Autor: Thiago dos Santos da Fonseca (Currículo Lattes)
Resumo
Na busca por mais agilidade, qualidade e baixos custos de produção as indústrias enfrentam inúmeras dificuldades para conseguir lidar com imensas quantidades de informações. Para auxiliar neste problema, sistemas de visão de máquina têm sido cada vez mais utilizados, abrangendo diversas etapas de um processo industrial, principalmente no conceito apresentado pela Indústria 4.0. Neste trabalho, são propostos três métodos de medição baseada em visão, chamados de Sensores Visuais, que possibilitam a extração das variáveis de processo: nível, temperatura e presença/estado. Tais métodos visam obter informações digitais por meio da análise das cores presentes em instrumentos indicadores e outros dispositivos sem capacidade de comunicação. É utilizado um framework de visão computacional, desenvolvido no C3 da FURG, para fornecer as camadas de aquisição, comunicação e uma interface para visualização e configuração dos métodos. O sistema baseado em OpenCV, processa as imagens capturadas por uma ou mais câmeras em tempo real e envia os resultados (medições) a outros dispositivos de automação via protocolo de comunicação Modbus. Para avaliar os Sensores Visuais, foram utilizados métodos da área da metrologia a fim de obter seus erros e incertezas de medição. Também foram realizados testes em uma planta didática, onde todas as medições utilizadas no CLP e SCADA foram extraídas através de uma câmera conectada ao sistema proposto. Os experimentos demonstraram resultados promissores.