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Deteção Automática de Defeitos em SuperfíciesEspeculares com um Sistema de Visão e Luz Estruturada
Pedro Miguel Duarte Pina dos Santos
Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em
Engenharia Mecânica
Orientadores: Prof. Paulo Jorge Coelho Ramalho OliveiraDr. César Augusto dos Santos Silva
Júri
Presidente: Prof. Carlos Baptista CardeiraOrientador: Dr. César Augusto dos Santos Silva
Vogais: Prof. Mário António da Silva Neves Ramalho
Junho 2019
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Dedico este trabalho a minha Bia.
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Agradecimentos
Primeiramente gostava de agradecer ao meu orientador Cesar Silva pela oportunidade que me propor-
cionou e por todo o apoio durante a realizacao deste trabalho, hei-de lhe estar eternamente grato.
Um especial agradecimento a Volkswagem-Autoeuropa por podo o apoio prestado durante a realizacao
deste projeto.
Deixar tambem uma palavra de gratidao ao professor Paulo Oliveira e a todos os membros da Associacao
Volume das Letras, em especial ao Ricardo Aires.
O finalizar deste trabalho e um ponto final no percurso que fiz nesta academia. Durante este anos fiz
amizades que, duma maneira ou de outra, ajudaram-me a crescer como aluno, como pessoa e nao
as posso esquecer neste momento de partida, a todos o meu sincero obrigado. Um especial obrigado
tambem a todas as pessoas que cruzaram caminhos comigo no Forum Mecanica, AEIST e CPMEMec.
Nao so de IST vivi eu estes ultimos ano e por isso gostaria de agradecer o apoio de todos os meu
amigos eborenses, sem eles isto nao teria nem metade da piada.
Por fim, gostaria de agradecer a minha famılia, em especial ao Licas, ao Joao e aos meus pais.
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Resumo
O aumento da conectividade e da competitividade de mercado tem levado a que, um pouco por toda a
industria, se venham a verificar alteracoes de paradigma com o objetivo de melhorar a produtividade.
Uma dessas alteracoes consiste na aposta verificada no que diz respeito ao desenvolvimento de siste-
mas de inspecao automaticas de defeitos. Em especıfico, a inspecao de superfıcies especulares, em
termos de processos de controlo de qualidade, diz respeito a um dos problemas mais desafiantes.
A analise de superfıcies especulares difere das restantes tecnicas preventivas uma vez que estas
apresentam um comportamento reflexivo que pode ocultar informacao contida na superfıcie. Nesta
dissertacao procedeu-se ao desenvolvimento e implementacao de uma solucao competitiva e que uti-
lize consideravelmente menos poder computacional e hardware quando comparadas com as restantes
solucoes presentes na bibliografia. Para tal, recorreu-se a um sistema de iluminacao estruturada, de
forma a ser possıvel detetar seis tipos diferentes defeitos com dimensoes mınimas de 0.2 mm.
A implementacao da solucao atravessou duas fases distintas, uma laboratorial e uma industrial
onde esta foi implementada numa linha de producao real e onde foi utilizada a experiencia de opera-
dores especializados para validar os resultados obtidos. A solucao proposta demonstra caracterısticas
competitivas em relacao as restantes solucoes descritas na bibliografia uma vez que esta apresenta
resultados vantajosos no que toca a robustez e flexibilidade de inspecao de geometrias complexas e
superfıcies com diferentes comportamentos e cores. Foram inspecionadas 124 superfıcies perfazendo
o total de 44640 imagens adquiridas e analisadas.
Palavras-chave: Superfıcies especulares, Deflectometria, Controlo de qualidade, Detecao
de defeitos
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Abstract
With the increase of world connectivity and market competitiveness, there have been seen signifcant
changes all over the industry sector in order to satisfy the new needs of the consumers. One of those
changes is precisely the investment on the development of automatic inspection systems with the ob-
jective of digitalizing and, consequently, improve the efficiency of the inspection process.
The automatic inspection of defects has been growing significantly over the last few years since it has
stepped up as one of the most important part when it come of implementing a Zero Defect Manufcaturing
philosofy. The analysis of specular surfaces differs from the remaining since these ones present a
reflexive behaviour that might conceal relevant information contained in the surface. In this thesis, it’s
presented the development and implementation of a solution, with resort to a structured lighting system,
with the objective of automatically detecting defects in specular surfaces.
The implementation of this solution has been divided into three stages, one laboratorial, one industrial
and lastly, it was implemented in a real production line where it was possible to validate the obtained
results with the experience of specialized workers. The proposed solution demonstrates competitive
characteristics with respect to other solutions presented in the literature since it presents positive results
with respect to flexibility and robustness in the inspection of complex geometries of different colour and
behaviour. There were inspected 124 surfaces making a total of 44640 captured and analyzed images.
Keywords: Specular surfaces, Deflectometry, Quality control, Defect detection
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Conteudo
Agradecimentos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . v
Resumo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . vii
Abstract . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ix
Lista de Tabelas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . xv
Lista de Figuras . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . xvii
Nomenclatura . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1
1 Introducao 1
1.1 Contextualizacao industrial e economica . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1
1.2 Enquadramento do problema . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2
1.3 Formulacao do problema . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4
1.3.1 Reflexo Especular . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5
1.3.2 Iluminacao estruturada . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6
1.3.3 Tipos de defeitos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6
1.4 Objetivos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
1.5 Estrutura da dissertacao . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
2 Revisao bibliografica 11
2.1 Sistemas de inspecao . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
2.1.1 Analise superficial . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12
2.1.2 Analise dimensional . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
2.1.3 Analise estrutural . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
2.1.4 Sistemas automaticos de decisao . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16
2.2 Solucoes comerciais . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17
2.3 Analise de superfıcies especulares . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18
2.3.1 Fotometria . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18
2.3.2 Iluminacao polarizada . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
2.3.3 Deflectometria . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20
3 Metodologia 23
3.1 Sistema de iluminacao . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24
3.1.1 Detecao atraves de sombras . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24
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3.1.2 Detecao por Deflectometria utilizando Texturas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27
3.1.3 Detecao por Deflectometria usando um Gradiente de Intensidade . . . . . . . . . 29
3.2 Sistema de aquisicao . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32
3.3 Algoritmo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33
3.3.1 Pre-processamento . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34
3.3.2 Detecao por gradiente de intensidade . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35
3.3.3 Detecao por maximos locais de intensidade . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36
3.4 Configuracao proposta . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38
4 Implementacao 41
4.1 Teste estatico . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42
4.2 Teste dinamico . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43
4.2.1 Movimento . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44
4.2.2 Aquisicao e processamento . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45
4.2.3 Validacao . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45
4.2.4 Teste industrial . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46
5 Resultados experimentais e discussao 49
5.1 Procedimento de validacao de resultados . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49
5.2 Resultados obtidos para superfıcies especulares solidas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50
5.2.1 Sujidade . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51
5.2.2 Cratera . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52
5.2.3 Pin-holes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53
5.2.4 Fibras e Fervidos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54
5.3 Resultados obtidos para superfıcies especulares metalizadas . . . . . . . . . . . . . . . . 55
5.3.1 Sujidade . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56
5.3.2 Cratera . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57
5.3.3 Pin-holes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57
5.4 Discussao . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58
6 Conclusoes 61
6.1 Trabalho futuro . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63
Bibliografia 65
A Algoritmo 69
A.1 Filtros Mediana . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69
A.2 Filtros Bilaterais . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69
B Sistema de iluminacao 71
B.1 Iluminacao Laser . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71
B.2 Iluminacao DLP . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 72
xii
B.3 Iluminacao LED . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73
C Sistema otico 75
D Folhas focus 77
xiii
xiv
Lista de Tabelas
1.1 Tipos de defeitos e respetivas caracterizacoes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
2.1 Tipos de analise visual . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12
2.2 Sistemas comerciais de inspecao de superfıcies . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18
3.1 Tabela comparativa entre os dois projetores DLP utilizados . . . . . . . . . . . . . . . . . 28
3.2 Especificacoes do sistema de iluminacao . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31
3.3 Especificacoes das duas camaras utilizadas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33
5.1 Tabela de resultados relativa a superfıcies solidas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51
5.2 Tabela de resultados relativa a superfıcies solidas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56
C.1 Especificacoes da lente Carl Zeiss Interlock 2/50 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 75
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Lista de Figuras
1.1 Evolucao do Valor acrescentado bruto por setor desde 2010 ate 2015 . . . . . . . . . . . 2
1.2 Inspecao visual da carrocaria de um carro numa fabrica da Ford em Detroit . . . . . . . . 4
1.3 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5
1.4 Reflexo de padrao controlado em superfıcie especular . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6
1.5 Esquematica de um sistema de iluminacao estruturada . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
1.6 Fluxograma de um sistema de inspecao visual de defeitos . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
2.1 Ilustracao de sistema de comparacao entre modelo estimado e o modelo CAD original . . 15
2.2 Resultados da aplicacao de uma tecnica de fotometria para a obtencao da textura de um
pneu . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
2.3 Resultados obtidos do estudo de forcas internas resultantes da injecao de plastico . . . . 20
2.4 Solucoes deflectometricas abordadas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22
3.1 Subsistemas utilizados na fase laboratorial . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25
3.2 Ilustracao do efeito gerado pelo speckle . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26
3.3 Projetores DLP utilizados em teste . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27
3.4 Ilustracao comparativa entre uma iluminacao contrastada e uma iluminacao ligeiramente
difusa . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29
3.5 Ilustracao do efeito de um sistema de iluminacao linear LED . . . . . . . . . . . . . . . . 30
3.6 Backlight EuroBrite colimado . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30
3.7 Projecao e distribuicao da iluminacao Collimated LED backlight . . . . . . . . . . . . . . . 31
3.8 Sistema de otica utilizado no projeto consistindo de uma camara Teledyne Dalsa TS C-
4096 e uma lente Carl Zeiss Interlock 2/50 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32
3.9 Analise comparativa do efeito do pre-processamento . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35
3.10 Ilustracao da magnitude de gradiente de intensidade com a sinalizacao de um valor cor-
respondente a localizacao de um defeito . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36
3.11 Analise da proeminencia de maximos locais . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38
3.12 Esquematica do setup proposto e do seu funcionamento . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40
4.1 Teste estatico aplicado a uma porta azul metalico . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42
4.2 Teste dinamico aplicado a um tejadilho preto . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44
4.3 Parte da grelha de calibracao . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46
xvii
4.4 Sistema proposto implementado num portico e inserido em linha de producao . . . . . . 48
5.1 Processo de validacao de resultados . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50
5.2 Resultados correspondentes a analise de uma sujidade numa superfıcie solida de cor preta 51
5.3 Resultados correspondentes a analise de uma sujidade numa superfıcie solida de cor
branca . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52
5.4 Resultados correspondentes a analise de uma cratera numa superfıcie solida de cor preta 52
5.5 Resultados correspondentes a analise de uma cratera numa superfıcie solida de cor branca 53
5.6 Resultados correspondentes a analise de um pin-hole numa superfıcie solida de cor preta 53
5.7 Resultados correspondentes a analise de um pin-hole numa superfıcie solida de cor branca 54
5.8 Resultados correspondentes a analise de uma fibra numa superfıcie solida de cor preta . 55
5.9 Resultados correspondentes a analise de um pin-hole numa superfıcie solida de cor preta 55
5.10 Resultados correspondentes a analise de uma sujidade numa superfıcie metalizada de
cor preta . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56
5.11 Resultados correspondentes a analise de uma cratera numa superfıcie metalizada de cor
preta . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57
5.12 Resultados correspondentes a analise de um pin-hole numa superfıcie metalizada de cor
preta . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57
5.13 Analise de Crateras e erros sistematicos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59
C.1 Desenho tecnico lente Carl Zeiss Interlock 2/50 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 75
D.1 Folhas focus . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 77
D.2 Folhas focus . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 78
xviii
Capıtulo 1
Introducao
1.1 Contextualizacao industrial e economica
Nos ultimos anos, devido ao aparecimento de sensores e atuadores inteligentes, tem-se verificado um
crescimento da produtividade e capacidade analıtica um pouco por toda a industria. A este fenomeno
da-se o nome de Industrial Internet of Things (IIoT), tratando-se ele tambem de um dos pilares da nova
revolucao industrial, a Industria 4.0 [1]. Com o crescimento da conetividade mundial, os consumidores
estao cada vez mais interligados e informados relativamente a oferta disponıvel no mercado, facto este
que se tem vindo a refletir num aumento da competitividade e em mudancas de processos de grande
parte das empresas. Atualmente, a industria esta tambem a tornar-se visivelmente mais flexıvel em
termos de volume de producao, sem por em causa a diferenciacao dos seus produtos e melhorando
significativamente a sua relacao com os seus clientes, parceiros e fornecedores. A ideia por tras da
IIoT prende-se tambem com a opiniao de que maquinas ”inteligentes”, comparativamente com um ope-
rador humano, apresentam melhores resultados na aquisicao e analise de informacao, sendo que o
tratamento dessa mesma pode ser de grande utilidade para a tomada de decisoes estrategicas de uma
forma mais rapida e eficaz [2].
Novos comportamentos provenientes do crescimento do mercado virtual e o aparecimento de novas
tecnologias de automacao, tem levado a uma mudanca de paradigma e consequentemente ao apare-
cimento de ”Fabricas Inteligentes” (Smart Factories) [3]. A base deste conceito reside no facto de
grande parte dos sistemas que compoem uma Fabrica Inteligente estao incorporados com eletronica
que permite a ligacao e consequente envio de dados relativos a processos internos e assim permitir
um melhor fluxo e tratamento de informacao [4]. A estes sistemas da-se o nome de Sistemas Ciber
Fısicos (CPS) que, segundo o Painel da Uniao Europeia para o Futuro da Ciencia e Tecnologia (STOA),
sao “sistemas inteligentes conectados atraves da Internet das Coisas (IoT), ou atraves de uma rede de
computadores, robos e inteligencia artificial que interage com o mundo real” [5] permitindo assim que
estes sejam partes ativas na manutencao de processos e na comunicacao entre intervenientes todos
os envolvidos no ciclo fabrico.
Segundo um inquerito realizado pela PwC em setembro de 2016 [6], as entidades que contribuıram
1
Figura 1.1: Evolucao do Valor acrescentado bruto por setor desde 2010 ate 2015 (PwC)
para esta estatıstica esperam ate 2020 aumentar a percentagem de digitalizacao das suas operacoes
de um valor de 33% para 72%, sendo que estas percentagem correspondem aos valores medios obti-
dos. Olhando para o contexto da industria portuguesa, 86% das empresas esperam alcancar elevados
nıveis de digitalizacao, sendo que destas, 57% esperam um aumento medio de receitas na ordem 10%.
Por fim, 55% tem a expectativa de reduzir custos em 10% e ainda 70%.
Segundo dados do Instituto Nacional de Estatıstica (INE) e do Gabinete de Estudos e Estrategia
(GEE), que se refletem na figura 1.1, o setor industrial, apesar de ter vindo a perder relevancia no
contexto global, tem ”um grande impacto ao nıvel do Valor Acrescentado Bruto (VAB) em Portugal
(22%), empregando 23% dos trabalhadores ativos”. Os dados referidos apontam ainda para a neces-
sidade de uma modernizacao, salientando que ”o setor industrial se encontra numa fase decisiva de
reestruturacao das suas atividades, procurando nao so inovar, mas tambem internacionalizar-se. Por-
tugal necessita de um setor industrial dinamico, moderno e inovador, essencial para um crescimento
equilibrado” [6]. Desta forma, e olhando para os dados portugueses relativamente a digitalizacao, e
possıvel acreditar que a industria portuguesa pode e deve ser um motor de desenvolvimento preponde-
rante da economia para os proximos anos.
1.2 Enquadramento do problema
O aumento da volubilidade da economia global, a diminuicao do tempo de vida de produtos em geral
e o aumento do nıvel de diferenciacao exigido pelos consumidores, pedem sistemas de producao que
respondam a estas novas necessidades, quer em termos de controlo de producao, quer em termos de
controlo de qualidade. Para garantir que um produto se mantem competitivo e economicamente sus-
tentavel e necessario assegurar um determinado nıvel de qualidade durante todo o processo de fabrico.
2
Desta forma, e expectavel que a ideia de Industria 4.0, apresentada anteriormente, surja muitas vezes
associada a um outro conceito designado por Producao com Zero Defeitos (Zero Defect Manufac-
turing) [7]. Este conceito foca-se em garantir solucoes locais, estaticas e sequenciais ao longo do
processo de fabrico, com o objetivo de detetar e corrigir defeitos em fases especıficas, evitando assim
“congelamentos” e permitindo uma concentracao de foco em etapas problematicas. Esta estrategia
sequencial permite tambem uma adaptacao rapida em termos de tarefas de correcao [8].
Com a utilizacao de CPS’s e possıvel adotar uma filosofia de ”zero defeitos” que antes seria im-
possıvel de implementar. O objetivo desta filosofia consiste em reduzir o numero de falhas em proces-
sos cada vez mais exigentes e em pecas cada vez mais complexas, de forma eficiente e sempre tendo
em vista a reducao de material utilizado e energia desperdicada. A implementacao desta filosofia passa
tambem por atingir um aumento da competitividade e sustentabilidade de todo o processo de fabrico,
melhorando tambem significativamente a eficiencia dos processos de controlo de producao [5].
No que diz respeito a processos de controlo de qualidade no contexto industrial atual, a inspecao
visual humana continua a ser a tecnica mais utilizada e a que melhores resultados apresenta em termos
de qualidade de produto e de fiabilidade de resultados. No entanto, a utilizacao de operadores espe-
cializados para a inspecao visual de um produto apresenta algumas desvantagens face a utilizacao de
um sistema de inspecao automatico, tais como a monotonia de tarefas, subjetividade, repetibilidade,
elevados custos, dificuldade na documentacao de resultados, entre outros [9]. A inspecao realizada
por operadores especializados pode ser feita com uma base comparativa com outros produtos ou por
experiencia propria. Quando uma anomalia e detetada esta deve ser devidamente sinalizada sendo
que, por vezes, e necessario avaliar o defeito e determinar a sua gravidade e se este compromete
o proposito do objeto. No entanto, por vezes, este processo apresenta falta de rigor em termos de
detecao e de classificacao devido a subjetividade inerente a inspecao visual [10].
Hoje em dia, de uma forma generica e para garantir que estes vao de acordo com as especificacoes
definidas, todos os produtos sao inspecionados antes de chegar ao consumidor final. Ate aos anos
70, a totalidade da inspecao era feita por operadores especializados, mas desde entao, com o apa-
recimento de camaras digitais e com novos protocolos de comunicacao, como o USB 3.0 e o Giga
Ethernet, os sistemas de inspecao automaticos tem se vindo a alastrar um pouco por toda a industria.
Neste momento, e possıvel conceber, para todos os ramos da industria, um sistema de inspecao que
trabalhe ininterruptamente, com resultados reproduzıveis e que permita a sua respetiva documentacao.
Acresce tambem o facto de que o desenvolvimento de sistemas automaticos de visao tem vindo a ser
beneficiados especialmente pelo aumento do poder computacional que se tem vindo a verificar nos
ultimos anos e a diminuicao do preco das componentes oticas [11].
No que diz respeito a inspecao automatica, um problema que apresenta uma certa complexidade
e a analise de superfıcies especulares. A inspecao deste tipo de superfıcies nao pode ser conduzida
pelos mesmos sistemas responsaveis por inspecionar superfıcies difusas uma vez que a aparencia
duma superfıcie especular e caracterizada por refletir o ambiente circundante, conferindo-lhe assim
um comportamento semelhante ao de um espelho. Isto cria uma dificuldade adicional na detecao de
defeitos, uma vez que uma zona defeituosa apresenta aproximadamente as mesmas propriedades de
3
Figura 1.2: Inspecao visual da carrocaria de um carro numa fabrica da Ford em Detroit
reflexao do que uma zona em conformidade, ou seja, ambas refletem luz apenas na direcao do reflexo
especular [12]. Como e possıvel verificar na figura 1.2, a superfıcie do chassis de um automovel e
altamente especular dificultando dificulta a sua inspecao automatica e a razao pela qual a inspecao
de defeitos na industria automovel ainda e realizada por operadores especializados. Para ser possıvel
adquirir uma imagem desta superfıcie, sem que esta seja afetada por informacao indesejada (espuria
ou nao controlada), e necessario controlar inteiramente as condicoes de iluminacao circundante de
modo a ser possıvel separar os defeitos das zonas normais.
. De realcar que ja existem solucoes para este problema, no entanto, estas sao pouco flexıveis e
extremamente dispendiosas uma vez que, grande parte das vezes, recorrem a um elevado numero de
camaras e a complexos sistemas de iluminacao. Acresce que estas solucoes, apesar de exigir grandes
investimentos, por vezes nao apresentam a resolucao mınima desejada e o tempo de ciclo requerido
[9].
1.3 Formulacao do problema
Quando um sistema de inspecao visual automatico e utilizado para analisar uma superfıcie, as imagens
que este captura sao a juncao de duas componentes: uma reflexao difusa associada a uma compo-
nente Lambertiana (caracterıstico de um objeto mate); e uma reflexao direcionada associada a uma
componente especular (caracterıstico de um espelho). Todos os corpos apresentam ambos os tipos de
reflexao e, por norma, uma destas predomina, tornando-se assim importante a separacao destas duas
componentes para o processamento das imagens adquiridas.
Na grande maioria dos problemas de inspecao visual, considera-se que os objetos inspecionados
apresentam uma superfıcie onde apenas predomina a reflexao Lambertiana e que todas as especula-
ridades sao tratadas como outliers ou ruıdo, o que se reflete na necessidade de desenvolvimento de
uma maior investigacao nesta materia. Para os sistemas genericos, qualquer defeito sobre a superfıcie,
detetado como uma alteracao de textura ou de forma, tem aproximadamente a mesma projecao para
diferentes pontos de perspetiva, ou seja, a sua detecao e em grande parte independente de qual-
quer especularidade emitida pela superfıcie. Desta forma, para superfıcies Lambertianas, a detecao
4
de um defeito apenas depende da relacao geometrica entre a superfıcie e a(s) camara(s), enquanto
que a detecao de defeitos para superfıcies especulares esta intrinsecamente ligado as condicoes de
iluminacao.
1.3.1 Reflexo Especular
A melhor maneira de entender o reflexo de um objeto e ao analisar a Funcao de Distribuicao Bidirecional
de Reflexao (BRDF) que se trata duma funcao que quantifica a radiancia captada por uma camara
quando esta analisa uma superfıcie iluminada por uma determinada fonte luminosa.
fe(φi, φe) =dLe(φe)
dEi(φi)=
dLe(φe)
Li(φi) cos(θi)dφi(1.1)
Esta funcao e dependente das propriedades da superfıcies, a irradiancia E (W/m2) e a radiancia
L (W/sr1m2), dos angulos de zenite e azimute incidente (θi e φi) , os angulos de zenite e azimute de
reflexao (θe e φe) e do comprimento de onda da luz (λ), sendo que os angulos polares sao definidos em
relacao a normal da superfıcie, ou seja, a normal e igual ao angulo de incidencia nulo, θi = 0 [13].
Analisando a figura 1.3 a) e possıvel verificar que uma superfıcie especular dispersa relativamente
pouca luz fora do angulo de reflexao, enquanto que uma superfıcie perfeitamente Lambertiana dispersa
luz uniformemente em todas as direcoes.
(a) Esquematica das propriedades refletivas difu-sas e especulares
(b) Esquematica da Bidirectional reflectance distribution funcion
Figura 1.3:
Para certos casos, a superfıcie a analisar pode exibir uma forte componente especular fazendo
com que esta apresente um comportamento proximo de um espelho. Este facto dificulta a analise de
superfıcies uma vez que estas nao sao visıveis ao observar o reflexo da luz incidente. Para estas su-
perfıcies, o que e observado nao corresponde a pontos sobre a superfıcie, mas sim a pontos localizados
fora destas mas refletidos na mesma. Um exemplo deste fenomeno pode ser visto na figura 1.4, onde
ao refletir um padrao no objeto especular, o que se observa de uma forma focada e a iluminacao pro-
jetada na superfıcie. Isto significa que a textura de uma superfıcie especular e ”construıda” a custa de
5
reflexos provenientes das suas proximidades. Este fenomeno torna qualquer problema de visao sobre
superfıcies especulares extremamente complexo uma vez que toda a geometria de projecao se altera e
requer o conhecimento de todo o meio que e refletido na superfıcie. Por vezes o conhecimento do meio
em torno do sistema de inspecao torna-se uma tarefa inviavel uma vez que este esta sujeito a inumeras
variaveis. Consequentemente, como ja foi referido, para analisar uma superfıcie especular e necessario
controlar a iluminacao que sera posteriormente refletida uma vez que esta pode ocultar informacao util.
Figura 1.4: Reflexo de padrao controlado em superfıcie especular
1.3.2 Iluminacao estruturada
Para este projeto em concreto, equacionou-se um sistema de iluminacao estruturado que consiste na
projecao de um padrao de luz conhecido e, posteriormente, e estudada a interacao desse mesmo
padrao com a superfıcie permitindo estimar a topografia tri-dimensional da superfıcie. Quando a camara
visiona o padrao de diferentes perspetivas, torna-se possıvel a caracterizacao com base na direcao e
dimensao das alteracoes do padrao. Como se pode verificar na figura 1.5, a partir das imagens cap-
turadas pela camara, e possıvel estimar a forma do objeto atraves da deformacao do padrao zebrado.
Grande parte dos sistemas utilizam padrao de listas alternadas brancas e pretas uma vez que, quando
devidamente calibrado, permite o calculo dimensional de detalhes de pequenas dimensoes, sendo que
este e o principio de funcionamento de grande parte dos scanners tridimensionais. Esta componente
do projeto e de grande importancia uma vez que o sistema de iluminacao e a base de trabalho para a
construcao de um algoritmo de detecao. E necessario, desta forma, conceber um sistema de iluminacao
que permitia a aquisicao consistente de imagens [14].
1.3.3 Tipos de defeitos
Neste projeto em concreto serao analisadas superfıcies cujas caracterısticas especulares lhe sao con-
feridas devido a aplicacao de uma camada de tinta. Desta forma, e natural que, para alem de defeitos
estruturais, parte dos defeitos que surjam estejam tambem associados a problemas na aplicacao da
tinta [15]. Para este projeto em concreto, existem 6 tipos de defeitos que foram sinalizados e definidos.
Todos os tipos de defeitos que forma catalogados encontram-se na tabela 1.1 juntamente com uma
breve caracterizacao.
6
Figura 1.5: Esquematica de um sistema de iluminacao estruturada
1.4 Objetivos
Posto o problema, o objetivo desta dissertacao e o de criar o prototipo de um sistema de inspecao
automatica para defeitos em superfıcies especulares com recurso a um sistema de visao e de luz
estruturada. O que e esperado de um sistema destes, como podemos ver pela esquematica da figura
1.6, e que este permita gerar condicoes otimas para aquisicao sistematica de imagens, eliminando
efeitos indesejados do exterior, processar e analisar imagens, reconhecer de padroes ou objetos dentro
da imagem e com base em toda a informacao recolhida, permita atuar devidamente [16].
Figura 1.6: Fluxograma de um sistema de inspecao visual de defeitos generico
Para desenvolver um sistema de inspecao, como foi referido anteriormente, numa fase inicial e
necessario estabelecer um certo controlo em relacao a iluminacao do objeto a ser inspecionado, de
modo a que os resultados consigam ser reproduzıveis e repetıveis, independentemente das condicoes
de luz exterior. Apos estabelecer as condicoes de iluminacao necessarias, o passo seguinte reside na
escolha adequada de hardware, procedendo a escolha de sistema de captura, de otica e de unidade
de processamento que melhor se adequem as especificacoes do projeto.
Olhando para o problema em causa, e de interesse que se desenvolva uma solucao que nao esteja
cingido a uma instalacao estatica, ou seja, que seja capaz de inspecionar todos os tipos de superfıcies
7
Tabela 1.1: Tipos de defeitos e respetivas caracterizacoesTipo de defeito Caracterizacao Imagem
Sujidade
Pequenas e irregulares partıculas que se de-positam na camada de tinta antes que estacure completamente criando relevos de dife-rentes formas. Surge muitas vezes associ-ado a uma ma limpeza da superfıcie antesda aplicacao da tinta
Cratera
Pode-se apresentar de varias formas, tantocomo um pequeno declive na zona mais su-perficial ou ate mesmo como uma depressaoque atravessa toda a camada de tinta
Fibra
Em grande parte semelhante as Sujidades,no entanto, surge associados a deposicao depo e partıculas alongadas na superfıcie du-rante o perıodo de secagem
Pin-hole
Relacionadas com a volatilidade dos solven-tes que podem criar bolhar de ar entre ca-madas de tinta. Estas ao escapar durante oprocesso de cura criam este defeito especi-fico
Fervido
Em condicoes de elevada humidade, peque-nas quantidades de vapor agua sao absorvi-das que posteriormente secam em condicoessecas(osmose). Pode tambem surgir associ-ado a uma ma limpeza da superfıcie antes daaplicacao da tinta
Escorrido
Caracterizado por gotas que escorrem verti-calmente ao longo da superfıcie. Este efeitosurge associado a baixas viscosidades, atemperaturas baixas na superfıcie durante asecagem e irregularidades na pistola de pin-tura.
especulares independentemente da geometria. Esta solucao visa tambem permitir um alıvio aos opera-
dores que desempenhem funcoes de inspecao visual e tambem permitir que seja possıvel documentar
e partilhar dados relativamente aos defeitos detetados. Para tal, propoe-se implementar solucoes de
iluminacao estruturada de modo a conseguir um melhor controlo sobre as condicoes exteriores, dese-
nhando um prototipo fısico com o objetivo de suportar todo sistema de otica e de iluminacao, desen-
volvendo um algoritmo de detecao de defeitos a aplicar nas imagens adquiridas, e garantindo a ligacao
entre todos os subsistemas. Traduzindo os pontos ate aqui falados com maior formalidade, os objetivos
8
deste projeto sao:
1. Desenvolvimento e implementacao de um sistema de iluminacao estruturada visando a eliminacao
de efeitos exteriores ao sistema e a superfıcie a analisar
2. Desenvolvimento e implementacao de uma forma de inspecao que permita flexibilidade em termos
de geometria da peca a analisar
3. Desenvolvimento de um algoritmo de detecao de defeitos que permita o processamento rapido de
um grande numero de imagens
4. Que o sistema proposto tenha a capacidade de detetar defeitos com uma dimensao mınima ate
0.2 mm
5. Apos a validacao dos resultados com operadores especializados, que a taxa de sucesso seja
igual ou superior a de um operador humano, i.e. 85%
6. Que toda a informacao obtida seja traduzida e mapeada de uma forma clara de forma a que
qualquer utilizador seja capaz de utilizar este sistema para facilitar a sua tarefa de inspecao
7. Desenvolvimento de um sistema que tenha a capacidade de inspecionar automaticamente um
conjunto de superfıcies especulares de diferentes formas, cores e comportamentos refletivo
Notar que o sistema proposto deve servir como um meio de apoio a decisao e nao como sistema
de detecao e classificacao. Isto deve-se ao facto de que qualquer defeito encontrado deve ser reparado
por um operador especializado e nao pelo sistema, desta forma, entende-se que o objetivo principal e o
de detetar e reportar a posicao de todos os defeitos encontrados ao operador para que este os consiga
identificar de uma forma mais clara e que, posteriormente, proceda a sua reparacao.
1.5 Estrutura da dissertacao
No que diz respeito a estrutura, esta dissertacao esta dividida em cinco capıtulos, estando cada um
destes dividido em respetivos subcapıtulos. Neste primeiro capıtulo, Introducao, explicitam-se os mo-
tivos pelos quais se considerou que este tema e atual e tal importancia que mereceu ser abordado.
Como foi referido anteriormente, esta dissertacao e motivada pela transformacao que o sector indus-
trial esta a atravessar e visa solucionar um problema especıfico cujas solucoes encontradas ainda nao
vao ao encontro daquilo que se pretende.
No segundo capıtulo, Estado da Arte, explica-se todo o trabalho que ja foi desenvolvido nesta
materia analisando-se as diferentes vertentes dos sistemas automaticos de inspecao, analisa-se tambem
o trabalho cientıfico que foi desenvolvido para solucionar esta questao e por fim analisam-se solucoes
industriais que sao comercializadas e que estao na vanguarda da inspecao de superfıcies especulares.
Seguidamente, no terceiro capıtulo, apresenta-se a Metodologia que foi aplicada para se atingir a
solucao adquirida. Neste capıtulo sao introduzidos todos os conceitos teoricos que a se recorreu, quer
da parte do sistema de iluminacao quer da parte do algoritmo que foi desenvolvido. Serao tambem
9
justificadas todas as escolhas de hardware e sera tambem explicada detalhadamente a interligacao
entre todos os subsistemas que compoem a solucao.
Apos a convergencia para uma solucao proposta, e discutida a Implementacao dessa mesma num
ambiente industrial sendo que e neste capitulo que sao abordados os testes realizados para validar
a solucao. No capıtulo dos Resultados, o quarto, serao analisados os resultados obtidos e modo a
verificar que a solucao final vai de acordo com os objetivos que forma propostos. Neste capıtulo serao
tambem apresentados dados que levaram alguns conceitos a serem descartados.
Por fim, no capıtulo das Conclusoes, e feita uma analise a todo o trabalho realizado e tambem sao
apresentadas algumas sugestoes para quem desejar continuar com este tema de modo a otimizar as
solucoes propostas
10
Capıtulo 2
Revisao bibliografica
Para o desenvolvimento de uma solucao real, e necessario descortinar o trabalho presente na literatura
ate a data de forma a entender a linha de raciocınio ate aqui aplicada pelos diversos autores, entender
quais foram os desafios ate aqui ultrapassados e quais sao os que estao a ser enfrentados atualmente.
De modo a entender melhor qual foi o raciocınio na formulacao da solucao final e qual e a contribuicao
deste trabalho, neste capıtulo e feita uma revisao bibliografica a determinadas as solucoes que foram
equacionadas de modo a obter os resultados que vao ser apresentados nos capıtulos seguintes.
Tem-se verificado uma grande aposta em sistemas de inspecao visual automatica por varias em-
presas, com o objetivo de garantir um nıvel de qualidade constante em todas as unidades fabricadas.
Esta expansao tem-se verificado tambem gracas ao aumento do poder computacional e da melho-
ria que os sistemas de aquisicao de imagem tem vindo a verificar recentemente. Analisando esta
evolucao, primeiramente, e necessario olhar para o trabalho que se tem vindo a desenvolver no ambito
de solucoes especializadas, ou seja, solucoes direcionadas para inspecionar uma caracterıstica espe-
cificas de um produto. Seguidamente, serao abordados alguns sistemas comerciais que apresentam
uma aplicabilidade mais ampla. Por fim, ir-se-ao analisar as solucoes aplicaveis a superfıcies especu-
lares e sera tambem discutida a contribuicao da solucao proposta face as necessidades atuais. Sendo
que, naturalmente, durante todo o capıtulo sera dado enfase as solucoes relativas a analise superfıcies
especulares.
2.1 Sistemas de inspecao
Uma caracterıstica que continua a estar presente em grande parte dos sistemas de inspecao e a sua
reduzida flexibilidade. Grande parte dos sistemas desenvolvidos sao desenhados com o objetivo de
serem aplicados a apenas um caso especıfico tornando-os extremamente robustos para ambiente para
que foram desenhados, no entanto, apresentando algumas limitacoes para ambientes diferentes e es-
pecialmente para tarefas distintas. Mesmo dentro da mesma industria e para os mesmos produtos, por
vezes, e necessario recorrer a sistemas diferentes para validar caracterısticas diferentes, isto significa
que, por norma, um sistema de inspecao e desenvolvido para detetar algo especıfico num ambiente
11
controlado.
Durante o desenvolvimento de um sistema de inspecao para um determinado problema, e ne-
cessario dar enfase as caracterısticas do produto e entender quais serao as que apresentam vantagens
competitivas de forma a que o sistema garanta que essas caracterısticas apresentam o nıvel mınimo de
qualidade estipulado. Apresentando alguns exemplos concretos, nao e de grande relevancia para um
produtor de espelhos garantir dimensoes milimetricas nem a um produtor de parafusos um acabamento
perfeito, mas sim garantir uma superfıcie sem defeitos e um perfil que correspondente as normas, res-
petivamente. Assim sendo, a inspecao de defeitos tem de ser vista na perspetiva da aplicabilidade e da
apresentacao de solucoes especializadas conforme a aplicacao e a caracterıstica que pretende validar.
Na tabela 2.1 e possıvel verificar que existem tres grandes grupos de inspecao visual, um focado na
analise superfıcies, outro na validacao dimensional e um outro na analise estrutural. Neste capıtulo
serao abordadas solucoes dentro dos campos de maior interesse dentro a industria, juntamente com
aqueles que se encontram relacionados de uma forma mais proxima com a solucao apresentada nesta
dissertacao.
Tabela 2.1: Tipos de analise visual
Tipos de Inspecao Objetivo Referencias
Superficial Analise de fendas, desgaste, acabamento e texturas [16,17 ,18,26,27,28,29,30,31,32]
Dimensional Validacao de dimensoes, forma, orientacao e alinhamento [19,20,21,22]
Estrutural Validacao de assemblagens e detecao e objetos estranhos [23,24,25]
2.1.1 Analise superficial
A percecao de qualidade de um produto depende em grande parte da qualidade da sua superfıcie.
Para detetar riscos, fendas, analisar o acabamento e, duma forma geral, garantir que a superfıcie de um
produto cumpre com as especificacoes propostas, o metodo mais eficaz e a realizacao de uma inspecao
visual ao objeto. Este tipo de analise e de grande importancia em varios sectores da industria, como por
exemplo no sector alimentar onde a analise visual e essencial uma vez que, para o cliente, a superfıcie
de um alimento ou de uma embalagem e o primeiro indicador de qualidade do produto. Tambem no
sector de produtos de luxo, a perfeicao da superfıcie deve ser assegurada uma vez que uma aparencia
gloss transparece a imagem de luxo. Como foi referido anteriormente, para cada um destes sectores
e necessario desenvolver solucoes diferentes e especializadas que se foquem na detecao de defeitos
nas superfıcies destes objetos.
Na industria alimentar sabe-se que a cor de um alimento e determinada por mudancas fısicas,
bioquımica, macrobiotica, maturacao, colheita e outros fatores. Desta forma, o controlo da cor de
produtos alimentares tem vindo a ser utilizada como forma indireta de quantificar atributos como sabor
12
e pigmentacao. Quevedo [17], desenvolveu um sistema de inspecao automatico que analisa imagens
que contem bananas de forma a analisar a textura da sua casca e, consequentemente, analisar a sua
fase de maturacao. Dado que a mudanca reflexiva pode servir como indicador da fase de maturacao
do fruto esta e representada atraves do incremento no valor fratal derivado obtido atraves da analise
fratal de Fourier. Conclui-se que a textura fractal aumenta monotonamente ao longo do processo de
maturacao deste fruto e este metodo e apresentado uma vez que a detecao de marcas de maturacao
pode-se assemelhar a tarefa abordada.
Os produtos que apresentam um maior volume de negocio no sector dos semicondutores sao os
LED’s e a pelıcula de filme presente nos LCD’s uma vez que estes desempenham um papel impor-
tante na grande maioria dos televisores produzidos. Com o objetivo de inspecionar a superfıcies destes
produtos, Huang [18] propos um sistema de inspecao baseando no princıpio de Principal Component
Analysis. Para esta metodologia, a imagem e tratada como uma matriz de pixeis e e aplicada uma
decomposicao de valor singular para representar diferentes graus de detalhe da imagem. Posterior-
mente, os valores singulares sao selecionados para representar a textura da imagem e a imagem inicial
e reconstruida de forma a que esses valores singulares sejam fixados a zero restando apenas zonas
defeituosas da imagem sendo que, em parte, alguns semicondutores apresentam comportamentos
especulares e, desta forma, e possıvel retirar informacao util relacionada com o problema.
A inspecao de defeitos na industria textil corresponde a detecao de alteracoes no padrao inerente
ao tecido a inspecionar. No entanto, este problema e extremamente desafiante devido a diversidade de
padroes e tecidos que e necessario inspecionar. No metodo proposto por Jia [19], o padrao elementar
do tecido e segmentado com base em um Morphological componente analysis (MCA). A inspecao de
defeitos e de seguida formulada com base num sistema de votacao que ira depender do padrao elemen-
tar selecionado previamente e que sera auxiliado por um filtro de Gabor. Este problema e interessante
uma vez que, por norma, o reflexo duma superfıcie especular nao e afetado por qualquer textura pre-
sente, no entanto, e extremamente dependente da forma, assim sendo, este metodo apresenta alguns
conceitos interessantes relativamente a inspecao de defeitos atraves da analise da disrupcao de um
padrao de forma.
2.1.2 Analise dimensional
Inspecao dimensional e um campo que apresenta varias aplicacoes em diversos campos da industria.
Durante o processo de fabrico de uma peca, por vezes e necessario testar componentes numa linha
de producao, validar um processo ou ate mesmo comparar o resultado com o modelo CAD. Verifi-
car se as dimensoes de um objeto estao dentro das tolerancias especificadas ou apresentam uma
forma aceitavel dizem respeito a tarefas para as quais se justifica o desenvolvimento de um sistema
de inspecao. Para desempenhar estas tarefas, por norma, realiza-se a inspecao do objeto em duas ou
tres dimensoes. Um sistema de inspecao dimensional usa propriedades fısicas para quantificar valo-
res de varios parametros como o dimensoes, posicionamentos e propriedades geometricas (retilismo,
planeza, circularidade, entre outros). Varios setores da industria estao ativamente envolvidos no de-
13
senvolvimento de sistemas de visao de modo a verificar automaticamente, com o maior rigor possıvel,
se os seus produtos apresentam a forma e as tolerancias corretas.
Garcia [20] apresenta um metodo para melhorar a inspecao tridimensional para analisar aco la-
minado. Este sistema realiza uma inspecao linear ao objeto com o proposito de estimar a largura e
a planeza local. Esta metodologia utiliza um sistema de triangulacao ativa que projeta um padrao li-
near na superfıcie. A geometria do sistema de triangulacao e determinada pela largura maxima e pela
variacao de altura verificada durante todo o processo de fabrico do aco laminado. Estes dois valores
definem a regiao de interesse a ser inspecionada. A relevancia deste metodo esta relacionada com
o facto de abordar o desenvolvimento de um sistema de triangulacao, que aborda a inspecao de um
objeto que apresenta algum reflexo especular e diz respeito a um sistema de aquisicao contınua.
A inovacao inerente ao mundo da moda traduz-se num contınuo de desenvolvimento em busca
de novos designs e materiais devido a sazonalidade do mercado. O fabrico deste tipo de produtos
tem de lidar com uma grande variedade de dimensoes e formas. Desta forma, Montalto [21] propos
um sistema com o intuito de automatizar a inspecao dimensional no fabrico de armacao de oculos de
forma a que seja possıvel estudar de forma sistematica a correlacao entre caracterısticas funcionais e
dimensionais, o comportamento mecanico do material e variaveis do processo de fabrico. O sistema
de inspecao consiste numa plataforma equipada com 4 camaras que tem por objetivo adquirir as vistas
ortogonais frontais da armacao de forma a validar o produto em termos de dimensoes.Este sistema e
aqui apresentado por trata de uma configuracao que foi desenvolvida de forma a estar preparado para
analisar varios tipos de objetos com diferentes formas e cores.
Ainda no ambito do controlo dimensional, uma abordagem eficaz consiste em registar o modelo tri-
dimensional da peca a inspecionar e proceder a validacao desse modelo com o modelo CAD original, Li
[22] desenvolveu um sistema de inspecao automatico que gera um modelo tridimensional com base em
point-clouds, posteriormente, os dois modelos podem ser visualizados e comparados. Como os dois
modelos foram gerados em sistemas de coordenadas distintos, esta metodologia tambem se encarrega
de realizar uma transformacao espacial utilizando um algoritmo de Iterative Closest Point. Apesar da
utilizacao de modelos gerados por Point clouds ter um erro dimensional superior que impossibilita a
detecao de defeito a partir de certa dimensao, o princıpio de gerar um modelo tridimensional e posteri-
ormente compara-lo com o modelo CAD original e extremamente util e, mediante uma aquisicao valida,
pode ser uma solucao para superfıcies especulares, como e possıvel verificar na figura 2.1.
2.1.3 Analise estrutural
Durante a analise de um produto por vezes e necessario realizar uma inspecao de forma a garantir
que toda a estrutura do objeto vai de acordo com as especificacoes definidas. Neste tipo de inspecao
o objetivo principal pode ser o de validacao de uma assemblagem em que a tarefa principal consiste
em verificar se uma peca ficou por montar ou se existe a presenca de uma peca desconhecida, entre
outros. Olhando para casos concretos, na concecao de PCB, e necessario verificar se o material
condutor inserido na placa esta conforme as especificacoes necessarias e no processo de soldadura
14
Figura 2.1: Ilustracao de sistema de comparacao entre modelo estimado e o modelo CAD original
de componentes e necessario validar o cordao de soldadura aplicado.
A inspecao de juntas soldadas e uma tarefa crucial no sector da eletronica de forma a garantir a
qualidade final do produto. Mar [23] propoe dois modulos de inspecao para a classificacao de jun-
tas soldadas em componentes eletronicos. O primeiro modulo responsabiliza-se pela segmentacao de
regioes de interesse enquanto que o segundo e responsavel pela classificacao com base num filtro
Log-Gabor. Este filtro e utilizado uma vez que se mostrou resistente a desalinhamentos na imagem e
tambem apresentou elevadas taxas de reconhecimento. Este tipo de sistemas contribui grandemente
para o desenvolvimento de solucoes nao destrutivas, de baixo custo e que consigam garantir compo-
nentes de qualidade. Este metodo e de grande relevancia uma vez que lida com a inspecao de compo-
nentes com comportamento especular e de certa forma necessita de lidar com esse efeito indesejado
de forma a validar o objeto.
A inspecao humana de estruturas nauticas pode-se tornar extremamente dispendiosa, demorada e
bastante perigosa, criando assim a necessidade de apresentar novas solucoes. Simultaneamente, a ne-
cessidade de adquirir dados de uma forma mais extensiva e precisa levo a que Koch [24] apresenta-se
uma solucao de inspecao automatica. O sistema apresentado consiste em dois modulos de inspecao,
um deles e aplicado a um sistema terrestre e um outro aplicado a um sistema aereo, sendo que am-
bos sao apresentados devido as complexas configuracoes que um navio pode apresentar. Ambos os
modulos apresentam funcionalidades semelhantes na medida em que ambos permitem a analise de
imagens em tempo real e permitem registar a trajetoria realizada de forma a ser possıvel analisar um
ponto especıfico com maior precisao. Como produto final, este sistema apresenta as coordenadas e as
imagens correspondentes a zonas defeituosas. Este sistema e abordado uma vez que se destaca pela
sua flexibilidade sendo que esta preparado para operar em qualquer estrutura
Este tipo de inspecao tambem e valido para a analise estrutural de tuneis uma vez que estas existem
a realizacao de tarefas em ambientes potencialmente perigosos e com condicoes que podem nao ser as
15
mais favoraveis para proceder a uma inspecao visual. Attard [25] apresenta um Sistema de visao com-
putacional que utiliza um algoritmo de detecao que permite monitorizar alteracoes nos tuneis do LHC
no CERN. Este sistema permite tambem a alteracoes de parametros internos de modo a ser possıvel
adapta-lo a novos cenarios. Um metodo de correcao de sombras e utilizado como pre-processamento
e posteriormente feita uma comparacao entre as imagens tratadas e imagens de referencia de modo a
extrais potenciais zonas defeituosas.
2.1.4 Sistemas automaticos de decisao
Apesar de nao ser um ponto abordado pela solucao apresentada, e necessario ter em consideracao
que o desenvolvimento de uma solucao automatica de inspecao deve ter como objetivo principal o de
detecao de defeitos e a consequente classificacao e tomada de decisao relativa a esse mesmo defeito.
A solucao proposta foi desenvolvida com o proposito de ser um sistema de apoio a decisao, ou seja,
tem como objetivo a facilitacao de tarefas dos operadores ao sinalizar devidamente a localizacao dos
defeitos. Deve-se ter tambem em consideracao que existe margem de crescimento e que o objetivo em
termos de desenvolvimento e o da criacao de um eventual sistema que seja capaz de detetar, decidir e
corrigir eventuais irregularidade no objeto inspecionado, sendo necessario desenvolver trabalho futuro
em termos de controlo de hardware e de disponibilizacao de informacao obtida de forma a ser possıvel
decidir atuar eficazmente.
Atualmente, ja existem inumeras solucoes que permitem detetar e tomar decisoes em relacao aos
defeitos detetados. No que diz respeito a sistemas de decisao e classificacao automaticos, Redes
Neuronais e o princıpio mais abordado na literatura. Este princıpio tem vindo a ser implementado em
diversos campos com o objetivo de resolver problemas de classificacao, controlo e previsao. Uma rede
neuronal utiliza unidades de processamento (neuronios) conectados entre si por ligacoes ponderadas
de forma a criar uma rede. A rede neuronal adapta os pesos das ligacoes durante a fase de treino com
base em exemplos de forma a ser capaz de fornecer uma solucao viavel. Este tipo de princıpio e capaz
de lidar com problemas de classificacao em imagens que se torna util especificamente para a tarefa de
detecao de defeitos.
Outro metodo utilizado para a classificacao de defeitos e a Support Vector Machine (SVM). Este
metodo apresenta resultados bastante satisfatorios para a classificacao de padroes sem a necessidade
de aplicar conhecimento do domınio em que e aplicado. Hou [26] utilizou este metodo para classificar
texturas em tecidos sendo que a SVM utilizou informacao de teste para dividir um hiperplano em duas
classes de modo a classificar os pixeis presentes na imagem como defeituosos ou nao defeituosos.
A questao de classificacao e um dos grandes temas a ser abordado no que toca a sistemas de
inspecao. Dentro do controlo de qualidade, grande parte dos intervenientes que estao a implementar
este genero de sistemas tem por objetivo a curto/medio prazo, a reparacao automatica de defeitos e
para tal, e necessario ate la desenvolver trabalho na questao de classificacao de defeitos.
16
2.2 Solucoes comerciais
Apesar de grande parte dos sistemas de inspecao automaticos serem concebidos por departamentos
de desenvolvimentos dentro das proprias empresas, por laboratorios ou por departamentos de universi-
dades, existem uma serie de solucoes comerciais fornecidas por empresas especializadas. Por norma,
as entidades previamente mencionadas que desenvolvem solucoes de inspecao automatica apresen-
tam nichos operativos muito especıficos e, por consequente, estas apresentam apenas um produto.
Contrariamente, as solucoes comerciais devem apresentar resultados satisfatorios para a grande mai-
oria de condicoes externas e para uma consideravel gama de objeto. De seguida, e na tabela 2.2,
serao apresentadas algumas solucoes comerciais focadas na inspecao de superfıcies especulares.
Estas solucoes foram tidas em consideracao durante a concecao do prototipo apresentado no capıtulo
seguinte uma vez que apresentam caracterısticas diferenciadores e vantajosas.
A ATOS ScanBox e uma solucao de medicao de coordenadas tri-dimensionais que recorre a tecnicas
fotogrametrica para estimar o modelo CAD do objeto a inspecionar. A ultima solucao apresentada per-
mite analisar componentes com dimensoes maximas ate 6000x2500 mm e apresenta tambem a capa-
cidade de gerar um modelo tri-dimensional da peca analisada e prossegue comparacao desse mesmo
com o modelo CAD projetado originalmente. Esta solucao apresenta o inconveniente de nao pode ser
implementada eficazmente em ambientes industriais com grande fluxo de producao uma vez que todo
o processo de colocacao na peca no sistema, analise e retorno da peca necessita de ser realizado
manualmente tornando-a assim ideal para postos de auditoria [27]. Contrariamente, a acoplacao do
sistema de inspecao a um braco robotico permite que este sistema inspecione um objeto de geometria
variavel.
A ISRA SpecGAGE3D merece ser destacada quando se fala de de solucoes comerciais pois e uma
solucao que se foca especificamente na analise de superfıcies especulares curvas. Este sistema aplica
tecnicas de deflectometria e pode ser utilizado para a inspecao de ecras de telemoveis, moldes, e
qualquer outra superfıcie altamente especular. No entanto, apesar de poder ser integrado numa linha
de producao esta solucao e de apresentar tempo de ciclo relativamente curtos, este sistema apresenta
alguns inconvenientes uma vez que nao permite a analise de componentes de grandes dimensoes.
[28].
A Virelux Optilux e uma solucao dinamica de iluminacao que permite um aumento da acuidade visual
de um operador a realizar uma tarefa de inspecao. A utilizacao de sistemas estaticos de iluminacao
requer elevados nıveis de concentracao durante a inspecao de uma superfıcie especular. A solucao
apresentada pela Verilux facilita essa operacao uma vez que se trata de um sistema de iluminacao
dinamico com transicoes sinusoidais que alterna entre padroes verticais e padroes horizontais facili-
tando assim a tarefa de inspecao [29].
17
Tabela 2.2: Sistemas comerciais de inspecao de superfıciesSistema comercial Caracterizacao Imagem
Atos ScanBox
Sistema que recorre a uma tecnica defotogrametria para gerar modelos tri-dimensionais. Nao apresenta limitacoesde peso da peca a analisar e permite arotacao de pecas ate 2000 kg
ISRA SpecGAGE3D
Sistema de analise metrologica de su-perfıcies especulares curvas com recurso aprincıpios deflectometricos. Compara a umnıvel micrometrico a informacao obtida como modelo CAD original.
Virelux OptiLux
Sistema de inspecao de superfıcies especu-lares com recurso a iluminacao estruturadaLED. E utilizada uma iluminacao de transicaosinusoidal para aumentar a visibilidade to-pografica da superfıcie a analisar.
2.3 Analise de superfıcies especulares
Como foi referido anteriormente, a analise de superfıcies especulares e em grande parte distinta a
inspecao de superfıcies Lambertianas para qualquer que seja o tipo de inspecao que se pretenda
realizar. Desta forma, e expectavel que exista a necessidade de alterar as configuracoes e ate mesmo
apresentar novas solucoes de modo a ser possıvel analisar objetos especulares.
2.3.1 Fotometria
A Fotometria e um metodo eficaz na separacao de formas tridimensionais de um objeto das suas tex-
turas 2D tornando-se assim extremamente util na detecao de pequenos defeitos. Este e um metodo
indireto de parametrizacao de imagens, uma vez que a forma do objeto e obtida atraves da analise da
irradiacao da superfıcie. A aquisicao e feita de uma forma estacionaria e recorre a captura de varias
imagens com diferentes iluminacoes com angulos conhecidos para estimar a forma da superfıcie. A
forma do objeto e estimada utilizando na normal da superfıcie que e depois usada para mapear a tex-
tura do objeto com recurso a intensidade relativa dos pixeis. Ao eliminar texturas 2D e determinando
a forma tridimensional este metodo consegue detetar defeitos que seriam impercetıveis caso se uti-
lizasse apenas tecnicas de processamento de imagem. Analisando a figura 2.2 e possıvel verificar
que, utilizando uma tecnica de fotometria que consiste em adquirir quatros imagens com condicoes de
iluminacao distintas, e possıvel extrair a forma e a textura de um pneu.
Esta tecnica e bastante utilizada no meio industrial, sendo que apresenta tambem grande utilidade
na industria dos ceramicos. Originalmente esta tecnica foi desenvolvida por Woodham [30]. Sendo
18
(a) Iluminacao a 0o (b) Iluminacao a 90o (c) Iluminacao a 180o (d) Iluminacao a 270o
(e) Forma relativa do pneu (f) Textura do pneu
Figura 2.2: Resultados da aplicacao de uma tecnica de fotometria para a obtencao da textura de umpneu
que o princıpio base consiste em adquirir varias imagens estaticas do mesmo cenario mas alterar as
condicoes de iluminacao. Isto permite verificar que para um particular pixel em imagens consecutivas
corresponde ao mesmo ponto no espaco. Seguidamente com base nas sombras obtidas e possıvel
obter uma estimativa da forma do objeto.
2.3.2 Iluminacao polarizada
Outra forma de obter de analisar um objeto especular e atraves da utilizacao de luz polarizada. A
utilizacao deste princıpio e de grande interesse uma vez que permite obter imagens diferentes para di-
ferentes angulos de polarizacao. A construcao de sistema oticos, por norma, foca-se nas caracterısticas
do comprimento de onda e da intensidade da luz. No entanto, a polarizacao da luz e uma propriedade
importante que afeta qualquer sistema de visao, mesmo aqueles que nao a utilizam diretamente. A
iluminacao polarizada apresenta uma grande vantagem na analise de superfıcies especulares uma vez
que permite o corte de certos comprimentos de onda da iluminacao, eliminando assim reflexos inde-
sejados. Como e possıvel verificar na figura 2.3 De forma a escolher uma polarizacao especifica, sao
utilizados polarizadores que permitem a transmissao da polarizacao desejada refletindo o resto.
A utilizacao de luz polarizada para a inspecao de defeitos foi abordado por Morel [31]. O sistema de
aquisicao e composto por um polarizador de cristal lıquido e uma cupula difusa que tem como funcao a
de alimentacao de luz nao-polarizada a superfıcie do objeto. O polarizador de cristal lıquido e utilizado
19
(a) Analise da peca com re-curso a luz ambiente
(b) Analise da peca com re-curso a iluminacao polarizada
Figura 2.3: Resultados obtidos do estudo de forcas internas resultantes da injecao de plastico
pois pode ser regulado eletricamente. Nesta solucao sao retiradas 18 imagens espacadas de 10o e
seguidamente e aplicado o metodo dos mınimos quadrados enquanto o polarizador e regulado. Esta
tecnica e de grande interesse pois tem grande aplicabilidade industrial.
2.3.3 Deflectometria
Apesar de ser possıvel encontrar varias tecnicas para analisar superfıcies especulares, a que e visivel-
mente mais referida na literatura e a Defletometria. A Defletometria e uma tecnica nao interferometrica
que tem por objetivo obter parametros dimensionais sem ter de recorrer a destruicao ou sequer ao con-
tacto com o objeto a ser analisado. Estes metodos tem por base a analise da deformacao de um padrao
numa superfıcie especular quando este e projetado numa superfıcie sendo que estas deformacoes cau-
sam uma alteracao no reflexo do padrao emitido [32].
Um sistema de inspecao automatico com recurso a esta tecnica e relativamente facil de implemen-
tar e de automatizar uma vez que nao recorre a nenhum tido de equipamento altamente especializado.
Este metodo e de grande interesse para analisar deformacoes em objetos, no entanto, e necessario que
esses objetos apresentem um reflexo especular [33] pois e a unica maneira de extrair informacao do re-
flexo proveniente da superfıcie. A tecnica de Defletometria para a inspecao de superfıcies especulares
tem a vantagem de ser independente das propriedades oticas da superfıcie.
A base da Defletometria e baseada na forma em como operadores especializados inspecionam
superfıcies especulares ja que o princıpio e o de utilizar o reflexo de luzes circundantes na superfıcie
a inspecionar e verificar se existem deformacoes locais com base nesse mesmo reflexo [34]. Quando
associado a um sistema de inspecao automatico, para a implementacao deste sistema e necessario
que uma camara desempenhe essa funcao. Aquando da implementacao deste sistema e necessario
ter em consideracao que o sistema de aquisicao deve estar focado em relacao ao reflexo do padrao
projetado e nao em relacao a superfıcie em questao uma vez que uma alteracao na normal da superfıcie
implica uma alteracao no percurso otico da luz, gerando assim uma perturbacao do padrao adquirido.
Este problema foi primeiramente abordado por Sanderson [35] que propos uma abordagem que
consiste na iluminacao e aquisicao de imagens de superfıcies especulares de forma a ser possıvel
obter a forma tri-dimensional. Este sistema de iluminacao estruturada utiliza uma matriz de pontos que
20
sao projetados na superfıcie e os consequentes reflexos permitem calcular o relevo e orientacao local.
Um sistema stereo tambem e apresentado de forma a ser possıvel analisar superfıcies de dimensoes
superiores.
Posteriormente, este problema comecou a ser analisado em ambientes industriais quando Huang
[36] apresentou um sistema de iluminacao cujo objetivo era especificamente o de analisar compo-
nentes industriais que apresentassem comportamentos especulares. Esta solucao apresenta um tipo
de iluminacao binaria que e constituıda por sucessivas zonas de iluminacao nula e de iluminacao
maxima (padrao zebrado). Este padrao, ao ser projetado sobre uma regiao com uma alteracao local de
orientacao, um defeito, apresenta pixeis de intensidade maxima na zona que supostamente devia ser de
intensidade nula. De forma a tornar estas alteracoes o mais visıveis possıvel, os valores de saturacao
das imagens foram tambem eles aumentados. No entanto, para esta configuracao em concreto, apenas
e possıvel verificar defeitos em zonas de intensidade nula.
De forma a ser possıvel inspecionar o corpo em todas as zonas, quer elas fossem de intensidade
maxima ou mınima, Knauer [37] apresentou uma o princıpio de Phase Measuring Deflectometry (PMD).
Este princıpio consiste em projetar um padrao sinusoidal na superfıcie a analisar e seguidamente anali-
sar a deformacao do reflexo desse mesmo padrao, sendo que essas mesmas deformacoes sao causa-
das por variacoes da orientacao da superfıcie. Atraves do estudo do padrao tambem e possıvel calcular
de forma precisa a normal em qualquer ponto. Este metodo foi desenvolvido com o objetivo de calcular
a curvatura de lentes oculares.
De forma a aplicar o princıpio de deflectometria a areas de inspecao maiores e de uma forma
flexıvel em termos de geometria, Werling [38] desenhou um sistema a implementar no braco robotico,
que consiste num ecra LCD que e responsavel por projetar o padrao, e por duas camaras. Este sistema
apresenta a vantagem de ser compacto e manter uma calibracao geometrica durante maiores perıodos
de tempo. A unidade de processamento de imagens tambem esta contida no sistema. Este processador
e responsavel por definir a rota do braco robotico e por processar e ordenar as imagens adquiridas
sendo que nem todas as que sao adquiridas sao processadas. Uma grande vantagem de implementar
um sistema destes num braco industrial e a sua grande repetibilidade, oferecer seis graus de liberdade
e apresentar uma maior resistencia a deformacao, sendo que pode ser visto na figura 2.4. De todos
os sistemas apresentados na literatura este e aquele que mais se assemelha a solucao a ser proposta
nos capıtulos seguintes
Ao analisar a situacao atual de sistemas de inspecao visual de defeitos e, independentemente de
se ter constatado que ja existem inumeras solucoes apresentadas, e necessario nao esquecer que
grande parte da inspecao de superfıcies especulares ainda e feita por operadores. Um dos casos
mais importantes de referir e o sector automovel onde quase a totalidade dos fabricantes ainda recorre
a operadores especializados para desempenhar esta tarefa. No entanto, e importante referir que se
tem vindo a desenvolver trabalho nesta area e uma consequencia disso mesmo e apresentada por
Molina [34]. Este artigo introduz uma nova abordagem para detetar defeitos em chassis que pode ser
vista na figura 2.4 e procede a posterior catalogacao desses mesmos defeitos. Esta solucao utiliza
um princıpio deflectometrico e apresenta a capacidade de detetar praticamente a totalidade de defeitos
21
(a) Tecnica de deflectometria aplicada para detetar defeitos na industriaautomovel
(b) Solucao apresentada por Werling [38]
Figura 2.4: Solucoes deflectometricas abordadas
em superfıcies especulares. Este metodo consiste em dois blocos: primeiramente, e realizado um
pre-processamento onde uma estrutura projeta um padrao com dois nıveis de intensidade distintos
e o chassis e movido uniformemente ao longo do padrao; seguidamente, um pos-processamento e
apresentado de forma a evitar a necessidade de utilizar fundos estimados anteriormente. Finalmente,
o fundo estimado e utilizado numa nova lei de subtracao onde os defeitos sao diferenciados de outras
deformacoes presentes. Este metodo apresenta grandes areas de inspecao e um curto tempo de
processamento, no entanto, a implementacao desta solucao e extremamente dispendiosa devido ao
elevado numero de camaras a que recorre.
22
Capıtulo 3
Metodologia
Neste capıtulo sera apresentada a metodologia que foi desenvolvida para atingir os objetivos defini-
dos no inıcio do documento, sera explicado o processo e todas as alternativas equacionadas para a
obtencao do sistema de iluminacao e algoritmo que foram implementados. De uma forma generica, o
que e expectavel de um sistema automatico de inspecao e que este seja capaz de controlar condicoes
exteriores, adquirir imagens e inferir conclusoes uteis sobre toda a informacao que adquiriu de forma
a facilitar a tomada de decisoes relativamente ao objeto inspecionado. E necessario que o sistema de
inspecao siga uma sequencia de estados, de modo a que nestes se desempenhe uma destas funcoes
especıficas:
− Adquira imagens do objeto de interesse;
− Aplique um pre-processamento nas imagens obtidas para que posteriormente seja possıvel pro-
cessa-las;
− Interaja com o operador de forma a que este consiga, de uma forma inequıvoca, entender o que
foi detetado e que consiga tomar uma decisao com base na informacao disponibilizada.
Num primeiro passo, e necessario considerar o efeito das condicoes externas de forma a ser
possıvel controla-las da melhor forma possıvel. Para tal, e necessario criar condicoes de iluminacao
que permitam adquirir imagens o mais consistentemente possıvel e de uma forma independente as
condicoes de iluminacao nao controladas. Os subsistemas responsaveis por garantir o controlo sob as
condicoes de luz a que a solucao esta sujeita sao o sistema de iluminacao e o sistema de otica.
Apos anular o efeito das condicoes exteriores e de ser possıvel adquirir imagens de uma forma
consistente, e necessario proceder a analise dessas mesmas imagens de modo a ser possıvel extrair
informacao relevante. Este processo de analise pode ser dividido em dois passos, sendo que o primeiro
corresponde ao pre-processamento e o segundo ao processamento propriamente dito. Primeiramente
e necessario tratar a imagem de modo a eliminar ou suavizar o efeito de ruıdo presente, sendo que
neste passo sao aplicados filtros e tecnicas de manipulacao adequadas a mesma. Posteriormente, e
necessario manipular os valores da imagem de modo a conseguir encontrar correlacoes que permitam
auferir informacao relevante para a detecao e localizacao de defeitos
23
Numa fase final, e preciso ter uma ideia geral em como todo o sistema vai operar, havendo assim
a necessidade de interligar todos os subsistemas. Desta forma, e preciso tambem estruturar o funcio-
namento da solucao de forma a entender como esta vai se comportar para objetos de formas e cores
diferentes tornando-a assim o mais flexıvel possıvel. Assim, aquilo que se pretende da solucao pro-
posta e que esta apresente flexibilidade para testar diferentes tipos de objetos e que a sua utilizacao
seja o mais intuitiva possıvel.
3.1 Sistema de iluminacao
Para criar o sistema de iluminacao proposto foi necessario testar varias solucoes e configuracoes de
forma entender qual delas poderia ser mais facilmente controlada e que apresentasse os melhores
resultados. Tendo em vista que se pretende detetar defeitos sobre superfıcies especulares, foram
testadas varias alternativas recorrendo a luz estruturada, sabendo que a solucao final deveria passar
por:
1. Projetar um padrao conhecido no objeto
2. Analisar a deformacao no reflexo desse mesmo padrao
3. Obter conclusoes significativas fazendo uso das propriedades especulares dos objetos a estudar
Primeiramente, foi necessario decidir qual seria a fonte de iluminacao que melhor se adequaria ao
problema em questao. Seguidamente, e tendo em consideracao que os objetos a analisar poderiam
apresentar uma geometria variada, assumiu-se que a area a ser analisada em cada uma das imagens
adquiridas teria de ser localmente plana. Esta hipotese levou a concluir que a solucao a implementar
passaria por inspecionar o corpo atraves de varias imagens captadas ordenadamente e nao apenas
atraves duma imagem global e que o sistema de iluminacao deveria garantir o mesmo conjunto de
condicoes para qualquer uma das aquisicoes. Estas condicoes base permitem garantir que, indepen-
dentemente da forma da superfıcie, as imagens adquiridas seriam sempre relativamente semelhantes
entre elas e permitindo assim tambem desenvolver um algoritmo robusto que nao tivesse de ser al-
terado de objeto para objeto. De seguida, irao ser apresentados alguns dos sistemas de iluminacao
equacionados, de forma a selecionar aquele que melhor se adequa.
3.1.1 Detecao atraves de sombras
Inicialmente adotou-se um princıpio que consistia em projetar uma luz uniforme de forma tangencial na
superfıcie de modo a esta gera-se um campo de luz que ao interagir com defeito, fosse ele uma saliencia
ou uma depressao, causaria assim uma irregularidade na projecao e permitisse assim desenvolver um
algoritmo que se focasse em detetar variacoes de intensidade na regiao iluminada. Desta forma, devido
ao seu comportamento coerente, monocromatico e altamente colimado, assumiu-se que a utilizacao de
lasers fosse a solucao que poderia apresentar melhores resultados. Os conceitos teoricos por detras
desta iluminacao sao abordados mais detalhadamente no Apendice B.1.
24
(a) Estrutura de teste e apoios de laser (b) Camara Teledyne Dalsa C1400
(c) Computador industrial GV1000 (d) Amostras utilizadas em laboratorio
Figura 3.1: Subsistemas utilizados na fase laboratorial
Para testar esta primeira solucao desenvolveu-se uma estrutura que consiste numa peca circular
ligada a um aro metalico atraves de 6 varoes roscados e pode ser vista na figura 3.1 a). A peca circular
(parte superior) tem como funcao principal a de servir de suporte para o sistema de aquisicao, o aro
metalico(parte inferior) apresenta 12 furos igualmente espacados onde foram colocados os 6 veios e
duas pecas de suporte para os lasers. Esta configuracao revelou-se util uma vez que permitia regular
a posicao dos lasers e a altura da camara em relacao a superfıcie a analisar
Para esta fase experimental foi utilizada uma camara Teledyne Dalsa Genie C1400 com ligacao
Giga Ethernet a um controlador GV 1000, presentes nas figuras 3.1 b) e 3.1 c), respetivamente. De
maneira a validar o princıpio proposto foram implementados 2 lasers espacados de 90 grau, de forma
a criar um campo de luz tangente a superfıcie como pode ser visto na figura 3.2 a). O laser gera um
campo aproximadamente uniforme que passa tangencialmente no objeto e e perturbado caso haja uma
perturbacao na superfıcie. Para nao comprometer os resultados obtidos, toda a estrutura foi envolvida
em veludo preto com o proposito de absorver o maximo de luz exterior possıvel. A solucao em causa foi
testada ao analisar uma amostra de placas metalicas de diferentes formas e cores que foram pintadas
eletrostaticamente.
No que toca a resultados obtidos, utilizando este sistema de iluminacao, foi possıvel concluir que
esta solucao nao se demonstrou a mais eficaz uma vez que o padrao projetado apresentava muito
25
speckle [39], o que se traduzia em flutuacoes de intensidade que por vezes ocultavam defeitos que
deveriam ser detetados. Apesar de certos defeitos interagirem com o padrao projetado criando sombras
e consequentes alteracoes de gradiente, este metodo nao se demonstrou satisfatorio na detecao de
todos os tipos de defeitos (especialmente concavidades), presentes nas amostras, sendo que a taxa de
detecao para este metodo foi muito inferior a desejada. Outro aspeto que levou a rejeicao deste metodo
prende-se com facto de este ser bastante sensıvel a pequenas impurezas presentes na superfıcie (ex:
pequenas partıculas de po), ou seja, este sistema de iluminacao nao toma partido das caracterısticas
especulares do objeto e nao garante uma distincao clara entre sombras provenientes da interacao com
partıculas depositadas na superfıcie e de sombras provenientes da interacao da luz com os defeitos.
(a) Speckle presente numa das amostras quando aplicada iluminacao tangencial
(b) Laser linear (c) Pormenor de speckle presente num laser linear
Figura 3.2: Ilustracao do efeito gerado pelo speckle
Analisando o princıpio de luz tangencial, este tambem deve de ser descartado uma vez que e extre-
mamente desafiante garantir essa relacao com a superfıcie para determinadas geometrias. Concluindo
e analisando os resultados obtidos para a proposta inicial, verificou-se que seria necessario implemen-
tar uma solucao que permitisse projetar um padrao mais uniforme e que aproveitasse de certa forma
26
as propriedades especulares da superfıcie. Outro aspeto que foi tido em consideracao numa segunda
fase foi o facto de que seria necessario haver um maior controlo sobre impurezas, pois estas pode-
riam comprometer os resultados. Consequentemente, conclui-se que a segunda proposta passaria por
uma solucao de maior intensidade luminosa, que tomasse partido das propriedades especulares da su-
perfıcie e que conseguisse ser projetada de uma forma facilmente replicavel para todas as geometrias.
3.1.2 Detecao por Deflectometria utilizando Texturas
Tendo em conta todas as conclusoes retiradas da primeira abordagem, e proposta uma alternativa
que permite resolver os principais pontos que tinham referidos previamente, nomeadamente a detecao
de todos os possıveis tipos de defeitos (incluindo concavidades) e a robustez da solucao no que diz
respeito a existencia de pequenas poeiras. Nesta fase era necessario encontrar uma solucao que
permitisse projetar uma luz de alta intensidade que fosse facilmente implementavel e que projetasse
um campo luminoso o uniforme possıvel. Desta forma, conclui-se que uma solucao que se enquadrava
dentro destes requisitos seria a utilizacao de um projetor DLP. Mais informacao sobre esta tecnologia
pode ser analisada mais profundamente no Apendice B.2.
Esta solucao permite a projecao de uma luz de grande intensidade e de elevado contraste, satisfa-
zendo os pontos desejados. Desta forma, o princıpio de funcionamento passaria por utilizar um sistema
de iluminacao estruturada com recurso ao princıpio de deflectometria, ou seja, por projetar um padrao
zebrado na superfıcie do objeto que seria deformado caso fosse refletido por uma zona que contivesse
um defeito, como foi abordado na seccao 1.3.2. Outra razao pertinente que levou a utilizacao desta tec-
nologia prende-se com facto de que um projetor DLP permite testar diferentes padroes em diferentes
posicoes uma vez que se trata de um projetor movel.
(a) Projetor DLP HP VP6120 (b) Projetor DLP Exquision S6
Figura 3.3: Projetores DLP utilizados em teste
Primeiramente, de forma a testar a abordagem proposta, foi utilizado um projetor HP VP6120 que
permite iluminar a superfıcie com uma intensidade de 2000 Lumen e com um contraste de 2000:1,
sendo que estas especificacoes em concreto permitiram colmatar perfeitamente as falhas enfrentadas
na primeira solucao. A alta intensidade permitiu minimizar qualquer interacao entre o padrao e depositos
presentes no objeto e, tratando-se de um dispositivo movel, foi possıvel colocar o projetor a diferentes
distancias e angulos de modo a entender se a solucao era viavel. Analisando os resultados obtidos, foi
efetivamente possıvel verificar que ao projetar um padrao zebrado altamente intenso e contrastado que
27
este se deformava exclusivamente quando incidia numa zona defeituosa, concluindo assim que esta
deformacao estava relacionada com o comportamento especular do objeto. No entanto, e necessario
ter em consideracao que o projetor utilizado era demasiado pesado e sensıvel para ser implementado
numa solucao industrial.
Tabela 3.1: Tabela comparativa entre os dois projetores DLP utilizados
Especificacoes Exquision S6 HP VP6120Dimensoes 5.5cm x 5.5cm x 5.5cm (LxCxA) 11cm x 30cm x24 cm (LxCxA)
Peso 0.173 kg 3.0 kgResolucao 854 x 480 1280x1024Contraste 1000:1 2000:1
Intensidade 100 Lumen 1500 LumenTempo de vida 30,000 horas 2500 horas/lampada
Considerando que a solucao final deveria ser flexıvel, robusta e facil de implementar em ambientes
industriais, foi necessario adaptar o princıpio proposto. Desta forma, com o objetivo de conceber uma
solucao o mais movel e compacta possıvel, recorreu-se a utilizacao de um projetor DLP Exquision S6
que se trata de um dispositivo que utiliza a mesma tecnologia DLP com a particularidade deste ser de di-
mensoes inferiores (5.5 x 5.5 x 5.5 cm). Este projetor possibilita uma implementacao de uma forma mais
robusta e flexıvel uma vez que, devido ao seu peso reduzido, e possıvel fixa-lo a estrutura apresentada
anteriormente. Os dois sistemas abordados podem ser vistos na figura 3.3 e as suas especificacoes
estao presentas na tabela 3.1. Esta tecnica mostrou-se eficaz na detecao de defeitos uma vez que fo-
ram utilizava as caracterısticas especulares da superfıcie para extrair informacao relevante, no entanto,
alguns problemas que surgiram levaram a que esta solucao tivesse ser descartada.
Primeiramente, a intensidade do segundo projetor e da ordem dos 200 Lumen o que se verificou
a ser um valor de intensidade demasiado baixo uma vez que para captar imagens com os mınimos
parametros de qualidade, o tempo de exposicao da camara tinha de ser demasiado elevado e que se
vinha a traduzir no fenomeno de blurring durante o movimento entre fotos sucessivas. Outro aspeto
negativo desta solucao prende-se com o facto da projecao do padrao ser facilmente influenciavel por
vibracoes do sistema, ou seja, para desenvolver um algoritmo de detecao adequado, seria necessario
que as linhas projetadas estivessem sempre na mesma posicao de modo a ser possıvel detetar even-
tuais desvios. Por fim, e de notar que, a semelhanca do outro do sistema referido anteriormente,
o projetor utilizado nao apresenta caracterısticas industriais o que leva a um aquecimento excessivo e
uma vez que os resultados obtidos apresentam alguma margem de progressao optou-se por prosseguir
na busca de uma outra solucao e nao recorrer a um sistema homologo de caracterısticas industriais.
Ao utilizar a tecnologia DLP, apesar de nao ter sido possıvel apresentar resultados considerados
satisfatorios de uma forma consistente, foi possıvel extrair uma conclusao de extrema importancia. Du-
rante os testes realizados a esta solucao, e como pode ser visto na figura 3.4 a), a interacao entre
o padrao projetado e os defeitos presentes na amostra resumia-se a um pequeno desvio das linhas
zebradas o que, em termos de desenvolvimento de algoritmo, e extremamente difıcil de detetar. No en-
28
tanto, quando o padrao era primeiramente projetado numa superfıcie difusa que seguidamente refletido
na superfıcie a analisar, era possıvel verificar um fenomeno extremamente interessante que se designa
de efeito borboleta e que consiste na inversao local e abrupta do padrao de cores projetado. Este
fenomeno local pode ser visto na figura 3.4 b), e de facil detecao e torna-se independente de qualquer
pequena interferencia. Olhando mais detalhadamente para este fenomeno e possıvel e para a figura
3.4 c) verificar que, ao conferir um comportamento difuso a luz proveniente do projetor, a projecao de
intensidade na figura podia quase que ser vista como uma onda onde as zonas amarelas correspondem
a zonas de alta intensidade, as zonas azuis a zonas de baixa intensidade e que toda a distribuicao se
parece com uma onda sinusoidal. Observando a figura e possıvel verificar que esta onda e claramente
perturbada para zonas defeituosas.
(a) Imagem capturadas quando o padrao e projetado por umsistema DLP
(b) Imagem capturada quando o padrao e projetado por umsistema difuso
(c) Efeito da variacao gradual de intensidade na detecao de defeitos
Figura 3.4: Ilustracao comparativa entre uma iluminacao contrastada e uma iluminacao ligeiramentedifusa
3.1.3 Detecao por Deflectometria usando um Gradiente de Intensidade
Dentro das solucoes com recurso a iluminacao difusa as opcoes sao vastas e o seu comportamento
apenas varia em pequenos aspetos, no entanto, quando se fala deste tipo de iluminacao, a iluminacao
LED destaca-se em relacao ao resto. Duma forma geral, todas as iluminacoes industriais com recurso
a LED apresentam uma alta intensidade e uma consideravel uniformidade. Das diferentes solucoes
a serem analisadas neste subcapıtulo, todas podem ser analisadas em maior detalhe no Apendice
29
B.3. A primeira solucao LED testada foi uma Luz Linear LED de Alta intensidade (High intensity LED
Line Light) ja que este sistema de iluminacao, como se pode ver na figura 3.5 a), permite projetar
um padrao relativamente difuso na superfıcies e estudar eficazmente as suas interacoes com zonas
defeituosas. No entanto, esta iluminacao apresentava uma pequena regiao de interesse e por vezes
um comportamento pouco constante no que diz respeito ao padrao projetado, como e possıvel ver na
figura 3.5 b).
(a) Sistema de iluminacao linear LED (b) Imagem captada quando a superfıcie e iluminada por um sistema deiluminacao linear LED
Figura 3.5: Ilustracao do efeito de um sistema de iluminacao linear LED
Apos uma analise de outras possıveis solucoes comerciais, convergiu-se para a utilizacao de um
Backlight LED colimado cujo modelo esta na figura 3.6. Este sistema apresenta uma iluminacao alta-
mente intensa, uniforme e gracas a interacao entre o seu comportamento inerentemente difuso devido
ao facto de ser um LED com o seu comportamento colimado, este sistema apresenta uma emissao
difusa ideal para este problema em concreto. Para implementar uma tecnica deflectometrica, foram adi-
cionadas listas pretas ao backlight de modo a projetar um padrao zebrado no objeto. As especificacoes
do Backlight utilizado podem ser vistas na tabela 3.2.
Para ser possıvel validar o sistema de iluminacao proposto, foi necessario garantir que um defeito
generico era percetıvel em toda a regiao de interesse e, e possıvel verificar na figura 3.7, isto verifica-se
para qualquer posicao do defeito na imagem. E possıvel tambem ver que a dispersao luminosa do
backlight e suficientemente uniforme e permite projetar consistentemente um padrao constante numa
superfıcie especular.
Figura 3.6: Backlight EuroBrite colimado
30
Tabela 3.2: Especificacoes do sistema de iluminacao
Especificacao EuroBrite BacklightArea 134.6mm x 94mm
Irradianica 184 W/m2
Luminancia 65500 luxPeso 245.1 g
Consistencia luminosa 50000 horasDimensao 67mm x 44mm x 29mm (CxLxA)
(a) Projecao da iluminacao Backlight na superfıcie especular (b) Distribuicao luminosa do Backlight
(c) Variacao luminosa de defeitos ao longo da imagem
Figura 3.7: Projecao e distribuicao da iluminacao Collimated LED backlight
31
3.2 Sistema de aquisicao
Seguidamente, apos obter uma solucao para o sistema de iluminacao definida, avancou-se para o pro-
cesso de escolha do sistema de aquisicao que melhor se adequa ao projeto em causa. Relembrando
os objetivos, uma das especificacoes deste projeto e que este detete defeitos com dimensoes a partir
de 0.2mm. Tendo sempre este facto presente, que a camara ate aqui utilizada nao apresentava capaci-
dades para captar perturbacoes desta dimensao, consequentemente, foi necessario optar por um outro
sistema de aquisicao. Na escolha de um sistema ideal e necessario ter varios fatores em consideracao,
mais concretamente, e necessario um dispositivo com um sensor de imagem de elevada resolucao e
que permita a alteracao de parametros como o tempo de exposicao e a regiao de interesse da ima-
gem a captar. Outro parametro que e necessario ter em consideracao e que para este projeto nao
foram definidas limitacoes relativamente a area a inspecionar, desta forma, a camara a ser escolhida
deve permitir transferir imagens de uma forma fiavel e eficiente, a comparacao entre especificacoes das
duas camaras utilizadas pode ser vista na tabela 3.3.
Tendo em consideracao todas as especificacoes determinadas optou-se pela implementacao de
uma camara Teledyne Dalsa Genie TS-C4096. O firmware disponibilizado pelo fornecedor tambem foi
preponderante uma vez que permite a regulacao de varios parametros da camara remotamente. Um
aspeto relevante que levou a escolha desta camara e o facto de que se pretende implementar esta
solucao num meio industrial e, para tal, e conveniente utilizar um sistema que permita estabelecer
um tipo de comunicacao Giga Ethernet uma vez que este meio de comunicacao permite utilizar uma
cablagem de grande comprimento sem comprometer a transferencia de dados. Mais detalhes sobre a
lente utilizada podem ser analisados no Apendice C
Figura 3.8: Sistema de otica utilizado no projeto consistindo de uma camara Teledyne Dalsa TS C-4096e uma lente Carl Zeiss Interlock 2/50
Relativamente a otica a utilizar, uma vez que e necessario com um ındice de distorcao baixo e que
permita obter com grande detalhe e nitidez a zona a inspecionar decidiu-se utilizar uma Lente Carl
Zeiss Interlock 2/50. Esta lente apresenta uma distancia focal de 50 mm, focando um objeto ate a
distancia de 40 cm, colocando esta lente dentro da categoria das lentes macro. Uma das desvantagens
na utilizacao de uma lente deste genero e a reduzida profundidade de campo, o que significa que na
implementacao desta solucao e necessario garantir uma forma de adquirir imagens a uma distancia
32
Tabela 3.3: Especificacoes das duas camaras utilizadas
Especificacao Genie 1400 TS-C4096Resolucao 1,392 (h) x 1,040 (v) 4,096 x (h) 3,072 (v)
Frame Rate 15 fps 10 fpsSensor CCD CMOS
Dimensao sensor 12.7mm 30 mmInterface GigE GigE
Dimensao 67mm x 44mm x 29mm (CxLxA) 54mm x 49mm x 49mm (CxLxA)
relativamente constante.
Esta otica apresenta a vantagem de ter incorporados parafusos que permitem bloquear tanto o foco
como a abertura e o seu revestimento anti-reflexivo melhorado reduz o efeito “ghosting” e “flare” em
situacoes crıticas de iluminacao. O conjunto total da otica pode ser visto na figura 3.8.
No que diz respeito a dimensao mınima detetavel pela otica implementada, foi calculada a relacao
entre a area de trabalho e a area do sensor. Ao adquirir uma imagem da superfıcie a analisar sem qual-
quer tipo de recorte de regiao de interesse, e possıvel verificar que a imagem cobre uma area de 8cm(h)
x 6cm(v) e que o sensor da camara apresenta 4092(h) x 3072(v) pixeis, o que significa que a area real
correspondente a um pixel e de 19.55 mıcron. Este resultado foi tambem validado com a equacao de
lente: 1f = (n− 1)
(1
Dsensor− 1
Dreal
), onde f corresponde a distancia focal, n ao ındice refrativo da
lente e as restantes variaveis correspondem a distancia da lente ao sensor e da lente a superfıcie, res-
petivamente. Admite-se que um defeito deve ocupar na imagem uma area cujo eixo maior (Major Axis
Lenght) seja igual ou superior a 10 pixeis (trata-se de uma regra empırica para poder distinguir o defeito
de ruıdo natural do objeto), indo ao encontro do requisito inicialmente estabelecido em que os defeitos
detetados terao um diametro superior a 0.2 mm (10x19.55 mıcron). Mais especificacoes sobre a lente
utilizada podem ser consultadas no Apendice C.1
3.3 Algoritmo
Uma vez definido o sistema de iluminacao e o sistema de aquisicao de imagens e entao possıvel
desenvolver o algoritmo de detecao. Assumindo que a zona de inspecao e localmente plana e apre-
senta caracterısticas especulares, todas as imagens adquiridas vao ser semelhantes a imagem de
referencia apresentada no final do subcapıtulo anterior, a figura 3.7 a), sendo que e possıvel que o
padrao projetado apresente algumas alteracoes devido a topologia caracterıstica da superfıcie (peque-
nas depressoes ou saliencias). Como e possıvel verificar na figura 3.7 c), qualquer imagem adquirida
vai apresentar uma regiao de interesse onde se pode verificar claramente a variacao gradual entre
regioes de cor branca e regioes de cor negra. O objetivo principal deste algoritmo vai ser o de encontrar
alteracoes locais de intensidade contidas na imagem que devam corresponder a defeitos na superfıcie
a analisar.
Primeiramente, e necessario adquirir uma serie de imagens que contenham defeitos para entender
como estes se comportam face ao sistema de iluminacao estruturado com o objetivo de extrapolar um
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comportamento padrao numerico na correspondente imagem. Anteriormente, verificou-se que, quando
o padrao proposto era projetado sob um defeito, na imagem adquirida podia-se constatar que existia
uma interacao entre a luz clara e escura que gerava um efeito borboleta e uma consequente alteracao
na intensidade local da figura, como e possıvel verificar na figura 3.9 e). Este fenomeno e de extrema
importancia uma vez que e possıvel verificar que, quando este ocorre, a zona correspondente ao defeito
diz respeito a uma area onde existe uma acentuada variacao local do nıvel de intensidade da imagem.
O sistema de iluminacao foi concebido de modo a que a variacao de intensidade entre as zonas claras
e escuras seja o mais uniforme possıvel de modo a facilitar a detecao de variacoes locais acentuadas.
Procedeu-se a um estudo da interacao do sistema de iluminacao com os diversos tipos de defeitos
apresentados no primeiro capıtulo. Analisando individualmente o comportamento destes defeitos ao
serem inspecionados, pode-se verificar que todos eles apresentam comportamentos caracterısticos, no
entanto, e possıvel separa-los em dois grupos, os que apresentam consideraveis gradientes locais e
aqueles que geram variacoes tenues da intensidade da imagem, como as crateras. Consequentemente,
e natural que para dois comportamentos distintos, se divida o algoritmo em dois blocos que serao
apresentados neste capıtulo com o objetivo de identificarem na imagem estes dois comportamentos
em concreto.
3.3.1 Pre-processamento
Primeiramente e necessario explorar o unico elemento comum entre todos os tipos de defeitos que
consiste na alteracao local de intensidade. Desta forma, uma questao fulcral no pre-processamento diz
respeito a manipulacao da imagem de forma a tornar o defeito o mais visıvel possıvel. Para tal aplicou-
se uma transformacao de brilho que consiste em mapear a imagem inicial numa outra imagem de forma
a que o 1% dos pixeis que apresentam os valores de intensidade mais baixo sejam saturados em 0,
que o 1% de pixeis que apresentam os valores de intensidade mais elevados sejam saturados em 255 e
que os restantes 98% sejam ajustados de forma a manter a coerencia da imagem. Esta transformacao
e utilizada de forma a aumentar a amplitude de intensidades e, consequentemente, fazendo com que,
como e possıvel verificar na figura 3.8 c), qualquer defeito presente apresente um maior gradiente e/ou
um maximo local com uma maior proeminencia. Tambem e possıvel verificar que na aplicacao do pre-
processamento tambem existem alguns filtros suavizadores com o objetivo de minimizar o efeito de
flutuacoes de intensidade luminosa com a aplicacao de filtros gaussianos e mediana.
No que diz respeito a superfıcies especulares com o comportamento metalizado, e possıvel verifi-
car atraves das imagens obtidas que estas apresentam um maior ruıdo inerente devido ao reflexo da
iluminacao nas partıculas de alumınio presentes. Desta forma, e expectavel que o pre-processamento
necessario seja mais extenso e que requeira a aplicacao de um maior numero de filtros e operacoes.
Mais concretamente, sao implementados 3 filtros, um filtro mediana, um filtro gaussiano e um filtro bila-
teral. Como foi referido anteriormente, o filtro mediana e implementado com o objetivo de eliminar ruıdo
pontual que, neste caso concreto, influencia os resultados de uma forma mais significativa, uma vez
que os reflexos das partıculas geram maximos locais com relativa proeminencia que podem vir a ser
34
considerados defeitos pelo segundo bloco do algoritmo. Seguidamente, e aplicado um filtro gaussiano
de forma a aplicar um leve blur na imagem tentando minimizar ao maximo a perda de informacao rele-
vante. Por fim, e aplicado um filtro bilateral que permite que os nıveis de intensidade sejam aglomerados
de acordo com uma logica baseada em coerencia de intensidade luminosa e proximidade, permitindo
assim suavizar o efeito ruıdos sem comprometer as variacoes de intensidade que caracterizacao as
zonas defeituosas
(a) Imagem de superfıcie solida sem pre-processamento coma coluna inspecionada em 3.9 e) a laranja
(b) Imagem de superfıcie solida apos pre-processamento coma coluna inspecionada em 3.9 e) a azul
(c) Imagem de superfıcie metalizada sem pre-processamento (d) Imagem de superfıcie metalizada apos pre-processamento
(e) Intensidade de uma coluna especifica para duas imagens, uma sem pre-processamento (laranja) e uma apos a aplicacao de pre-processamento (azul)
Figura 3.9: Analise comparativa do efeito do pre-processamento
3.3.2 Detecao por gradiente de intensidade
Como ja foi possıvel verificar, a projecao do padrao na superfıcie cria um padrao cuja intensidade varia
gradualmente e, foi tambem possıvel verificar, que um defeito provoca uma variacao abrupta dessa
variacao. O primeiro bloco, responsavel por detetar variacoes abruptas de intensidade, foi desenvol-
vido com base na variacao desse mesmo gradiente ao longo da imagem. Inicialmente, e calculado o
gradiente para cada pixel, tanto na direcao horizontal como o vertical, gerando assim duas matrizes
das mesmas dimensoes a imagem inicial, em que cada pixel corresponde ao respetivo gradiente. Para
ambas as matrizes, vai ser aplicado o mesmo raciocino sendo que os parametros variam um pouco
uma vez que, na direcao vertical, vao existir gradientes de maior valor. Apos o calculo dos gradientes,
35
e aplicado um filtro mediana com o objetivo de eliminar qualquer flutuacao inesperada e de “suavizar”
a matriz, de notar tambem que este filtro preserva fronteiras o que significa que nao vai interferir em
variacoes abruptas locais. Por fim, e criada uma imagem binaria que tera como valores positivos todos
os pixeis que apresentam valores superiores aos valores de referencia mencionados anteriormente.
De notar a importancia de estudar o gradiente em ambas as direcoes para aumentar a robustez deste
princıpio e garantir que a detecao e invariante a orientacao do defeito. Como e possıvel verificar na
figura 3.10, existe um outlier na imagem, correspondendo este a elevada magnitude de gradiente pre-
sente na localizacao do defeito. A maioria dos defeitos a ser identificados nesta fase correspondem a
situacoes onde o gradiente local gerado pela interacao entre a luz e o defeito nao ultrapassa o valor de
threshold uma vez que a perturbacao nao era local mas sim tratava-se duma alteracao que era possıvel
de verificar ao longo de uma area maior quando comparado com a situacao anterior. Ao existir uma area
de interacao maior, o gradiente presente nesta zona da imagem area suavizado, impedindo assim que
este ultrapasse o valor de referencia. Apos implementar esta consideracao inicial verificou-se que uma
parte consideravel dos defeitos eram detetados, no entanto, a taxa de sucesso ainda nao apresentava
valores satisfatorios. Consequentemente, foi necessario estudar os defeitos que nao eram detetados
e tentar concluir um comportamento que os caracterizasse. Desta forma constatou-se que, apesar de
nao serem detetados, a grande maioria dos defeitos nao sinalizados eram visıveis nas imagens adqui-
ridas, o que permitiu concluir que a questao nao provinha de falhas no sistema de iluminacao, mas sim
tratava-se de falhas no algoritmo.
Figura 3.10: Ilustracao da magnitude de gradiente de intensidade com a sinalizacao de um valor cor-respondente a localizacao de um defeito
3.3.3 Detecao por maximos locais de intensidade
Numa segunda fase, e com o objetivo de identificar defeitos que sejam caracterizados por variacoes vais
suaves da intensidade da imagem um outro algoritmo teve de ser implementado. Para entender este
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algoritmo e necessario, primeiramente, analisar uma imagem adquirida pelo sistema proposto. Como
e possıvel verificar e como ja foi referido, e possıvel identificar distintivamente 3 zonas na imagem, no
topo uma zona predominantemente branca, na zona central uma zona predominantemente negra e na
parte inferior uma zona predominantemente branca. Olhando para a imagem como uma matriz de in-
tensidades e analisando uma coluna arbitraria dessa matriz, e possıvel verificar que a representacao
dos elementos desse vetor, do primeiro para o ultimo, se comportam quase que como uma onda si-
nusoidal. Analisando uma coluna em que se sabe a priori que contem um defeito, e possıvel verificar
que o defeito corresponde a uma clara perturbacao nessa coluna, como se pode verificar na figura 3.9
e). Desta forma, apos aplicar um filtro mediana coluna (elemento estrutural corresponde a um vetor
coluna) e um filtro gaussiano com o proposito de suavizar cada coluna, sao entao calculados todos
os maximos locais presentes na imagem e aos quais sao atribuıdos valores de proeminencia. A proe-
minencia quantifica o quanto um maximo local se destaca devido ao seu valor em relacao aos restantes
maximos e e calcula por estender uma linha horizontal em relacao ao maximo que se pretende estudar
ate que esta volte a cruzar a funcao (ou que a imagem acabe) e de seguida e atribuıdo a proeminencia
o valor que dista o maximo local e o mınimo nesse intervalo, como e possıvel verificar na figura 3.11
b). Este metodo de calculo e utilizado uma vez que atribui valores caracterısticos as zonas defeituosas
que permitem distingui-lhas eficazmente dos maximos e dos mınimos absolutos.
Desta forma, se o valor da proeminencia de um maximo local ultrapassar um determinado threshold
a partida esse maximo corresponde a uma perturbacao significativa da onda inicialmente considerara e,
consequentemente, corresponde a um defeito, como e possıvel verificar na figura 3.11 a). De notar que
o objetivo e o de encontrar um maximo local e nao um maximo absoluto uma vez que estes certamente
correspondem a zonas claras sem qualquer defeito, desta forma, e necessario aplicar tanto um valor
de referencia maximo como um mınimo. Por fim, e criada uma imagem binaria que tera como valores
positivos a localizacao de todos os maximos locais que apresentem uma proeminencia entre os valores
determinados.
Numa fase final, apos aplicar estes dois algoritmos, e aplicada a operacao logica de conjuncao as
duas imagens binarias de modo a obter uma imagem final onde estao sinalizados os defeitos encontra-
dos. Sao tambem aplicadas algumas operacoes morfologicas de forma a otimizar os resultados obtidos,
como operacoes de dilatacao, calculo de centroides, calculo de area, entre outros.
Recapitulando e falando de um outro topico abordado no inıcio deste subcapıtulo, esta solucao
tambem foi desenvolvida de modo a ser capaz de apresentar resultados positivos quando tambem
analisa superfıcies especulares que apresentem um comportamento metalizado e como foi tambem
falado, para alem de ligeiras alteracoes nos parametros utilizados, a grande diferenca reside no pre-
processamento das imagens tratadas. Abordando o pre-processamento utilizado, e importante referir
que a sua funcao e a de aplicar um tratamento inicial de modo a que o processamento propriamente dito
seja capaz de obter os melhores resultados possıveis. Desta forma, o pre-processamento aplicado para
os dois casos de teste baseia-se simplesmente na aplicacao de diversos filtros de modo a minimizar o
efeito de ruıdo indesejado. Desta forma, a estrutura do algoritmo proposta e apresentada em 1.
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(a) Ilustracao da proeminencia de um maximo local com a sinalizacao de um valor correspondente a localizacao de um defeito
(b) Esquematica da definicao de proeminencia para o maximo local representado na figura
Figura 3.11: Analise da proeminencia de maximos locais
3.4 Configuracao proposta
Como e possıvel verificar pela estrutura deste capıtulo, a configuracao proposta esta dividida em tres
modulos distintos: i) Sistema de iluminacao; ii) Sistema de aquisicao; iii) Estrutura de suporte. A figura
3.12 mostra o setup proposto apos a aplicacao da metodologia descrita anteriormente. Na imagem
apresentada e possıvel observar o sistema de iluminacao a emitir luz sob a superfıcie a analisar de
modo a eliminar o efeito da luz ambiente. Pode-se verificar que a camara foi colocada numa posicao
de forma a estar aproximadamente alinhada com o eixo da normal da superfıcie. Por fim, foi construida
uma estrutura que permita sustentar a camara, o sistema de iluminacao e que permita que a superfıcie
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Dados: Imagens contidas no BufferResultados: Sinalizacao dos defeitos nas respetivas imagensDefinicao dos elementos estruturais dos filtros a utilizar ;while de imagens dentro do Buffer ≥ 0 do
Aplicar pre-processamento;for Todos os pixels da imagem do
Calcular a magnitude do gradiente;if Gradiente maior que threshold then
Sinalizar pixel na imagem binaria A;else
Manter o valor do pixel a zero na imagem;end
endfor Todas as colunas da imagem do
Calcular a proeminencia dos maximos locais ;if Proeminencia entre valores estipulados then
Sinalizar pixel na imagem binaria B;else
Manter o valor do pixel a zero na imagem;end
endAplicar a juncao entre imagem binaria A e B;Extracao de caracterısticas dos blobs da imagem binaria;Mapeamento da localizacao dos defeitos na imagem original;
endAlgoritmo 1: Pseudo codigo do algoritmo aplicado
a analisar esteja a uma distancia superior a distancia mınima de focagem da lente utilizada (240 mm).
A estrutura desenhada assemelha-se bastante aquela que foi utilizada numa fase inicial uma vez
que esta apresentou resultados positivos e grande adaptabilidade para diferentes situacoes. Desta
forma, foi inicialmente concebido um modelo CAD da estrutura que se pretendia, onde se teve em
consideracao os angulos a que a camara e o sistema de iluminacao tinham de ser colocados de forma
a maximizar a regiao de inspecao. Assim, o modelo foi construido inicialmente com ferro zincado o que
se demonstrou um resistente mas demasiado pesado e que consequentemente levou a que material
excedente tivesse que ser retirado. Foi tambem construido um suporte para o sistema de iluminacao
que apoiou nas barras circulares da estrutura. E importante notar que toda a estrutura foi pintada com
uma cor preta mate de forma a dissipar qualquer reflexo inerente a estrutura.
Em termos de interligacao entre os subsistemas, e de referir que tanto a otica como o sistema de
iluminacao sao suportados pela estrutura atraves de ligacoes aparafusadas. A estrutura apresenta uma
altura regulavel de aproximadamente 600mm, um diametro de 400mm e um peso de cerca de 8kg. A
camara encontra-se conectada ao computador atraves duma ligacao GigaEthernet que permite o envio
das imagens adquiridas para um buffer e todas as aquisicoes sao comandadas atraves de um trigger
eletrico que e enviado para a camara atraves duma porta RS-232.
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Figura 3.12: Esquematica do setup proposto e do seu funcionamento
40
Capıtulo 4
Implementacao
Neste capıtulo sera apresentada a implementacao pratica da configuracao apresentada no capıtulo an-
terior. Para validar a solucao obtida e necessario realizar uma serie de testes e cumprir especificados
requerimentos que permitem afirmar que a solucao e viavel. O sistema ate aqui proposto foi desenvol-
vido num ambiente controlado, onde nao existia influencia significativa por parte da iluminacao exterior
e, todas as amostras analisadas eram previamente conhecidas. Assim sendo, e necessario considerar
que o objetivo e o de criar um sistema de inspecao automatico e desta forma e necessario implemen-
tar e validar este aspeto a varios nıveis de modo a ser possıvel validar a componente automatica do
processo.
O primeiro passo trata-se de adaptar a solucao a um ambiente generico em que as condicoes
de iluminacao podem ser altamente variaveis e imprevisıveis, uma vez que, para validar a solucao, e
necessario transpo-la e analisa-la em diferentes ambientes de modo a testar a sua robustez a inter-
ferencias exteriores. Outro aspeto que deve ser validado e a questao da aquisicao controlada de ima-
gens para variadas posicoes com os mesmos parametros da camara (tempo de exposicao, abertura,
entre outros), esta questao e relevante uma vez que este aspeto esta relacionado com a flexibilidade
do sistema. Ate este momento todas as imagens foram adquiridas com o sistema numa posicao fixa
sendo a placa a movimentar-se, no entanto, para analisar um objeto com uma geometria complexa e
necessario captar imagens de diferentes angulos e para tal e imperativo que a solucao se consiga movi-
mentar controladamente e de forma a obter diferentes perspetivas do objeto. Para tal, e necessario im-
plementar e testar uma forma de movimentacao do sistema. Associado a este problema surge tambem
a questao da programacao repetıvel de rotas para inspecionar sistematicamente um objeto. Por fim,
sera tambem necessario garantir que o sistema tem a capacidade de funcionar interruptamente. De
notar que neste capıtulo apenas serao apresentados os testes realizados para validar a solucao sendo
que os resultados e a discussao dos mesmo apenas serao apresentados no capıtulo seguinte.
41
4.1 Teste estatico
Como ja foi referido anteriormente, a solucao ate aqui proposta foi desenvolvida num ambiente contro-
lado de iluminacao e sem grande interferencia de perturbacoes. Durante os testes laboratoriais, toda
a estrutura encontrava-se envolta em tecido preto com o objetivo de absorver o maximo de luz exterior
de forma a nao interferir com o procedimento. Ao longo desta fase, todos os testes foram realizados
em superfıcies metalicas localmente planas, sendo que o sistema se encontrava apoiado na superfıcie
de teste e a altura da camara era regulada pelos varoes roscados nas laterais, de forma a obter ima-
gens de uma forma consiste. No entanto, e de notar que para validar a solucao proposta e necessario
transferir esta configuracao para um ambiente industrial e verificar se esta apresenta resultados con-
sistentes para superfıcies que nao sejam totalmente planas. Desta forma, como e possıvel verificar na
figura 4.1, numa fase inicial de validacao e implementacao da solucao, foi realizado um teste estatico
em condicoes industriais para validar a questao da aquisicao consistente de imagens em ambientes
nao controlados.
Figura 4.1: Teste estatico aplicado a uma porta azul metalico
Nesta fase, a solucao foi transferida para uma unidade fabril com o objetivo de ter uma maior gama
de amostras disponıvel, validar o princıpio de funcionamento atraves da inspecao visual de componen-
tes especulares por operadores especializados para condicoes as mais semelhantes possıveis aqueles
onde esta solucao podera vir a ser utilizada. Outro aspeto que deve ter sido em consideracao e o
facto de que esta configuracao, ate aqui, apenas foi testada para superfıcies de geometria simples e
dimensoes reduzidas, desta forma, e necessario validar os resultados para superfıcies com geometrias
um pouco mais complexas, desde que continuem a garantir planeza a um nıvel local. Desta forma,
utilizaram-se componentes especulares de geometrias variadas para validar a solucao proposta sendo
que dizem respeito a superfıcies especulares com uma area consideravel e que apresentam uma su-
ave curvatura em ambos os eixos. Para analisar estas geometrias, os objetos foram colocados sob dois
cavaletes e o sistema foi devidamente colocado sob a superfıcie, como e possıvel verificar na figura 4.1
[imagem removida devido a questoes de confidencialidade]. Em termos de geometria, e possıvel veri-
ficar que a peca analisada apresenta uma forma mais complexa uma vez que concreto apresenta uma
42
curvatura convexa e concava, ao contrario das pecas ate aqui testada em laboratorio que apenas apre-
sentam uma curvatura convexa, daı a importancia de testar o sistema para o maximo de configuracoes
possıveis.
No entanto, este teste ainda nao fornece todas as garantias necessarias para validar a solucao
uma vez que foi necessario realizar um outro teste estatico com o objetivo de analisar a robustez do
sistema. O outro aspeto relevante que e necessario validar diz respeito a analise de superfıcies que
apresentam um comportamento metalizada. E de grande importancia analisar extensivamente este
tipo de superfıcies uma vez que e necessario garantir que e possıvel analisar estas da mesma forma
que uma superfıcie solida e com os mesmo parametros da camara uma vez que o objetivo principal
e que este funcione interruptamente e que nao seja necessario realizar um ajuste de parametros para
diferentes cores.
Nesta fase da implementacao, a aquisicao de imagens e feita por ordem do utilizador e nao de
forma automatica e sequencial, falando concretamente sobre a inspecao ate este ponto, o sistema e
colocado na posicao que se pretende de forma a inspecionar uma area especifica e seguidamente
recorre-se a interface camara-utilizador desenvolvida pelo fornecedor da camara para pre-visualizar e
captar imagens. Esta API, para alem de permitir uma pre-visualizacao em tempo real, permite tambem
controlar o numero de frames adquiridos, o numero de frames perdidos, espaco ocupado pelas imagens
adquiridas, largura de banda da informacao transferida e tambem definir uma regiao de interesse dentro
da imagem que, como se pode ver pelas figuras 3.7, e importante uma vez que nem toda a imagem
capturada e relente uma vez que a iluminacao apenas se observa numa zona central.
Olhando para esta fase da implementacao e possıvel verificar que os resultados permitem concluir
que, num ambiente industrial, e possıvel replicar os resultados laboratoriais para um ambiente industrial
onde nao existe controlo sob a iluminacao. No entanto, e com os resultados das imagens obtidas que e
possıvel verificar que as condicoes de teste nao sao otimas uma que, como no laboratorio, a superfıcie
apresenta algumas partıculas depositadas que acabam por ser detetadas como falsos positivos pelo
sistema. Outra validacao foi a analise de diferentes geometrias que apresentavam curvaturas ineren-
tes uma vez que o princıpio apenas tinha sido testado para superfıcies totalmente planas. Por fim,
conclui-se que e possıvel analisar cores solidas e cores metalizadas utilizando os mesmo parametros
da camara.
4.2 Teste dinamico
Apos transpor os resultados laboratoriais para um contexto industrial, significando que e possıvel ad-
quirir consistentemente imagens isoladas para superfıcies especulares de diferentes geometrias e pro-
cessa-las obtendo resultados consistentes, e necessario entao avancar para uma fase em que deve ser
abordada a automatizacao do sistema. Como foi referido anteriormente, o princıpio de funcionamento
do sistema consiste em dividir a superfıcie em varios pontos de aquisicao e adquirir sequencialmente
numa serie de imagens cobrindo assim todo o objeto. Assim sendo, nesta fase e necessario encontrar
forma de posicionar automaticamente o sistema de forma a que este seja capaz de adquirir imagens
43
de diferentes angulos e consequentemente consiga analisar toda a superfıcie desejada.
(a) Zona de teste com braco robotico e o tejadilho (b) Etapa da trajetoria
Figura 4.2: Teste dinamico aplicado a um tejadilho preto
4.2.1 Movimento
Para analisar a totalidade de uma superfıcie e necessario que o sistema consiga movimentar-se e
apresentar varias orientacoes de modo a que o corpo a analisar se mantenha estavel e seja entao o
sistema a posicionar-se para ser possıvel adquirir a imagem desejada. De forma a inspecionar uma
determinada superfıcie deve-se dividi-la em diferentes imagens e de seguida gerar-se uma trajetoria
de modo a que seja possıvel garantir que, a medida que o sistema cumpre a trajetoria estipulada, e
possıvel capturar com um banco de imagens em que permita afirmar que todos os pontos da superfıcie
estao presentes em pelo menos uma delas. Aquando da definicao desta trajetoria e necessario garantir
que o operador, ao analisar individualmente as imagens, consiga relacionar o ındice das mesmas com
um certo ponto da trajetoria e que esta seja replicavel da forma mais fiavel possıvel.
De maneira a ser possıvel fazer um movimento de uma forma controlavel e replicavel decidiu-se
incorporar o sistema num robot colaborativo que permite a definicao de rotas de uma forma extrema-
mente intuitiva e rapida. Gracas a uniao destes dois subsistemas e agora possıvel programar o braco
robotico de forma a que o seu end-effector, o sistema de iluminacao e aquisicao, esteja a uma distancia
e uma orientacao desejada em relacao a superfıcie permitindo assim a aquisicao de imagens de uma
forma repetıvel e controlada. De notar que ate este momento apenas tinham sido adquiridas fotos
isoladas, de uma forma estatica e consoante a ordem especifica do utilizador. O objetivo desta fase
de implementacao e que, apos uma unica ordem do utilizador, o sistema seja capaz de iniciar uma
trajetoria pre-definida, que adquira um conjunto de imagens para pontos previamente estipulados e
que seja capaz de processar automaticamente essas imagens e consiga fornecer informacao relevante
sobre essas mesmas.
44
No que toca ao tema do movimento, surgem algumas questoes que devem ser abordadas. Ao
contrario da aquisicao estatica, quando se associa movimento a aquisicao de imagem e necessario ter
em consideracao alguns parametros da camara, mais especificamente, um dos aspetos que se deve ter
em consideracao e o tempo de exposicao. Este parametro define o intervalo de tempo que leva a abrir
e fechar o obturador e e de extrema importancia uma vez que, para a analise de superfıcies escuras,
o tempo de exposicao deve ter um valor que permita a captura de luz suficiente para poder analisar as
imagens obtidas. No entanto, quando ha movimento associado a captura de imagens, e necessario ter
algum cuidado uma vez que a partir de um certo valor de tempo de exposicao e possıvel comecar a
verificar o fenomeno de motion blur que surge associado a um eventual movimento que exista durante
esse intervalo de tempo. Desta forma, apos definir como se vai processar o movimento do sistema, e
necessario abordar a questao da aquisicao de imagens de forma a ser possıvel, posteriormente, validar
esta fase da implementacao
4.2.2 Aquisicao e processamento
Apos abordar a questao do movimento do sistema e necessario abordar a questao da aquisicao au-
tomatica de imagens. Como foi referido anteriormente, ate este momento todas as imagens eram
obtidas isoladamente e com recurso a API de parametrizacao da camara. No entanto, quando se
pretende adquirir 60 imagens num intervalo de tempo inferior a 30 segundos, torna-se incomportavel
continuar a adquirir imagens manualmente e tambem e de todo o interesse que a aquisicao de imagens
na solucao seja totalmente automatica. Assim sendo, para pontos devidamente validados, e de todo
o interesse conseguir estabelecer uma relacao entre o robot e a camara de modo a que uma imagem
seja capturada automaticamente sempre que o sistema se encontra num ponto especificado.
Dado as caracterısticas dos subsistemas utilizados, optou-se por recorrer a uma ligacao de Digital
I/O para comunicar entre o braco robotico e a camara permitindo assim uma resposta fiavel e quase
instantanea. Desta forma, ao conectar os subsistemas, alteraram-se as configuracoes da camara de
“Modo Manual” para “Modo Trigger” estando esta agora em espera de uma variacao de flanco digital.
Por sua vez, a definicao de trajetoria do robot teve de sofrer uma alteracao sendo que sempre que este
assume uma posicao validada prossegue a variacao do flanco digital que se vai traduzir numa ordem
de aquisicao de imagem.
4.2.3 Validacao
Para validar tanto a questao do movimento como a questao da aquisicao programou-se uma rota de
modo a que fosse possıvel analisar uma seccao transversal do tejadilho fazendo um unico movimento.
Para tal, definiram-se 4 pontos de rota principais (A, B, C e D) e entre esses pontos interpolaram-
se outros 19 perfazendo um total de 60 pontos que garantiam uma sobreposicao de imagem satis-
fatoria entre aquisicoes consecutivas. Uma vez definidos todos os pontos de rota, definiu-se um raio de
aproximacao de cada ponto atraves de blends parabolicos permitindo assim permitiu definir uma area
de aproximacao a cada ponto da rota de modo a que o braco robotico nao fosse forcado a parar nas co-
45
ordenadas especificas de cada ponto definido, mas sim numa zona dentro dessa area com velocidade
reduzida e aumentando a velocidade media da trajetoria.
De forma a implementar esta fase com sucesso foi necessario cumprir tres aspetos: i) Garantir que
todas as imagens adquiridas se encontravam devidamente focadas; ii) Garantir repetibilidade de mo-
vimento; iii) Garantir repetibilidade de aquisicao. Para tal, criou-se uma grelha de calibracao com um
padrao quadriculado de dimensoes 1mm x 1mm com todas as celulas devidamente identificadas que
foi colocada sobre a superfıcie do tejadilho, que pode ser visto na figura 4.3. Esta grelha com celulas de
pequenas dimensoes permitiu definir todos os pontos de rota de forma a que as imagens estivessem
devidamente focadas, que existia uma sobreposicao aceitavel entre imagens consecutivas e permitiu
desenvolver um teste de repetibilidade fiavel. Para validar a questao da repetibilidade subtraıram-me
as imagens de duas trajetorias e verificou-se que a diferenca entre as duas era mınima, o que per-
mitiu validar a repetibilidade. No que toca a focagem todas as imagens apresentavam uma qualidade
permitindo assim concluir que esta fase da implementacao.
Figura 4.3: Parte da grelha de calibracao
4.2.4 Teste industrial
Ate esta fase de implementacao, todos os testes foram realizados em pecas isoladas que foram coloca-
das sob cavaletes e analisadas extensivamente de modo a validar as hipoteses ate aqui apresentadas.
Este tipo de testes revelou-se util uma vez que, como ja foi referido, permitiu transpor todos os resul-
tados laboratoriais para um ambiente industrial e possibilitou tambem analisar a questao de aquisicao
automatica e controlada de imagens. No entanto, ate este ponto, nao foi possıvel tecer ideias relevantes
em relacao a fiabilidade industrial do sistema uma vez que apenas foi analisado um pequeno numero de
superfıcies e essa mesma analise foi apenas feita para imagens estaticas ou para trajetorias simples.
Outro ponto que deve ser referido esta relacionado com o facto de que, ao realizar este tipo de testes,
46
existem sempre movimentos indesejados nos cavaletes e as pecas, ao serem analisadas, comecam
a apresentar danos de desgaste, e a consequentemente perder as suas caracterısticas especulares,
torna-se assim inviavel a replicacao sistematica das mesmas trajetorias e ate mesmo a programacao de
trajetorias mais complexas. Assim sendo, para ser possıvel validar a solucao proposta e necessario ins-
pecionar o maior numero de pecas possıvel e para uma area de inspecao tao grande quanto possıvel.
Para tal, e necessario implementar a solucao de forma a que esta seja capaz de realizar uma inspecao
de forma sistematica, consistente e sem que este processo envolva preparacao por parte dos operado-
res.
Para ser possıvel inspecionar sistematicamente um grande numero de superfıcies, e necessario
encontrar forma de garantir condicoes replicaveis para todas as inspecoes. Ao garantir essas condicoes
replicaveis, tambem se facilita a interpretacao da informacao presente nas imagens uma vez que se
torna mais facil de traduzir essa mesma informacao para coordenadas reais atraves da indexacao das
mesmas. Desta forma, entenda-se que e necessario garantir que a inspecao visual e realizada de
maneira a que todas as pecas estejam fixas na mesma posicao, possibilitando assim a programacao de
trajetorias extensa e que permita entender consistentemente a informacao contida nas imagens. Assim,
resolveu-se implementar a solucao na linha de producao uma vez que esta implementacao permite a
programacao de tempos de ciclo de modo a que este seja interrompido sempre da mesma forma e
permitindo assim que a inspecao seja sempre realizada na mesma posicao da linha.
Olhando para o ciclo de producao geral, os objetos especulares apresentam uma rotina que se
inicia quando estes sao colocados num skid transportador no inıcio do processo e e nesse que o
objeto percorre todo o percurso de fabrico. O objeto esta fixo por 4 pontos de apoio o que impossibilita
rotacoes em qualquer um dos eixos. Desta forma, e possıvel realizar alteracoes nos tempos de ciclo
da linha de producao de modo a que o objeto transportado esteja imovel num dado ponto, permitindo
assim a sistematizacao da inspecao visual nesse mesmo ponto. E tambem durante toda esta rotina
que os objetos sao pintados e inspecionados, logo, o local ideal para a implementacao deste sistema
seria posteriormente a fase de pintura e previa a inspecao visual realizada pelos operadores. Assim,
as superfıcies inspecionadas ao serem analisadas nessa fase estao menos sujeitas a terem partıculas
depositadas que poderao causar falsos positivos. A implementacao nesta fase do ciclo permite tambem
documentar os resultados obtidos e valida-los com a inspecao realizada pelos operadores numa fase
posterior.
As superfıcies a analisar sao em tudo semelhantes aquelas que foram analisadas em fases ante-
riores da implementacao, desta forma, e necessario que nesta fase o sistema seja colocado de uma
forma a que seja capaz de realizar movimentos sob o objeto sem grande dificuldade. Assim sendo, o
sistema foi acoplado a um portico que foi colocado sob a linha de producao como e possıvel verificar na
figura 4.4 [imagem removida devido a questoes de confidencialidade]. Esta configuracao permite que o
braco robotico se desloque a qualquer ponto do objeto sem grande esforco. Ao colocar o sistema nesta
configuracao e ao garantir que todos os objetos a analisar ficam fixos na mesma posicao, e possıvel
entao programar uma trajetoria mais extensa que permita a analise de uma area maior. Programou-se
entao uma trajetoria de varrimento com 360 pontos perfazendo assim um total de area de inspecao de
47
0.75 m2 que e inspecionada em pouco menos de dois minutos. Os pontos foram definidos com recurso
a grelha utilizada tambem no teste dinamico.
Figura 4.4: Sistema proposto implementado num portico e inserido em linha de producao
48
Capıtulo 5
Resultados experimentais e
discussao
Neste capıtulo e feita uma analise aos resultados obtidos durante o processo de implementacao e
validacao. Primeiramente, sera abordado a questao da validacao dos resultados obtidos por parte dos
operadores presentes na linha de producao. Seguidamente, serao apresentados os resultados obtidos
atraves da captura e analise de imagens sendo que esta questao sera abordada em dois subcapıtulos
distintos, um focado em superfıcies solidas e outro em superfıcies metalizadas. Por fim, sera apresen-
tada uma discussao relativa aos dados adquiridos, relevancia dos mesmo para os operadores e para a
producao em geral
5.1 Procedimento de validacao de resultados
Para a validacao dos resultados obtidos, a experiencia dos operadores presentes na linha de producao
foi preponderante. Como foi referido no capıtulo anterior, o sistema foi implementado numa fase da linha
de producao apos a fase de pintura e previamente ao processo de inspecao visual levado a cabo por
operadores especializados. Desta forma, foi possıvel analisar automaticamente cada objeto e, antes
que este chegasse a fase de inspecao, foi possıvel fazer chegar aos operadores uma folha onde esta-
vam sinalizados todos os defeitos encontrados pelo sistema. A documentacao era realizada numa folha
focus, que pode ser vista na figura 5.1 b) [imagem removida devido a questoes de confidencialidade],
que consiste num desenho do modelo do objeto analisado e onde sao assinalados todos os defeitos
detetados, o numero do skid que transporta o objeto e tambem a cor do mesmo.
O assinalar da localizacao dos defeitos na folha era facilitado uma vez que, como pode ser visto na
figura 5.1 a), foi desenvolvida uma interface grafica que permite entender em tempo real se as imagens
adquiridas continham qualquer irregularidade, um indicador era impresso na interface grafica signifi-
cando que a imagem analisada correspondia a uma aquisicao feita nessa mesma posicao da superfıcie.
Caso o indicador corresponde-se a um ponto verde, significaria que nenhum defeito foi encontrado na-
quela imagem especifica, caso contrario o ponto impresso fosse vermelho seria entao possıvel verificar
49
que a imagem adquirida continha um defeito. Ao ser detetado algo, a imagem correspondente a essa
mesma detecao e projetada de modo a ser possıvel verificar em tempo real o tipo de defeito detetado.
Uma vez terminada a aquisicao, toda a informacao e retirada da interface e transposta para a folha
focus onde e indicada a localizacao e o tipo de defeito encontrado. Posteriormente, e feita uma corres-
pondencia por parte dos operadores responsaveis para inspecao visual da superfıcie de forma a validar
os resultados obtidos. A figura 5.1 apresenta um exemplo deste processo onde, ao analisar automatica-
mente uma superfıcie, foi encontrado um defeito (Sujidade) na figura de ındice 115 que corresponde ao
ponto vermelho na interface. Do feedback fornecido pelo operador, pode-se verificar que a localizacao
foi validada e nenhuma outra irregularidade foi encontrada.
(a) Interface grafica proveniente da analise computacional das imagens ad-quiridas
(b) Respetiva folha focus entregue a um operadorpara ser validada
Figura 5.1: Processo de validacao de resultados
5.2 Resultados obtidos para superfıcies especulares solidas
Neste subcapıtulo serao apresentados os resultados referentes a analise de 101 superfıcies solidas
sendo que 95 destas apresentam uma cor preta, 3 uma cor branca e duas cinzentas, correspondendo
a um total de 36360 imagem adquiridas, sendo que o tempo medio de processamento por imagem era
de 0.6550 segundos. Dos resultados expostos na tabela 5.1, e possıvel verificar que foram detetados
489 defeitos pelos operadores da linha de producao enquanto que o algoritmo detetou 427, perfazendo
assim uma taxa de sucesso geral de 87.32 % valor, estando este valor acima dos 85% inicialmente
definidos. E possıvel verificar que o numero de sujidades presentes e visivelmente superior aos res-
tantes defeitos (71.37% da totalidade dos defeitos encontrados). Do outro lado do espectro, enquanto
que nao foram encontrados Escorridos nos 101 carros analisados, o que e compreensıvel uma vez que
50
este defeito surge associado a uma falha rara e que e normalmente corrigida de imediato.
Tabela 5.1: Tabela de resultados relativa a superfıcies solidas
Tipo de defeitos Defeitos reais Defeitos detetados Taxa de sucessoSujidades 349 321 91.98%
Crateras 66 35 45.76%Fibras 41 40 93.03%
Pin-holes 31 30 97.56%Fervido 2 2 100%
Escorrido 0 0 N/ATotal 489 427 87.32%
5.2.1 Sujidade
Como ja foi referido anteriormente, este tipo de defeito representa a maioria das irregularidades pre-
sentes e detetadas neste caso de aplicacao especifico. Isto deve-se ao facto de este defeito surgir, na
maioria das vezes, associado a depositacao de poeiras na superfıcie durante o seu processo de cura,
criando assim um relevo pontual. A detecao destas irregularidades e relativamente alta uma vez que
este relevo gera uma alteracao percetıvel na distribuicao do gradiente da imagem. As figuras 5.2 e 5.3
correspondem a imagens de superfıcies solidas pretas e brancas, respetivamente, onde se pode verifi-
car a presenca de sujidades e as respetivas distribuicoes de gradiente e de proeminencia. De notar os
os pontos sinalizados a vermelho que correspondem a localizacao do defeito.
(a) Imagem de uma superfıcie de cor preta com uma sujidadesinalizada
(b) Imagem binaria proveniente do processamento aplicado
(c) Distribuicao da magnitude do gradiente (d) Distribuicao da proeminencia
Figura 5.2: Resultados correspondentes a analise de uma sujidade numa superfıcie solida de cor preta
51
(a) [Imagem de uma superfıcie de cor branca com uma suji-dade sinalizada
(b) Imagem binaria proveniente do processamento aplicado
(c) Distribuicao da magnitude do gradiente (d) Distribuicao da proeminencia
Figura 5.3: Resultados correspondentes a analise de uma sujidade numa superfıcie solida de cor branca
5.2.2 Cratera
Este tipo de defeito surge associado a uma depressao na superfıcie que, grande parte das vezes, se
gera devido a bolhas de ar entre a camada de tinta primaria e a camada de tinta exterior que colapsam.
A baixa taxa de detecao associada a esta irregularidade deve-se ao facto de que, por vezes, estas
apresentam declives tenues que nao provocam uma alteracao significante no padrao de luz. As figuras
5.4 e 5.5 correspondem a imagens de superfıcies solidas pretas e brancas, respetivamente, onde se
pode verificar a presenca de sujidades e as respetivas distribuicoes de gradiente e de proeminencia.
(a) [Imagem de uma superfıcie de cor preta com uma craterasinalizada
(b) Imagem binaria proveniente do processamento aplicado
(c) Distribuicao da magnitude do gradiente (d) Distribuicao da proeminencia
Figura 5.4: Resultados correspondentes a analise de uma cratera numa superfıcie solida de cor preta
52
(a) Imagem de uma superfıcie de cor branca com uma craterasinalizada
(b) Imagem binaria proveniente do processamento aplicado
(c) Distribuicao da magnitude do gradiente (d) Distribuicao da proeminencia
Figura 5.5: Resultados correspondentes a analise de uma cratera numa superfıcie solida de cor branca
5.2.3 Pin-holes
A detecao de pin-holes e aquela que apresenta menores dificuldades uma vez que, devido a sua to-
pografia e dimensao, provocam significante alteracao do padrao de luz. Olhando para a figura 5.6 a) e
5.7 a), e possıvel detetar o defeito sem grande esforco devido ao efeito borboleta associado. Olhando
atentamente para as respetivas distribuicoes de gradiente e possıvel verificar que este tipo de irregula-
ridades provoca uma visıvel perturbacao em relacao ao restante campo.
(a) Imagem de uma superfıcie de cor preta com um pin-holesinalizado
(b) Imagem binaria proveniente do processamento aplicado
(c) Distribuicao da magnitude do gradiente (d) Distribuicao da proeminencia
Figura 5.6: Resultados correspondentes a analise de um pin-hole numa superfıcie solida de cor preta
53
(a) Imagem de uma superfıcie de cor branca com um pin-holesinalizado
(b) Imagem binaria proveniente do processamento aplicado
(c) Distribuicao da magnitude do gradiente (d) Distribuicao da proeminencia
Figura 5.7: Resultados correspondentes a analise de um pin-hole numa superfıcie solida de cor branca
5.2.4 Fibras e Fervidos
Este genero de defeito surge sempre associado a interacao entre uma partıcula de grandes dimensoes
e a superfıcie em causa, sendo que esta interacao pode-se proceder de duas formas. Uma destas
formas, a semelhanca das sujidade, surge quando uma partıcula de grandes dimensoes se deposita
na superfıcie durante o processo de secagem da tinta, a outra acontece quando a partıcula mera-
mente se deposita na superfıcie e provoca uma alteracao no gradiente da imagem. Este segundo caso
considerou-se uma irregularidade uma vez que pode indicar ao utilizador que o ambiente apresenta de-
masiadas partıculas suspensas o que pode levar ao aparecimento de defeitos. Na figura 5.8 e possıvel
os resultados obtidos para um defeito associado a interacao de uma fibra com a tinta da superfıcie.
No que diz respeito a questao dos fervido, e possıvel verificar que estes surgem associado a uma
contaminacao na suplicie que interage fortemente com o padrao projetado. Na figura 5.9 b) o defeito
pode ser visto na parte direita da imagem correspondendo a uma visıvel danificacao da superfıcie. Este
tipo de irregularidade deve-se, na maioria das vezes, a evaporacao de contaminantes que se encontram
dissolvidos na tinta. Como e expectavel, o aparecimento deste tipo de defeito e esporadico.
54
(a) Imagem de uma superfıcie de cor preta com um fibra sinali-zada
(b) Imagem binaria proveniente do processamento aplicado
(c) Distribuicao da magnitude do gradiente (d) Distribuicao da proeminencia
Figura 5.8: Resultados correspondentes a analise de uma fibra numa superfıcie solida de cor preta
(a) Imagem de uma superfıcie de cor preta com um fervido si-nalizado
(b) Imagem binaria proveniente do processamento aplicado
(c) Distribuicao da magnitude do gradiente (d) Distribuicao da proeminencia
Figura 5.9: Resultados correspondentes a analise de um pin-hole numa superfıcie solida de cor preta
5.3 Resultados obtidos para superfıcies especulares metalizadas
Neste subcapıtulo serao apresentados os resultados referentes a analise de 23 superfıcies solidas
sendo que 21 destas apresentam uma cor preta, 1 uma cor azul e 1 cinzentas, correspondendo a
um total de 8260 imagem adquiridas, sendo que o tempo medio de processamento por imagem e de
0.9229 segundos. Dos resultados expostos na tabela 5.2, e possıvel verificar que foram detetados
23 defeitos pelos operadores da linha de producao enquanto que o algoritmo detetou 21, a taxa de
sucesso geral foi de 91.32 % valor acima dos 85% inicialmente definidos. E possıvel verificar que o
numero de Sujidades presentes e visivelmente superior aos restantes defeitos (92.75% da totalidade
dos defeitos encontrados) enquanto que nao foram encontrados Escorridos, Fervidos e Fibras nos 23
55
carros analisados, o que e compreensıvel uma vez que o numero de amostras nao foi suficiente para o
aparecimento das mesmas.
Tabela 5.2: Tabela de resultados relativa a superfıcies solidas
Tipo de defeitos Defeitos reais Defeitos detetados Taxa de sucessoSujidades 16 15 93.75%
Crateras 4 3 75.00%Fibras 0 0 N/A%
Pin-holes 6 6 100%Fervido 0 0 N/A%
Escorrido 0 0 N/A%Total 23 21 91.32%
5.3.1 Sujidade
Analisando qualquer uma das distribuicoes de magnitude de gradiente neste capıtulo, e possıvel enten-
der onde reside o grande obstaculo no que toca a detecao de defeitos em superfıcies metalizadas. E
possıvel verificar que as partıculas de alumınio geram um campo quase que estocastico de reflexoes
que podem camuflar eventuais defeitos. Apesar deste comportamento, e possıvel continuar a verificar
que as sujidades tambem provocam uma alteracao em distinta no padrao de luz, o que as torna de-
tetaveis. Na figura 5.10 e possıvel verificar os resultados obtidos para a detecao de uma sujidade numa
superfıcie metalizada de cor preta.
(a) Imagem de uma superfıcie metalizada de cor preta comuma sujidade sinalizada
(b) Imagem binaria proveniente do processamento aplicado
(c) Correspondente distribuicao da magnitude do gradiente (d) Correspondente distribuicao da proeminencia
Figura 5.10: Resultados correspondentes a analise de uma sujidade numa superfıcie metalizada de corpreta
56
5.3.2 Cratera
Na figura 5.11 e possıvel verificar os resultados obtidos para a detecao de uma cratera numa superfıcie
metalizada de cor preta. Esta questao em tudo semelhante a questao das crateras em superfıcies
solidas apenas com a particularidade de que tenues declives podem-se ocultar na superfıcie devido
aos reflexos provenientes das partıculas contidas na tinta.
(a) Imagem de uma superfıcie metalizada de corpreta com uma cratera sinalizada
(b) Imagem binaria proveniente do processa-mento aplicado
(c) Correspondente distribuicao da magnitude dogradiente
(d) Correspondente distribuicao da proeminencia
Figura 5.11: Resultados correspondentes a analise de uma cratera numa superfıcie metalizada de corpreta
5.3.3 Pin-holes
Na figura 5.12 e possıvel verificar que devido as caracterısticas associadas a pin-holes e apresentadas
na seccao 5.2.3, a tarefa de detecao permanece sem apresentar significantes dificuldades.
(a) Imagem de uma superfıcie metalizada de corpreta com um pin-hole sinalizado
(b) Imagem binaria proveniente do processa-mento aplicado
(c) Correspondente distribuicao da magnitude dogradiente
(d) Correspondente distribuicao da proeminencia
Figura 5.12: Resultados correspondentes a analise de um pin-hole numa superfıcie metalizada de corpreta
57
5.4 Discussao
Uma vez apresentados os resultados obtidos, e necessario descortinar toda a informacao que foi obtida
de forma a verificar se o sistema e as conclusoes retiradas a partir deste sao validas. Primeiro, e de
referir que o processo de aquisicao e validacao de resultados foi realizado numa linha de producao real
com operadores experientes o que, por um lado, significa rigor nesta operacao, mas reflete-se tambem
num fluxo de objetos e o tempo disponıvel para testes. Uma consequencia disto mesmo e o facto de
que apenas foi possıvel inspecionar 124 superfıcies, sendo que somente 23 destas eram metalicas.
Isto prende-se em grande parte com o planeamento da linha de producao, com o reduzido numero de
superfıcies metalicas produzidas por turno e com o facto de que o processo de validacao requer um
esforco adicional por parte dos operadores, comprometendo assim o habitual funcionamento da linha
de producao.
O facto do sistema ter sido testado e implementado num ambiente industrial, permite retirar resul-
tados em termos de robustez. Durante a fase de teste foram inspecionados 6 tipos de superfıcies
diferentes e, uma vez que a ordem era desconhecida, foi necessario encontrar os parametros otimos
para ser possıvel adquirir imagens validas sem ser necessario realizar uma preparacao extensiva. Na
realidade, como ja foi referido, a unica caracterıstica que deve se ter em consideracao e se a superfıcie
apresenta um comportamento solido ou metalizado de forma a utilizar o algoritmo correto. Fora esta
diferenca, o processo para estes dois tipos de comportamento da superfıcie ou para este conjunto de
cores e exatamente igual e nao apresentou diferencas significantes nos resultados apesar do numero
de exemplares solidos de cor preta prevalecer sobre os restantes.
Analisando as tabelas 5.1 e 5.2 e possıvel verificar que grande parte dos defeitos foram detetados
com uma taxa de sucesso aceitavel com a excecao das Crateras. Como foi referido inicialmente, este
tipo de defeito corresponde a uma depressao na camada de pintura aplicada podendo esta ser extrema-
mente tenue ou ate mesmo atravessar toda a camada de tinta. Devido a baixa taxa de detecao foi ne-
cessario entender se a questao residia no sistema de iluminacao ou no algoritmo aplicado, procedendo-
se a analise visual todos as crateras que nao foram detetadas na tentativa de extrair algum tipo de
conclusoes.
Apos esta analise, conclui-se que grande parte destas cratera correspondiam a um defeito com um
reduzido declive, que. No entanto, este estudo detalhado permitiu tambem concluir que 25 das 32
crateras nao detetadas encontravam-se na figura de ındice 3 e apresentavam uma forma semelhante,
como e possıvel verificas nas figuras 5.13 a) e b). Este tipo de resultados vem demonstrar a utilidade
de sistemas automaticos de detecao e documentacao de defeitos uma vez que, gracas a sistemas
como estes, facilita-se a detecao de defeitos sistematicos e a sua consequente reparacao. Analisando
a figura 5.13 c) pode-se verificar um elevado numero de defeitos para as imagens de ındice 2 e 3
em relacao aos restantes ındices. E necessario referir que as imagens 5.13 a) e b) forma adquiridas
com um espacamento de 20 dias sendo que a figura 5.13 a) corresponde a uma superfıcie preta e
a figura 5.13 b) corresponde a uma superfıcie branca, permitindo assim concluir que se trata dum
erro sistematico que nao foi detetado tao eficazmente quanto se pretendia, no entanto, permitiu extrair
58
conclusoes relevantes
(a) Imagem de ındice 3 da analise a uma superfıcie solida de cor preta
(b) Imagem de ındice 3 da analise a uma superfıcie solida de cor branca
(c) Mapa de calor de todos defeitos reais detetados
Figura 5.13: Analise de Crateras e erros sistematicos
A viabilidade do sistema apesar de estar fortemente ligada a taxa de sucesso de detecao, surge
tambem relacionada com o tempo de ciclo de todo o processo, ou seja, o sistema proposto apenas se
torna uma mais valia se o tempo que leva a finalizar a analise de todas as imagens for comportavel.
O intervalo de tempo que leva a finalizar uma analise esta dependente de dois fatores, do tempo de
trajetoria e do tempo de processamento de todas as imagens. Para o computador (GV1000) e para
o braco robotico (UR10) utilizados, foi possıvel obter: i) um tempo aproximado de aquisicao de 90
segundos, ii) um tempo medio de processamento de imagens solidas de 235.8 segundos e iii) um tempo
medio de processamento de imagens metalizadas de 332.1 segundos. No que diz respeito aos tempos
de ciclo da linha de producao em que o sistema foi implementado, intervalos de tempo desta ordem
de grandeza nao apresentam problema dado ao facto de que a superfıcie , apos ser inspecionada pelo
sistema, tem de atravessar uma etapa do processo onde lhe sao retiradas as protecoes necessarias
59
para o processo de pintura dando assim tempo de finalizar o processamento e de entregar a folha focus
ao operador a tempo de este validar os resultados.
No que diz respeito ao mapeamento de defeitos e necessario verificar que este nao e feito com
rigor milimetrico devido a folga que existe entre o skid e o tapete rolante da linha de producao (cerca
de 2 cm), ou seja, ao imobilizar a estrutura para proceder a inspecao, nao e possıvel garantir que
esta se encontra na mesma exata posicao para inspecoes consecutivas. Isto significa que, para a
aquisicoes consecutivas da mesma superfıcie, o mesmo defeito pode ser detetado em localizacoes
proximas, mas diferentes uma da outra o que levou a que nao se tenha desenvolvido um trabalho
extensivo no mapeamento preciso dos defeitos detetados. No entanto, e de referir que, apesar deste
procedimento nao ser o mais rigoroso, na correspondencia entre a informacao transcrita para a folha
focus e a superfıcie nao foram detetadas discrepancias que comprometessem o processo de validacao
de resultados.
E de referir que parte consideravel dos defeitos detetados (cerca de 15%) nao foram reparados
pelos operadores na fase retificacao de defeitos uma vez que estes apresentavam dimensoes que
nao justificavam qualquer tipo de tratamento uma vez que uma possıvel lixagem ou polimento poderia
comprometer de uma forma mais significativa a aparencia da superfıcie. Isto levou a concluir que a
dimensao mınima detetavel ia de acordo com as especificacoes do projeto. Por fim, referir que os
casos de falsos positivos, ou seja, casos em que o algoritmo indicou a presenca de um defeito quando
na realidade nao existia nada, sao residuais (5 casos para 44640 imagens) e mesmo os casos que
surgiram nao comprometeram o funcionamento do processo uma vez que os operadores rapidamente
se apercebiam que nao existia qualquer irregularidade na area sinalizada.
60
Capıtulo 6
Conclusoes
O objetivo principal deste trabalho consistia em propor, implementar e validar um sistema de inspecao
automatica de defeitos em superfıcies especulares com recurso a um sistema de iluminacao estrutu-
rado. Para ser possıvel convergir para uma solucao, primeiramente, foi realizada uma revisao bibli-
ografica para entender como e que este problema tinha vindo a ser abordado por diferentes autores
recentemente. Analisando a literatura, verificou-se que a aplicacao de uma tecnica de Deflectometria
faria mais sentido para os resultados que se pretendiam. Na literatura tambem foi possıvel entender o
raciocınio por de tras de diferentes solucoes e entender o motivo pelo qual estas nao eram ideais para
o problema em maos, princıpios como a Fotometria, por exemplo. O princıpio de Deflectometria per-
mitiu conceber um sistema mais compacto uma vez que e possıvel proceder a projecao de um padrao
zebrado e proceder a uma consequente interacao com a superfıcie sem ter de recorrer a sistemas
complexos e volume significativo.
Durante o processo de concecao do prototipo inicial duas questoes tiveram de ser abordadas de
modo a ser possıvel propor um setup, sendo que estas duas questoes dizem respeito a qual o sis-
tema de iluminacao a utilizar e o desenvolvimento de um algoritmo de detecao de defeitos, estes temas
podem ser revistos nos subcapıtulos 3.1 e 3.3 respetivamente. Em termos de sistema de iluminacao
acabou por se convergir para uma solucao em que e utilizado um Backlight LED colimado de consi-
deravel intensidade para projetar um padrao zebrado na superfıcie a analisar. De forma a analisar a
interacao entre o padrao projetado e o objeto especular, foi desenvolvido um algoritmo que pode ser
dividido em dois modulos principais, um deles focado na detecao de anomalias no gradiente de in-
tensidade da imagem enquanto que o outro procura maximos locais nas colunas da imagem. Estes
dois pontos, juntamente com a escolha de um sistema de otica adequado permitiram desenvolver um
prototipo laboratorial que pode ser revisto na seccao 3.4.
Para validar a solucao proposta foi necessario valida-la para diferentes condicoes de funcionamento
de forma a garantir a robustez do sistema. Apos uma fase laboratorial, onde todas as consideracoes
iniciais foram testadas, foi necessario transpor a solucao para um meio industrial, seccao 4.1, onde
de facto seria possıvel verificar se os resultados obtidos seriam replicaveis para situacoes onde a
iluminacao ambiente nao era controlada. Uma vez validados os resultados estaticos, na seccao 4.2
61
foi introduzida uma componente dinamica a solucao de modo a que este se conseguisse moldar a su-
perfıcie a analisar durante o processo de inspecao, para tal a solucao foi acoplada a um braco robotico
colaborativo que permitiu a programacao de trajetoria e consequentemente analise e aquisicao contınua
de imagens para uma certa area de inspecao. Por fim, de modo a testar a solucao para uma amostra de
superfıcies nao controlada e de diferentes cores e comportamentos, procedeu-se a implementacao do
sistema numa linha de producao real onde foi possıvel proceder a uma validacao dos resultados obtidos
com a experiencia dos operadores. De notar que a implementacao do sistema num braco movel torna
a solucao flexıvel a um ponto em que e possıvel analisar qualquer tipo de geometria desde que a area
de inspecao de cada imagem seja localmente plana.
Olhando para as especificacoes definidas no inıcio do projeto, e possıvel verificar que o sistema
apresentou um desempenho satisfatorio cumprindo com todos os objetivos propostos. Mais especifica-
mente, e possıvel afirmar que o sistema implementado apresenta os resultados desejados no que diz
respeito a eliminacao de efeitos exteriores de iluminacao garantindo assim uma aquisicao de imagem
replicavel e sistematica. Em termos da dimensao mınima detetavel de 0.2mm, e possıvel afirmar que
este ponto foi resolvido eficazmente como e possıvel verificar pelas conclusoes retiradas da seccao 3.2
e do facto de haver uma percentagem significativa de defeitos que foram detetados corretamente mas,
no entanto, nao foram reparados uma vez que nao apresentavam dimensoes que pusessem em causa
a aparencia da superfıcies. Por fim, o que leva a concluir que a implementacao e validacao do sistema
proposto foi realizada com sucesso, e o facto de que a taxa de sucesso apresentada no capıtulo 5 e
superior aos 85% inicialmente definidos com base na taxa de sucesso associada a inspecao visual. De
notar tambem que numero de falsos positivos foi residual e, principalmente, o mapeamento de defeitos
demonstrou-se util aos operadores que procediam a inspecao visual.
Analisando o capıtulo 2 e mais especificamente as solucoes que se focam em analisar superfıcies
especulares pode-se entender que o prototipo proposto apresenta algumas caracterısticas proprias que
o diferenciam das restantes. O facto do sistema estar acoplado a um braco robotico da a solucao a ro-
bustez e flexibilidade que se pretendia. A manipulacao e controlo de trajetorias permite inspecionar
superfıcies de geometria variada e permite tambem adaptar a solucao a varias superfıcies diferentes.
Outra grande vantagem que esta solucao apresenta e a sua aplicacao industrial, ou seja, permite uma
inspecionar 100% dos objetos sem que estes tenham de ser retirados da linha de producao mantendo
assim o fluxo da producao. Por fim, quando comparado com a solucao apresentada por [38], e possıvel
verificar que a solucao desenvolvida neste projeto recorre a um poder computacional relativamente infe-
rior, a utilizacao de um braco robotico colaborativo permite um facil uso, possibilidade de implementacao
fora de celulas de seguranca e, principalmente, o desenvolvimento desta solucao apresenta um custo
substancialmente inferior quando comparado com as restantes solucoes apresentadas que podem che-
gar aos 7 dıgitos.
62
6.1 Trabalho futuro
O trabalho desenvolvido nesta dissertacao exigiu uma extensa investigacao em termos de detecao de
defeitos e superfıcies especulares e apesar dos resultados apresentados serem positivos, existe ainda
margem consideravel de trabalho futuro a realizar. Desta forma, com o objetivo de apresentar melhores
resultados e de melhorar o funcionamento geral da solucao, existem alguns topicos que devem ser
abordados futuramente:
1. A area correspondente a uma imagem adquirida e de 8cm x 6cm , no entanto, devido ao facto de o
sistema de iluminacao ser visıvel em toda a imagem, e necessario definir uma regiao de interesse
de sensivelmente 8cm x 2cm. Tendo isto em consideracao, juntamente com o tempo maximo que
e possıvel imobilizar o objeto na linha de producao, e possıvel verificar que a area total de inspecao
e de 0.75m2. Desta forma, conclui-se que, ao realizar o devido ajuste no sistema de iluminacao,
e possıvel aumentar a area e diminuir o tempo de inspecao simplesmente por aproveitar toda a
area da imagem.
2. Juntamente com o objetivo de aumentar a area de inspecao surge a possibilidade de reduzir o
tempo de trajetoria e de processamento de imagens. Durante o desenvolvimento deste projeto,
operou-se sempre com mesmo robot colaborativo, no entanto, e necessario reconhecer que existe
a possibilidade de que nao tenham sido utilizadas todas as suas funcionalidades da melhor forma.
E necessario verificar se possıvel programar o braco robotico de forma a gerar uma trajetoria mais
rapida e fluida. Do que e possıvel observar em relacao a opcoes disponıveis, existem aplicacoes
que permitem realizar Path Recording e consequentemente programar trajetorias mais fluidos e
mais rapidas
3. Durante a revisao bibliografica, foi referida a utilizacao de luz polarizada para a inspecao de su-
perfıcies especulares. Apesar de ser ter optado por implementar um princıpio deflectometrico, a
utilizacao de iluminacao polarizada pode fornecer algumas conclusoes relevantes para o projeto
uma vez que estas permitem a diminuicao de highlights na imagem o que pode levar ao desen-
volvimento de um algoritmo que necessite de menos tempo de processamento.
4. Apesar dos resultados apresentados serem positivos e relevantes, e necessario ter em consideracao
que o numero de superfıcies inspecionadas nao e suficiente para validar com total certeza o sis-
tema proposto. Seria de todo o interesse validar o maior numero de superfıcies possıveis de
modo a convergir uma taxa de sucesso absoluta. A inspecao de um maior numero de superfıcies
tambem permitiria entender qual e a verdadeira taxa de sucesso das Crateras e entender se seria
necessario desenvolver trabalho adicional nessa materia
5. Durante a fase de implementacao na linha de producao e de validacao de resultados, a geometria
das superfıcies testadas, apesar de nao ser totalmente plana, nao permitiu validar o sistema para
uma superfıcie nao planar. Desta forma, e necessario testar a sistematizacao da solucao no que
diz respeito a analise de geometrias complexas.
63
6. O objetivo principal deste projeto e o desenvolvimento de uma solucao que sirva de apoio para os
operadores. Apesar do sistema se ter revelado util, e necessario desenvolver trabalho adicional
no que diz respeito ao mapeamento dos defeitos detetados. Primeiramente, deve ser resolvida
a imobilizacao sistematica do objeto na fase da inspecao, a resolucao desta questao ira permitir
estabelecer uma transformacao entre coordenadas da imagem e coordenadas reais. Uma vez
estabelecida esta relacao e entao possıvel desenvolver uma interface que permita uma resposta
mais eficaz. Esta questao e importante de abordar uma vez que e a base para a correcao au-
tomatica de defeitos.
7. Durante este projeto, esta solucao apenas foi testada para um caso particular de superfıcies
especulares. Seria de todo o interesse testar a sua aplicabilidade para outro tipo de superfıcies
como ceramicos, por exemplo.
8. Como foi referido na seccao 3.4, o material utilizado na construcao do prototipo proposto revelou-
se ser excessivamente pesado. E de todo o interesse conceber uma estrutura nova que apresente
um peso reduzido, mas que robustez em relacao a vibracoes e, desta forma, sugere-se o desen-
volvimento de uma estrutura honeycomb impressa tri-dimensionalmente.
9. Por fim, seria interessante desenvolver trabalho no que diz respeito a caracterizacao dos defeitos
detetados. A caracterizacao topografica e desafiante sem recorrer a um sistema stereo, assim, a
forma mais logica de enfrentar este problema seria atraves da implementacao de um sistema de
classificacao inteligente.
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68
Apendice A
Algoritmo
A.1 Filtros Mediana
Um filtro mediana e um filtro nao linear usando para tratar imagens, este filtro e particularmente utilizado
para remover ruıdo pontual, designado por ruıdo sal e pimenta (Salt and Pepper ), de uma imagem. O
princıpio de funcionamento deste filtro e o de substituir o valor de um determinado pixel com base na
mediana dos valores de intensidade dos pixeis circundantes. Naturalmente, o unico parametro que e
necessario regular para implementar este filtro e a vizinhanca que e necessario estudar para determinar
a mediana, ou seja, determinar a dimensao do vetor do qual se ira extrair a mediana. No caso desse
vetor apresentar um numero par de elementos, o valor atribuıdo ao pixel em causa e a media dos dois
valores medianos.
Devido as suas caracterısticas inerentes, este filtro e extremamente util para remover outliers na
imagem e gracas tambem ao seu comportamento de preservacao de fronteiras (descontinuidades entre
duas regioes que apresentem uma grande discrepancia entre nıveis de intensidades). Devido as suas
caracterısticas inerentes, este filtro e utilizado para suavizar qualquer ruıdo caracterıstico de brilhos
especulares pontuais, mas e necessario aplica-lo com valores bem definidos uma vez que, para casos
de vizinhancas de inspecao de dimensoes elevadas, pode exigir algum poder computacional [40].
A.2 Filtros Bilaterais
O filtro bilateral consiste num filtro muito eficaz na suavizacao da imagem preservando todas a fronteiras
entre zonas de intensidade semelhante. O princıpio de funcionamento deste filtro tem por base uma
media ponderada que estima o valor do pixel a ser analisado com base na proximidade e intensidade
dos pixeis circundantes. Formulando mais precisamente, ao analisar cada pixel, o seu valor vai ser
substituıdo pelo valor medio dos pixeis na sua vizinhanca sendo que os pixeis mais proximos terao uma
maior preponderancia nessa media de forma a preservar as fronteiras dentro da imagem. O raciocınio
aplicado consiste em assumir que, para dois pixeis apresentarem uma correlacao, e necessario que
estes estejam proximos e apresentem um valor de intensidade semelhante.
69
Para a implementacao deste filtro e necessario configurar dois parametros um relacionado com a
componente espacial s e outro racionado com a relacao entre intensidades r. Para um aumento de
valores de r, o comportamento do filtro bilateral vai-se aproximando do comportamento de um filtro
gaussiano, enquanto que, para um aumento de valores de s, a preponderancia recai sobre norma entre
os dois pixeis. Este filtro apresenta grande vantagens uma vez que permite suavizar a imagem sem
comprometer o contraste e as fronteiras da mesma [41].
70
Apendice B
Sistema de iluminacao
B.1 Iluminacao Laser
Lasers sao aparelhos que emitem feixes de luz monocromaticos, coerentes e altamente colimados.
Uma luz coerente e aquela que emite ondas magneticas que apresentam a mesma frequencia e fase,
enquanto que uma luz colimada diz respeito a uma iluminacao que apresenta virtualmente nenhuma
divergencia no espaco apos a sua emissao . O comprimento de onda associado a uma iluminacao laser
e extremamente puro quando comparado com outras fontes de luz estando este facto relacionado com a
caracterıstica monocromatica da luz emitida. E gracas a estas propriedades que os lasers apresentam
um vasto leque de areas de utilizacao.
Para se ter uma melhore percecao do que ocorre dentro de um laser e necessario olhar para o
modelo atomico de Bohr que dita que para um eletrao transitar para um nıvel energetico superior, este
deve receber energia de alguma forma. Esta transferencia energetica pode ser dadas de varias formas
tais como colisoes com outros atomos ou ate mesmo atraves da absorcao de radiacao. Contrariamente,
quando existe a transicao de um eletrao para um nıvel energetico inferior e necessario existir uma
libertacao de energia quer atraves de energica cinetica quer atraves de energia eletromagnetica. A
energia intrınseca de cada fotao esta diretamente relacionada com a constante de Planck h e com a
frequencia da luz f . E = f ∗ h.
Duma forma geral, existem dois tipos de transicao de um nıvel energetico superior para um nıvel
inferior. A designada emissao espontanea corre quando, depois de um intervalo temporal tau, o eletrao
decai para um nıvel energetico inferior emitindo um fotao numa direcao e fase aleatoria. No entanto, se
antes de um eletrao decair espontaneamente, este interagir com um fotao cuja energia for aproximada-
mente a diferenca entre os dois estados energeticos em questao, existe a possibilidade que este fotao
provoque um decaimento de qual maneira que esta transicao gera um fotao exatamente com o mesmo
comprimento de onde que o inicia, gerando assim dois fotoes. A este processo chama-se emissao
estimulado. Este fenomeno e de extrema importancia uma vez que permite entender que atraves de
um fotao, e possıvel gerar dois eletroes com o mesmo comprimento de onda (monocromatico) e, pos-
teriormente, com esses mesmo fotoes, gerar novamente 4 fotoes e seguindo esta linha de raciocınio
71
e possıvel entender o princıpio fısico que por detras da criacao de um feixe de luz altamente mono-
cromatico. Assumindo agora um grande numero de atomos confinado num determinado espaco, e
normal assumir que o numero de atomos em nıveis energeticos inferiores prevaleca relativamente ao
numero de atomos excitados. Desta forma e necessario realizar uma inversao populacional atraves
da utilizacao duma fonte externa. Para tornar este sistema e princıpio num laser e necessario criar
condicoes de forma a que todos os atomos contribuam para o comportamento coerente do feixe. Desta
forma, e necessario utilizar um ressoador que se trata dum sistema de espelhos que reflete para fora
do sistema todos os fotoes que podem comprometer o comportamento colimado do feixe e reflete os
restantes de modo a que estes possam ser amplificados.
Se um feixe de luz colimado e difundido por pontos aleatorios numa superfıcie e este fenomeno
interferir com o padrao do feixe, designa-se a esse fenomeno Speckle. De acordo com o princıpio de
Huygen [42], cada ponto de uma superfıcie emite uma onda esferica em fase com a onda inicial. Se
a superfıcies for irregular, ao tentar captar o reflexo do feixe nessa mesma superfıcie, vai-se obter um
padrao com uma textura que podera por em causa as caracterısticas exigidas[39].
B.2 Iluminacao DLP
Digital Lighting Processing (DLP) e uma tecnologia baseada no semicondutor designado Digital Mi-
cromirror Devide (DMD) que utiliza um sistema de micro-espelhos que apresentam dimensoes de 17
micrometro. Segundo o fabricante, a Texas Instrument, esta configuracao permite obter alta perfor-
mance, eficiencia e modelacao espacial da luz. Esta tecnologia integra uma lampada P-VIP de alta
pressao, um filtro RGB, uma lente de projecao, mas o centro desta tecnologia e o DMD. A coordenacao
entre um sinal vıdeo digital, uma lente de projecao e a fonte de iluminacao permitem obter imagens
com um elevado contraste e fiabilidade. Quando um sinal vıdeo entra no sistema todos os eletrodos
do semicondutor sao ativados por um sinal eletrico que corresponde a conversao do sinal vıdeo numa
matriz de sinais logicos. Desta forma, conseguimos entender que o DMD tem como input um sinal
eletrico e tera como output um sinal otico.
O DMD e uma matriz que possui ate 8 milhoes de micro-espelhos de alumınio altamente reflexivos
que podem assumir a configuracao de +/- 17o. O DMD esta associado a um a celula de memoria
CMOS que pode atribuir a cada um dos pixeis um dos valores logicos de 0 ou de 1 e sera consoante
estes valores que cada celula ira apresentar a configuracao designada. Quando uma celula se encontra
associada a um valor logico de 1 esta ira apresentar um inclinacao positiva em direcao da fonte de luz
projetando assim a luz proveniente da lampada para a lente de projecao, quando a celula apresenta
um valor logico de 0 o micro-espelho apresenta uma orientacao negativa projetando assim a luz numa
direcao em que esta nao afeta a imagem a projetar[43].
A variacao entre diferentes valores logicos e feita milhares de vezes por segundo, e desta forma
que esta tecnologia permite projetar 1024 tons de cinza. Para explicar como e possıvel fazer obter
este numero de tonalidades e necessario assumir que cada imagem a ser projetada tem um frame rate
associado, ou seja, um intervalo de tempo de projecao e que para esse intervalo de tempo a foto celula
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vai alterar a sua configuracao de forma a gerar a essa cor, sendo que a cor branca corresponde a
uma inclinacao positiva, a cor preta a uma inclinacao negativa e uma cor cinza arbitraria sera sempre a
combinacao entre varias configuracao positivas e negativas dentre desse intervalo. No que diz respeito
a cor de cada pixel e necessario adicionar a importancia do filtro de cor que se trata de um disco
subdivido igualmente em 3 sectores RGB que roda e atribui uma cor a luz proveniente da lampada de
alta pressao. Exemplificando, para projetar uma cor roxa e necessario que a foto celula apresente um
valor logico de 1 quando o a luz e filtrada pelas componentes vermelhas e azuis, e um valor logico de 0
quando a luz ultrapassa o filtro verde.
No que diz respeito a vantagens, uma vez que cada pixel projetado esta associado a um micro-
espelho, esta tecnologia tem a capacidade de gerar imagens com um enorme contraste de 2000:1 e
com um brilho superior a 3000 lumens. No entanto, as lampadas utilizadas neste genero de projetores
apresentam tempos de vida na ordem das 4000 horas.
B.3 Iluminacao LED
Um Light Emitting Diodes (LED) e um componente semicondutor que utiliza o princıpio da eletrolumi-
nescencia para emitir radiacao nao-coerente [39]. Como qualquer outro dıodo, um LED consiste num
chip de um material semicondutor que e alterado quimicamente (dopagem do material) de modo a criar
a circulacao de eletroes e formando assim uma juncao positivo-negativo (p-n juntion). Quando se faz
passar um corrente continua por este componente, a corrente passa do lado positivo, o anodo, para o
lado negativo, o catodo, mas nunca no sentido oposto. Desta forma, lacunas e eletroes livres deslocam-
se ate a juncao proveniente de eletrodos diferentes. Assim que um eletrao encontra uma lacuna, esta
transita para um nıvel energetico inferior e liberta energia na forma de um fotao sendo que o compri-
mento de onda desse fotao, e consequentemente a cor tambem, iram depender do intervalo energetico
que forma a juncao.
Quando comparado com outros sistemas de iluminacao, os LEDs apresentam inumeras vantagens
sendo a que merecem maior destaques o relativo baixo aumento de temperatura e a elevada durabili-
dade. Um LED comum consegue operar ser grande dificuldade durante uma media de 100.000 horas
enquanto que uma lampada incandescente dificilmente ultrapassa as 20.000 horas de funcionamento,
de realcar tambem que um LED vai perdendo intensidade a medida que caminha para o fim do seu ciclo
de vida enquanto que o filamento de uma lampada incandescente deixa de operar sem aviso previo.
Este dıodo tambem esta estavelmente desenhado uma vez que e incapaz de implodir e e imune a
choque e vibracoes, apresentando assim grandes vantagens para o meio industrial. Em termos de tem-
peraturas, um LED apresenta um aumento de temperatura muito inferior a qualquer outra lampada que,
por norma, recorrem a processos termicos para irradiar luz. Notando tambem que sao componentes
altamente eficientes[44].
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Apendice C
Sistema otico
Neste anexo estao presentes algumas especificacoes tecnicas da lente Carl Zeiss Interlock 2/50:
Figura C.1: Desenho tecnico lente Carl Zeiss Interlock 2/50
Tabela C.1: Especificacoes da lente Carl Zeiss Interlock 2/50
Distancia focal 50mm
Intervalo de abertura f /2 - f /22
Distancia de trabalho mınima 240mmDistancia livre de trabalho mınima 400mm
Abertura angular 45/38/26o
Diametro maximo do campo de imagem 43mm
Peso 720g
Racio de imagem para curtas distancias 1:2
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Apendice D
Folhas focus
Seguem-se alguns exemplares de folhas focus:
Figura D.1: Folhas focus
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Figura D.2: Folhas focus
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