Edição 254 - Controle & Instrumentação

Revista Controle & Instrumentação – Edição nº 254 – 2020

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Sistema de Inspeção Visual de Baixo Custo Usando Aprendizado de Máquina

Ivan Luiz de Oliveira e Eduardo Paciência Godoy
Unesp – Universidade Estadual Paulista – Instituto de Ciência e Tecnologia de Sorocaba, Engenharia de Controle e Automação

Introdução

O processo de inspeção visual na indústria vem sendo cada vez mais sendo modernizado com o avanço das tecnologias, de modo a melhorar a eficiência, e sempre reduzir a quantidade de desconformidades nos processos. A inspeção visual pode ser efetuada pelo ser humano (maneira mais simples e suscetível a falha), por um sistema que utilize de um algoritmo convencional (apresenta bons resultados, porém, normalmente, com baixa flexibilidade) ou fazer uso de inteligência artificial, que pode auxiliar na obtenção de grandes melhorias. Na inspeção visual automática, procura-se detectar, através do uso de algum método implementado computacionalmente, os mesmos tipos de defeitos normalmente abordados pela inspeção humana.

Os algoritmos de aprendizado de máquina (ML) possuem um grande leque de aplicações, e estão presentes em diferentes áreas. A aplicação de ML tem também sido utilizada em diversos processos industriais, como a manutenção preventiva, otimização de processos, planejamento estratégico, etc. Empresas como a Siemens, GE, Fanuc e KUKA já aplicam o ML em seus processos [6]. O ML tem a capacidade de aprender a realizar certas tarefas que o ser humano não é capaz, ou não é eficiente em executá-las, e algoritmos convencionais (que não utilizam de ML) resolvem de maneira ineficiente. Alguns exemplos são regressão para predição de resultados, classificação de imagens, separação de dados em grupos, mineração de dados, lidar com grandes volumes de dados, etc. Apesar de haver os sistemas comerciais de visão computacional, capazes de atender à maioria dos problemas de inspeção visual, os mesmos representam custo excessivo para a maioria das empresas de pequeno porte [15]. Além disso, essas soluções são do tipo caixa-preta, nas quais os detalhes técnicos dos métodos utilizados não são acessíveis, sendo impossível utilizar tal conhecimento para o desenvolvimento de soluções abertas e de baixo custo.

Com a diminuição dos preços de câmeras e sistemas embarcados, a busca por alternativas de baixo custo para o desenvolvimento de soluções de inspeção visual industrial tem crescido bastante. Diante dessa motivação, este trabalho objetivou a aplicação de aprendizado de máquinas para o desenvolvimento de um sistema de inspeção visual de baixo custo para o controle de qualidade de peças, produzidas por um sistema de manufatura flexível (FMS), de forma análoga ao sistema de visão computacional comercial existente, que utiliza equipamentos e softwares de alto custo, implementado em trabalho anterior [21].