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

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Fonseca, Thiago dos Santos da
Data de Publicação: 2017
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da FURG (RI FURG)
Texto Completo: http://repositorio.furg.br/handle/1/7726
Resumo: 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.
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spelling Fonseca, Thiago dos Santos daRodrigues, Ricardo Nagel2018-07-16T21:00:46Z2018-07-16T21:00:46Z2017FONSECA, Thiago dos Santos da. Desenvolvimento e validação de métodos de sensoreamento visual aplicados a instrumentação de processos no contexto da indústria 4.0. 2017. 128 f. Dissertação (Mestrado em Engenhara da Computação) - Programa de Pós-Graduação em Computação, Centro de Ciências Computacionais, Universidade Federal do Rio Grande, Rio Grande, 2017.http://repositorio.furg.br/handle/1/7726Na 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.porVisão computacionalIndústria 4.0InstrumentaçãoAutomaçãoComputer visionIndustry 4.0InstrumentationAutomationDesenvolvimento e validação de métodos de sensoreamento visual aplicados a instrumentação de processos no contexto da industria 4.0Development and validation of visual sensing applied to the instruction of processes without context of industry 4.0info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da FURG (RI FURG)instname:Universidade Federal do Rio Grande (FURG)instacron:FURGLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://repositorio.furg.br/bitstream/1/7726/2/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD52open accessORIGINALTHIAGO.pdfTHIAGO.pdfapplication/pdf5801437https://repositorio.furg.br/bitstream/1/7726/1/THIAGO.pdfa7a50de6e0e6daba9cb435c749323658MD51open access1/77262018-07-16 18:00:46.588open accessoai:repositorio.furg.br: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Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.furg.br/oai/request || http://200.19.254.174/oai/requestopendoar:2018-07-16T21:00:46Repositório Institucional da FURG (RI FURG) - Universidade Federal do Rio Grande (FURG)false
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