Sistema de visão computacional para automação do processo de fabricação de válvula esfera tripartida

Abstract

O trabalho aborda a automação de uma etapa do processo de fabricação de válvulas esferas tripartidas, concentrando-se na produção dos encaixes que fixam a válvula aos canos de instalação. Esses encaixes, produzidos por micro fusão, requerem a remoção de rebarbas, atualmente realizada por um braço robótico. No entanto, o processo exige ajuste manual das peças na matriz, demandando a presença de um profissional. O sistema desenvolvido visa eliminar a necessidade de ajustes manuais, permitindo que o braço robótico seja posicionado próximo à esteira de produção e colete as peças conforme chegam. Isso resulta na redução da dependência de funcionários e otimização do espaço. A solução emprega um computador e uma câmera para identificar a localização, posição e orientação das peças, utilizando programação em Python e a biblioteca OpenCV com base em conceitos de visão computacional. O trabalho detalha cada etapa do processamento de imagem realizada no programa, proporcionando uma visão abrangente das operações aplicadas à imagem inicial. A eficácia da solução é evidenciada pelos resultados satisfatórios, destacando-a como uma abordagem eficiente que pode ser integrada ao braço robótico para acelerar e aprimorar a confecção das peças.

The work addresses the automation of a stage in the manufacturing process of three-part ball valves, focusing on the production of fittings that secure the valve to installation pipes. These fittings, produced through micro fusion, require the removal of burrs, currently conducted by a robotic arm. However, the process demands manual adjustment of the pieces on the matrix, requiring the presence of a professional. The developed system aims to eliminate the need for manual adjustments, allowing the robotic arm to be positioned near the production line and collect the pieces as they arrive. This results in a reduction in employee dependence and space optimization. The solution employs a computer and a camera to identify the location, position, and orientation of the pieces, using Python programming and the OpenCV library based on computer vision concepts. The paper details each step of the image processing performed in the program, providing a comprehensive view of the operations applied to the initial image. The effectiveness of the solution is evidenced by satisfactory results, highlighting it as an efficient approach that can be integrated into the robotic arm to expedite and enhance the production of the pieces.