Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2019 |
| Autor(a) principal: |
Araujo, Barbara Grazielle Firmino |
| 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: |
Não Informado pela instituição
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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: |
http://repositorio.ifpb.edu.br/jspui/handle/177683/897
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Resumo: |
Na perspectiva da ind?stria 4.0, a tomada de decis?o est? cada vez mais descentralizada devido a inser??o de sistemas inteligentes no contexto industrial, que tornam vi?vel o desenvolvimento de linhas de produ??o mais flex?veis. Os sistemas de vis?o de m?quina (VM) s?o sistemas inteligentes compostos por c?meras, hardwares de processamento, perif?ricos de comunica??o e podem ser classificados como sensores de alto n?vel, dado que s?o capazes de extrair informa??es complexas de um determinado cen?rio. Quando associados a rob?tica, a VM e capaz de auxiliar na captura autom?tica de diferentes tipos de objetos por manipuladores rob?ticos, atividade conhecida como pickand place. Neste trabalho e implementado um sistema de VM dedicado a detec??o e localiza??o das coordenadas dos objetos cil?ndricos posicionadas aleatoriamente sobre uma plataforma, em seguida o sistema embarcado envia as coordenadas ao controlador de um bra?o rob?tico industrial. A c?mera utilizada est? disposta acima da plataforma e captura uma imagem da vista superior dos objetos, a partir desta imagem, os objetos s?o detectados e seus centroides s?o localizados. No ?mbito desta pesquisa, s?o utilizados apenas objetos cil?ndricos de mesmas dimens?es com cores distintas. A arquitetura do sistema de VM e baseada no uso de tecnologias acess?veis, por exemplo, os hardwares Raspberry Pi e PiCamera, assim como o framework OpenCV, que disponibiliza um conjunto de funcionalidades open source para o desenvolvimento de sistemas de Vis?o Computacional e Processamento Digital de Imagens. Distor??es inerentes ? a lente da c?mera digital foram corrigidas e a homografia entre o plano do rob? e o da imagem foi estabelecida aplicando o m?todo DLT (Direct Linear Transform). Foram testados seis m?todos de detec??o diferentes e seus resultados s?o analisados e comparados. Al?m disso, foram realizados testes de captura, repetibilidade do sistema e erro. Os resultados experimentais indicam que um manipulador rob?tico equipado com o sistema de detec??o e localiza??o proposto possui uma taxa de erro m?ximo na coordenada de 2,65mm que permite a captura autom?tica das pe?as-alvo, no entanto ao usar imagem do tipo ?RAW esse erro cai para 0,157 mm. |
