Detecção Automática de Peças em Linha de Produção Utilizando Visão Computacional

No domínio industrial, o aumento da produtividade requer níveis com maior complexidade em automação e o aumento de velocidade dos processos. Neste contexto se encaixa a área de “Visão de Máquinas” ou “Visão Computacional” (VC). Neste trabalho, são aplicadas metodologias de VC em ambientes industriais para reconhecimento automático de peças. Dentre os métodos de rastreamento de objetos, em VC, baseados em propriedades geométricas e fotométricas da imagem, destacam-se o rastreador MIL (Multiple Instance Learning) e o rastreador KCF (Kernelized Correlation Filters), que seguem o objeto quadro a quadro no vídeo produzido por uma câmera de inspeção. O sistema de manufatura empregado foi o MPS da Festo, utilizado para fins didáticos no laboratório da Fatec Sorocaba. O sistema contém várias estações de processamento e montagem de um produto. Os testes foram inicialmente realizados utilizando-se de filmagens por smartphone e produzido um vídeo com a peça rastreada demarcada.