Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2015 |
| Autor(a) principal: |
Pinto, W. T. |
| Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Centro Universitário FEI, São Bernardo do Campo
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: |
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| Link de acesso: |
https://repositorio.fei.edu.br/handle/FEI/329
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Resumo: |
Técnicas de visão computacional já são tradicionalmente aplicadas em inspeções para controle de qualidade em processos industriais, existindo diversos métodos já consolidados para reconhecer defeitos em componentes. Porém, uma das principais dificuldades nestes processos está exatamente na padronização do posicionamento destes componentes em relação a uma câmera fixa. esta condição limita ou dificulta bastante a aplicação de visão computacional em linhas de produção em série, onde os componentes estão em movimento e posicionados de forma não padronizada. O objetivo deste trabalho é testar e comparar três sistemas diferentes que utilizam técnicas de visão computacional para detecção e classificação de imagens de amortecedores, classificando automaticamente as peças com ausência da solda de fechamento. Dois destes sistemas foram desenvolvidos e testados no ambiente industrial, usados na entrada da linha de produção, buscando eliminar a necessidade de inspeção humana. Os resultados mostram que é possível a utilização de visão computacional para realizar com sucesso estas inspeções. |
