Fome e Abundância: Um Paradoxo Brasileiro?
17 a 22 de outubro de 2016
Trabalho 7079
| ISSN | 2237-9045 |
|---|---|
| Instituição | Universidade Federal de Viçosa |
| Nível | Graduação |
| Modalidade | Pesquisa |
| Área de conhecimento | Ciências Exatas e Tecnológicas |
| Área temática | Automação, projetos de máquinas, equipamentos, processos e produtos |
| Setor | Departamento de Engenharia de Produção e Mecânica |
| Bolsa | PROBIC/FAPEMIG |
| Conclusão de bolsa | Sim |
| Apoio financeiro | FAPEMIG |
| Primeiro autor | Dérick Augusto dos Anjos de Assis |
| Orientador | JOSEPH KALIL KHOURY JUNIOR |
| Outros membros | GEICE PAULA VILLIBOR |
| Título | Processamento de imagem para monitorar desgaste de ferramenta de usinagem na plataforma Labview |
| Resumo | Como consequência da alta competitividade inerente a vigente economia globalizada, as empresas devem produzir de forma altamente eficiente para se manterem firmes na disputa de mercado. Dentro desse contexto, a ideia de qualidade preventiva é amplamente empregada nos processos de fabricação das empresas modernas, em especial na usinagem, monitorando-os a fim de evitar refugos. A plataforma LabView vem ganhando assim espaço no meio industrial e cientifico, pois disponibiliza uma ampla biblioteca de rotinas para aquisição e processamento de imagens digitais. O hardware da National Instruments, PXI, utilizado para processamento da plataforma LabView, possui um chassi que permite acoplar módulos para aquisição de imagens, bem como para automação. Este trabalho teve como objetivo desenvolver um programa computacional para aquisição e processamento de imagem para identificar avarias e medir desgaste de ferramentas de usinagem. O programa consiste em uma primeira parte de classificação, onde se separa as avarias dos desgastes, e uma segunda parte onde os desgastes são medidos, a fim de constatar se os valores medidos estão dentro dos limites aceitáveis. A fase de classificação do programa contou com 197 imagens de desgaste e 28 imagens de avarias oriundas da University of Florida. Utilizando técnicas de análise de textura em uma parcela das imagens de cada grupo, com ênfase às características de energia, correlação, inércia e entropia provenientes da matriz de co-ocorrência da imagem, o classificador adquiriu características de ambos os grupos. De posse desses dados, aplicou-se o método Bayesiano para realizar a classificação das imagens. Para a mensuração do desgaste foram coletadas 16 imagens de duas ferramentas de corte cedidas pela Universidade Federal de Uberlândia (UFU), juntamente ao valor desses desgastes medidos no microscópio. Uma câmera Vimicro, conectada a porta USB do PXI, foi utilizada para a aquisição, e a biblioteca Vision and Motion do Labview, com o seu bloco de função NI Vision Acquisition Express VI, possibilitou a comunicação entre o Labview e a câmera. Adquirida a imagem, técnicas de pré-processamento foram aplicadas a fim de reduzir ao máximo indesejados ruídos na análise. Para a detecção de borda, o filtro Sobel se apresentou como melhor solução, possibilitando que pudesse ser demarcado uma região de interesse na imagem, onde de fato acontece o desgaste, evitando assim análise desnecessária da imagem como um todo, e também que fosse possível a aplicação do bloco de função IMAQ Clamp Horizontal Max VI, que de forma análoga a transformada de Hough, detecta e mensura o desgaste de flanco máximo e médio. O classificador obteve um acerto global de 97,3%. A exatidão do programa na obtenção das medidas de desgaste em relação aos valores procedentes da UFU foi de 95,5%. O programa desenvolvido na plataforma LabView e no PXI-NI se mostrou viável para adquirir, processar imagens e desenvolver o monitoramento de desgaste de ferramenta. |
| Palavras-chave | Visão de máquina, Desgaste de flanco, Labview |
| Forma de apresentação..... | Oral, Painel |