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Um sistema automático para inspeção de ampolas de remédio usando uma câmera digital inteligente e algoritmos de processamento digital de imagens. O sistema é capaz de detectar falhas como ausência de tampas, lacre, lacres rompidos e tampas mal colocadas. O documento aborda a importância da inspeção de ampolas de remédio, as exigências de sistemas críticos em tempo real e a evolução das câmeras digitais para torná-las sensores inteligentes. Além disso, o documento detalha a configuração do sistema, a iluminação adequada e a definição de ferramentas de software.
Tipologia: Manuais, Projetos, Pesquisas
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Resumo —Sistema automático para inspeção de ampolas de remédio onde utilizamos uma câmera com software embarcado e algoritmos de processamento digital de imagens para verificar a ausência de tampas, lacre, lacres rompidos tampas quebradas e tampas mal colocadas. Caso encontre algum problema o sistema automaticamente expulsa da linha de produção. Palavras chave —Inspeção de ampolas, sistema de visão computacional, processamento digital de imagens e ampolas de remédio. Abstract – Automatic system for medicine ampoule inspection using camera with a software on board and digital processing algorithm to verify lid absence, sealing wax, broken sealing wax, broken lids and ill-fitting lids. In case it finds some problem the system automatically expel the ampoule of the line production. Keyword- Ampoules inspection, computer vision system, processing digital image and medicine ampoules.
Desde a primeira revolução industrial em 1750, o homem vem aprimorando suas técnicas de produção para melhorar a qualidade do produto fabricado e atender de maneira satisfatória o mercado mundial, pois os níveis de qualidade do mundo contemporâneo não admitem falhas que nossos primórdios aceitariam com menor nível de exigência. Por esse motivo a inspeção de ampolas de remédios se faz necessário por serem fabricados para fins humanos, como por exemplo, na cura de algum tipo de doença. Alguns desses produtos são tão nobres e precisos que necessitam de uma inspeção quase perfeita, uma falha mínima pode custar uma vida. Para os padrões exigidos hoje pelo mercado mundial e, mais especificamente o brasileiro, fica praticamente impossível o não surgimento de erros em um trabalho não automatizado, ficando a cargo da inspeção humana um serviço tão apurado. A inspeção como são utilizadas em grande parte das empresas brasileiras ainda acontece na forma em que o ser humano tem papel fundamental na tomada de decisão, o que pode apresentar uma série de problemas como:
Ana Paula Santos de Castro (anapaula_castro21@hotmail.com), Barbara A. Caldeira (barbaraar.ayres@hotmail.com), Imar Gomes Nobrega (imar- gomes@uol.com.br), Jorge Luís Pinto Magalhães (jorgemagalhaes@gmail.com) e Tatyanna Assumpção de Macedo (tatyanna_macedo@yahoo.com.br), pertencem a Faculdade Sul Fluminense – FASF.
Com isso, a solução para a inspeção de ampola de remédio necessita de um processo em tempo real, eficiente e inteligente com capacidade de tomar decisões, em curto espaço de tempo. Em sistemas, de tempo real, críticos, nas quais uma resposta além do tempo especificado é tão grave quanto um resultado incorreto, falhas podem ter como conseqüência custos muito maiores do que o inicialmente investido no sistema [1]. Com a evolução da eletrônica e da informática foi possível transformar equipamentos que antes operavam de maneira analógica e imprecisa a trabalharem em forma digital, e o mesmo aconteceu com a evolução das câmeras, o que possibilitou o surgimento das câmeras digitais e com ela a possibilidade de torná-las um sensor de imagem inteligente (câmeras inteligentes), onde além de capturarem a imagem e digitalizá-la, são capazes de se comunicar com equipamentos emitindo sinais e tomarem decisões, tudo isso com tamanho, tempo e custo bem reduzidos. Para a captura e o armazenamento de imagens é indispensável uma infraestrutura adequada, isto é, equipamentos para a aquisição das imagens tais como câmeras digitais ou qualquer outra fonte de sinal de vídeo. Desse modo, a utilização da imagem na forma digital torna possível o seu processamento computacional, aumentando a sua qualidade [2]. Atualmente existem algumas câmeras inteligentes no mercado, escolhemos as câmeras da COGNEX por ser uma empresa líder do mercado mundial e a que se adequou muito bem aos níveis de qualidade que as empresas vêm buscando. Dentro da linha de câmeras inteligentes da COGNEX, trabalhamos com as da DVT, que por terem como característica maior relação custo x benefício do mercado, as câmeras da DVT são câmeras compactas, micro processadas, de baixo custo, altamente precisas, entre outras características. O princípio de seu funcionamento é a captura da imagem para uma análise baseada numa configuração previamente determinada e os resultados dessas análises são comunicados diretamente da câmera para outros dispositivos digitais, como um CLP (Controlador Lógico Programável), por exemplo. Para todos os tipos de defeitos encontrados nas ampolas de remédio são necessários técnicas de luminosidade e lente
adequadas, para podermos identificá-los com precisão. Entre os vários fabricantes de lentes e iluminação existentes no mercado, escolhemos a Tamron e a Advanced Illumination, respectivamente por terem um grande “know-how” no mercado mundial. Já definidas câmera, lente e iluminação, entramos no cenário da criação das ferramentas de software definindo como o sistema de inspeção tem que funcionar para identificar as falhas de superfície. Para desenvolver a ferramenta de software, utilizamos os conceitos de processamento digital de imagens. Utilizamos o software Intellect, que permite a programação em C++, possibilitando, com isto, grande flexibilidade para atuarmos em qualquer tipo de problema. Além desta possibilidade, o intellect possui ferramentas pré-definidas que auxiliam na criação de ferramentas de inspeção.
Com o estudo realizado e a possibilidade detectada de aplicação do sistema de visão artificial para inspeção de ampolas de remédio em escala industrial, foi realizado um contato com empresas do ramo para o desenvolvimento deste trabalho e assim obtermos resultados mensuráveis para demonstrar a qualidade do sistema, já que cada ampola tem sua particularidade no processo de fabricação. Definimos a metodologia demonstrada na figura 1 para o desenvolvimento do sistema de visão. Seguindo essa metodologia iniciamos os testes para uma indústria farmacêutica.
Figura 1 – Metodologia do Sistema de Visão Artificial.
Visita técnica
Essa etapa da metodologia foi necessária para um estudo detalhado do ambiente onde funcionará o sistema de visão artificial, nesta etapa temos que definir alguns aspectos como: espaço físico ideal para implantação do sistema de visão, os hardware precisarão de proteção, variação da luminosidade, influência humana, processo atual, comunicação com sistemas nativos de automação, entre outros aspectos.
Definição dos requisitos
A definição dos requisitos tem como objetivo definir todos os passos do novo sistema de visão, todos os detalhes que o cliente necessita para o perfeito funcionamento do sistema de visão desde detalhes da IHM (Interface Homem Máquina) aos do projeto de instalação elétrica. Este etapa é muito importante para o funcionamento do sistema de visão, por que algum requisito não mapeado ou mapeado de forma incorreta contribuirá para o funcionamento incorreto do sistema de visão [3].
Definição do Hardware
A definição dos “hardwares” do sistema de visão leva em conta os requisitos e o local onde este funcionará, bem como, algumas características específicas de cada hardware (câmera, lente e iluminação).
Câmera
A inspeção de superfície do aço é um processo rápido e preciso, por isso para automatizar esse processo requer uma resposta rápida do sistema. A utilização de uma câmera inteligente onde todo o processamento e controle estão embarcados junto a ela torna-se vital. Existem vários modelos de câmeras, e cada uma tem sua particularidade, a Tabela 1 demonstra as especificações da câmera da COGNEX do modelo DVT utilizada 515.
que utilizar a lente para aumentar esse objeto, se o campo de visão ficar menor que as dimensões a inspecionar, serão necessárias, a utilização de mais de uma câmera. A lente utilizada neste caso foi a 5.0-50 mm CS ZOOM da Tamron, por que ela tem zoom, variação da abertura da íris e do foco, onde foram efetuados vários testes para definição precisa da lente. [6]
Diversas técnicas de reconhecimento de imagens têm sido apresentadas na literatura e geralmente são validadas através de protótipo de aplicações, pois em um ambiente industrial, raramente obtém-se as condições ideais de iluminação, contraste, posicionamento correto da peça, e do ângulo de obtenção da imagem, além de outros fatores externos que dificultam a interpretação de uma imagem [7, 8, 9, 10]. Com a ajuda de uma empresa farmacêuticas que nos solicitou o desenvolvimento de um sistema para realizar um exame minucioso das ampolas de remédios produzido por ela, nos cedendo às amostras dos principais problemas para começarmos a realizar os testes de eficiência e confiabilidade do sistema de visão. Os problemas encontrados com mais freqüência foram: ausência de tampa, tampa mal encaixada, lacre rompido e ausência do lacre. A figura 5 demonstra imagem retirada desses problemas.
Figura 5 – Problemas encontrados nas ampolas de remédio.
Para solucionarmos estes problemas encontrados foi necessário o desenvolvimento de software que controlasse o processo de inspeção de ampolas de remédios. O software utilizado para o desenvolvimento do trabalho de processamento digital de imagens foi o intellect, pois este se encontra embarcado na câmera escolhida, a COGNEX- DVT 515, que possibilita o desenvolvimento de ferramentas específicas na linguagem de programação C++ e ainda tem condições de se integrar com outras linguagens de desenvolvimento de software, possibilitando a construção de uma IHM (Interface Homem Máquina) com alta qualidade.
O processamento de imagens manipula informações de imagens bidimensionais (2D). Qualquer operação realizada para melhorar, corrigir, analisar ou, de alguma forma, alterar a imagem é chamada de processamento de imagens [11]. O intellect é um excelente software para auxiliar no processamento digital de imagens pelo fato de ter várias ferramentas já desenvolvidas e com a possibilidade de configurar vários parâmetros de acordo com a solução desejada. Para solucionar os problemas nas superfícies de aço foram utilizadas algumas ferramentas próprias do intellect, entre elas, a ferramenta de “script” que permite a programação em C++ para gerenciar todas as repostas enviadas pelas as ferramentas do intellect ao CLP e ainda a integração com o software C# (C Sharp) da plataforma Microsoft “Dot Net” o que possibilitou a construção de IHM (Interface Homem Máquina) para interação com os operadores da linha.
Com o desenvolvimento do sistema de visão baseado nas amostras colhidas em uma indústria siderúrgica obtivemos os resultados demonstrados na figura 6 e tabela 2.
Figura 6 – Ferramentas aplicadas nas Imagens das superfícies de aço. Como podemos demonstrar com a figura acima onde “PASS” significa “APROVADO” e “FAIL” significa “FALHA” do problema encontrado nas ampolas, podemos ver que todas as irregularidades foram encontradas quando surgiram e não encontradas quando ausente. Vimos que, com a implantação do sistema de visão artificial para a inspeção de ampolas de remédio as melhorias de qualidade do produto e do processo se tornaram evidentes. Conseguimos observar que até problemas de logística para substituição de equipamentos danificados conseguiríamos resolver reduzindo sobremaneira os problemas de reposição de outros sistemas já implantados.
Antes da inspeção automatizada, as paradas de máquina no processo produtivo era uma realidade difícil de ser mudada e conseqüentemente reduzia a eficiência da linha e da produção como um todo, possibilitando alterações em tempo real ou em paradas de máquinas programadas. A evolução do processo com este tipo de sistema permitiu ao operador ser informado em tempo real da ocorrência do problema com a montagem de um banco de defeitos nas mesmas condições e a conseqüente armazenagem das imagens que apresentaram falhas de produção.
A conclusão que chegamos foi uma grande satisfação por parte da empresa farmacêutica que nos solicitou o desenvolvimento deste trabalho, após a demonstração, e de acordo com as amostras cedidas das ampolas, conseguimos identificar e quantificar todos os defeitos. Certificamos também a eficácia do estudo, onde os fatores considerados como pilares para o funcionamento do sistema de visão se comprovaram, e somente com a utilização integrada da Iluminação, lente e câmera foi possível obter uma imagem de qualidade sendo possível, através do software, identificar e quantificar os erros encontrados. Com a utilização do software intellect e das câmeras da COGNEX da linha DVT foi identificado que sistemas de inspeção de visão artificial podem ser aplicados em ampolas de remédio e também ser expandido para outros tipos de produtos.
Em primeiro lugar a Orion Automation & Systems empresa do ramo de automação certificada como integradora de solução COGNEX-DVT por nos possibilitar o desenvolvimento desse trabalho, a FASF (Faculdade Sul Fluminense) por nos dar infraestrutura técnica e a todos nossos familiares.
[1] PUSCHNER, P., SCHEDL, A..Computing Maximum Task Execution Times with Linear Programming Techniques. Technische Universität Wien, Research Report 18/95, Abril
[2] MOREIRA, Daniel A.. Reengenharia Dinâmica para a Mudança. São Paulo: Pioneira, 1994. [3] Sistemas de Visão Artificial e Aplicações de Sistema de visão artificial. Disponível em: http://www.orion- automation.com.br. Acesso em: 20 jun. 2007. [4] http://www.cognex.com Acesso em: 14 jun 2007. [5] http://www.advancedillumination.com Acesso em: 14 jun 2007. [6] http://www.tamron.com Acesso em: 15 jun 2007. [7] WEEKS, ARTHUR R. JR.; Fundamentals of Electronic Image Processing, SPIE/IEEE Series on Imaging Science & Engineering, IEEE PRESS, 1996. [8] RUSS, J. C. The Image Processing Handbook; 2nd Edition, CRC, 1995.
[9] YANG, Y.; YAN, H. An adaptive logical method for binarization of degraded document images, Pattern Recognition, vol. 33, 2000, pp. 787-807. [10] CHENG, H. D.; XU, H. X.; A novel fuzzy logic approach to contrast enhancement, Pattern Recognittion, vol.33, 2000, pp. 809-819. [11] GONZALES, R., WOODS, R.. Digital Image Processing. EUA: Addison Wesley, 1992.