Detecção de Sujidade do Transportador de Carrocerias em Cabine de Pintura Automotiva com Visão Computacional

  • Anderson Pereira da Silva Universidade Federal de Lavras
  • Bruno Henrique Groenner Barbosa Universidade Federal de Lavras
  • Sandro Pereira da Silva Universidade Federal de Lavras
  • Joelma Durão Rezende Pereira Universidade Federal de Lavras
  • Danton Diego Ferreira Universidade Federal de Lavras
Keywords: Visão computacional, Inteligência computacional, Indústria 4.0, Pintura de carroceria, Monitoramento de transportador

Abstract

O processo de pintura automotiva é complexo e envolve diversas etapas. Neste sentido, a presença de defeitos na pintura da carroceria ocasiona perdas de desempenho e alto custo de retrabalho. Apesar de existirem diversos fatores que possam interferir na qualidade da pintura, o excesso de sujidade na corrente do transportador de carrocerias é uma causa importante. Assim, este trabalho teve por objetivo implementar um sistema de visão computacional para estimar o nível de sujidade desta corrente em tempo-real. Para isso, foi construído um modelo em escala reduzida do transportador e implementado um sistema de visão computacional de baixo custo monetário. A partir da construção de um banco de dados com imagens da corrente em diferentes condições de operação, um software de processamento de imagens foi desenvolvido de forma que um índice de sujidade fosse obtido. Os resultados mostram que o sistema implementado consegue diferenciar bem as diferentes condições da corrente utilizando um algoritmo simples, de baixo custo computacional. Portanto, o sistema projetado pode ser empregado para análise em tempo-real da sujidade, detectando o momento correto da limpeza da corrente, evitando assim a parada não programada da produção.

Published
2020-12-08
Section
Articles