Três Tendências que Guiam a Automação Industrial

cognex vision system glowing in front of industrial setting

Desde a sua origem na década de 1980, a visão industrial tem duas preocupações: melhorar a potência da tecnologia e sua capacidade e facilidade de uso. Hoje em dia, a visão industrial está recorrendo a câmeras de alta resolução com maior inteligência para sustentar novas soluções automatizadas dentro e fora da fábrica — tudo com a simplicidade de operação que se aproxima à de um smartphone, o que reduz significativamente os requisitos de engenharia e custos associados.

Da mesma forma que em outras indústrias que se beneficiam de avanços rápidos na tecnologia, como big data, a nuvem, inteligência artificial (IA), e móvel, também os fabricantes, as operações logísticas e outros empreendimentos se beneficiam desses três avanços chave em visão industrial para automação.

Avanço Rápido da Tecnologia de Sensor

Enquanto as câmeras de 1, 2 e 5 megapixels (MP) continuam sendo o grosso dos carregamentos de câmeras de visão industrial, estamos vendo um interesse considerável em câmeras inteligentes de resolução ainda mais alta, até 12 MP. Sensores de alta resolução significam que uma simples câmera inteligente que inspecione um motor de automóvel pode fazer o trabalho de várias câmeras inteligentes de menor resolução mantendo ainda as inspeções de alta precisão.

A tecnologia de processamento de imagem High Dynamic Range Plus (HDR+) de patente pendente da Cognex fornece ainda maior fidelidade de imagem que o HDR comum. Ela vai ajudar as câmeras inteligentes a inspecionar múltiplas áreas entre objetos grandes nos quais a uniformidade de iluminação está abaixo do ideal. No passado, as variações na iluminação poderiam ser confundidas com defeitos, ou a funcionalidade sequer era visível. Hoje em dia, o HDR+ ajuda a reduzir os efeitos de variações na iluminação, permitindo as aplicações em condições difíceis que estavam fora da capacidade da tecnologia de visão industrial há alguns anos.

Enquanto as câmeras inteligentes avançadas operam com tecnologia HDR+ em matrizes de portas de campo programáveis (FPGAs) para melhorar a qualidade da imagem adquirida a velocidades de fotogramas, tecnologia de sensor complementar, como sensores time-of-flight (ToF - tempo de voo), estão sendo incorporados para permitir o “foco dinâmico baseado em distância”. O novo sistema de formação de imagem de lanterna integrada de alta potência (HPIT) com medição de distância ToF e tecnologia de lente líquida de alta velocidade também estão tendo impacto ao permitir o autofoco dinâmico a velocidade de fotograma. Os leitores de código de barras mais recentes incorporam função HPIT para aplicações como classificação em alta velocidade em túnel e gerenciamento de depósitos em situações nas quais os pacotes e tamanhos de produtos podem variar significativamente, exigindo à câmera uma adaptação rápida às diferentes gamas focais.

Integração com a tecnologia Deep Learning

Da mesma forma que o impacto da IA em outras indústrias, o software de visão com tecnologia deep learning para automação de fábrica está permitindo às empresas automatizar inspeções que anteriormente só eram possíveis de realizar manualmente, ou resolver desafios complexos de inspeção que são muito problemáticos ou demorados de fazer com a visão industrial baseada em regras tradicional.

O maior uso que guia o investimento em tecnologia deep learning é o potencial de remanejamento, em muitos casos, de centenas de inspetores humanos por sistemas de inspeção com tecnologia deep learning. Pela primeira vez, os fabricantes têm uma tecnologia que oferece uma solução de inspeção que pode ter desempenho comparável ao de um humano.

Um exemplo de como a tecnologia deep learning beneficiará as organizações é o da inspeção para detecção de defeitos. Todo fabricante quer eliminar o maior número possível de defeitos industriais o quanto antes no processo de produção, de modo a reduzir impactos posteriores que possam custar tempo e dinheiro.

A detecção de defeitos é desafiadora porque é praticamente impossível dar conta da grande quantidade de variações dentro do que constitui um defeito ou de quais anomalias podem entrar dentro da variação aceitável. Como resultado, muitos fabricantes utilizam inspetores humanos no final do processo para realizar uma verificação final em busca de defeitos do produto inaceitáveis. Com a tecnologia deep learning, os engenheiros de qualidade podem configurar um sistema de visão industrial para aprender o que é um defeito aceitável ou inaceitável a partir de um conjunto de dados de imagens de referência, no lugar de programar o sistema de visão para dar conta das milhares de possibilidades de defeitos.

A Internet das Coisas

Um desenvolvimento importante para sistemas de visão de câmera inteligente que permitem iniciativas de Indústria 4.0 é o Open Platform Communications Unified Architecture (OPC UA - Plataforma de Comunicação Aberta - Arquitetura Unificada). Com contribuições de todas as associações comerciais de visão industrial do mundo, o OPC UA é um padrão de interoperabilidade desenvolvido para ajudar na comunicação máquina-a-máquina.

Combinado com tecnologia de sensor avançada e tendências como a tecnologia deep learning, o OPC UA vai ajudar a fazer a transição da tecnologia de visão industrial como uma solução pontual unindo o mundo industrial dentro da planta e o mundo físico fora dela. Hoje, os sistemas de visão e leitores de código de barras são fontes fundamentais de dados para empresas modernas.

Para saber mais sobre como os sistemas de visão industrial da Cognex equipados com essa última tecnologia podem ajudar sua organização, baixe o nosso Guia de Soluções de Visão Industrial.

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