Automação de lavagens de automóveis e controlo de qualidade com machine vision
Max Reijngoudt
Os avanços tecnológicos significam que cada vez mais processos estão a ser automatizados. Um dos locais onde também vemos isto com maior frequência é nas lavagens automáticas de carros. Ao longo dos anos, as lavagens automáticas de carros tornaram-se cada vez mais sofisticadas e equipadas com as mais recentes tecnologias para funcionarem de forma mais precisa e eficiente. Neste artigo, explicamos como podemos utilizar a tecnologia de câmera de machine vision para automatizar ainda mais as lavagens automáticas de carros.
Um exemplo onde a tecnologia de machine vision câmera pode ajudar numa lavagem de carros é na deteção das jantes dos automóveis. Numa lavagem de carros, as jantes são frequentemente lavadas com alta pressão, sendo importante que esta atue apenas nas jantes e não no restante chassis do automóvel. Anteriormente, esta tarefa era frequentemente realizada por uma pessoa, que tinha de verificar se as jantes estavam limpas e se o resto do carro não era danificado. Agora que muitos destes processos estão automatizados, isto pode ser feito de forma mais rápida e eficiente com machine vision. Este artigo apresenta um exemplo de uma possível configuração de machine vision câmera que pode ser utilizada para este tipo de aplicação.
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Seleção de câmera de Machine vision para automação de lavagem de automóveis
Através da nossa loja online VA-Imaging.com oferecemos um vasto portefólio de câmeras de machine vision, objetivas e acessórios. Os nossos gestores de conta estão disponíveis para o ajudar a selecionar o hardware e software adequados para os seus projetos, colocando questões específicas para determinar qual a configuração que melhor se adapta às suas especificações.
Ao candidatar-se à lavagem de carros, o cliente indicou que pretendia conseguir ver detalhes de cerca de 0,1 mm numa jante com um diâmetro máximo de 23 polegadas (58,42 cm). Isto significa que é necessária uma câmera com uma resolução de pelo menos 2100 x 1770 píxeis.
O cliente não tinha preferência por uma interface de câmera específica, mas indicou que a distância entre a câmera e o PC é curta. Recomendamos aos clientes que, se a distância entre a câmera e o PC for inferior a 4,6 metros, é preferível utilizar uma USB3 câmera.
O passo seguinte é determinar o tipo de shutter pretendido para a câmera. Global shutter e Rolling shutter câmeras funcionam de forma diferente. Recomendamos aos clientes que, se a câmera ou o objeto estiverem em movimento, utilizem uma global shutter câmera. Se a câmera e/ou o objeto estiverem parados, então é recomendada uma rolling shutter câmera. Como os carros por vezes passam enquanto ainda há movimento, nesta aplicação recomenda-se a utilização de uma global shutter câmera. A diferença entre global e rolling shutter câmeras é explicada em maior detalhe neste artigo do nosso Centro de Conhecimento no website.
Uma câmera adequada que cumpre as especificações acima seria a 5MP USB3 Câmera ‘MER2-503-36U3C’. Esta câmera de 5MP é a melhor opção para esta aplicação em particular. Outras especificações desta câmera podem ser consultadas na página do produto no website. Além disso, as fichas técnicas das nossas câmeras podem ser facilmente descarregadas na nossa página de downloads.
A calcular a lente correta para automatizar a lavagem de carros
Uma configuração adequada também inclui a lente machine vision correta. Utilizamos sempre o nosso calculador de lentes no nosso website para este cálculo.
No primeiro passo do calculador de lentes, é necessário introduzir os detalhes da câmera. A resolução e os pixels de uma câmera machine vision podem ser encontrados na sua página de produto.
O passo seguinte é introduzir os detalhes do seu projeto/aplicação. O campo de visão é toda a área que a câmera deve conseguir captar. A distância de trabalho é a distância entre a câmera e o objeto. Nesta aplicação, a distância de trabalho era variável, mas preferencialmente entre 1 e 2 metros.
No terceiro passo, pode ver qual a distância focal das lentes recomendada. Neste caso, trata-se de uma lente de 16mm. No passo anterior, também é possível especificar já uma distância focal pretendida. Se definir isto antecipadamente, a distância de trabalho é automaticamente ajustada em conformidade.
No passo 4 do calculador de lentes, pode ver o seu campo de visão e distância de trabalho ao utilizar uma lente de 16mm. Uma lente adequada para a câmera MER2-503-36U3C seria a lente C-mount 16mm 'VA-LCM-5MP-16MM-F1.4-015'
Consulte a captura de ecrã para todos os valores preenchidos no calculador de lentes para esta aplicação.
Acessórios de Machine vision
Como as câmeras serão colocadas numa lavagem de carros, devem também ser protegidas da água e da sujidade. Por isso, recomendamos igualmente a utilização de uma caixa de proteção para a câmera. A nossa caixa de alumínio para câmera de machine vision é uma boa opção para este fim. Consulte o nosso artigo se pretender mais informações sobre como escolher uma caixa de proteção de machine vision para a sua aplicação.
Iluminação LED industrial
Uma configuração de machine vision não está completa sem a adição de iluminação LED industrial. Como o ambiente pode ser húmido e a câmera também precisa de proteção, o mesmo se aplica à iluminação.
A VA Imaging lançou recentemente um novo projetor LED e, tal como o invólucro, possui certificação IP67. IP67 significa que a iluminação foi concebida para ser resistente à sujidade e à água.
Este projetor LED dispõe de lentes óticas substituíveis pelo utilizador (90 / 60 / 30 graus) e, por isso, oferece uma solução adequada para aplicações de visão versáteis onde é necessária flexibilidade. Mais informações sobre este projetor LED podem ser encontradas na página do produto, no site.
Software para automação de lavagens de automóveis
Um passo importante é escolher o seu machine vision software. As câmeras devem ser controladas com o nosso DAHENG Software Development Kit proprietário. Este pode ser facilmente descarregado gratuitamente no nosso website. Com o SDK, pode facilmente ajustar os parâmetros da câmera para o valor desejado.
Para uma inspeção adicional, o cliente optou por desenvolver o seu próprio software utilizando a linguagem de programação Python. Mais informações sobre como utilizar Python com câmeras machine vision Daheng Imaging podem ser encontradas neste artigo, 'Como usar uma amostra em Python para adquirir imagens utilizando um script Python no PyCharm'.
Contacte-nos para questões ou assistência
Se tiver alguma questão ou gostaria de entrar em contacto com os account managers da VA Imaging para obter assistência com o seu projeto, a nossa equipa está pronta para ajudar. Quer procure aconselhamento personalizado na seleção do hardware adequado ou precise de orientação sobre a melhor configuração de machine vision, estamos aqui para lhe prestar suporte. Basta preencher o formulário abaixo e entraremos em contacto consigo no prazo de 24 horas.
