aplicaciones industriales Tempo de leitura: 3 minutos

Os processos industriais contam com um grande número de fases de produção. Atualmente, as tendências mais comuns que podemos observar e cada vez mais popular em qualquer setor que possamos imaginar, incluem aplicações de visão artificial que permitem obter os melhores resultados e maior eficiência durante todo o processo. Quando falamos de aplicações industriais referimos-nos a um setor bastante amplo já que podemos considerar como aplicação qualquer automatização de um processo de verificação.

Isto significa que cada uma das funções do processo requer uma aplicação concreta e adaptada à fase do processo industrial em que será utilizada e por esse motivo as aplicações que podemos encontrar são incalculáveis.

Como podemos ver, a quantidade de aplicações que podemos trabalhar são enormes. Estas aplicações podem ser agrupadas numa das cinco seguintes categorias que representam o conjunto de aplicações industriais relacionadas com a visão artificial.

. Posicionamento

As aplicações de posicionamento têm como função principal localizar e posicionar qualquer elemento da cadeia de produção durante todo o processo. Trata-se de uma aplicação que nos permite conhecer em tempo real a posição total na linha de produção, incluindo os elementos que não formam parte intrínseca dela, como é o caso do produto. Isso permite controlar a manipulação e o condução de robôs, assim como transferir os resultados e a informação a outras aplicações e ferramentas que formam parte do processo.

. Identificação

Em qualquer linha de produção não basta saber donde estão os elementos. É necessário saber que elemento é cada um e as condições em que se encontram. As aplicações destinadas à identificação utilizam ferramentas de visão artificial destinadas à leitura de caracteres impressos e decodificação de símbolos 1D e 2D que vão permitir a identificação de cada um dos elementos que formam parte do processo.

. Verificação

As aplicações industriais destinadas à verificação vão permitir obter uma informação muito mais detalhada dos objetos que estamos a posicionar e identificar no processo produtivo. Tratam-se de aplicações que dão informação relacionada com o estado de cada um dos elementos que são verificados, pelo que o controlo sobre a linha de produção é maior.

. Medida

Dentro das aplicações destinadas à verificação, cabe mencionar numa seção própria as aplicações destinadas à medida. Estas aplicações contribuem com informação muito concreta sobre o estado do produto que é relativa a seu tamanho e dimensões.

. Deteção de defeitos

Finalmente, as aplicações industriais destinadas à deteção de defeitos de produção vão usar toda a informação obtida das aplicações anteriores para poder realizar o seu trabalho de maneira eficiente. Este tipo de aplicações permite identificar de maneira automática os produtos em mau estado e a falha concreta de cada um deles, o que permitirá atuar com maior rapidez e resolver os problemas da maneira mais eficiente possível.

As aplicações industriais são apoiadas por diferentes ferramentas que permitem a execução de cada uma das suas funções. É importante compreender que a visão artificial apoia-se num conjunto de ferramentas que permitem melhorar a eficácia do seu trabalho. Neste sentido, haverá processos que necessitam de identificar correspondências de padrões ou cores, outro que necessitam de realizar leituras de códigos de barras ou códigos 2D Matrix, alguns que requerem o controlo das embalagens e posterior etiquetagem, etc. Resumindo, cada processo requer uma solução concreta e adaptada de forma singular, pelo que as aplicações deverão ser igualmente adaptadas a cada caso de forma individualizada.

Os principais setores que utilizam este tipo de aplicações são o automóvel, alimentar, embalagens e packaging, assim como o setor da electrónica. Entretanto, os usos das aplicações industriais também estão presentes noutros setores fundamentais da economia e bem-estar, como a medicina, logística, artes gráficas, patrimônio, cosmética, transportes e entre outros.