PROPOSTA DE UM SISTEMA PARA INSPEÇÃO AUTOMÁTICA E PROCESSAMENTO DE IMAGENS DE PEÇAS METALÚRGICAS Waniza Ando Ehlke Toledo, Walter Godoy Junior Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica e Informática Industrial (http://www.cpgei.cefetpr.br) Centro Federal de Educação Tecnológica do Paraná (CEFET-PR) Av. Sete de Setembro 3165 Curitiba/PR, Brasil CEP 80230-901 E-mail: wehlke@terra.com.br - godoy@lst.cpdtt.cefetpr.br Resumo Este artigo propõe um novo sistema de inspeção automática e processamento de imagens para peças metalúrgicas com o auxílio de uma câmera digital acoplada a um computador. A principal contribuição deste artigo é o estudo de um sistema destinado a aplicações metalúrgicas formado por circuitos eletrônicos e a implementação de um programa de inspeção automática (PIA) para controle e gerenciamento. O sistema proposto facilita o reconhecimento de objetos e a segmentação de imagens com a finalidade de realizar contagens, medições, controle de dimensões e o monitoramento de processos de fabricação, sem contato físico e em tempo real. Palavras-chave: processamento de imagem, sistema em tempo real, automação industrial, controle de processos, sensores, vídeo digital. Abstract This paper proposes a new image processing and automatic inspection system for metallurgical parts, which works with the aid of a digital camera connected to a computer. The main contribution of this paper is the study of a system designed for metallurgical applications shaped for electronic circuits and the implementation of one program of automatic inspection (PAI) for controls and management. The considered system eases object recognition and image segmentation with the purpose to make counting, measurements, dimension control and verification of manufacture processes, without physical contact and in real time. Keywords: image processing, industrial automation, real time system, process control, sensors, digital video. 1 Introdução Os avanços tecnológicos na área de processamento de imagens aumentam a capacidade de detecção e compreensão de estruturas visuais que somados aos conceitos de sistemas em tempo real fornecem ferramentas computacionais que quase se igualam aos sentidos humanos. Estas ferramentas possuem aplicações em diversos domínios de interesse da sociedade moderna tais como: automação industrial, sensoriamento remoto, cartografia, geologia, biologia, medicina, etc. A finalidade do processamento e análise de imagens consiste na simulação de experimentos como movimento, iluminação de objetos, comparação de padrões, distorções, entre outros. Para a captura e o armazenamento de imagens é indispensável uma infraestrutura adequada, isto é, equipamentos para a aquisição das imagens tais como câmeras digitais ou qualquer outra fonte de sinal de vídeo. Desse modo, a utilização da imagem na forma digital torna possível o seu processamento computacional, aumentando a sua qualidade [01]. Atualmente, utiliza-se cada vez mais o termo tempo real em diversas situações nas quais os tempos de resposta ou processamento são relevantes. De fato, o tempo está sempre presente em todas as atividades ainda que não seja de forma explícita. Contudo, as necessidades de segurança em um número cada vez maior de aplicações e a união dessa com a propriedade temporal desses sis temas colocam em risco as metodologias e ferramentas convencionais, sob pena de prejuízos em termos financeiros, ambiental ou humano. Essas aplicações exigem toda uma demanda na realização de
programas, de suportes computacionais e de metodologias que excedem as ferramentas até hoje utilizadas e lançam novos desafios para os projetistas e criadores desse novo tipo de sistema [02]. 2 Sistema Atual Existem no mercado, atualmente, dois tipos de dispositivos para medição de peças metalúrgicas: o sensor capacitivo e a câmera digital. Embora sejam amplamente utilizados nas áreas industriais e biomédicas entre outras, este estudo apresenta apenas os recursos empregados em aplicações industriais. Como exemplo de peças metalúrgicas, tem-se: molas de precisão, porcas, parafusos, tubos de canetas, etc. Este trabalho restringiu-se apenas a pesquisas e estudos referentes a molas de precisão. Os equipamentos de fabricação e as molas de precisão serão foco deste estudo por se tratarem de peças fabricadas em uma empresa que está disponibilizando sua planta para estudos e testes [03]. A Figura 1 proporciona a visualização das molas de precisão que são utilizadas nos diversos ramos da indústria anteriormente citada. Esta figura serve de ilustração para o perfeito entendimento do que realmente o sistema se propõe, ou seja, que tipo de peça metalúrgica será analisada no decorrer do trabalho. Deve-se lembrar que este sistema, futuramente, poderá ser ampliado para a inspeção automática e processamento de imagens de várias outras peças e equipamentos tanto na área industrial quanto em outras áreas de interesse. Figura 1 Molas de Precisão. 2.1 O Sensor Capacitivo Os sensores capacitivos podem ser utilizados na detecção de qualquer tipo de material, tais como: papel, madeira, plásticos, farinha, metais e etc. Eles utilizam como princípio de funcionamento a variação de um dielétrico, pois um oscilador alimenta um capacitor formado por duas placas em sua extremidade, que é a parte sensível do aparelho. Quando algum material ingressa nesta região, provoca uma variação da capacitância que é detectada pelo circuito de acionamento do sensor capacitivo alterando o oscilador e atuando sua carga em série. Devido à forma de funcionamento que detecta a variação do dielétrico entre as faces sensoras, estes são afetados por variações de massa, umidade e temperatura. O sensor capacitivo fornece confiança e exatidão nas medidas. A ponta de prova do sensor detecta o tamanho da área e a escala mecânica do objeto com exatidão e estabilidade. Ela requer que o dispositivo forneça um campo elétrico variável que é utilizado para a detecção da capacitância. Este dispositivo deve possuir uma eletrônica bem projetada, pois é um fator preliminar na determinação do sistema. O dispositivo de medição da tensão é o último componente do sistema. Os
osciloscópios, os voltímetros e os sistemas de aquisição de dados devem ser corretamente selecionados para a aplicação que se destinam. Uma das concentrações existentes no mercado para o sensor capacitivo é a detecção de alguns tipos de materiais. Entretanto, este sensor pode deixar de ser utilizado em situações nas quais o tipo de produto a ser detectado se localize próximo à borda da região sensora do equipamento provocando, dessa forma, leituras errôneas. O sensor realiza medição analógica com resultado de precisão de aproximadamente 0,1 mm, sendo quase que inconveniente a sua utilização em medições de peças com dimensões reduzidas que necessitem de uma grande precisão. Outras desvantagens são: Acúmulo de sujeira (pó, graxa, etc.) durante o processo de medição, pois sempre há proximidade entre o leitor e a peça, o que pode causar o enroscamento das mesmas nas máquinas, resultando no acúmulo de peças na linha de produção entre a entrada do compartimento de peças e o sensor capacitivo, ocasionando a súbita demora na reinicialização da produção; Possíveis problemas com o ajuste de sensibilidade do sensor que, muitas vezes quando selecionado para o máximo aciona o sensor sem nenhum objeto; Alto custo que varia de U$4.000,00 a U$10.000,00; O equipamento é totalmente importado. Uma vantagem desta tecnologia é facilitar o projeto de um sistema de medições com entrada de valores pré-definidos. Isso ajuda na decisão sobre qual sensor escolher, qual o melhor dispositivo e como mostrar e armazenar os resultados decorrentes desta medida [04]. 2.2 A Câmera Digital A câmera realiza medição digital com uma precisão muito maior que o sensor capacitivo. Ela trabalha sem nenhuma sujeira, pois não há contato entre a câmera e as peças e, portanto, estas não enroscam. Por não haver enroscamentos ou interrupções durante a produção das peças, o tempo de produção diminui e, conseqüentemente, há um aumento na produtividade. A sua precisão é de aproximadamente 0,04 mm, dependendo do foco da câmera (ver item 3.1 sobre precisão). Ela coleta informações para a formação de um banco de dados, a partir do qual é possível realizar um maior número de análises estatísticas da produção como um todo [05]. O custo de uma máquina industrial para contagem de peças com uma câmera acoplada varia de U$10.000,00 a U$20.000,00, sendo todo o equipamento importado. A manutenção também possui um custo muito elevado. Na maioria das vezes, o equipamento deve ser remetido para consertos no país de procedência gerando, assim, muitos prejuízos burocráticos em relação à alfândega, pois existe a possibilidade de demora no envio e recepção da mercadoria e prejuízos monetários, pois a fábrica poderá ficar muito tempo sem a máquina industrial. O sistema que utiliza câmeras óticas para controle de peças possui as seguintes vantagens [06]: Utilização muito simples e intuitiva, pois a imagem da mola é rapidamente visualizada no monitor e medida através de cálculos pelo processador computacional; O operador possui fácil acesso à mola, pois a câmera não atrapalha de forma nenhuma os ângulos de visão e acesso ao objeto de análise; A medida é absolutamente estável desde o início do processo até à sua conclusão; O acúmulo de pó, típico dos dispositivos capacitivos, inexiste neste sistema; Apresentação completa e clara, uma vez que exibe as dimensões da peça, estatísticas e valores de produção.
3 Proposta de um Sistema de Análise de Peças A principal contribuição do sistema para inspeção automática e processamento de imagens de peças metalúrgicas é o estudo de circuitos (placas eletrônicas) e a implementação de um programa de inspeção automática (PIA). Em particular, o programa gerencia o processamento e a velocidade de aquisição de imagens a fim de preparar um sistema de visão computacional, destinado a aplicações metalúrgicas. Os dispositivos utilizados na concepção deste sistema são: câmera de vídeo (filmar a imagem das peças fabricadas), placa para captura de vídeo (capturar a imagem vinda da câmera) e placa de saída com re lé (enviar um sinal de decisão para a máquina classificadora de peças) (ver figura 2). Os circuitos descritos interagem de forma a enviar a CPU, e receber dela, dados relevantes que facilitam o reconhecimento de objetos e a segmentação de imagens. O PIA tem a finalidade de capturar as imagens provenientes da placa de captura de vídeo processá-las e analisá-las para que seja possível realizar contagens, medições, controle de dimensões e o monitoramento de processos de fabricação, sem contato físico e em temp o real. Os motivos da utilização dos circuitos e do PIA são justamente a confiabilidade, a facilidade de aquisição dos componentes do sistema e a garantia de manutenção dos equipamentos. Os circuitos, apesar de serem importados, são adquiridos muito facilmente no mercado nacional a baixos custos. Dessa forma, a criação de um sistema que utilize estes circuitos, juntamente com a implementação do PIA para gerenciamento, medições e processamento de imagens, garante ao usuário final uma maior segurança quanto à manutenção e suporte técnico dos circuitos e do programa de controle. Este sistema gera um aumento na qualidade da produção e na quantidade de peças fabricadas, sem que ocorram paradas das máquinas devido a problemas durante o processo de fabricação. A seguir serão apresentados um a um todos os equipamentos inclusos no sistema e ilustrados na Figura 2: Máquina Universal para Conformação de Molas: equipamento projetado para a fabricação (enrolamento) das molas. A matéria prima utilizada para fabricação das molas é o arame. Cortador de Molas: parte do equipamento que realiza o corte do arame assim que ele acabar de ser enrolado (mola). Coletor: coleta a mola que acabou de passar pelo cortador de molas e, conseqüentemente, já foram enroladas. Classificador de Molas: conectado ao computador, recebe o sinal enviado pela câmera digital e classifica automaticamente as molas por tamanho. Por haver pequenas diferenças de comprimento, ocorridas durante o processo de fabricação, o classificador possui um mecanismo no qual as molas são classificadas de acordo com o seu tamanho: curta, boa ou longa. Esta diferenciação nas medidas é baseada pelo valor nominal indicado previamente pelo usuário, juntamente com o valor máximo e mínimo que a mola deverá apresentar. Assim, se uma mola enrolada possuir um valor maior que o valor mínimo ou um valor menor que o valor máximo, ela será classificada como boa. Se o valor for menor ou igual ao valor mínimo, a mola será classificada como sendo curta. Caso contrário, se o valor for maior ou igual ao valor máximo, a mola será classificada como longa. Sensor: transmite ao computador um aviso indicando que o arame já foi enrolado e a mola está pronta para ser medida, ou seja, o computador poderá receber a imagem da câmera digital. Computador: recebe os dados obtidos através da câmera digital, processando e enviando-os ao Classificador de Molas. Câmera Digital: obtém os dados de tamanho da mola no momento em que se finaliza o processo de enrolamento da mesma. A Figura 2 mostra de forma esquemática o funcionamento da máquina de conformação de molas (equipamento para a fabricação de molas) onde estará acoplada a câmera digital (adquirir a imagem das peças fabricadas), juntamente com o computador (gerenciar a captura e o processamento de imagem e se comunicar com o classificador de peças).
Dispositivo de corte do arame. Câmera digital. Imagem obtida pela câmera é enviada ao computador MÁQUINA universal para conformação de molas Mola fabricada. COLETOR Classificador de molas curta / boa / longa O computador envia um sinal, informando em qual classificação a mola se encontra. SENSOR COMPUTADOR O sensor transmite ao computador um sinal avisando que a mola está pronta e pode ser medida, ou seja, receber da câmera a respectiva imagem. Figura 2 Funcionamento do equipamento com câmera digital. O sistema é um projeto nacional utilizando equipamentos importados com um custo final de que varia de U$3.000,00 a U$6.000,00 sendo, portanto, muito mais acessível ao mercado nacional. O desempenho computacional é parecido com o sistema importado com precisão de aproximadamente 0,04 mm, dependendo do foco (ver item 3.1 sobre precisão), mas o suporte técnico é integral e a baixo custo aumentando, assim, a confiabilidade do usuário. 3.1 Precisão do Sistema O Processamento de Imagens manipula informações de imagens bidimensionais (2D). Qualquer operação realizada para melhorar, corrigir, analisar ou de alguma forma alterar a imagem é chamada de processamento de imagens. A imagem digital caracteriza-se por ser uma função f(x,y) cujo valor representa a intensidade do fluxo de luz no pixel ou no elemento de imagem e pode ser representada por uma matriz bidimensional. Esta imagem é, portanto o resultado da transformação da função f(x,y) em uma outra função F(x,y) cujos valores são discretos [07]. A imagem binária é aquela cujos valores dos pixels atribuídos a ela são 0 e 1. O histograma da imagem contém toda a informação dos elementos nela contidos. A imagem digital é composta por pontos discretos de tons de cinza criados por um processo de amostragem e quantificação. O pixel é o elemento básico de uma imagem, além de ser um elemento de dimensões finitas na representação da imagem digital. A organização de uma imagem é feita sob a forma de uma matriz de pixels, ou seja, possui uma simetria quadrada devido à implementação eletrônica, o que facilita o cálculo de medição real da imagem a ser analisada.
Um conceito importante em processamento de imagens é a região de interesse. Ela é definida como sendo a região definida automaticamente a partir de parâmetros obtidos na própria imagem (ou por um usuário) onde o processamento estará totalmente concentrado. Pode-se, por exemplo, definir uma região de interesse onde se saiba por antecedência que a iluminação de fundo é constante ou foi ajustada manualmente. Normalmente, em técnicas de processamento de imagens é comum encontrar problemas no tratamento das bordas da imagem. A criação de regiões de interesse faz com que apareçam também problemas nas bordas destas regiões. A solução deste problema é completamente dependente do problema ao qual o processamento de imagens está associado, ou seja, ao que se conhece e se pode levar em consideração antes de qualquer processamento. A precisão do sistema em relação à captura da imagem pela câmera se dá através do cálculo de contagem de pixels contidos na imagem ou em uma região de interesse da imagem. Dessa forma, quando se trabalha com imagens é muito freqüente o cálculo de dimensões em variadas aplicações. Existem diferentes medidas de distância em função da conectividade utilizada. Em muitos casos utiliza -se a definição clássica de distância entre dois pontos. Porém, torna-se evidente que a simetria quadrada interfere na execução de alguns algoritmos. Assim, a precisão dos valores reais da peça fabricada e da imagem capturada pela câmera dependerá, somente, da distância existente entre a câmera de captura de imagem e a peça a ser filmada, juntamente com o foco correto para a captura, o processamento e a análise da imagem a ser adquirida. Por exemplo, com base em uma câmera de 250 pixels de resolução, se a janela (foco) medir 5x5 mm, a resolução será de 0,02 mm, pois: 5mm = 0, 02mm 250 pixels Quanto menor a dimensão da janela, maior será a resolução (precisão) do sistema. A verdadeira resolução do equipamento deve ser verificada na prática, pois existem agentes externos que tornam difícil a determinação das influências na resolução, tais como: vibração, oscilação na máquina, temperatura, entre outros. A precisão computacional, como já foi mencionado, é de aproximadamente 0,04 mm, ou seja, a janela (foco) mede 10x10 mm. Este cálculo é empírico e é obtido durante o processo de teste prático realizado com a máquina e o equipamento, juntamente com o sistema. O valor de 0,04 mm de precisão na leitura final da imagem obtida da peça fabricada é relativo ao processamento e análise das imagens em questão como será visto a seguir: 3.2 Sistema em Tempo Real 10mm = 0, 04mm 250 pixels O sistema em tempo real caracteriza -se como sendo um princípio computacional submetido a requisitos de natureza temporal, ou seja, que necessita responder corretamente a estímulos gerados externamente dentro de limites de tempo especificados. Nestes sistemas, os resultados devem estar corretos não somente do ponto de vista lógico, mas também devem ser gerados no momento correto. Estes tipos de sistemas possuem aplicações em diversas áreas, entre elas a automação industrial [08]. Para garantir as restrições temporais impostas a um sistema em tempo real é necessária a execução de testes que certifiquem a ausência de falhas no sistema. Em sistemas em tempo real críticos, nos quais uma resposta além do tempo especificado é tão grave quanto um resultado incorreto, falhas podem ter como conseqüência custos muito maiores do que o inicialmente investido no sistema [09]. Os sistemas em tempo real são intensamente integrados com seu ambiente físico, recebendo eventos e informações através de sensores e dispositivos de controle, como a câmera digital e o classificador de peças. Estes sistemas são encontrados em produtos eletrônicos, máquinas industriais entre outros. Os modelos de sistemas em tempo real necessitam de especificações para comu nicação, condição de tempo, manipulação de eventos assíncronos, concorrência e
sincronização. Como os sistemas em tempo real são, na maioria das vezes, distribuídos, também necessitam indicar a distribuição do sistema. Existe uma classificação entre os sistemas em tempo real, que são: críticos e não críticos. Nos sistemas críticos, um atraso ou resposta incorreta é considerado um erro inaceitável que pode resultar em perda de vida. Os não críticos podem aceitar ocasionalmente uma resposta atrasada. É obvio que as demandas são grandes quando se projetam sistemas em tempo real, especialmente os sistemas críticos. Os sistemas devem ser tolerantes a falhas, mesmo no caso de muitos eventos acontecerem ao mesmo tempo, a performance deve ser excelente. Existe um número grande de técnicas que garantem tolerância à falhas, entre eles: manipulação de erros e ressalvas, sistemas múltiplos e provas formais. Neste estudo, o conceito de sistema em tempo real está fortemente presente. Nele, o cálculo total de contagem de peças produzidas é de até 150 por minuto, ou seja, uma peça será filmada e a imagem deverá ser processada e analisada num intervalo de 0,045 segundo (450 ms) antes de ser enviada para o classificador de peças. A base de cálculo do ciclo total de captura, processamento e análise do tamanho de cada peça, é comparada a um círculo onde, do valor total, 270º ou 75% são destinados ao enrolamento da mola, 50º (14%) são destinados à medição e 40º (11%) ao corte da mola. A seguir, será apresentada a base de cálculo para o tempo total de medição (captura, processamento e análise de imagem) de cada peça. 150 peças / min 2,5 peças / s 1 peça 0,4 s 0,4 s - 360º X - 50º X = 0,055 s para medir. Como na maioria dos sistemas existentes, os procedimentos de cálculo devem possuir uma margem de segurança. Este sistema utilizou uma tolerância de 20%, a qual representa uma diminuição no tempo do ciclo final de fabricação de cada mola. No caso: X k 20% = 0,045 s para medir. Enrolamento Medição Corte Figura 3 Ciclo de Fabricação de uma Mola. A Figura 3 apresenta a forma visual da base de cálculo do ciclo total de captura, processamento e análise de cada peça no tempo de 0,045 s. A partir dos dados acumulados de cada peça dentro do sistema, será possível a obtenção de um controle estatístico de processo (CEP), que tem por objetivo a coleta de dados e a utilização de métodos estatísticos para interpretá-los. Estes dados, por sua vez, poderão ser base de análises futuras para tomada de decisões gerenciais. As melhorias do desempenho dos processos e controle de resultados são utilizados para aperfeiçoar a qualidade, aumentar a produtividade e reduzir custos.
3.3 O PIA O ambiente de trabalho para a criação do PIA é o BORLAND DELPHI 6.0 Enterprise. O hardwa re necessário é um computador dedicado para o sistema que possua uma boa capacidade de processamento, incluindo uma placa de captura de vídeo que processará as imagens obtidas da câmera e uma placa de comunicação entre o sistema e o compartimento que realizará a classificação das peças fabricadas. Nas Figuras 4 (a), (b), (c) é possível visualizar de forma clara todas as fases da fabricação das peças, desde a configuração da máquina de conformação de molas e o ajuste da câmera até o processo de seleção de cada peça fabricada e a reinicialização do processo para a fabricação da próxima peça. Início Executar a configuração da máquina de conformação de molas Enrolar uma MOLA Ajustar valor fixo de medida da distância da Câmera Entrada dos valores: NOMINAL, MÁXIMO e MÍNIMO Não 1 Enrolar outra MOLA Medida da MOLA = Medida do SISTEMA Sim Leitura da CÂMERA PRODUZIR Ajuste do Foco da Câmera se necessário 1 Figura 4 (a) Diagrama de Fluxo de Dados do Sistema proposto (configuração).
PRODUZIR Leitura do SENSOR da máquina de conformação de molas Leitura da CÂMERA Digital Processamento da Imagem Comparação da imagem processada com os valores NOMINAL, MÁXIMO e MÍNIMO MÍNIMO < Valor < MÁXIMO Sim Valor = NOMINAL 2 Não Valor >= MÁXIMO Sim Valor = MÁXIMO 3 Não Valor = MÍNIMO 4 Figura 4 (b) Diagrama de Fluxo de Dados do Sistema proposto (execução). 2 MOLA BOA PRODUZIR 3 MOLA LONGA PRODUZIR 4 MOLA CURTA PRODUZIR Figura 4 (c) Diagrama de Fluxo de Dados do Sistema proposto (classificação).
4 Conclusão O desenvolvimento deste sistema tem por objetivo a diminuição de custos do sistema importado, a eliminação das burocracias referentes à importação deste e uma melhor assistência técnica. Com um custo médio de U$4.500,00 o sistema proposto torna-se muito mais acessível ao mercado nacional. O desempenho computacional é parecido com os sistemas importados existentes no mercado e com precisão perto de 0,04 mm, dependendo do foco da câmera. A maior vantagem é o suporte técnico nacional que aumenta a confiabilidade do sistema para o seu usuário final. Desta forma, há um aumentando no desempenho, na facilidade de aquisição e no manuseio do conjunto, obtendo-se um aumento significativo na produção e, conseqüentemente, na qualidade das peças metalúrgicas que virão a ser fabricadas. Embora este projeto esteja sendo criado para a inspeção de um produto específico, no caso molas, ele poderá ser ampliado para outros produtos de metalurgia em geral ou outros produtos de qualquer outra divisão de mercado. Agradecimentos Ao professor Bernardo Lopes Corrêa da Costa pela confiança, incentivo e pelas contribuições durante a criação deste artigo. Referências Bibliográficas [01] MOREIRA, Daniel A.. Reengenharia Dinâmica para a Mudança. São Paulo: Pioneira, 1994. [02] http://strhome.vilabol.uol.com.br/index.htm [03] http://www.moltecmolas.com.br/ [04] http:// www.lionprecision.com [05] http://www.watec.com [06] http://www.microstudio.net/ [07] GONZALES, R., WOODS, R.. Digital Image Processing. EUA: Addison Wesley, 1992. [08] OLIVEIRA, Rômulo Silva de, FURTADO, Olinto José Varela. Um Mecanismo de Adaptação para Aplicações em Tempo Real Baseado em Computação Imprecisa e Reflexão Computacional. Anais do XIII Simpósio Brasileiro de Engenharia de Software.Florianópolis, pg. 239-254, 1999. [09] PUSCHNER, P., SCHEDL, A..Computing Maximum Task Execution Times with Linear Programming Techniques. Technische Universität Wien, Research Report 18/95, Abril 1995.