Sistema de visão de máquina para detecção e localização automática de peças utilizando raspberry pi

Abstract

Na perspectiva da indústria 4.0, a tomada de decisão está cada vez mais descentralizada devido a inserção de sistemas inteligentes no contexto industrial, que tornam viável o desenvolvimento de linhas de produção mais flexíveis. Os sistemas de visão de máquina (VM) são sistemas inteligentes compostos por câmeras, hardwares de processamento, periféricos de comunicação e podem ser classificados como sensores de alto nível, dado que são capazes de extrair informações complexas de um determinado cenário. Quando associados a robótica, a VM e capaz de auxiliar na captura automática de diferentes tipos de objetos por manipuladores robóticos, atividade conhecida como pickand place. Neste trabalho e implementado um sistema de VM dedicado a detecção e localização das coordenadas dos objetos cilíndricos posicionadas aleatoriamente sobre uma plataforma, em seguida o sistema embarcado envia as coordenadas ao controlador de um braço robótico industrial. A câmera utilizada está disposta acima da plataforma e captura uma imagem da vista superior dos objetos, a partir desta imagem, os objetos são detectados e seus centroides são localizados. No âmbito desta pesquisa, são utilizados apenas objetos cilíndricos de mesmas dimensões com cores distintas. A arquitetura do sistema de VM e baseada no uso de tecnologias acessíveis, por exemplo, os hardwares Raspberry Pi e PiCamera, assim como o framework OpenCV, que disponibiliza um conjunto de funcionalidades open source para o desenvolvimento de sistemas de Visão Computacional e Processamento Digital de Imagens. Distorções inerentes ˜ a lente da câmera digital foram corrigidas e a homografia entre o plano do robô e o da imagem foi estabelecida aplicando o método DLT (Direct Linear Transform). Foram testados seis métodos de detecção diferentes e seus resultados são analisados e comparados. Além disso, foram realizados testes de captura, repetibilidade do sistema e erro. Os resultados experimentais indicam que um manipulador robótico equipado com o sistema de detecção e localização proposto possui uma taxa de erro máximo na coordenada de 2,65mm que permite a captura automática das peças-alvo, no entanto ao usar imagem do tipo ´RAW esse erro cai para 0,157 mm.