Automatização e desenvolvimento de um Sistema de Inspeção de PCB utilizando Robótica Colaborativa e Processamento de Imagem

• Ano de defesa: 2024
• Autor(a) principal: Menezes, Alessandra Ribeiro de
• Outros Autores: http://lattes.cnpq.br/5541573583885670, https://orcid.org/0000-0002-5417-7616
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal do Amazonas; Faculdade de Tecnologia; Brasil; UFAM; Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica
• Palavras-chave em Português: Robótica; Robôs - Sistemas de controle; Inteligência artificial; ENGENHARIAS: ENGENHARIA ELETRICA; Indústria 4.0; Robótica Colaborativa; Visão Computacional; PCI; Sistema de Inspeção
• Link de acesso: https://tede.ufam.edu.br/handle/tede/10611

O avanço das tecnologias habilitadoras do conceito de Indústria 4.0, como a robótica colaborativa e a inteligência artificial (IA), tem contribuído para que a área industrial alcance altos níveis de automação. Um dos grandes desafios da IA aplicada às indústrias é a falta de datasets específicos para produtos e modelos variados, essenciais para o treinamento de sistemas inteligentes, sendo o segmento eletroeletrônico um dos mais afetados por essas transformações. Este trabalho propõe uma solução inovadora para automatizar a inspeção de placas de circuito impresso (PCI), incluindo um cadastro inteligente, utilizando técnicas de visão computacional baseadas em aprendizado profundo, como o modelo pré-treinado FastSAM, combinado com Template Matching para compor um sistema eficiente de cadastro automático. A automação deste trabalho foi implementada por meio de um robô colaborativo, capaz de inspecionar os itens em qualquer posição e orientação, sem apresentar riscos aos operadores que realizam outras atividades durante o processo, além de tornar a automação flexível às mudanças no layout fabril. O método proposto elimina a necessidade de datasets rotulados e amostras defeituosas, permitindo um controle de qualidade mais eficiente e seguro. O sistema atingiu resultados expressivos nas métricas de avaliação, como precisão de 83,77%, revocação de 90,43%, IoU de 76,95%, F1-Score de 86,97% e acurácia de 98,69%, demonstrando alta eficiência na identificação e segmentação de componentes eletrônicos nas PCIs. Como diferencial, a solução demonstra potencial para melhorar significativamente a eficiência dos processos no Pólo Industrial de Manaus (PIM) e em outros cenários industriais.