F ERRAMENTAS DE I4.0

No presente subcapítulo são descritas variadas tecnologias associadas ao paradigma da Indústria 4.0 que, no contexto da dissertação, refletem a importância e utilidade da aplicação das mesmas em diversos contextos industriais. A indústria automóvel é tida especialmente em atenção, devido ao âmbito na qual a presente dissertação foi desenvolvida.

2.3.1. Sistema de Visão por Computador

A Visão por Computador (VC) pode ser definida como uma tecnologia de engenharia de recolha de informação de imagem interdisciplinar, que combina múltiplas vertentes e áreas, tais como a mecânica, a instrumentação ótica, a deteção de sinal, o processamento de imagem, entre outras apresentadas no esquema da figura 4 [47]–[49].

Os Sistemas Visão por Computador (SVC) tiveram origem nos anos 60. A partir da dé-cada seguinte, esta tecnologia foi vislumbrada com grande interesse pela comunidade cientí-fica, tendo-se verificado a realização de múltiplos estudos teóricos, bem como um vasto nú-mero de aplicações práticas na área, que apresentaram resultados muitíssimos promissores.

Atualmente, este tipo de tecnologia é aplicado em múltiplas áreas, tais como a imagiologia médica, automação industrial, aplicações militares, inspeção de qualidade, orientação espa-cial de robôs, entre outros [47], [50]. Nos processos de inspeção de qualidade, tendo em con-sideração o tipo de software implementado nestes sistemas, que estão associados a uma ele-vada taxa de processamento e de precisão, é promovido um aumento da eficiência deste pro-cesso e da redução de custos do mesmo. Este facto é derivado da diminuição significativa de falhas não detetadas ao longo do ciclo produtivo e da duração associada deste processo de inspeção [49], [51].

Figura 4 - Áreas e Vertentes do Sistema de Visão por Computador - Adaptado de [48] e de [49].

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Consoante a sua aplicação, os SVC podem integrar mais ou menos tecnologias, com maior ou menor grau de complexidade. No entanto, os SVC são constituídos por quatro componen-tes principais: as camaras com sensores integrados, a iluminação, a placa de processamento de imagem, o hardware e o software [47], [51]. Um exemplo típico de um SVC, com os compo-nentes mencionados, é apresentado na figura 5.

➢ Sistemas de Iluminação

Os sistemas de iluminação desempenham um papel fulcral no correto funcionamento das tecnologias de VC uma vez que têm influência direta na qualidade da imagem captada. Estes sistemas são responsáveis pela iluminação do objeto sujeito à tecnologia de VC e, sendo que o desempenho da mesma é influenciado pela qualidade e pelo nível de iluminação, a quali-dade da iluminação tem impacto direto na fiabiliquali-dade e eficiência desta tecnologia [47], [52].

Os sistemas de iluminação integrados em SVC devem garantir a existência de contraste suficiente entre o objeto e as imediações do mesmo, através do direcionamento do foco de luz para o objeto, e ainda assegurar a presença de claridade e estabilidade na imagem a adquirir [53]. Adicionalmente, a iluminação deve contribuir para a redução de sombras, ruído e refle-xão em redor do objeto, sendo necessário ter cada um destes fatores em consideração aquando da seleção do tipo de iluminação a implementar [51].

As lâmpadas LED (light-emitting diode), incandescentes, fluorescentes, lasers e infraverme-lhos são as mais utilizadas para o contexto de Visão por Computador [47], [53].

➢ Sistema de Aquisição de imagem

O processo de aquisição de imagem, composto por um dos principais componentes de hardware do sistema de VC, isto é, a camara com sensores integrados, consiste na obtenção de uma imagem em formato digital, a partir da observação de um objeto real. Nos sistemas de visão por computador, esta aquisição é realizada, maioritariamente, tendo por base sensores de luz no espetro da radiação visível [47].

Os sistemas de aquisição de imagem, que recorrem à luz visível, podem ser constituídos por sensores de carga acoplada ou por sensores de metal-óxido-semicondutor de simetria complementar, sendo os primeiros os mais amplamente utilizados nestes contextos [47], [51].

Figura 5 - Esquemática de um Sistema de Visão por Computador - Adaptado de [47].

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➢ Sistema de Melhoria de imagem

O propósito dos sistemas de melhoria de imagem centra-se na melhoria da qualidade das imagens pré-adquiridas, através da alteração de múltiplas características das mesmas, ado-tando técnicas de pré-processamento de imagem, tais como o aumento do contraste, a remo-ção de manchas e, por fim, a eliminaremo-ção de distorções ocorridas na mesma imagem. Isto é possibilitado por software de tratamento de imagem especializados para o efeito [47].

Este processo é responsável pela obtenção de imagens num formato adequado à extração de informação relevante, do ponto de vista do contexto no qual o sistema de visão por com-putador está inserido [47].

➢ Sistema de Segmentação de imagem

O processo de segmentação, consiste na divisão da imagem, que se encontra em formato digital e já melhorada, em múltiplos segmentos distintos. Essa divisão pode ser aplicada ao nível de várias características da imagem, nomeadamente a escala dos cinzentos, as cores, a textura, ou ainda o relevo [53].

Existem quatro grandes métodos de segmentação de imagens que podem ser classificados tendo em conta a abordagem adotada. O mais simples, e a mais utilizado, é o método threshold-based, em que a segmentação se dá a nível dos valores da escala de cinzentos. Existe também a metodologia edge-based, em que o processo de segmentação ocorre através da deteção de áreas distintas na imagem, sendo que a segmentação ocorre nas fronteiras dessas mesmas áreas. A metodologia de segmentação region-based é desempenhada através da análise de si-milaridade entre pixéis da imagem, sendo que as diferentes áreas são agrupadas tendo em conta o brilho, cor ou textura dos pixéis sob análise. Esta última é especialmente útil em apli-cações onde se pretende analisar o tamanho, a forma, a cor, a textura e/ou os defeitos do objeto. Por fim, a metodologia classification-based consiste na segmentação da imagem tendo por base métodos estatísticos [47].

➢ Sistema de Reconhecimento de imagem

O processo de reconhecimento, nos sistemas de VC consiste em um método de análise e classificação qualitativa e/ou quantitativa da imagem sob estudo. Estes sistemas baseiam-se em algoritmos de estatística, probabilidade, geometria computacional e técnicas de design para selecionar características alvo pré-definidas como cores e texturas, medir parâmetros pré-determinados e por fim classificar a respetiva imagem tendo em conta os resultados obti-dos [47], [53].

Os fatores mais preponderantes no sucesso destes sistemas são a seleção das característi-cas alvo a analisar, bem como os algoritmos e técnicaracterísti-cas de classificação das mesmas [53].

Nos últimos anos, os SVC foram amplamente aplicados na industria alimentar tendo sido inseridos ao longo de diferentes fases da cadeia de valor como por exemplo na fase de controlo de qualidade [49], [51].

Múltiplos SVC foram implementados numa empresa de refrigeração, mostrando resul-tados de eficiência promissores numa linha de montagem com uma vertente customizável

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muito presente. A implementação destes sistemas permitiu a recolha de dados em tempo real, para posterior análise por parte da empresa, auxílio ao operador na tomada de decisão e ainda fornecimento de informações de operação ao trabalhador do posto [38].

A Industria automóvel é também uma das muitas industrias que aplicou SVC, de forma bem sucedida, em processos de controlo da qualidade dos produtos fabricados [54], [55].

2.3.2. Códigos QR

Os Quick Response Codes (Códigos QR) podem ser definidos como códigos bidimensio-nais com a capacidade de armazenar quantidades de dados substanciais, sob o formato de Uniform Resourse Locator (URL), texto, imagem ou de qualquer outra natureza [56]. Estes códi-gos consistem numa estrutura formada por módulos pretos, dispostos num formato quadran-gular, em fundo branco, e estão associados a uma elevada velocidade de descodificação. Os sistemas baseados em códigos QR caracterizam-se por uma forte capacidade em corrigir erros na imagem captada, não exigindo, assim, a captação de imagens de elevada qualidade. Os códigos são gerados de forma relativamente simples, através de software especializado, e lidos através de dispositivos inteligentes [57], [58].

A aplicação de códigos QR a nível industrial é bastante abrangente tendo-se mostrado útil em diferentes contextos industriais e, com propósitos distintos. A industria alimentar uti-liza este tipo de tecnologia, por exemplo, com o intuito de providenciar ao consumidor infor-mação extra acerca dos produtos [59]. Adicionalmente, também ao nível desta industria foram encontrados na literatura exemplos de aplicação de códigos QR no contexto da rastreabilidade de produtos [60], [61]. Ao nível da indústria têxtil também existem registos da utilização deste tipo de tecnologia, como por exemplo pelo grupo Inditex e H&M, aquando da compra de produtos em lojas online, facilitando o processo ao consumidor [62].

Na indústria automóvel foi realizado um estudo, com o objetivo de testar a aplicação deste tipo de tecnologia para propósitos de rastreabilidade de componentes. A aplicação de códigos QR neste contexto mostrou facilitar diversas atividades relacionadas com as cadeias de abastecimento desta indústria, especialmente aquelas mais complexas e com uma grande variedade de produtos e/ou componentes [63].

Ainda na indústria automóvel, existem outros exemplos na literatura onde se integra-ram códigos QR no contexto de uma linha de montagem de componentes, para possibilitar e facilitar a interação entre operador e o novo sistema robótico implementado, tornando o sis-tema mais flexível [64], [65].

2.3.3. RFID

A Identificação por Radio Frequência (RFID) pode ser definida como uma tecnologia de transmissão de dados que não envolve qualquer tipo de contacto físico. O processo físico no qual esta tecnologia se baseia consiste no envio de sinais de radio frequência para uma tag especifica, através de um leitor de RFID, e a obtenção de uma resposta, com informação, dessa mesma tag. A informação transmitida aquando da utilização deste tipo de equipamento é re-ferente a valores relacionados com parâmetros físicos, tais como a localização, a temperatura, a tensão ou outro tipo de entidade. A utilidade desta tecnologia tem vindo a ser referida na

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literatura no que diz respeito ao papel que representa nas atividades de logística, nomeada-mente no que diz respeito à eficiência das mesmas dentro das organizações, e também em múltiplos processos dentro do chão de fábrica, através do fornecimento de informação acerca da localização de componentes, materiais e identificação de trabalhadores [66], [67].

Adicionalmente, foi também referida a utilidade desta tecnologia no que diz respeito à agilização de processos produtivos em contextos de elevada customização, apresentando ta-xas de serviço apelativas [68] e no contexto de uma fábrica inteligente cuja produção se cen-trava no fabrico de sistemas de canalização customizáveis [69].

No caso de uma empresa de componentes eletrónicos ligados ao setor da indústria au-tomóvel, foi estudada a implementação de um sistema de RFID para propósitos de rastreabi-lidade. A implementação deste sistema possibilitou a automação de múltiplos processos. Adi-cionalmente, a grande quantidade e elevada variabilidade de informação recolhida a partir destes equipamentos, pode constituir um recurso apelativo e extremamente valioso no que toca à identificação de oportunidades de melhoria, dentro do contexto da organização, após o tratamento e análise dessa mesma informação [70].

2.4. Elevado nível de customização na Indústria Automóvel e