Desenvolvimento e validação de métodos de sensoreamento visual aplicados a instrumentação de processos no contexto da industria 4.0

Abstract

Na busca por mais agilidade, qualidade e baixos custos de produc ̧ao as industrias enfrentam inumeras dificuldades para conseguir lidar com imensas quantidades de informações. Para auxiliar neste problema, sistemas de visão de máquina tem sido cada vez mais utilizados, abrangendo diversas etapas de um processo industrial, principalmenteno conceito apresentado pela Industria 4.0. Neste trabalho, são propostos tres métodos de medição baseada em visão, chamados de Sensores Visuais, que possibilitam a extração das variaveis de processo: nível, temperatura e presença/estado. Tais metodos visam obter informações digitais por meio da analise das cores presentes em instrumentos indicadores e outros dispositivos sem capacidade de comunicação. E utilizado um framework de visao computacional, desenvolvido no C3 da FURG, para fornecer as camadas de aquisição, comunicação e uma interface para visualização e configuração dos metodos. O sistema baseado em OpenCV, processa as imagens capturadas por uma ou mais cameras em tempo real e envia os resultados (medições) a outros dispositivos de automação via protocolo de comunicacão Modbus. Para avaliar os Sensores Visuais, foram utilizados metodos da area da metrologia a fim de obter seus erros e incertezas de medic ̧ao. Tambem foram realizados testes em uma planta didatica, onde todas as medições utilizadas no CLP e SCADA foram extraídas atraves de uma camera conectada ao sistema proposto. Os experimentos demonstraram resultados promissores.

In the search for more agility, quality and low production costs industries face numerous difficulties in handling huge amounts of information. To assist in this problem, machine vision systems have been increasingly used, encompassing several stages of an industrial process, mainly in the concept presented by Industry 4.0. In this work, three methods of vision-based measurement, called Visual Sensors, are proposed, which allow the extraction of process variables: level, temperature and presence/state. These methods are aimed at obtaining digital information through the analysis of the colors present in indicating instruments and other devices without communication capability. A computational vision framework, developed in FURG’s C3, is used to provide the acquisition, communication and interface layers for visualization and configuration of the methods. The OpenCV-based system processes images captured by one or more cameras in real time and sends the results (measurements) to other automation devices via Modbus communication protocol. In order to evaluate the Visual Sensors, metrology methods were used to obtain their measurement errors and uncertainties. Tests were also carried out in a didactic plant, where all the measurements used in CLP and SCADA were extracted through a camera connected to the proposed system. The experiments showed promising results.