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Actualmente há uma tendência dominante para automatizar a maioria dos processos industriais, alguns dos quais são suportados por sistemas de visão. Os beneficios resultantes da implementação deste tipo de sistemas na indústria, em especial na garantia do produto, são claras: melhoria da qualidade; minimização dos tempos de execução; e, em última instância, optimização dos custos de operação.

O grupo Smart Industrial Robotics and Management, do Centro de Engenharia Mecânica da Universidade de Coimbra (CEMUC), além do elevado know-how que possui no sector da robótica e na gestão de activos técnicos, tem vindo a reforçar o seu conhecimento na área da visão artificial, com especial enfâse na visão 3D, incrementando, desta forma, ainda mais o seu leque de competências aos novos desafios da indústria nacional e internacional.

Presentemente encontra-se em desenvolvimento um projecto que visa determinar as melhores metodologias para detecção de peças cuja posição e orientação inicial sejam desconhecidas e das quais apenas é conhecido o seu modelo CAD; é ainda privilegiado um sistema de fácil portabilidade. Face às exigências do projecto é utilizado o software de visão Halcon como ferramenta de processamento de imagem e câmaras CM-030GE da JAI com saída GigE Vision e resolução de 656×494 píxeis.

Atendendo a que a peça pode ser captada de um qualquer ângulo de visão é necessário recorrer aos métodos de visão 3D do Halcon, ou seja, a reconstrução do ambiente real numa nuvem de pontos e posterior detecção da peça nessa nuvem, ou detecção da peça com base na sua geometria extraída do ficheiro CAD.

Na reconstrução do ambiente real não se pode recorrer a técnicas que utilizam um feixe laser devido a restrições do projecto; quanto às câmaras Time Of Flight (TOF) actualmente não representam uma opção viável devido a que as dimensões da área de trabalho a capturar originam resultados com muito ruído. Assim, a reconstrução do ambiente real apenas pode ser feita recorrendo a um sistema multi-câmaras. A desvantagem da utilização deste tipo de sistema na reconstrução está na sua incapacidade em reconstruir superfícies planas sem textura.

Como é possível verificar na figura 1, o sistema conseguiu apenas reconstruir as arestas da caixa; as suas faces, por serem lisas, não foram possíveis de reconstruir, tornando assim impossível a detecção da peça na nuvem de pontos. Verificou-se ainda que são necessárias, no mínimo, três câmaras para aquisição de imagens: duas para uma vista lateral da peça e outra para adquirir imagens da vista de topo, de modo a conseguir-se obter uma nuvem de pontos coerente com o ambiente real.

Devido à morosidade da reconstrução, e a não ser possível reconstruir superfícies planas, limitando assim a sua aplicação, e ainda por ser de difícil implementação em dispositivos portáteis, este método demonstrou não ser o mais adequado para este projecto.

Em alternativa à reconstrução do ambiente real, o método da detecção de peças com base na sua geometria permitiu atingir melhores resultados para uma maior diversidade de cenários. A taxa de sucesso deste método está a ser melhorada por meio de um processo de filtragem que está a ser desenvolvido pelo grupo de investigação; apesar do processo de filtragem ainda não estar concluído, a aplicação do mesmo, previamente à função do Halcon responsável por detectar a peça alvo nas imagens permite uma maior tolerância a alterações de luminosidade do que usar directamente a referida função do Halcon, como se pode verificar pela imagem seguinte.

Além da aplicabilidade deste processo de filtragem para melhoria da taxa de detecções de peças, o mesmo pode ser aplicado genericamente como um filtro de detecção de contornos e atenuação/remoção de ruído em imagens.

Complementarmente à detecção de peças foram desenvolvidas interfaces gráficas simples para executar todo o processo de calibração do sistema de visão. Através destas o técnico não necessita ter conhecimentos de programação, incluindo do software Halcon, para calibrar o sistema, o que permite alargar o número de técnicos aptos para executar esta tarefa.

Nem sempre as placas de calibração standard possuem as dimensões mais adequadas para proceder à calibração do sistema de visão e as placas impressas em papel não apresentam nem qualidade nem robustez suficientes para uso frequente. Como tal, o grupo desenvolveu competências para fabricar e utilizar placas de calibração com dimensões personalizáveis.

O grupo Smart Industrial Robotics and Management além da sua responsabilidade de contribuir para o desenvolvimento científico internacional procura que o mesmo tenha aplicabilidade a nível industrial. Este é apenas mais um projecto onde procura marcar a sua liderança científica, no meio académico e empresarial.