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COBEF 2023
12th Brazilian Congress on Manufacturing Engineering
AVALIAÇÃO DA INCERTEZA DE UM SISTEMA DE MEDIÇÃO POR VISÃO COMPUTACIONAL DE BAIXO CUSTO UTILIZANDO O MÉTODO DE MONTE CARLO
Submission Author:
David Lelis Filho , MG , Brazil
Co-Authors:
David Lelis Filho, pedro bastos costa, Alexandre Abrao, Antônio Maia, João Gustavo Lôbo Tomaz
Presenter: David Lelis Filho
doi://10.26678/ABCM.COBEF2023.COF23-0318
Abstract
A utilização de métodos de visão computacional para a medição de dimensões permite obter valores precisos do mensurado, com repetibilidade muitas vezes não alcançada usando-se métodos convencionais. Estes aspectos em conjunto com a digitalização das informações tornam esta abordagem adequada para ser utilizada na Indústria 4.0. Um fator importante para garantir a exatidão desse método é a calibração do sistema, que depende da qualidade e processamento da imagem capturada, dos parâmetros intrínsecos e extrínsecos da câmera, do tamanho de pixel, entre outros. Além disso, o cálculo de incertezas proporciona um maior conhecimento sobre a qualidade do resultado de medição e técnicas computacionais viabilizam a utilização de métodos iterativos para se estimar a incerteza. Um aspecto que pode ser limitador do uso da visão computacional para a medição é o custo do equipamento necessário para a aquisição e processamento das imagens. O desenvolvimento de alternativas de custo reduzido e com exatidão adequada para a aplicação pode ser um fator importante para a popularização da técnica, principalmente em indústrias de pequeno e médio porte. O objetivo desse trabalho é avaliar a incerteza de medição de um sistema de visão computacional de baixo custo, baseado na aplicação dedicada de uma Raspberry Pi. O sistema de visão computacional proposto foi calibrado utilizando um paquímetro e, para validação, seus resultados foram comparados com medições feitas por um microscópio óptico. O mensurando utilizado foi o passo de três parafusos distintos. O programa instalado na Raspberry Pi é responsável pelo tratamento da imagem capturada, aplicação dos filtros para remoção de ruído e detecção de bordas, cálculo do tamanho de pixel e determinação das dimensões do mensurando. Para a avaliação das incertezas de medição foi utilizado o método de Monte Carlo, considerando a incerteza associada a calibração do paquímetro, a variações de iluminação e a detecção de bordas. Por fim, os resultados encontrados utilizando o sistema proposto em comparação aos resultados obtidos pelo microscópio óptico foram considerados satisfatórios segundo o teste de erro normalizado.
Keywords
visão computacional, incerteza de medição, Sistema embarcado, Monte Carlo, Raspberry Pi
