A automação da linha de produção é uma das etapas mais importantes na otimização dos processos de produção. Os avanços na tecnologia de processamento de imagem criam novas oportunidades para melhorar a visão de máquina para aumentar a qualidade e a eficiência das linhas de produção de vários setores.

Um sistema típico de processamento de imagem baseado em visão de máquina consiste em câmeras, lentes, luzes e cabos, bem como unidades de processamento e eletrônicos de controle que sincronizam e controlam a linha de produção.

Os sensores de imagem são o dispositivo principal em câmeras, funcionando como os olhos para inspeção e monitoramento da linha de produção. Como tal, o desempenho e a funcionalidade dos sensores de imagem influenciam muito o desempenho geral do sistema.

Características dos sensores de imagem

1） Resolução

2） Sensibilidade e SNR

3） Faixa dinâmica

4） Número de quadros por segundo (frame rate)

5） Tipo de obturador

6） Colorido ou monocromático

Para melhorar a qualidade e a eficiência dos sistemas de produção, as aplicações de visão de máquina mais comuns que usam processamento de imagem incluem inspeção, controle e identificação.

Inspeções

Tanto empresas quanto consumidores esperam qualidade impecável em todos os tipos de produtos em diferentes indústrias. Assim, todos os produtos devem ser inspecionados durante o processo de produção. Além disso, os fabricantes precisam analisar com precisão o número e as causas de produtos rejeitados para aprimorar a qualidade. Essas exigências podem ser atendidas com o uso de tecnologia de processamento de imagem.

Como os produtos devem ser inspecionados?

A primeira abordagem é a medição óptica do objeto, capturando sua imagem com visão de máquina e analisando-a com um algoritmo dedicado. Resoluções de câmera mais altas e a redução de distorção óptica das lentes produzem resultados mais precisos. No entanto, as leis da física óptica limitam a precisão teórica das medições ópticas em comparação com medições físicas.

Por outro lado, um sistema com câmera industrial padrão consegue verificar objetos individuais a uma velocidade de dezenas a centenas de quadros por segundo, o que torna a tecnologia de medição óptica excelente em termos de velocidade. A visão de máquina é também o único método confiável para inspecionar materiais impressos, como rótulos e códigos de barras.

A segunda abordagem é a inspeção de superfícies naturais e usinadas, verificando riscos, falhas de processamento e contaminações. A terceira é a inspeção de cor e textura do material para assegurar qualidade e aparência uniforme em embalagens e materiais.

Controle

A segunda grande aplicação é o controle da linha de produção. Os resultados de análise de imagem do sistema de visão de máquina são usados para ajustar parâmetros de controle dos equipamentos de produção. Por exemplo, na produção de automóveis, a câmera verifica a quantidade e o local do adesivo aplicado por robôs. Se houver desvio do valor-alvo, o robô ajusta a aplicação conforme as instruções do programa de processamento de imagem.

Esse princípio também é aplicável a instalações de envase (preenchimento), onde a câmera monitora o nível de preenchimento da garrafa e ajusta a quantidade quando há diferença entre o valor desejado e o real. Na triagem e reciclagem de vidro e outros resíduos, o sistema de processamento de imagem controla a saída de ar para que peças de vidro de cores diferentes sejam direcionadas para linhas de triagem separadas. Robôs de montagem e logística usam câmeras industriais e sistemas de controle com alto poder de processamento e algoritmos confiáveis para ajustar sua orientação, possibilitando a coleta e posicionamento precisos de objetos.

A visão de máquina possibilita muitas dessas aplicações, ao mesmo tempo em que reduz custos e melhora a qualidade. Além disso, ajuda a aumentar a segurança no ambiente de produção, uma iniciativa cada vez mais importante. O processamento de imagem detecta a presença e localização exata de pessoas, alerta sobre perigos e desliga automaticamente a linha de produção quando necessário.

Identificação

A logística e a produção de produtos complexos exigem o processamento de centenas, e às vezes até centenas de milhares, de objetos diferentes. Cada item precisa ser identificável para possibilitar automação avançada. Códigos de barras unidimensionais e bidimensionais (QR codes e códigos de matriz de dados) são usados para identificação. Mais informações podem ser codificadas em um espaço reduzido com códigos bidimensionais. Scanners a laser equipados com sensores de imagem lineares são frequentemente usados para leitura de códigos de barras unidimensionais.

Além da leitura de códigos 2D, sistemas baseados em câmera conseguem coletar informações adicionais, como tamanho e posição dos objetos. Componentes eletrônicos frequentemente não têm espaço suficiente para conter códigos 1D ou 2D impressos. Assim, o reconhecimento óptico de caracteres (OCR) é utilizado para identificar códigos alfanuméricos.

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