DETECÇÃO DE DEFEITO DE OBJETO BASEADA EM UM SISTEMA DE VISÃO COM UM MICROCONTROLADOR E UMA REDE NEURAL ARTIFICIAL

Resumo

Os sistemas de visão têm sido amplamente empregados nas indústrias para automatizar o processo de inspeção de produtos. Seu uso fornece inspeções padronizadas, confiáveis e precisas quando comparadas a um operador humano. Os sistemas de visão transmitem às máquinas a capacidade de visualizar e extrair recursos automaticamente para indicar anormalidades nos produtos. Este artigo propõe um sistema de visão para captura e pré-processamento de imagens digitais, além de classificar objetos com defeito e objetos sem defeito usando um modelo de Rede Neural Artificial. Como estudo de caso, as imagens digitais das caixas são adquiridas e classificadas em uma correia transportadora. Os testes revelam que o sistema proposto é capaz de classificar com precisão uma caixa com defeito e uma caixa sem defeito em tempo real. A principal contribuição deste trabalho é a proposta de um sistema que realiza inspeções automatizadas em produtos, a fim de detectar anormalidades, e pode ser facilmente acoplado, modularmente, às plataformas industriais existentes.