Estudo de técnicas de classificação de imagens para controle de qualidade na produção de amortecedores veiculares

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
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Centro Universitário FEI, São Bernardo do Campo
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: https://repositorio.fei.edu.br/handle/FEI/329
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.