de resistência elétrica automática. As peças vão ser colocadas em uma panela vibratória com a saída ordenada em uma canaleta, onde serão direcionadas até o ponto de teste, apesar de parecer um processo simples detectou-se o primeiro problema, o aquecedor tem apenas um lado de contato para fazer efetuar a medição e como a panela vibratória usa o deslocamento do centro de gravidade para direcionamento. No caso do aquecedor não existe este descolamento, sendo assim, o lado para medição é aleatória onde justifica o sistema de visão artificial para o reconhecimento do lado. Na próxima etapa no final da canaleta após um sinal do sistema de visão artificial que vê o lado no qual o aquecedor se encontra, faz-se a utilização de uma garra pneumática com dois contatos ligados em um medidor de resistência. Conforme o lado entra em operação a um manipulador acoplado na garra que faz a medição na frente ou atrás, a leitura de ser em 12Ω (Ohms) com uma tolerância de ±0,5Ω (Ohms), para que a leitura ser confiável o tempo de medição deve ser no mínimo 3 segundos. Na etapa final após a leitura, um sistema de manipulação incorporado nas garras faz três tipos de ação descrita abaixo tudo dependendo da medição encontrada. • a primeira ação é quando o resultado da medição fica fora da resistência específica de 12±0,5Ω (Ohms), onde o aquecedor cai numa calha para a eliminação. • a segunda ação é quando o resultado fica igual a 0Ω (Ohms) o aquecedor cai numa segunda calha que esta ligada em uma esteira que retorna a panela, isso porque quando a resistência é igual a 0Ω (Ohms) a medição foi incorreta. • a terceira ação é quando o resultado da medição esta dentro da resistência específica de 12±0,5Ω (Ohms), onde o aquecedor cai numa terceira calha para separar e embalar. Na Figura 22 e o diagrama explica como os componentes vão ser distribuídos e como vai ser o funcionamento do mesmo. 26 Figura 22 – Diagrama do Projeto. Fonte: OGLANA, Anderson S.; OGLANA, Alexandre S. (2010). (2010 3.4. Teste do Sistema de Visão Artificial. A necessidade de um teste para garantir que o sistema de visão artificial atingisse os objetivos esperados, foi desenvolvido desenvolvid um experimento que consiste em uma câmera de webcam simples, um computador com o software Labview Instalado, uma lanterna para iluminação como mostra a Figura 23. 27 Figura 23 – Experimento. Fonte: OGLANA, Anderson S.; OGLANA, Alexandre S. (2010). (2010 A Figura 24 mostra a adaptação da rotina de programação para aquisição da imagem utilizando uma câmera USB adaptada para o experimento com base no tutorial do Prof Raul G. Longoria do Departamento de Engenharia Mecânica da Universidade Texas em Austin(2009). Figura 24 – Diagrama de programação em LABVIEW adaptado para o experimento Fonte: Oglana, Alexandre Star; Oglana, Anderson Star (2010) 28 O diagrama da Figura 24 se divide vide basicamente em três etapas: a primeira etapa é responsável pela aquisição da imagem onde a imagem é capturada capturada pela uma câmera prépré selecionada pelo usuário e memorizada memorizada na memória e exibida na tela; a segunda s etapa é ferramenta responsável pelo tratamento da imagem para que a máquina de visão tenha um desempenho satisfatório, neste caso a imagem é convertida para para tons de cinza e cada pixel é convertido para 8 Bits; a terceira erceira etapa é a ilustração da utilização do Vision Assistant que é oferecido pela National Instruments junto o pacote de visão artificial, no qual ele facilita a utilização da ferramenta durante a programação implementada, um código com a utilização de um assistente. A Figura 25 mostra o assistente em execução onde temos a imagem capturada pela rotina de aquisição de imagem na parte superior esquerda, abaixo dela os campos de parametrização onde se define a imagem padrão que ser utilizada na comparação entre a imagem capturada e o que se deseja localizar, o quadro superior a direita mostra como essa figura é identificada no sistema de visão e abaixo o demonstrativos demonstrativos de resultado onde é informada a coordenada de localização da imagem ângulo e etc. que será à saída do Assistente de Visão para ser trabalhado futuramente. Figura 25 – Foto do NI Visiom Assistent durante a configuração da Maquina de Visão Fonte: Software NI Visiom Assistent 29 Na quarta etapa o assistente informa na saída um campo lógico Number Of Matches significa a quantidade de imagens semelhantes que foi encontrada na saída e através de um tratamento lógico, caso esse numero seja maior que zero acende o led verde para informar que a imagem referente ao lado da resistência foi localizada, caso contrario acende o lede vermelho e ao mesmo tempo entende-se que o lado selecionado foi o do terminal. A Figura 26 mostra o programa em execução aprovando o lado que foi selecionado durante a execução dos testes no experimento e por outro lado, a Figura 27 mostra o mesmo programa rejeitando o lado selecionado. Figura 26 – Programa em execução Aprovando o lado selecionado Fonte: OGLANA, Anderson S.; OGLANA, Alexandre S. (2010). Figura 27 – Programa em execução reprovando o lado selecionado Fonte: OGLANA, Anderson S.; OGLANA, Alexandre S. (2010). 30 CONSIDERAÇÕES FINAIS. Atualmente a utilização do recurso de visão artificial em automação de máquinas e equipamentos esta mais presente no cotidiano das pessoas, por exemplo, o recurso smile da câmera fotográfica, onde através da detecção do sorriso á foto é disparada automaticamente, e vem despertando o interesse da indústria na utilização em tarefas repetitivas que requer maior atenção, precisão e agilidade. A utilização dos recursos para otimização de um projeto é bem comum, mas requer alguns cuidados simples onde a preocupação para garantir o funcionamento do sistema de visão artificial era bastante significativa, sendo assim, se tornou o foco do projeto e a necessidade de teste foi imprescindível. Durante os testes com a utilização das ferramentas do sistema de visão constatou-se a simplicidade da utilização da tecnologia mesmo em tarefas complexas. Algumas dificuldades foram encontradas na parametrização do programa onde a luminosidade dificultou, devido à necessidade de manter um padrão de imagem. Sendo assim, o projeto consegue atender as exigências necessárias do problema apresentado, mostrando que os objetivos de agilizar o processo, aumentar a produtividade e manter um padrão de qualidade ficam fácil de ser alcançados e conseqüentemente a redução dos custos de produção são inevitáveis. O sistema proposto neste trabalho consegue fazer com que as peças sejam liberadas depois de serem testadas e aprovadas pelo sistema. 31 REFERÊNCIA BIBLIOGRÁFICA. BAXTER, Mike R. Projeto de Produtos. 2.ed. São Paulo: Edgard Blücher, 1998. BOSCH Robert Ltda. Catálogo Sonda Lambda Bosch, 2008/2009 Número. 6 008 FP1 825/2008 06. Campinas estado São Paulo. Disponível em: http://www.bosch.com.br/br/autopecas/arquivoscatalogo/catalogo_sonda_lambda_2008_2009 .pdf. Acessado em 14 jul. 2010. CAMARA, Julio Cesar Chaves. 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