INSTITUTO FEDERAL DE EDUCAÇÃO, CIÊNCIA E...
82
INSTITUTO FEDERAL DE EDUCAÇÃO, CIÊNCIA E TECNOLOGIA FLUMINENSE – CAMPUS CAMPOS - CENTRO CURSO DE BACHARELADO EM ENGENHARIA DE CONTROLE E AUTOMAÇÃO ARTHUR CALDAS VASCONCELLOS MARTINS MICHEL SOUZA RODRIGUES SISTEMA SEQUENCIAL PNEUMÁTICO DISTRIBUIDOR DE PEÇAS POR TRATAMENTO DE IMAGEM CAMPOS DOS GOYTACAZES - RJ 2018
Transcript of INSTITUTO FEDERAL DE EDUCAÇÃO, CIÊNCIA E...
INSTITUTO FEDERAL DE EDUCAÇÃO, CIÊNCIA E TECNOLOGIA FLUMINENSE –
CAMPUS CAMPOS - CENTRO
CURSO DE BACHARELADO EM ENGENHARIA DE CONTROLE E AUTOMAÇÃO
ARTHUR CALDAS VASCONCELLOS MARTINS
MICHEL SOUZA RODRIGUES
SISTEMA SEQUENCIAL PNEUMÁTICO DISTRIBUIDOR DE PEÇAS POR
TRATAMENTO DE IMAGEM
CAMPOS DOS GOYTACAZES - RJ
2018
Biblioteca Anton DakitschCIP - Catalogação na Publicação
Elaborada pelo Sistema de Geração Automática de Ficha Catalográfica da Biblioteca Anton Dakitsch do IFF com os dados fornecidos pelo(a) autor(a).
M386sMartins, Arthur Caldas Vaconcellos Sistema sequencial pneumático distribuidor de peças por tratamento deimagem / Arthur Caldas Vaconcellos Martins, Michel Souza Rodrigues - 2018. 82 f.: il. color.
Orientador: Eugênio Ferreira Naegele da Silva
Trabalho de conclusão de curso (graduação) -- Instituto Federal deEducação, Ciência e Tecnologia Fluminense, Campus Campos Centro,Curso de Bacharelado em Engenharia de Controle e Automação, Campos dosGoytacazes, RJ, 2018. Referências: f. 80 a 82.
1. Pneumática. 2. Robótica. 3. Processamento Digital de Imagem/RGB.4. MATLAB/Simulink. 5. Controlador Lógico Programável (CLP). I.Rodrigues, Michel Souza. II. da Silva, Eugênio Ferreira Naegele, orient.III. Título.
ARTHUR CALDAS VASCONCELLOS MARTINS
MICHEL SOUZA RODRIGUES
SISTEMA SEQUENCIAL PNEUMÁTICO DISTRIBUIDOR DE PEÇAS POR
TRATAMENTO DE IMAGEM
Monografia apresentada ao Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia Fluminense – Campus Campos – Centro como requisito parcial para conclusão do Curso de Bacharelado em Engenharia de Controle e Automação.
Orientador: Prof. Me. Eugênio Ferreira Naegele da Silva
CAMPOS DOS GOYTACAZES - RJ
2018
TERMO DE APROVAÇÃO
ARTHUR CALDAS VASCONCELLOS MARTINS
MICHEL SOUZA RODRIGUES
SISTEMA SEQUENCIAL PNEUMÁTICO DISTRIBUIDOR DE PEÇAS POR
TRATAMENTO DE IMAGEM
Campos dos Goytacazes, ___ de Fevereiro de 2018.
Monografia aprovada como requisito parcial à obtenção do título de Bacharel, Curso de Bacharelado em Engenharia de Controle e Automação, Instituto Federal Fluminense – Campus Campos – Centro, pela seguinte banca examinadora:
Orientador - Prof. Me. Eugênio Ferreira Naegele da Silva
Mestre em Engenharia Elétrica/Automação – UFES/2000
Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia Fluminense
Convidado - Prof. Me. Leonardo Oliveira Tavares
Mestre em Pesquisa Operacional e Inteligência Computacional – UCAM/2009
Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia Fluminense
Convidado - Prof. Marcos Moulin Valencia
Engenheiro Eletricista – UFRJ/1990
Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia Fluminense
Dedicamos este trabalho primeiramente a Deus, por ser essencial em nossa vida, autor do nosso destino, nosso guia e socorro na hora da angústia.
Aos nossos pais Rogério e Mario Daniel, mães Juçara e Marise, irmãs Júlia e Daniele e Stephanie, filha Maitê e a toda nossas famílias que, com muito carinho e apoio, não mediram esforços para que nós chegássemos até esta etapa de nossas vidas. Sem eles este trabalho e muitos dos nossos sonhos não se realizariam.
Ao Curso de Engenharia de Controle e Automação do Instituto Federal Fluminense – Campus Campos – Centro, e às pessoas, colegas e amigos com quem convivemos nesses espaços ao longo desses anos. A experiência de uma produção compartilhada na comunhão com amigos nesses espaços foi a melhor experiência da nossa formação acadêmica.
AGRADECIMENTOS
Agradecemos à Deus, pela saúde e disposição que nos permitiram a realização deste
trabalho.
Aos nossos familiares pela compreensão e auxílio durante nossas ausências nos dias
de sábado, domingo e feriados durante meses.
Ao Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia Fluminense – IFF – Campus
Campos – Centro pela disponibilização dos Laboratórios B143 (de Automação
Inteligente), B145 (Pneumática) e B146 (Mecatrônica) e dos materiais necessários
para realização e conclusão desse Projeto Final de Curso.
Ao Reitor, Jefferson Manhães de Azevedo.
Ao Diretor Geral, Carlos Alberto Fernandes Henriques.
Ao Coordenador do Curso de Bacharelado em Engenharia de Controle e Automação,
Maurício Gonçalvez Ferrarez.
Ao professor Eugênio Ferreira Naegele da Silva, nosso Orientador. Pelos
ensinamentos, paciência, motivações, suportes, orientações, grande desprendimento
em nos ajudar para que conseguíssemos concluir este Projeto Final de Curso e
amizade sincera.
Agradecemos também a todos que de alguma forma contribuíram para a realização
deste Projeto Final de Curso.
“Todo o conhecimento genuíno tem origem na experiência direta. ”
Mao Tse-Tung
RESUMO
Este projeto apresenta a implementação de um sistema sequencial pneumático distribuidor de peças por tratamento de imagem em substituição a utilização de sensores capacitivo, indutivo e óptico. O sistema é composto por um magazine que armazena três tipos de peças distintas pela sua coloração (preta, vermelha e prata), onde as mesmas são direcionadas individualmente, através da atuação por alavanca de um cilindro horizontal diferencial de dupla ação, para uma rampa que irá conduzi-las para a área de reconhecimento. A identificação do tipo de peça é efetuada por meio de uma câmera posicionada na área de reconhecimento. A peça, após ser devidamente reconhecida, é direcionada de acordo com a sua coloração para um destino final previamente estipulado. O direcionamento final da peça é efetuado por um dos 3 (três) atuadores: 1 (um) cilindro horizontal diferencial de dupla ação posicionado abaixo da rampa de condução das peças; e 2 (dois) atuadores rotativos de deslocamento limitado e dupla ação, posicionados em localizações opostas um ao outro em relação à área de reconhecimento de peça. O sequenciamento e a leitura de dados são executados automaticamente pelo CLP FC21 da FESTO e pelo MATLAB presente no computador, juntamente a uma placa Arduino UNO, a qual faz a aquisição e transmissão dos dados fornecidos pela câmera de reconhecimento e enviados pelo MATLAB, para umas das 3 (três) entradas distintas do CLP FC21 da FESTO. Após realizada a implementação da câmera de reconhecimento e estabelecida a comunicação CLP/Arduino/MATLAB, o sistema apresentou êxito na sua automação, levando as peças utilizadas nos testes para os seus devidos lugares previamente determinados corretamente, sem necessitar de intervenção manual.
Palavras-chave: Pneumática; Robótica; Processamento Digital de Imagem; RGB; MATLAB; Simulink; Arduino; Controlador Lógico Programável (CLP).
ABSTRACT
This project presents the implementation of a sequential pneumatic sorting system by image treatment in substitution of the use of capacitive, inductive and optical sensors. The system consists of a magazine that stores three different types of pieces by their coloration (opaque, colored and silvery), where they are individually directed, by acting a horizontal double differential cylinder through the lever, for a ramp that will lead the pieces to the recognition area. The identification of the piece is performed by a camera positioned at the recognition area. The piece, after being properly recognized, is directed according to its coloration to a predetermined final destination. The final guidance of the piece is performed by one of the three actuators: 1 (one) double acting horizontal differential cylinder positioned below the ramp; and two (2) limited displacement and double-acting rotary actuators positioned in opposite locations each other relative to the recognition area. The sequencing and data reading are performed automatically by a FESTO FC21 CLP and MATLAB present on the computer, along with an Arduino UNO board, which acquires and transmits the data provided by the recognition camera and sent by MATLAB to one of the three (3) distinct inputs of the FESTO CLP FC21. After the implementation of the camera and established the CLP/Arduino/MATLAB communication, the system showed successful in its automation, taking the parts used in the tests to their previously predetermined places correctly, without requiring manual intervention.
Key-words: Pneumatics; Robotics; Digital Image Processing; RGB; MATLAB; Simulink; Arduino; Programmable Logic Controller (PLC).
LISTA DE FIGURAS
FIGURA 1 - SEQUÊNCIA DO FUNCIONAMENTO DO SISTEMA POR ETAPAS .... 21
FIGURA 2 - FORMA ADITIVA (RGB) ........................................................................ 28
FIGURA 3 - FORMA SUBTRATIVA (CMY) ............................................................... 29
FIGURA 4 - CUBO RGB ........................................................................................... 29
FIGURA 5 - COMPRESSOR DA INSTITUIÇÃO ....................................................... 34
FIGURA 6 - UNIDADES DE CONSERVAÇÃO ......................................................... 35
FIGURA 7 - TUBO FLEXÍVEL ................................................................................... 36
FIGURA 8 - BLOCO DISTRIBUIDOR ....................................................................... 36
FIGURA 9 - VÁLVULA DIRECIONAL 5/2 VIAS POR ALAVANCA / RETORNO POR
MOLA .................................................................................................... 37
FIGURA 10 - VÁLVULA DIRECIONAL 5/2 VIAS ACIONAMENTO POR SOLENOIDE/
RETORNO POR MOLA ........................................................................ 38
FIGURA 11 - VÁLVULA DIRECIONAL 5/2 VIAS ACIONAMENTO POR SOLENOIDE
AUTO-PILOTADA ................................................................................. 38
FIGURA 12 - VÁLVULAS DIRECIONAIS 5/2 VIAS DUPLO SOLENOIDE ................ 39
FIGURA 13 - VÁLVULAS REGULADORAS DE FLUXO ........................................... 40
FIGURA 14 – PRINCÍPIO DE FUNCIONAMENTO DO TUBO DE VENTURI ........... 41
FIGURA 15 - VÁLVULAS GERADORAS DE VÁCUO ............................................... 41
FIGURA 16 - CILINDROS DIFERENCIAIS DE DUPLA AÇÃO ................................. 42
FIGURA 17 - ATUADORES ROTATIVOS DE DESLOCAMENTO LIMITADO, DUPLA
AÇÃO .................................................................................................... 42
FIGURA 18 – VENTOSA PADRÃO FESTO .............................................................. 43
FIGURA 19 - VENTOSAS ......................................................................................... 43
FIGURA 20 - PLACA DE BOTÕES DE COMANDO ELÉTRICO ............................... 44
FIGURA 21 - CONTROLADOR LÓGICO PROGRAMÁVEL (CLP) – FESTO FC21 . 45
FIGURA 22 - CABOS ELÉTRICOS ........................................................................... 45
FIGURA 23 - FONTE DE ALIMENTAÇÃO ESTABILIZADA ...................................... 46
FIGURA 24 - ARDUINO UNO ................................................................................... 46
FIGURA 25 - PROTOBOARD COM CONEXÕES ELÉTRICAS ................................ 47
FIGURA 26 - CIRCUITO INTEGRADO (CI) LM324N ................................................ 47
FIGURA 27 - CÂMERA DE RECONHECIMENTO .................................................... 48
FIGURA 28 – VISTA LATERAL DIREITA DO SISTEMA PARA PEÇAS VERMELHAS
............................................................................................................... 50
FIGURA 29 - DIAGRAMA ELÉTRICO DE DETECÇÃO DE UMA PEÇA VERMELHA
............................................................................................................... 51
FIGURA 30 - VISTA FRONTAL DO SISTEMA PARA PEÇAS PRETAS .................. 52
FIGURA 31 - DIAGRAMA ELÉTRICO DE DETECÇÃO DE UMA PEÇA PRETAS ... 53
FIGURA 32 – VISTA FRONTAL DO SISTEMA PARA PEÇAS PRATAS .................. 54
FIGURA 33 - DIAGRAMA ELÉTRICO DE DETECÇÃO DE UMA PEÇA PRATA ..... 55
FIGURA 34 - INICIALIZAR VÍDEO ............................................................................ 56
FIGURA 35 - INÍCIO DA FUNÇÃO E CAPTURA DE IMAGEM ................................. 56
FIGURA 36 - PEÇA VERMELHA CAPTURADA PELA CÂMERA COM O AUXÍLIO
DO MATLAB ......................................................................................... 57
FIGURA 37 - PEÇA PRETAS CAPTURADA PELA CÂMERA COM O AUXÍLIO DO
MATLAB ................................................................................................ 57
FIGURA 38 - PEÇA PRATA CAPTURADA PELA CÂMERA COM O AUXÍLIO DO
MATLAB ................................................................................................ 58
FIGURA 39 - PADRÃO DE COR REFERENTE ÀS PEÇAS VERMELHA, PRETAS E
PRATA .................................................................................................. 58
FIGURA 40 - FUNÇÃO PARA CÁLCULO DOS VALORES MÁXIMO E MÍNIMO DE
RGB DOS PADRÕES VERMELHA, PRETA E PRATA ........................ 59
FIGURA 41 - VALORES DE RGB REFERENTE AS PEÇAS VERMELHA, PRETA E
PRATA .................................................................................................. 59
FIGURA 42 – VALORES DE PIXEL REFERENTE AS PEÇAS VERMELHA, PRETA
E PRATA ............................................................................................... 60
FIGURA 43 – COMPARATIVO DOS VALORES DE PIXELS ................................... 61
FIGURA 44 – PEÇA VERMELHA APÓS TRATAMENTO PELO FILTRO ................. 61
FIGURA 45 - PEÇA PRETA APÓS TRATAMENTO PELO FILTRO ......................... 62
FIGURA 46 - PEÇA PRATA APÓS TRATAMENTO PELO FILTRO ......................... 62
FIGURA 47 - SISTEMA REPRESENTADO NO SIMULINK ...................................... 63
FIGURA 48 - SIMBOLOGIA DOS AMPLIFICADORES OPERACIONAIS ................. 64
FIGURA 49 - TENSÃO MÍNINA NECESSÁRIA PARA ATIVAR UMA ENTRADA DO
CLP ....................................................................................................... 65
FIGURA 50 - CONFIGURAÇÃO PADRÃO DE UM AMPLIFICADOR NÃO-
INVERSOR ........................................................................................... 65
FIGURA 51 – SIMULAÇÃO DO AMPLIFICADOR NÃO-INVERSOR DESENVOLVIDA
NO SOFTWARE PROTEUS ................................................................. 66
FIGURA 52 - ESQUEMÁTICO DO CIRCUITO ELETRÔNICO NO FRITZING .......... 67
FIGURA 53 – LED FRITZING ................................................................................... 67
FIGURA 54 – LIGAÇÕES ELÉTRICAS NO CLP FC21 FESTO ................................ 68
FIGURA 55 - DIAGRAMA TRAJETO-PASSO DO PRIMEIRO ATUADOR ............... 69
FIGURA 56 - DIAGRAMA TRAJETO-PASSO DO PRIMEIRO SEMI-ROTATIVO ..... 69
FIGURA 57 - DIAGRAMA TRAJETO-PASSO DO SEGUNDO SEMI-ROTATIVO .... 70
FIGURA 58 – VISTA SUPERIOR DA MONTAGEM FINAL COM O DESTINO DAS
PEÇAS .................................................................................................. 71
FIGURA 59 - CÓDIGO LADDER DO SISTEMA ........................................................ 74
FIGURA 60 – LISTA DE ALOCAÇÃO DO CLP FC21 FESTO .................................. 77
FIGURA 61 – ALGORITMO DESENVOLVIDO NO MATLAB.................................... 78
LISTA DE TABELAS
TABELA 1 - ENDEREÇAMENTO NO ARDUINO.......................................................63
TABELA 2 -TABELA DE ALOCAÇÃO DAS ENTRADAS DO CLP FC21 FESTO......74
TABELA 3 -TABELA DE ALOCAÇÃO DAS SAÍDAS DO CLP FC21 FESTO............74
LISTA DE ABREVIATURAS E SIGLAS
Sigla/Símbolo Significado
A Ampere
CI Circuito integrado
CLP Controlador Lógico Programável
CMY Ciano, Magenta e Amarelo
GM General Motors
HSI Método numérico para descrever a cor
Hz Hertz
IDE Ambiente de desenvolvimento integrado
LED Diodo emissor de luz
LM234N Modelo de circuito integrado
MATLAB Matrix Laboratory (Software Interativo)
NA Normalmente aberto
NF Normalmente fechado
PC Computador pessoal
PDI Processamento Digital de Imagem
PS1-SM14 Interface PS1-SM14 (Cabo de Programação)
RGB Red, Green & Blue (Nomenclatura em Inglês para Vermelho,
Verde e Azul)
RS232C Protocolo para troca serial de dados binários
V Voltagem
Vca Voltagem em Corrente Alternada
Vcc Voltagem em Corrente Contínua
𝑉𝑐𝑐+ Voltagem em Corrente Contínua Positiva
𝑉𝑐𝑐− Voltagem em Corrente Contínua Negativa
YIQ Padrão de Cores Empregado em Tv’s
SUMÁRIO
1 INTRODUÇÃO ............................................................................................. 18
1.1 Apresentação do tema e do contexto ........................................................... 18
1.2 Delimitação do tema..................................................................................... 19
1.3 O problema .................................................................................................. 19
1.4 Objetivos e metodologia do TCC ................................................................. 20
2 ESTRUTURA DO ESTUDO ......................................................................... 22
3 FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA ................................................................... 23
3.1 Pneumática .................................................................................................. 23
3.1.1 Método sequência máxima .......................................................................... 24
3.2 Robótica ....................................................................................................... 25
3.3 Processamento digital de imagem ............................................................... 26
3.3.1 Sistemas de cores ....................................................................................... 28
3.4 Controlador lógico programável (CLP) ......................................................... 30
3.5 Matlab (matrix laboratory) ............................................................................ 31
3.5.1 Simulink ....................................................................................................... 32
3.6 Arduino ......................................................................................................... 32
3.6.1 Arduino uno .................................................................................................. 33
4 EQUIPAMENTOS, COMPONENTES E SOFTWARES ............................... 34
4.1 Compressor .................................................................................................. 34
4.2 Unidade de conservação .............................................................................. 34
4.3 Linhas do circuito pneumático ...................................................................... 36
4.4 Bloco distribuidor .......................................................................................... 36
4.5 Válvulas ........................................................................................................ 37
4.5.1 Direcional pneumática ................................................................................. 37
4.5.2 Direcionais eletropneumáticas ..................................................................... 37
4.5.3 Reguladora de fluxo ..................................................................................... 39
4.5.4 Geradora de vácuo ...................................................................................... 40
4.6 Atuadores pneumáticos ................................................................................ 41
4.6.1 Cilindro diferencial de dupla ação ................................................................ 41
4.6.2 Atuador rotativo de deslocamento limitado, dupla ação ............................... 42
4.7 Ventosa ........................................................................................................ 43
4.8 Placa de botões de comando elétrico .......................................................... 44
4.9 Controlador lógico programável (CLP) – Festo FC21 .................................. 44
4.10 Cabos elétricos ............................................................................................ 45
4.11 Fonte de alimentação estabilizada ............................................................... 46
4.12 Arduino uno .................................................................................................. 46
4.13 Protoboard com conexões elétricas ............................................................. 47
4.14 Circuito integrado (CI) LM324N .................................................................... 47
4.15 Câmera de reconhecimento ......................................................................... 48
5 DESENVOLVIMENTO DO PROJETO ........................................................ 49
5.1 FluidSim ....................................................................................................... 49
5.2 O funcionamento do sistema ........................................................................ 49
5.2.1 Setup inicial do sistema ............................................................................... 49
5.2.2 Detecção de uma peça vermelha ................................................................ 49
5.2.3 Detecção de uma peça preta ....................................................................... 51
5.2.4 Detecção de uma peça prata ....................................................................... 53
5.3 Processamento de imagem utilizando o MATLAB ....................................... 55
5.3.1 Tratamento de imagem utilizando MATLAB ................................................ 56
5.3.2 Cálculo Máximo e Mínimo RGB ................................................................... 58
5.4 Comunicação entre o CLP e Matlab............................................................. 63
5.5 O microcontrolador arduino .......................................................................... 63
5.6 Amplificador operacional .............................................................................. 64
5.7 O amplificador não-inversor ......................................................................... 65
5.8 Controlador lógico programável (CLP) ......................................................... 68
5.9 Diagrama trajeto passo ................................................................................ 68
5.10 Montagem final ............................................................................................. 70
6 CONCLUSÃO E SUGESTÕES DE TRABALHOS FUTUROS .................... 72
ANEXOS ....................................................................................................................74
REFERÊNCIAS ......................................................................................................... 80
P á g i n a | 18
1 INTRODUÇÃO
1.1 Apresentação do tema e do contexto
Em seu uso moderno, a automação pode ser definida como uma tecnologia que
utiliza comandos programados para operar um determinado processo, combinados
com retroação de informação para determinar que os comandos sejam executados
corretamente, frequentemente utilizada em processos antes operados por seres
humanos. (DORF, Richard C; BISHOP, Robert H., 2001, 8ª ed.).
De acordo com Lacombe (2004), é a aplicação de técnicas computadorizadas
ou mecânicas para diminuir o uso de mão-de-obra em qualquer processo,
especialmente o uso de robôs nas linhas de produção. A automação diminui os custos
e aumenta a velocidade da produção.
O reconhecimento de objetos é uma tarefa diária realizada pelos seres
humanos. Entretanto, para um operador humano, esse processo pode se tornar
repetitivo, cansativo e suscetível ao erro. Quando há a falta de humanos experientes
ou quando a tarefa é considerada perigosa, expondo a saúde do trabalhador, se faz
necessário a automatização de sistemas, sendo utilizados sistemas de detecção
automática substituindo os humanos.
O reconhecimento de objetos utilizando a automação pode ter uma ajuda no
controle feito para a detecção e separação de um determinado tipo de objeto,
funcionando assim continuamente com uma performance constante e consistente.
Além disso, esses sistemas automatizados são mais eficazes do que um humano e
mais rápidos para a detecção e classificação de um objeto.
Um humano executando tarefas de reconhecimento e classificação de objetos
tem a desvantagem de se distrair facilmente e provocar um erro na detecção do objeto
em questão. Além disso, o ser humano não deve realizar tarefas repetitivas pois são
tarefas simples demais para seu intelecto, o que acaba gerando um
subaproveitamento e deixando de extrair mais da sua eficiência intelectual.
Atualmente, na indústria, esses sistemas automatizados são usados na maior
parte dos casos para distinguir as peças bem fabricadas das que apresentam defeitos,
ou seja, para efetuarem o controle de qualidade, mas também podem ser utilizados
para executar outras tarefas, tais como:
P á g i n a | 19
• Medições sem necessidade de contato;
• Identificação e separação de peças;
• Leitura e verificação de códigos (Código de Barras, etc.);
• Detecção da posição e da rotação dos elementos de um robô.
• Vigilância autônoma.
1.2 Delimitação do tema
A temática deste trabalho consiste na utilização, por meio de tratamento de
imagem, de uma câmera (webcam) para identificar e separar, através de atuadores
pneumáticos, 3 (três) tipos de peças distintas pelas suas colorações (Preta, Vermelha
e Prata), distribuídas em um circuito pneumático desenvolvido especificamente para
esse projeto e com o intuito de simular um processo industrial de forma didática e
simples, porém sofisticada.
A webcam, que é uma câmera de vídeo de baixa resolução a qual captura
imagens e as transfere para o computador, foi utilizada como elemento sensor em
substituição a 3 (três) sensores (Capacitivo, Indutivo e Óptico) os quais eram
previamente utilizados para realizar a diferenciação dos mesmos 3 (três) tipos de
peças em um outro sistema que estava presente no Laboratório, porém o mesmo foi
tirado de operação.
Um algoritmo para a captura e processamento de imagens de objetos foi
totalmente desenvolvido no MATLAB, um software interativo e de alta performance
voltado para o cálculo numérico, análise numérica, cálculo com matrizes,
processamento de sinais e construção de gráficos.
1.3 O problema
Foi implementado pela primeira vez, nos Laboratórios de Pneumática e
Mecatrônica (B 145 e B146) do Instituto Federal Fluminense – Campus Campos –
Centro, um Sistema Sequencial Pneumático Distribuidor de Peças utilizando uma
câmera como elemento sensor para diferenciação de objetos através de tratamento
de imagem.
P á g i n a | 20
Com esse sistema, amplia-se a diversidade de equipamentos pedagógicos
existentes na Instituição, permitindo assim uma simulação didática e prática de um
possível ambiente industrial onde esse sistema possa vir a ser implantado.
Desenvolveu-se também um programa utilizando uma linguagem de
programação de CLP que está entre as cinco mais utilizadas definidas pela IEC-
61131-3, conhecida como Ladder, na qual as funções lógicas são representadas
através de contatos e bobinas.
Na parte da programação, juntamente com o CLP FC21 da FESTO, foram
utilizados também o MATLAB e o Simulink. Sendo necessário a utilização do Arduino
UNO para fazer a comunicação e aquisição de dados entre eles.
Também é valido mencionar que já existem fabricantes que possibilitam o uso
de CLP com integração com Matlab e Simulink para sistemas embarcados. Além
disso, outros fabricantes como a Cognex (Checker 4G7), Sick e IFM já possuem
equipamentos e tecnologia que possibilitam fazer a detecção de objetos por forma e
cor.
Esse trabalho de uma forma geral contribuiu para uma melhor compreensão
do funcionamento de um sistema pneumático em conjunto com um sistema de
detecção de peças utilizando tratamento de imagem, colocando em prática os
ensinamentos adquiridos nas disciplinas de Sistemas Pneumáticos para Automação,
Robótica Industrial, Controladores Lógicos Programáveis e Eletrônica.
1.4 Objetivos e metodologia do TCC
O objetivo deste trabalho consiste no desenvolvimento de um simulador de
um processo industrial pneumático separador de 3 (três) tipos de peças (Preta,
Vermelha e Prata), através de uma câmera em substituição a 3 (três) sensores
(Capacitivo, Indutivo e Óptico).
O processo consiste basicamente em simular um ambiente industrial onde há
a diferenciação, por meio de modelos previamente estipulados (padrões), e
posteriormente a separação de 3 (três) tipos de peças (Preta, Vermelha e Prata),
utilizando uma câmera como elemento sensor.
A câmera será utilizada como elemento sensor e será responsável pela
captura da imagem da peça posta no seu raio de visão. A imagem capturada é enviada
P á g i n a | 21
para o computador e utilizada pelo MATLAB, que, através de um algoritmo, é
comparada com os modelos previamente definidos (padrões) para assim ser feita a
identificação do tipo de peça e posterior direcionamento desta.
O controle do processo será feito através de um algoritmo no MATLAB capaz
de capturar, via webcam, a imagem das peças com a finalidade de distingui-las entre
si, por meio de tratamento de imagem, e assim dar o devido destino a cada uma delas,
com o auxílio dos atuadores pneumáticos.
Para a comunicação entre o sinal de saída do MATLAB (computador) com seu
respectivo sinal de entrada do CLP Festo, será utilizado o Arduino UNO que irá fazer
a função de aquisição dos dados de saída do MATLAB e envio dos mesmos para as
entradas do CLP Festo, com o auxílio de um Amplificador Não-Inversor (LM324N).
A peça identificada é então, por meio do atuador pneumático correspondente
ao seu correto direcionamento, encaminhada para o seu destino previamente
estipulado, finalizando o ciclo do processo.
A Metodologia utilizada, para a parte pneumática do projeto foi o Método
Sequência Máxima, e para a parte de robótica foi o Tratamento de Imagem com a
utilização do MATLAB.
Todas as etapas, componentes e desenvolvimento do Projeto estarão melhor
e mais especificamente detalhados nos próximos capítulos. A figura 1 representa a
sequência do funcionamento do sistema por etapas, sendo o reconhecimento da peça
através da câmera a primeira etapa do ciclo, conforme demonstrado abaixo:
FIGURA 1 - SEQUÊNCIA DO FUNCIONAMENTO DO SISTEMA POR ETAPAS
FONTE: Autores
P á g i n a | 22
2 ESTRUTURA DO ESTUDO
Após o capítulo introdutório, este projeto está organizado de acordo com as
seguintes etapas: fundamentação teórica; peças, componentes, materiais e
ferramentas; desenvolvimento; conclusão.
De acordo com Mello (2006, p. 86):
A fundamentação teórica apresentada deve servir de base para a
análise e interpretação dos dados coletados na fase de elaboração do
relatório final. Dessa forma, os dados apresentados devem ser interpretados
à luz das teorias existentes.
E Mello (2006, p. 87):
Esclarecer e justificar o problema em estudo e o que servir para
orientar o método do trabalho e os procedimentos de coleta e análise de
dados.
A fundamentação teórica consiste em embasar, por meio das ideias de outros
autores, aspectos teóricos da pesquisa.
Em seguida serão apresentadas todas as peças, componentes, materiais e
ferramentas utilizadas para a montagem e estruturação do projeto.
Dando continuidade no detalhamento e explicação do projeto, será então
explicado o desenvolvimento do projeto.
Posteriormente são realizadas as conclusões e sugestões para pesquisas
futuras.
Por final, são expostas as referências bibliográficas, os apêndices e os
anexos.
P á g i n a | 23
3 FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA
Neste capítulo são apresentados alguns temas das áreas de pneumática,
robótica e processamento digital de imagem, necessários para o posterior
desenvolvimento do projeto.
3.1 Pneumática
A área da engenharia que propõe estudar as aplicações do ar comprimido
para acionamento e comando é chamada de pneumática. É a matéria que trata dos
gases em seus movimentos e fenômenos, derivando do termo grego “pneuma”
(πνευμα) que significa sopro, fôlego; logo pneumática é o sopro em movimento.
Algumas indústrias se beneficiaram muito com esta tecnologia, devido à urgência em
transportar itens a curta distâncias.
A pneumática é uma tecnologia mais simples que a hidráulica, mas com um
custo menor e um maior rendimento, resolvendo muitos problemas na automação.
Usa-se o ar comprimido como fonte de energia desde 2550 a.C., mas a origem
da pneumática é datada no primeiro século, onde o matemático grego Hero usa-a em
suas invenções que demandam utilização do vapor ou vento, sem ainda utilizá-la para
transporte.
Um passo maior foi dado pelo físico alemão Otto Von Guerick (1602 a 1686),
inventor da bomba de vácuo. Ele demonstrou, através da utilização da bomba de
vácuo, que a pressão do ar separava pares de gabinetes de cobre e a partir desta
descoberta evidenciou-se a importância da utilização do ar comprimido na evolução
da pneumática.
A partir dos anos de 1800, seguindo o trabalho de Guericke, ficou evidenciado
que seria um século crucial na evolução da pneumática. Isso porque a visão de muitos
mais se tornaram conscientes de como o ar comprimido poderia ser usado com grande
efeito.
Desde então muitos desenvolvimentos foram gerados, criados e
implementados através da pneumática, tais como: Compressor de ar composto,
patenteado pela primeira vez em 1829; Tecnologia de compressão utilizando cilindros
resfriados por água, com a invenção de cilindros revestidos com água em 1872; Trem
P á g i n a | 24
de metrô pneumático, construído em 1867 pelo inventor americano Alfred Beach, em
Nova York; Tubos pneumáticos no Correio dos Estados Unidos, introduzidos para
transportar rapidamente cartas de uma área do edifício para outra, pelo ilustre
comerciante americano John Wanamaker no final do século XIX; Broca pneumática,
inventada em 1871 por Samuel Ingersoll; Martelo pneumático, inventado por Charles
Brady em 1890; Motores a jato sob a forma de compressores centrífugos e de fluxo
axial, utilizados pela primeira vez nos anos 1900; Componentes pneumáticos
controlados digitalmente, primeiramente utilizados no final da década de 1960.
Hoje a pneumática está presente nas indústrias e no nosso cotidiano, sempre
evoluindo para oferecer eficiência, desempenho e funcionalidade em máquinas,
equipamentos e instalações diversas, com soluções inovadoras demonstrando a sua
importância para diferentes segmentos.
3.1.1 Método sequência máxima
Originalmente a automação de equipamentos e processos era de baixa
complexidade e, no campo pneumático, solucionava-se o processamento de
informações (sinais) utilizando somente componentes pneumáticos como válvulas ‘E’
e ‘OU’ e válvulas direcionais de pequeno porte. Gradualmente houve a aplicação de
circuitos elétricos compostos de relés, chaves, contatoras e etc., em conjunto com
válvulas direcionais eletropneumáticas. Nas décadas de 80-90 intensificou-se o
emprego de CLPs (Controladores Lógico Programáveis) em substituição aos relés e
às válvulas pneumáticas empregadas no processamento de informações.
Como consequência direta do aumento da complexidade dos sistemas de
automação e da existência de três princípios tecnológicos que podem ser aplicados
para processar sinais, isto é, pneumática pura, eletropneumática tradicional e
eletropneumática comandada por CLP, houve o surgimento de vários métodos de
projeto que podem ser classificados em métodos tradicionais e método passo-a-passo
generalizado (De Negri, 2001).
O método sequência máxima, aplicado para sistemas eletropneumáticos,
utiliza as regras de intertravamento do processamento de sinais generalizados pelo
método passo-a-passo. Tal como no método passo-a-passo para pneumática, a
P á g i n a | 25
sequência de ações é dividida em passos, porém, ao invés de se usar um módulo
padrão para cada passo, é usado um relé com auto retenção.
O método sequência máxima apresenta como vantagem, em relação ao
método sequência mínima, a possibilidade de trabalhar com válvulas de simples ou
duplo solenóide, sem qualquer alteração na lógica de prosseguimento. Em contraste,
utiliza uma quantidade maior de relés para o processamento de sinais.
3.2 Robótica
Em 1921 o dramaturgo tcheco Karel Čapek retratou em sua peça teatral
Rossum’s Universal Robots (R.U.R.) a substituição do homem pelo robô em trabalhos
pesados, onde se vê pela primeira vez a relação com a origem das palavras tchecas
“robota” e “robotinik”, que significam trabalho forçado e servo, respectivamente. Mas
foi Aristóteles, no século IV a.C., que se referiu primeiro ao que conhecemos hoje
como robótica, “se os instrumentos pudessem realizar suas próprias tarefas,
obedecendo ou antecipando o desejo de pessoas...”. Francis Bacon no final do século
XVI, já idealizava que a ciência deveria ser aplicada à indústria, “...de que o saber
devesse produzir seus frutos na prática, de que a ciência devesse ser aplicável à
indústria, de que os homens tivessem o dever sagrado de se organizarem para
melhorar e transformar as condições de vida” (DE MASI, 1999).
A robótica é o ramo da engenharia que aplica sua tecnologia em projetos de
máquinas para substituírem o homem em funções, trabalhos e tarefas pesadas. Ela
abrange as tecnologias de mecânica, inteligência artificial, teoria de controle,
eletrônica, computação e microeletrônica.
Um robô é um dispositivo automático que possui conexões de realimentação
(feedback) entre seus sensores, atuadores e o ambiente, dispensando a ação do
controle humano direto para realizar determinadas tarefas, podendo também haver
robôs parcialmente controlados por pessoas.
A base tecnológica para os atuais robôs industriais foi desenvolvida a partir de
pesquisas iniciadas logo após a Segunda Guerra Mundial, quando em 1961 foi
construído um equipamento denominado teleoperador "master-slave" empregado em
atividades de manipulação de materiais radioativos (FU et al., 1987).
P á g i n a | 26
3.3 Processamento digital de imagem
O Processamento Digital de Imagem (PDI) se dá através da manipulação de
uma imagem pelo computador com o objetivo de melhorar visualmente as estruturas
dessa imagem, fornecendo ferramentas que facilitam a sua identificação e informação
para posterior interpretação da mesma. Trata-se de uma tecnologia que utiliza um
conjunto de tarefas interconectadas, onde se captura uma imagem digitalmente e a
remete para tratamento computacional (SPRING, 1996).
Conforme Silva (2001), a função primordial do processamento digital de
imagens de sensoriamento remoto é a de fornecer ferramentas para facilitar a
identificação e a extração da informação contidas nas imagens, para posterior
interpretação. Nesse sentido, sistemas dedicados de computação são utilizados para
atividades interativas de análise e manipulação das imagens brutas. O resultado
desse processo é a produção de outras imagens, estas já contendo informações
específicas, extraídas e realçadas a partir das imagens brutas.
A atividade de PDI requer grande capacidade cognitiva do analista das
imagens, pois este precisa conhecer as propriedades do objeto analisado ou os
padrões das imagens. Sabemos que o campo visual humano é de grande capacidade
para reconhecer padrões, mas não tem capacidade para processar um grande volume
de informações fornecidas por uma imagem. Aí entra o processamento digital de
imagem, para ultrapassar as limitações e barreiras do sistema visual humano, extrair
e fornecer informações apuradas através da interpretação de imagens de
sensoriamento remoto.
Nesse contexto, o processamento digital deve ser encarado como um estágio
preparatório, embora quase sempre obrigatório, da atividade de interpretação das
imagens de sensoriamento remoto.
O PDI é utilizado e aplicado largamente nas indústrias e sociedade. Há várias
maneiras possíveis de manipulação de imagens, mas praticamente existem 4 (quatro)
categorias importantes (QUEIROZ, 2003):
- Retificação e Restauração de Imagens: operações realizadas para
minimizar as distorções e degradações dos dados de uma imagem, com a finalidade
de criar uma representação mais fiel da cena.
P á g i n a | 27
- Realçamento de Imagens: procedimentos aplicados aos dados de uma
imagem com o objetivo de melhorar efetivamente a visualização da cena, para
subsequente interpretação visual.
- Classificação de Imagens: estas operações têm a finalidade de substituir a
análise visual dos dados por técnicas quantitativas de análise automática, visando a
identificação das regiões presentes na cena.
- Combinação de Dados (data merging): procedimentos utilizados para
combinar os dados de uma imagem, referente a uma certa área geográfica, com
outros conjuntos de dados referenciados geograficamente, para a mesma área.
O Processamento Digital de Imagens (PDI) não é uma tarefa simples, na
realidade envolve um conjunto de tarefas interconectadas. Tudo se inicia com a
captura de uma imagem, a qual, normalmente, corresponde à iluminação que é
refletida na superfície dos objetos, realizada através de um sistema de aquisição.
Após a captura por um processo de digitalização, uma imagem precisa ser
representada de forma apropriada para tratamento computacional. Imagens podem
ser representadas em duas ou mais dimensões. O primeiro passo efetivo de
processamento é comumente conhecido como pré-processamento, o qual envolve
passos como a filtragem de ruídos introduzidos pelos sensores e a correção de
distorções geométricas causadas pelo sensor. Uma cadeia maior de processos é
necessária para a análise e identificação de objetos.
Sistemas de visão computacional baseados em técnicas de processamento de
imagem vêm sendo utilizadas em uma grande diversidade de aplicações na indústria
e na sociedade (Gonzalez e Woods, 2000). Podemos citar, por exemplo, em
aplicações de identificação de objetos ou imagens humanas (Fernandes e Gomes,
2002), reconstrução 3D de cenas reais e no controle e automação de processos de
manufatura ou sistemas industriais (Denis e Assis, 2007). Em sistemas embarcados
em veículos aéreos não tripulados bem como na robótica autônoma (Rowe et al.,
2002), a utilização de sistemas de visão computacional permite desenvolver
aplicações como o mapeamento de regiões e detecção de obstáculos (Crawford e
Downing, 2004) (Martins et al., 2006), o controle de incêndios florestais, o
monitoramento ambiental, a inspeção em sistemas de segurança (Reineri, e Ribeiro,
2005), ou mesmo a participação em competições estudantis de robótica (Assis et al.,
2007).
P á g i n a | 28
3.3.1 Sistemas de cores
Existem diversas formas de classificação das cores, conforme descreve
Marques Filho, Vieira Neto (1999, p. 121-124) e tem o objetivo de padronizar as
aplicações. Os sistemas de classificação de cores mais importantes são:
RGB (Red, Green, Blue) – Utilizado em sistemas que emitem ou
recebem luzes e imagens;
CMY (cyan, magenta, yellow) - Empregado pela maioria dos dispositivos
que opera sob o princípio da deposição de pigmentos coloridos em
papel;
YIQ – Padrão de cores NTSC empregado em TV´s em cores;
HSI – Sistema de cores que permite a separação da matriz, empregados
em softwares e imagens digitais.
Segundo Rambauske (2011, p.76), os dois principais modelos, o sistema RGB
e o sistema CMY, se encaixam nas duas formas básicas de misturas de cores que
são a aditiva e a subtrativa. A forma aditiva é exclusivamente a mistura de luzes
vermelha, onde a mistura das três cores primárias gera o branco e a ausência das três
gera o preto (modelo RGB). A forma subtrativa é a mistura de pigmentos, onde a
mistura destas três cores irá gerar o preto e a ausência das mesmas gerará o branco
(modelo CMY).
FIGURA 2 - FORMA ADITIVA (RGB)
FONTE: RAMBAUSKE, 2011, p.76.
P á g i n a | 29
FIGURA 3 - FORMA SUBTRATIVA (CMY)
FONTE: RAMBAUSKE, 2011, p.76.
Conforme explica Lopes (2013, p.16 a 18) o modelo CMY é baseado nas cores
complementares (ciano, magenta e amarelo) e tem por característica a incidência de
luz sobre superfícies que podem absorver, refletir ou refratar determinados
comprimentos de ondas. Este modelo é utilizado para mistura de pigmentos na forma
subtrativa. O modelo RGB está associado a dispositivos emissores e receptores de
luz e conforme descreve Marques Filho, Vieira Neto (1999, p. 121) este modelo é
baseado em um sistema de coordenadas cartesianas que geram um cubo onde os
três vértices são as três cores primárias.
FIGURA 4 - CUBO RGB
FONTE: MARQUES FILHO, VIEIRA NETO. 1999, P. 121.
P á g i n a | 30
Segundo Lopes (2013, p.18) o modelo RGB teve sua origem com base nos
dispositivos gráficos visuais, tais como monitores e televisores que funcionam com o
princípio de variação da intensidade das três cores primárias. Originalmente este
modelo foi criado possuindo uma escala de variação de 0 a 1, sendo 0 a menor
intensidade que pode ser exibida e 1 o máximo de intensidade. Como esse sistema
começou a ser utilizado em equipamentos eletrônicos, esta escala foi transformada
em 256 partes e passou a ter valores de 0 a 255, devido ao fato de que o
processamento gráfico dos antigos equipamentos era mais eficiente com valores
inteiros do que com valores reais.
Diante do contexto proposto, para a elaboração e desenvolvimento deste
projeto, será utilizado apenas o sistema RGB para processamento e tratamento de
imagens.
3.4 Controlador lógico programável (CLP)
Do inglês PLC (Programmable Logic Controller). Devido à sua grande
flexibilidade de programação e de hardware, o CLP é um dos controladores mais
utilizados na indústria. Possui hardware e software avançados e em constantes
atualizações.
Foram desenvolvidos na década de 60, a fim de substituírem os painéis de relés
que eram utilizados nas indústrias automobilísticas para executar controles baseados
em lógicas combinacional e sequencial.
Os relés utilizados nos dispositivos de controle, por serem eletromecânicos,
apresentavam as seguintes desvantagens: mau contato, alto custo, desgaste dos
contatos, necessidade de instalação de inúmeros relés, complexidade de alteração na
sequência de operação e necessidade de manutenções periódicas.
Com o surgimento dos sistemas microprocessados e diante destes e outros
inconvenientes, a General Motors (GM) – produtora de automóveis – desenvolveu o
primeiro CLP para automatizar de forma eficiente os processos em sua linha de
montagem.
Concebido inicialmente para trabalhar com variáveis discretas (digitais), logo
foi incluído o processamento de variáveis contínuas (analógicas) no CLP, tornando-o
um dos principais responsáveis pela automação da indústria moderna.
P á g i n a | 31
São equipamentos microprocessados, projetados para comandar e monitorar
máquinas ou processos industriais. Sua operação se baseia na execução de um
programa previamente armazenado em sua memória, que tem por função executar o
processamento de sinais de entrada provenientes de diferentes tipos de sensores,
chaves e botoeiras e fornecer sinais de saída compatíveis com o acionamento de
diversos atuadores como motores elétricos e válvulas, atendendo à funções como:
lógica sequencial, lógica combinacional, intertravamento, comparação, temporização,
contagem, controle PID (proporcional, integral e derivativo), comunicação, segurança
e muitas outras.
Com os avanços da indústria eletrônica ao longo dos anos, os CLPs sofreram
grandes mudanças em suas funções e aplicações e hoje podem ser encontrados nos
mais diversos tipos de indústrias e finalidades.
Para o desenvolvimento deste projeto foi utilizado o CLP FC21 da FESTO.
3.5 Matlab (matrix laboratory)
Foi criado no fim dos anos 1970 por Cleve Moler, então presidente do
departamento de ciência da computação da Universidade do Novo México. Ele logo
se espalhou para outras universidades e encontrou um forte uso no âmbito da
comunidade matemática aplicada. Jack Little, um engenheiro, conheceu a linguagem
MATLAB, durante uma visita feita por Moler a Universidade de Stanford em 1983.
Reconhecendo o seu potencial comercial, ele juntou-se a Moler e Steve Bangert. Eles
reescreveram MATLAB em C, em 1984 fundaram a MathWorks e prosseguiram no
seu desenvolvimento. As bibliotecas reescritas ficaram conhecidas como LAPACK.
MATLAB foi adotado pela primeira vez por engenheiros de projeto de controle,
a especialidade de Little, e rapidamente se espalhou para outros campos de
aplicação. Agora, é também utilizado nas áreas da educação, em especial o ensino
da álgebra linear e análise numérica, e é muito popular entre os cientistas envolvidos
com o processamento de imagem.
É construído na linguagem MATLAB, às vezes chamada M-código ou
simplesmente M. No Gerenciador de Programas do Microsoft Windows deve-se abrir
o grupo de programas do MATLAB for Windows, que contém o ícone do aplicativo
MATLAB. Um duplo clique no ícone MATLAB carrega o aplicativo MATLAB. Quando
o MATLAB é carregado, duas janelas são exibidas: a Janela de Comando (Command
P á g i n a | 32
Windows) e Janela Gráfica (Graphic Windows). A Janela de Comando é ativada
quando se inicializa o MATLAB, e o "prompt" padrão (>>) é exibido na tela. MATLAB
pode ser usado como um shell interativo de matemática. Sequências de comandos
podem ser guardadas em um arquivo de texto, tipicamente utilizando o MATLAB
Editor, como um script ou encapsulado em uma função, alargando os comandos
disponíveis.
3.5.1 Simulink
Desenvolvido pela companhia MathWorks, é uma ferramenta para
modelagem, simulação e análise de sistemas dinâmicos. Sua interface primária é uma
ferramenta de diagramação gráfica por blocos e bibliotecas customizáveis de blocos.
O software oferece alta integração com o resto do ambiente MATLAB. Simulink é
amplamente usado em teoria de controle e processamento digital de sinais para
projeto e simulação multi-domínios.
Junto com Real-Time Workshop, outro produto da The MathWorks, o Simulink
pode também gerar código C automaticamente para implementação de sistemas em
tempo real. Com o aumento da eficiência e da flexibilidade desta ferramenta, ela é
cada vez mais adotada em sistemas de produção e no projeto de sistemas
embarcados pela sua flexibilidade e capacidade de rápida iteração. O código criado
pelo Real-Time Workshop é eficiente o bastante para ser empregado em sistemas
embarcados.
3.6 Arduino
Foi criado em 2005 por um grupo de 5 pesquisadores: Massimo Banzi, David
Cuartielles, Tom Igoe, Gianluca Martino e David Mellis. O objetivo era elaborar um
dispositivo que fosse ao mesmo tempo barato, funcional e fácil de programar, sendo
dessa forma acessível a estudantes e projetistas amadores. Além disso, foi adotado
o conceito de hardware livre, o que significa que qualquer um pode montar, modificar,
melhorar e personalizar o Arduino, partindo do mesmo hardware básico.
Assim, foi criada uma placa composta por um microcontrolador Atmel,
circuitos de entrada/saída e que pode ser facilmente conectada à um computador e
P á g i n a | 33
programada via IDE (Integrated Development Environment, ou Ambiente de
Desenvolvimento Integrado) utilizando uma linguagem baseada em C/C++, sem a
necessidade de equipamentos extras além de um cabo USB.
Depois de programado, o microcontrolador Arduino pode ser usado de forma
independente, ou seja, você pode colocá-lo para controlar um robô, uma lixeira, um
ventilador, as luzes da sua casa, a temperatura do ar condicionado, pode utilizá-lo
como um aparelho de medição ou qualquer outro projeto que vier à cabeça.
3.6.1 Arduino uno
É a placa Arduino mais vendida e usada atualmente. Apresenta uma ótima
quantidade de portas disponíveis e grande compatibilidade com os Shields Arduino.
É uma ferramenta simples e possui um hardware mínimo, com várias
características interessantes de projeto. Sua conectividade USB e facilidade em
programar é, sem dúvida nenhuma, um grande atrativo.
É importante lembrar que a placa Arduino não possui a facilidade de debugar
em tempo real, como outras placas de desenvolvimento. Não é possível colocar
breakpoints, consultar variáveis ou mesmo parar o firmware em tempo real para
conferir endereços de memória ou variáveis.
P á g i n a | 34
4 EQUIPAMENTOS, COMPONENTES E SOFTWARES
4.1 Compressor
Os circuitos pneumáticos necessitam de uma fonte de ar comprimido com
pressão constante e capaz de fornecer a vazão consumida pelos componentes do
circuito.
A função dos compressores é, através do processo de compressão, elevar a
pressão absoluta do ar, até um determinado valor conforme as necessidades da
instalação, para que o mesmo possa ser utilizado posteriormente na realização de
trabalho por meio de atuadores pneumáticos.
Para o desenvolvimento, elaboração e funcionamento do projeto, foi utilizado
o compressor da Instituição juntamente da sua rede de distribuição, já instalados
previamente e com acessibilidade nas salas B145 (Pneumática) e B146
(Mecatrônica), onde o projeto se encontra instalado. O compressor da instituição está
representado na figura 5 abaixo.
FIGURA 5 - COMPRESSOR DA INSTITUIÇÃO
FONTE: Autores
4.2 Unidade de conservação
Desde o início do processo de produção de ar comprimido até a chegada do
ar por meio da rede de distribuição, existem vários métodos de separação da umidade
P á g i n a | 35
e demais contaminantes presentes no ar. Apesar de todo este esforço para extração
da umidade, antes de ser efetivamente convertido em trabalho, o ar comprimido passa
ainda por um processo final de condicionamento através da chamada unidade de
conservação, unidade de condicionamento ou, simplesmente, lubrefil.
A unidade de conservação é composta pelo filtro de ar comprimido, regulador
de pressão (geralmente com manômetro acoplado) e lubrificador de ar. Embora estes
elementos de condicionamento sejam os mais comuns, hoje em dia grande parcela
dos componentes pneumáticos usados na automação não necessita lubrificação,
além de estarem disponíveis no mercado vários outros acessórios que podem ser
integrados à unidade, tais como válvulas de fechamento, módulos em derivação,
pressostato, secador de ar, válvula de escape rápido, filtro coalescente, dreno, etc.
O uso da unidade de condicionamento é imprescindível em praticamente
todas instalações de ar comprimido, principalmente naquelas que não adotam o
equipamento de secagem do ar. Alguns exemplos de funções da unidade de
conservação são: adequação da pressão de operação do atuador, prover a
lubrificação dos componentes pneumáticos, bloquear a passagem do ar quando a
referida estação estiver fora de operação, garantir a retenção de contaminantes e
separação da umidade por meio de filtragem e elementos de secagem, etc. Na figura
6 abaixo estão sendo representadas as 2 (duas) unidades de conservação presentes
nos laboratórios utilizados para o projeto.
FIGURA 6 - UNIDADES DE CONSERVAÇÃO
(A) (B)
FONTE: Autores
P á g i n a | 36
4.3 Linhas do circuito pneumático
Devem ser feitas de materiais de alta resistência e durabilidade. Atualmente
os tubos sintéticos são os mais utilizados, pois proporcionam boa resistência
mecânica, elevada resistência à ruptura e grande flexibilidade. Sua faixa normal de
operação situa-se entre 6 e 12 bar. Além disso, os tubos sintéticos são os mais
apropriados para absorção de choques de carga e vibrações mecânicas, fenômenos
normalmente encontrados em grande parte dos ambientes industriais e móveis.
FIGURA 7 - TUBO FLEXÍVEL
FONTE: <http://www.festo-didactic.com/br-pt/bancadas-de-treinamento/pneumatica/pneumatica/tubo-flexivel.htm?fbid=YnIucHQuNTM3LjIzLjE4LjEwMTguNTMxNQ> Acessado em 23 de Janeiro de 2018.
4.4 Bloco distribuidor
Possui 9 (nove) saídas de ar comprimido com comunicação entre si. Sua
função é distribuir o ar comprimido proveniente da unidade de conservação para os
demais componentes do circuito. É montado sobre base de fixação rápida no tampo
do painel, sem o uso de ferramentas.
FIGURA 8 - BLOCO DISTRIBUIDOR
FONTE: Autores
P á g i n a | 37
4.5 Válvulas
São os elementos responsáveis por conferir múltiplas ações aos atuadores.
4.5.1 Direcional pneumática
Empregadas no comando e emissão de sinais em circuitos pneumáticos.
4.5.1.1 5/2 VIAS ACIONAMENTO POR ALAVANCA / RETORNO POR MOLA
Válvula pneumática direcional de 3 (três) vias e 2 (duas) posições, de
acionamento por alavanca, responsável pela comutação do atuador que direciona as
peças posicionadas no magazine para a área de reconhecimento de peças e posterior
segregação das mesmas.
FIGURA 9 - VÁLVULA DIRECIONAL 5/2 VIAS POR ALAVANCA / RETORNO POR MOLA
(A) (B)
FONTE: Autores
4.5.2 Direcionais eletropneumáticas
São válvulas acionadas por meio de solenoides. É o principal elemento de
interface entre o comando proveniente do Controlador Lógico Programável (CLP) ou
circuito elétrico e os atuadores pneumáticos.
P á g i n a | 38
4.5.2.1 5/2 VIAS ACIONAMENTO POR SOLENOIDE / RETORNO POR MOLA
Válvula eletropneumática direcional de 5 (cinco) vias e 2 (duas) posições, de
acionamento por solenoide e retorno por mola, responsável pela comutação do
atuador que segrega as peças vermelhas. Foi utilizada 1 válvula desse tipo na
elaboração do projeto.
FIGURA 10 - VÁLVULA DIRECIONAL 5/2 VIAS ACIONAMENTO POR SOLENOIDE / RETORNO POR MOLA
(A) (B)
FONTE: Autores
4.5.2.2 5/2 VIAS ACIONAMENTO POR SOLENOIDE AUTO-PILOTADA
Válvulas eletropneumáticas direcionais de 5 (cinco) vias e 2 (duas) posições,
de acionamento por solenoide e retorno auto-pilotada, responsáveis pelo
acionamento/desacionamento das geradoras de vácuo. Foram utilizadas 2 válvulas
desse tipo na elaboração do projeto.
FIGURA 11 - VÁLVULA DIRECIONAL 5/2 VIAS ACIONAMENTO POR SOLENOIDE AUTO-PILOTADA
(A) (B)
FONTE: Autores
P á g i n a | 39
4.5.2.3 5/2 VIAS DUPLO SOLENOIDE
Válvulas eletropneumáticas direcionais de 5 (cinco) vias e 2 (duas) posições,
de acionamento e retorno por solenoide, responsáveis pela comutação dos atuadores
rotativos de deslocamento limitado de dupla ação, os quais, um segrega as peças
preta, e o outro segrega as peças pratas. Foram utilizadas 2 válvulas desse tipo na
elaboração do projeto.
FIGURA 12 - VÁLVULAS DIRECIONAIS 5/2 VIAS DUPLO SOLENOIDE
(A) (B)
FONTE: Autores.
4.5.3 Reguladora de fluxo
Válvulas reguladoras de fluxo (ou redutoras de vazão), são válvulas
constituídas por orifícios variáveis, cujo controle de vazão está condicionado à
constância de queda de pressão à montante e à jusante da válvula.
A regulagem de vazão é efetuada por meio da alteração no valor da área de
escoamento e, por consequência, da perda de carga gerada através da válvula. Este
ajuste geralmente é manual e efetuado por meio de uma manopla ou parafuso ligado
ao elemento obturador.
A principal função das válvulas reguladoras de fluxo é o controle de velocidade
de atuadores lineares e rotativos, mas também são utilizadas como elementos de
restrição em cilindros com amortecimento de final de curso, como utilizadas também
neste projeto.
P á g i n a | 40
FIGURA 13 - VÁLVULAS REGULADORAS DE FLUXO
FONTE: Autores.
4.5.4 Geradora de vácuo
Tecnicamente a palavra vácuo pode ser definida como sendo um volume de
controle que se encontra submetido a uma pressão inferior à pressão atmosférica. O
vácuo pode ser obtido por meio de várias formas, como por exemplo, mediante o uso
de bombas de vácuo ou segundo o princípio de Venturi. A utilização do princípio de
Venturi em sistemas pneumáticos com aplicações em manufatura é bastante
difundida, pois é uma das formas mais baratas e simples de obtenção do vácuo.
A técnica consiste em fazer fluir o ar comprimido por um tubo no qual uma
restrição montada no seu percurso, em uma região de menor diâmetro, provoca a
aceleração e, consequentemente, o aumento na velocidade de escoamento, o que
converte a pressão estática do ar comprimido em energia cinética. Com isto, o ar
comprimido sofre uma queda significativa de pressão nesta região, proporcional à
perda de carga provocada pela restrição, alcançando valores abaixo da pressão
atmosférica.
Um segundo orifício, confeccionado perpendicularmente ao plano de
escoamento do ar, comunica a região de depressão com a atmosfera por meio de um
canal, o que produz um efeito de sucção na extremidade do canal próxima à atmosfera
em decorrência do diferencial de pressão, conforme demonstrado na figura 14. Nesta
extremidade é acoplado um dispositivo denominado ventosa.
P á g i n a | 41
FIGURA 14 – PRINCÍPIO DE FUNCIONAMENTO DO TUBO DE VENTURI
FONTE:<https://www.coval.fr/technique-du-vide/guide-de-la-prehension-par-le-
vide/generation-du-vide/> Acessado em 15 de Fevereiro de 2018
Foram utilizadas 2 (duas) válvulas geradoras de vácuo para a elaboração
deste projeto, uma para cada ventosa dos atuadores rotativos de deslocamento
limitado com dupla ação.
FIGURA 15 - VÁLVULAS GERADORAS DE VÁCUO
(A) (B) (C)
FONTE: Autores
4.6 Atuadores pneumáticos
Os atuadores são os elementos do circuito que convertem a energia do ar
comprimido em movimento.
4.6.1 Cilindro diferencial de dupla ação
Nos cilindros de dupla ação, também denominados de duplo efeito, a força
produzida pela pressão do ar produz o movimento do êmbolo nos dois sentidos, de
P á g i n a | 42
avanço e de retorno do cilindro. O ar comprimido é admitido e liberado por dois orifícios
existentes nos cabeçotes dianteiro e traseiro do cilindro.
Os cilindros de dupla ação são empregados especialmente quando é
realizado trabalho também no recuo do cilindro.
Foram utilizados dois cilindros diferenciais de dupla ação para a elaboração
deste projeto, um que direciona as peças posicionadas no magazine para a área de
reconhecimento de peças e posterior segregação das mesmas, e o outro que segrega
as peças vermelhas.
FIGURA 16 - CILINDROS DIFERENCIAIS DE DUPLA AÇÃO
(A) (B)
FONTE: Autores
4.6.2 Atuador rotativo de deslocamento limitado, dupla ação
Ação dupla do tipo aleta giratória. Ângulo de giro de 0 a 184º, com regulagem
contínua. Sistema de movimentação de peças, acoplado ao eixo, com ventosa para
vácuo.
Foram utilizados dois atuadores rotativos de deslocamento limitado com dupla
ação para a elaboração deste projeto, um para a segregação das peças pretas e o
outro para a segregação das peças pratas.
FIGURA 17 - ATUADORES ROTATIVOS DE DESLOCAMENTO LIMITADO, DUPLA AÇÃO
(A) (B) (C)
FONTE: Autores
P á g i n a | 43
4.7 Ventosa
É um dispositivo o qual tem a função de aumentar a área de contato entre a
região de vácuo e a superfície dos elementos que serão succionados pela ventosa.
Com a inserção de ventosas de maior diâmetro, a força decorrente de sucção
aumenta, possibilitando a captura de peças de tamanhos e pesos maiores, requisito
importante em processos automatizados de manipulação de peças e transporte de
materiais.
Se o dispositivo de vácuo trabalhar com área de sucção menor, é necessário
que a intensidade do vácuo seja aumentada.
FIGURA 18 – VENTOSA PADRÃO FESTO
FONTE:<http://www.directindustry.com/pt/prod/festo/product-4735-1720222.html> Acessado em 15 de Fevereiro de 2018
Foram utilizadas 2 (duas) ventosas para a elaboração deste projeto, uma para
cada atuador rotativo de deslocamento limitado com dupla ação.
FIGURA 19 - VENTOSAS
(A) (B)
FONTE: Autores
P á g i n a | 44
4.8 Placa de botões de comando elétrico
As botoeiras são chaves elétricas acionadas manualmente que apresentam,
geralmente, um contato aberto e outro fechado. De acordo com o tipo de sinal a ser
enviado ao comando elétrico, as botoeiras são especificadas sem trava ou com trava
de retenção (detente).
Na elaboração deste projeto, por comodidade e disponibilidade, foi utilizada
uma placa de botões de comando elétrico com as seguintes configurações:
2 botões de comando pulsador, na cor vermelha, com reposição por
mola;
Contatos: 2 (dois) normalmente abertos (NA) + 2 (dois) normalmente
fechados (NF);
1 botão giratório com trava, na cor preta;
Contatos: 2 (dois) normalmente abertos (NA) + 2 (dois) normalmente
fechados (NF);
Corrente: 5 A.
Utilizado apenas um contato NA de cada botão.
FIGURA 20 - PLACA DE BOTÕES DE COMANDO ELÉTRICO
FONTE: Autores
4.9 Controlador lógico programável (CLP) – Festo FC21
12 entradas digitais de 24 Vcc;
8 saídas digitais a relé, protegidas contra curto-circuito;
LED’s indicadores de operação;
P á g i n a | 45
Software de programação por diagrama de contatos (Ladder);
Interface serial (padrão RS232c) interligada ao PC por meio de cabo
PS1-SM14 com adaptador para USB;
FIGURA 21 - CONTROLADOR LÓGICO PROGRAMÁVEL (CLP) – FESTO FC21
(A) (B)
FONTE: Autores
4.10 Cabos elétricos
Utilizados para realizar as ligações elétricas com o CLP, com a placa de
botões de comando elétrico, com a protoboard e com o Arduino.
FIGURA 22 - CABOS ELÉTRICOS
FONTES: < http://www.festo-didactic.com/br-pt/bancadas-de-
treinamento/pneumatica/eletropneumatica/jogo-de-cabos-
eletricos.htm?fbid=YnIucHQuNTM3LjIzLjE4LjEwMjAuNTM0NQ > Acessado em 25/01/2018 e <
https://electronics.stackexchange.com/questions/82830/how-to-secure-jumper-wire-connections>
Acessado em 25/01/2018.
P á g i n a | 46
4.11 Fonte de alimentação estabilizada
Tensão de entrada: 110/220 Vca, 60 Hz;
Tensão de saída: 24 Vcc;
Corrente de saída: 5 A;
Proteção contra curto-circuito.
FIGURA 23 - FONTE DE ALIMENTAÇÃO ESTABILIZADA
FONTE: Autores
4.12 Arduino uno
Utilizado para fazer a comunicação e aquisição de dados entre o sinal de
saída da câmera, enviado através do MATLAB e Simulink do computador, e as
entradas do CLP FC21 da FESTO.
FIGURA 24 - ARDUINO UNO
FONTE: Autores
P á g i n a | 47
4.13 Protoboard com conexões elétricas
Trata-se de uma placa com furos (orifícios) e conexões condutoras de fácil
inserção de componentes, utilizada para montagem do circuito elétrico entre o Arduino
UNO, com o Circuito Integrado (CI) LM324N, e o CLP FC21 da FESTO.
FIGURA 25 - PROTOBOARD COM CONEXÕES ELÉTRICAS
(A) (B) (C)
FONTE: Autores
4.14 Circuito integrado (CI) LM324N
Composto por 4 (quatro) amplificadores operacionais independentes de alto
ganho destinados a operar a partir de uma única fonte de alimentação com uma ampla
gama de tensões.
Utilizado para amplificar a tensão das 3 (três) saídas digitais utilizadas do
Arduino UNO (pino 3, pino 4 e pino 5) de 5V para 24V.
FIGURA 26 - CIRCUITO INTEGRADO (CI) LM324N
FONTE: <http://pdf1.alldatasheet.com/datasheet-pdf/view/22756/STMICROELECTRONICS/LM324N/+Q275JUORlHDyRHOIpa/1XXyxeo/1cIILF+/datas
heet.pdf> Acessado em 05/12/2017
P á g i n a | 48
4.15 Câmera de reconhecimento
A webcam é uma câmera de vídeo de baixa resolução que capta imagens e as
transfere para o computador. Foi utilizada para capturar as imagens das peças para
que o algoritmo possa realizar a identificação do tipo de peça presente.
FIGURA 27 - CÂMERA DE RECONHECIMENTO
FONTE: Autores
P á g i n a | 49
5 DESENVOLVIMENTO DO PROJETO
5.1 FluidSim
O FluidSim foi um software muito importante para o desenvolvimento do
trabalho aqui apresentado, uma vez que através do mesmo é possível fazer
simulações. Todo o desenvolvimento do diagrama elétrico do sistema aqui proposto
foi realizando no FluidSim. Assim, sendo possível desenvolver o código em LADDER
no CLP de forma mais eficiente e rápida, uma vez que já sabemos como o sistema irá
se comportar.
5.2 O funcionamento do sistema
5.2.1 Setup inicial do sistema
Para setup inicial do sistema, é necessário energizar a linha 8, referente ao
botão reset, representado no software FluidSIM por um botão e fisicamente por um
botão normalmente aberto. Após essa linha ser energizada, a contatora K3 é
energizada, fechando seu contato auxiliar na linha 1. Após essa etapa, é necessário
pressionar o botão iniciar para que o sistema esteja apto a iniciar o processo de
distribuição de peças, caso haja a detecção de uma peça.
Para um melhor entendimento e organização do diagrama de comando,
optamos por desenvolver separadamente um diagrama para cada possibilidade de
tipo de peça, onde as figuras 29, 31 e 33 representam respectivamente a detecção
das peças de cor vermelha, preta e prata.
5.2.2 Detecção de uma peça vermelha
Após realizar o setup inicial, com o sensor S0 em sua posição inicial, através
da detecção de uma peça do tipo vermelha utilizando a webcam, a chave PT-2 que
representa a porta digital 2 do Arduino após ser ativada e enviar um sinal para o
Simulink, energiza a contatora K1, avançando assim o primeiro atuador e fechando o
P á g i n a | 50
seu contato auxiliar na linha 9, e ativando assim o temporizador T3. O temporizador
foi adicionado na lógica para manter o atuador recuado por 3 segundos, fazendo com
que ele realize apenas um ciclo. Ao final do percurso, quando o sensor de final de
curso S1 é acionado na linha 4, a contatora K2 é acionada, realizando o recuo do
primeiro atuador ao abrir o seu contato na linha 10. Além disso, o contato auxiliar da
contatora K2 também é energizado na linha 6, energizando a contatora K3. A
representação da lateral direita do sistema e o diagrama elétrico dessa etapa podem
ser visualizados, respectivamente, nas figuras 28 e 29.
FIGURA 28 – VISTA LATERAL DIREITA DO SISTEMA PARA PEÇAS VERMELHAS
FONTE: Autores
P á g i n a | 51
FIGURA 29 - DIAGRAMA ELÉTRICO DE DETECÇÃO DE UMA PEÇA VERMELHA
FONTE: Autores
5.2.3 Detecção de uma peça preta
Uma vez realizado o setup inicial do sistema, a contatora K7 é energizada
através da linha 18. Assim, o contato auxiliar da contatora K7 na linha 11 é fechado.
Havendo a detecção de uma peça preta através do uso webcam, o contato PT-3 se
fecha, energizando a contatora K4 na linha 11, fechando seu contato auxiliar na linha
21, avançando assim o primeiro semi-rotativo. Ao final do percurso, o sensor de fim
de curso S3 é ativado na linha 14, energizando a contatora K5, que é responsável por
ativar a geradora de vácuo do primeiro semi-rotativo, representado por Y5 na linha 24.
Assim, após energizar a contatora K5, seu contato auxiliar na linha 16 é fechado,
energizando a contatora K6 na linha 16, fechando seu contato auxiliar na linha 24,
P á g i n a | 52
contato este responsável por manter a geradora de vácuo ativada, e ativando o seu
contato auxiliar na linha 26, acionando o temporizador (T1). O temporizador foi
utilizado para que haja tempo suficiente para a ventosa seja capaz de capturar a peça.
Após os 3 segundos, o contato T1 na linha 18 é fechado, energizando a contatora K7,
responsável por ativar Y4 na linha 22 e retornar o atuador semi-rotativo para a sua
posição inicial. A representação da vista frontal do sistema e o diagrama elétrico dessa
etapa podem ser visualizados, respectivamente, nas figuras 30 e 31.
FIGURA 30 - VISTA FRONTAL DO SISTEMA PARA PEÇAS PRETAS
FONTE: Autores
P á g i n a | 53
FIGURA 31 - DIAGRAMA ELÉTRICO DE DETECÇÃO DE UMA PEÇA PRETAS
FONTE: Autores
5.2.4 Detecção de uma peça prata
Uma vez realizado o setup inicial do sistema, a contatora K8 é energizada
através da linha 27. Assim, o contato auxiliar da contatora K11 na linha 27 é fechado.
Havendo a detecção de uma peça prata através do uso da webcam, o contato PT-4
se fecha, energizando a contatora K8 na linha 27, fechando seu contato auxiliar na
linha 37, avançando assim o primeiro semi-rotativo. Ao final do percurso, o sensor de
fim de curso S5 é ativado na linha 30, energizando a contatora K9, que é responsável
por ativar a geradora de vácuo do primeiro semi-rotativo, representado por Y8 na linha
40. Assim, após energizar a contatora K9, seu contato auxiliar na linha 32 é fechado,
P á g i n a | 54
energizando a contatora K10 na linha 32, fechando seu contato auxiliar na linha 40,
contato este responsável por manter a geradora de vácuo ativada, e ativando o seu
contato auxiliar na linha 42, acionando o temporizador (T2). O temporizador foi
utilizado para que haja tempo suficiente para a ventosa seja capaz de capturar a peça.
Após os 3 segundos, o contato T2 na linha 32 é fechado, energizando a contatora
K11, responsável por ativar Y7 na linha 38 e retornar o atuador semi-rotativo para a
sua posição inicial. A representação da vista frontal do sistema e o diagrama elétrico
dessa etapa podem ser visualizados, respectivamente, nas figuras 32 e 33.
FIGURA 32 – VISTA FRONTAL DO SISTEMA PARA PEÇAS PRATAS
,
Fonte: Autores
P á g i n a | 55
FIGURA 33 - DIAGRAMA ELÉTRICO DE DETECÇÃO DE UMA PEÇA PRATA
FONTE: Autores
5.3 Processamento de imagem utilizando o MATLAB
O MATLAB lê imagens como matrizes de pixels, facilitando a manipulação de
imagens, tornando-a bastante simples. Nesse trabalho, foi utilizado o MATLAB para
calcular os valores máximos e mínimos de RGB de cada objeto, e identificar pela
diferença de cor a natureza de cada objeto. A sigla RGB é a sigla do Sistema de cores
aditivas formadas pelas iniciais das cores em inglês: Red, Green e Blue, que
significam respectivamente em português: vermelho, verde e azul.
As cores são obtidas através da mistura das cores primarias. A escala de RGB
varia de 0 (mais escuros) a 255 (mais claras), onde cada uma das cores está
enquadrada dentro dessa variação, onde a variação para valores mínimos
P á g i n a | 56
corresponde a tons mais escuros, enquanto a variação para valores máximos
corresponde a tons mais claros. Por exemplo, quando a mistura das cores vermelho,
azul e verde estão no valor mínimo (0,0,0), o resultado é a cor preta. Caso a mistura
seja (255,255,255), o resultado é a cor branca.
5.3.1 Tratamento de imagem utilizando MATLAB
O algoritmo para captura e processamento de imagem do objeto foi totalmente
desenvolvido no MATLAB. O código da parte principal referente a essa
implementação encontra-se comentado no anexo I. Primeiramente, é feita a
inicialização da câmera através do seguinte comando na Command Window do
MATLAB:
FIGURA 34 - INICIALIZAR VÍDEO
FONTE: Autores
Após inicializar vídeo, é preciso criar uma função que irá englobar todo o
código de tratamento de imagem, onde será executado em um loop. Primeiramente,
é necessário utilizar o comando “snapshot” para obter frames do vídeo.
FIGURA 35 - INÍCIO DA FUNÇÃO E CAPTURA DE IMAGEM
FONTE: Autores
A partir disso, utilizando o comando “snapshot”, foram capturadas imagens
das peças que foram utilizadas como padrão, para futuramente ser feito o cálculo
P á g i n a | 57
máximo e mínimo de RGB de cada uma delas, como mostram as figuras 36, 37 e 38
abaixo
FIGURA 36 - PEÇA VERMELHA CAPTURADA PELA CÂMERA COM O AUXÍLIO DO MATLAB
FONTE: Autores
FIGURA 37 - PEÇA PRETAS CAPTURADA PELA CÂMERA COM O AUXÍLIO DO MATLAB
FONTE: Autores
P á g i n a | 58
FIGURA 38 - PEÇA PRATA CAPTURADA PELA CÂMERA COM O AUXÍLIO DO MATLAB
FONTE: Autores
5.3.2 Cálculo Máximo e Mínimo RGB
Em seguida, utilizando as imagens capturada pela câmera com a cor da peça
que queremos utilizar como padrão, recortamos das imagens capturadas o tom de cor
específico que queremos utilizar para que os valores máximo e mínimo de RGB
possam ser calculados através da função mostrada na figura 39, e assim ser utilizada
como padrão de referência para comparação com as próximas imagens que serão
capturadas futuramente pela câmera, podendo assim ser possível distinguir uma peça
de outra através dos diferentes valores de RGB contidos em cada imagem específica.
FIGURA 39 - PADRÃO DE COR REFERENTE ÀS PEÇAS VERMELHA, PRETAS E PRATA
FONTE: Autores
P á g i n a | 59
Sendo assim, através do uso da função imread, é possível importar imagens
de diferentes formatos e fazer a associação de cada pixel a um elemento de uma
matriz. Em imagens vermelhas, cada pixel possui 3 valores, um para cada canal: R
(vermelho), G (verde) e B (azul). Portanto, uma matriz mxnx3 será criada, na qual 3 é
a quantidade de planos, onde RMAX e RMIN me retornam uma matriz de tons
vermelhos, GMAX e GMIN me retornam uma matriz de tons verdes e BMAX e BMIN
me retornam uma matriz de tons azuis.
FIGURA 40 - FUNÇÃO PARA CÁLCULO DOS VALORES MÁXIMO E MÍNIMO DE RGB DOS PADRÕES VERMELHA, PRETA E PRATA
FONTE: Autores
Como no trabalho em questão necessitamos fazer a distinção de 3 peças de
cores diferentes, é necessário calcular o valor de RGB para cada cor de peça
especifica, onde as siglas RMAX,RMIN,GMAX,GMIN,BMAX e BMIN representam os
valores referentes a peça vermelha, RMAX2, RMIN2, GMAX2, GMIN2, BMAX2 e
BMIN2 representam os valores referentes a peça preta e RMAX3, RMIN3, GMAX3,
GMIN3, BMAX3 e BMIN3 representam os valores referente a peça prata, como mostra
a figura 41.
FIGURA 41 - VALORES DE RGB REFERENTE AS PEÇAS VERMELHA, PRETA E PRATA
FONTE: Autores
P á g i n a | 60
A partir desses valores, foi desenvolvido um algoritmo no MATLAB, no qual
através do uso de um filtro, podemos ajustar o range dos valores de RGB previamente
calculados de cada cor de peça de acordo com a luminosidade do ambiente, deixando
o filtro mais rígido ou não de acordo com a necessidade do ambiente em questão. O
algoritmo funciona da seguinte maneira: os 6 valores de RGB máximo e mínimo de
cada uma das imagens que é capturada pela câmera em um instante t é comparado
com os valores da figura 41 em uma lógica “E” dentro de uma estrutura condicional
“IF”. Ou seja, caso todos esses 6 valores estejam dentro do range dos valores que
foram previamente estipulados na figura 43, podemos dizer que uma peça foi
detectada. Nesse algoritmo existem 3 estruturas condicionais, uma para cada tipo de
cor de peça. O código da parte principal referente a essa implementação encontra-se
comentado no anexo I.
Após feita essa a comparação, os valores de pixels de cada cor são
armazenados nas seguintes variáveis: u(vermelha), p(preta) e f(prata), como mostra
a figura 42. A partir dos valores das variáveis u, p e f, foi criado para cada variável um
range de pixels (determinados pelos autores do trabalho através de vários testes), e
colocado dentro de uma estrutura “IF”, garantindo assim que uma peça seja detectada
caso o seu valor de pixels esteja dentro desse range, como mostra a figura 43.
FIGURA 42 – VALORES DE PIXEL REFERENTE AS PEÇAS VERMELHA, PRETA E PRATA
FONTE: Autores
P á g i n a | 61
FIGURA 43 – COMPARATIVO DOS VALORES DE PIXELS
FONTE: Autores
Utilizando o comando image, pode-se visualizar a imagem da peça após
passagem pelo filtro desenvolvido no algoritmo do MATLAB, conforme figuras 44, 45
e 46, e assim analisar se os parâmetros do filtro estão satisfatórios, bem como avaliar
se a quantidade de ruído presente em cada imagem não está interferindo na correta
identificação de cada tipo de peça.
FIGURA 44 – PEÇA VERMELHA APÓS TRATAMENTO PELO FILTRO
FONTE: Autores
P á g i n a | 62
FIGURA 45 - PEÇA PRETA APÓS TRATAMENTO PELO FILTRO
FONTE: Autores
FIGURA 46 - PEÇA PRATA APÓS TRATAMENTO PELO FILTRO
FONTE: Autores
Assim, um valor digital de 0 ou 1 é enviado ao Simulink. Um valor digital igual
a 0 significa dizer que não houve peça detectada. Caso esse valor seja igual a 1,
significa dizer que uma peça foi detectada. Além disso, cada cor de peça foi
relacionada com portas digitais distintas no Arduino, como mostra a tabela 1, não
sendo assim possível ser feito a detecção de mais de uma peça ao mesmo tempo:
P á g i n a | 63
TABELA 1 – ENDEREÇAMENTO NO ARDUINO
Porta Digital Arduino Uno Peça
Porta 2 Vermelha
Porta 3 Preta
Porta 4 Prata
FONTE: Autores
FIGURA 47 - SISTEMA REPRESENTADO NO SIMULINK
FONTE: Autores
5.4 Comunicação entre o CLP e Matlab
Devido à falta de uma interface conhecida que possa fazer a comunicação
entre o CLP Festo utilizado nesse trabalho e o MATLAB, foi utilizado o
microcontrolador Arduino como interface, solucionando o problema em questão aqui
apresentado. O Arduino tem a função de receber os valores enviados pelo Simulink e
enviar para o CLP Festo.
Porém, durante o desenvolvimento do protótipo em questão, observou-se a
necessidade de utilizar um amplificador operacional, com a finalidade de amplificar a
tensão da saída digital proveniente do Arduino, de 5 volts, para uma tensão superior
a 12.2 Volts, tensão esta necessária para ativar uma entrada do CLP Festo.
5.5 O microcontrolador arduino
Por se tratar de uma plataforma eletrônica simples, de baixo custo e fácil
acesso, foi utilizado o Arduino como responsável por fazer a comunicação entre o CLP
festo e o MATLAB. Como o Arduino foi utilizado apenas como uma interface de
P á g i n a | 64
comunicação entre o computador, não sendo necessário o seu funcionamento como
um processador independente, mas sim como um dispositivo intermediário entre o
MATLAB e o CLP. Foi necessário adicionar o firmware “adiosrv” no seu ambiente de
desenvolvimento integrado, também conhecido como IDE (Integrated Development
Environment), que fará o papel de informar o status do Arduino ao SIMULINK.
5.6 Amplificador operacional
Os amplificadores operacionais são dispositivos versáteis que possuem uma
infinidade de aplicações em circuitos eletrônicos. Os amplificadores operacionais
ideais possuem ganho de tensão infinito, impedância de entrada infinita, impedância
de saída nula, resposta de frequência infinita e insensibilade a temperatura.
Internamente, eles são construídos a partir da junção de resistores, capacitores e
transistores. Externamente, os Amplificadores Operacionais são representados pelo
seguinte símbolo:
FIGURA 48 - SIMBOLOGIA DOS AMPLIFICADORES OPERACIONAIS
FONTE: <http://www2.feg.unesp.br/Home/PaginasPessoais/ProfMarceloWendling/3---amplificadores-operacionais-v2.0.pdf > Acessado em 18 de Janeiro de 2018
Os Amplificadores Operacionais possuem 2 entradas e 1 saída, na qual a sua
saida (𝑉0) é expressa a partir do múltiplo da diferença entre as suas duas entradas,
𝑉+ e 𝑉− onde o fator A representa o ganho de tensão do Amplificador Operacional,
como podemos ver na expressão abaixo:
𝑽𝟎 = 𝑨. [( 𝑽+ ) − (𝑽−)]
Durante o desenvolvimento do prótotipo, através do uso de uma geradora de
tensão e um multímetro, observou-se a necessidade de utilizar um amplificador
operacional para amplificar a tensão de saída que o microcontrolador Arduino fornecia
em suas saídas digitais, que era aproximadamente de 5 Volts , pois as entradas do
P á g i n a | 65
CLP Festo são todas ativadas com uma tensão maior ou igual á 12.2 Volts, como
mostra a figura 49 abaixo:
FIGURA 49 - TENSÃO MÍNINA NECESSÁRIA PARA ATIVAR UMA ENTRADA DO CLP
FONTE: Autores
5.7 O amplificador não-inversor
Os amplificadores operacionais podem ser usados em diversas
configurações. No problema aqui apresentado, é necessário que a tensão de entrada
(𝑉𝑖𝑛) seja amplificada, não sendo necessário que a a tensão de saída (𝑉𝑂) seja
invertida, ou que haja a comparação de dois sinais distintos. Assim sendo, foi
verificado que a configuração de um amplificador não-inversor ou multiplicador de
ganho constante é a configuração apropriada para amplificar a tensão de saída (𝑉0) de
uma forma eficiente, solucionando o problema, sendo assim apropriado o uso do chip
LM324N para resolver o problema. A configuração padrão de um aplificador não-
inversor pode ser visualizada na figura 50 abaixo:
FIGURA 50 - CONFIGURAÇÃO PADRÃO DE UM AMPLIFICADOR NÃO-INVERSOR
FONTE: <http://www2.feg.unesp.br/Home/PaginasPessoais/ProfMarceloWendling/3---amplificadores-operacionais-v2.0.pdf > Acessado em 18 de Janeiro de 2018
P á g i n a | 66
Onde matematicamente, podemos representar a tensão de saida amplificada
(𝑉0) como:
𝑉𝑜 = 𝑉𝑖. (1 +𝑅𝑓
𝑅1)
Por um questão de conveniência, apenas um resistor de 15kΩ foi utilizado,
fazendo com que a tensão de saída 𝑉0 fosse saturada, ou seja, a tensão no terminal
de saída é limitada pela tensões superior e inferior de alimentação do chip, 𝑉𝑐𝑐+ e 𝑉𝑐𝑐−.
Como a geradora de tensão que foi utilizada para alimentar o chip LM324N fornecia
uma tensão máxima de 24 Volts, a tensão máxima da saída 𝑉0 já amplificada era de
24 Volts, como mostra a figura 51, na qual uma foi desenvolvida uma simulação no
software Proteus:
FIGURA 51 – SIMULAÇÃO DO AMPLIFICADOR NÃO-INVERSOR DESENVOLVIDA NO SOFTWARE PROTEUS
Fonte: Autores
O esquemático da montagem física encontra-se representado na figura 52
abaixo, sendo o pino 4 do LM234N alimentado com 24 Volts, o pino 11 conectado ao
ground, o pino 1, 7 e 8 conectados respectivamente as portas I1.1, I1.2 e I1.3 do CLP.
P á g i n a | 67
FIGURA 52 - ESQUEMÁTICO DO CIRCUITO ELETRÔNICO NO FRITZING
Fonte: Autores
Além disso, para facilitar a detecção de falhas de comunicação entre o Arduino
e o CLP FC21 Festo, foi acrescentado em paralelo a saída das portas 1(I1.1),7(I1.2)
e 8(I1.3) do microcontrolador LM234N 3 Led’s, sendo o Led branco responsável pelas
peças vermelhas, o Led verde responsável pelas peças pretas e o Led azul
responsável pelas peças pratas. Sendo assim, no momento que o Arduino enviar um
sinal para ativar uma das três entradas do CLP, o Led correspondente a esta entrada
deve ligar por 1 segundo (como foi programado no MATLAB), como mostra o
esquemático abaixo:
FIGURA 53 – LED FRITZING
FONTE: Autores
P á g i n a | 68
5.8 Controlador lógico programável (CLP)
Após serem desenvolvidas todas as etapas anteriores, todos os dispositivos
de entrada e saída foram conectados ao CLP FC21 da Festo. Devido ao grande
número de ligações elétricas feitas, visando identificar com maior facilidade cada uma
delas, foram colocadas etiquetas de identificação no final de cada uma das conexões,
como mostra a figura 54 abaixo:
FIGURA 54 – LIGAÇÕES ELÉTRICAS NO CLP FC21 FESTO
FONTE: Autores
5.9 Diagrama trajeto passo
Representação dos movimentos em sequência cronológica, de quando uma
peça vermelha é detectada:
1. haste do primeiro atuador (A) avança e empurra a peça para frente
2. haste do primeiro semi-rotativo (B) e segundo semi-rotativo (C) se mantêm
na sua posição
3. haste do primeiro atuador (A) retorna para sua posição inicial
Representação dos movimentos representados algebricamente, onde +
significa avanço e – retorno: A+A-
P á g i n a | 69
Representação dos movimentos no diagrama trajeto-passo do primeiro
atuador:
FIGURA 55 - DIAGRAMA TRAJETO-PASSO DO PRIMEIRO ATUADOR
FONTE: Autores
Representação dos movimentos em sequência cronológica, de quando uma
peça preta é detectada:
1. haste do primeiro semi-rotativo (B) é acionada
2. haste do primeiro atuador (A) e segundo semi-rotativo atuador (C) se
mantêm na sua posição
3. haste do primeiro semi-rotativo (B) retorna para sua posição inicial
Representação dos movimentos representados algebricamente, onde +
significa avanço e – retorno: B+B-
Representação dos movimentos no diagrama trajeto-passo do primeiro semi-
rotativo:
FIGURA 56 - DIAGRAMA TRAJETO-PASSO DO PRIMEIRO SEMI-ROTATIVO
FONTE: Autores
P á g i n a | 70
Representação dos movimentos em sequência cronológica, de quando uma
peça preta é detectada:
1. haste do segundo semi-rotativo (C) é acionada
2. haste do primeiro atuador (A) e primeiro semi-rotativo (B) se mantêm na
sua posição
3. haste do segundo semi-rotativo (C) retorna para sua posição inicial
Representação dos movimentos representados algebricamente, onde +
significa avanço e – retorno: C+C-
Representação dos movimentos no diagrama trajeto-passo do segundo semi-
rotativo:
FIGURA 57 - DIAGRAMA TRAJETO-PASSO DO SEGUNDO SEMI-ROTATIVO
FONTE: Autores
5.10 Montagem final
Com o intuito de elucidar o itinerário do projeto, a figura 58 representa a
montagem do sistema na sua configuração final, facilitando a visualização do mesmo
e tornando mais claro o entendimento quanto ao destino final de cada peça: vermelha
(1), preta (2) e prata (3).
O sequenciamento e a leitura de dados são executados automaticamente pelo
CLP FC21 da FESTO e pelo MATLAB presente no computador, juntamente a uma
placa Arduino UNO, a qual faz a aquisição e transmissão dos dados fornecidos pela
câmera de reconhecimento e enviados pelo MATLAB, para umas das 3 (três) entradas
distintas do CLP FC21 da FESTO (I1.1, I1.2 e I1.3).
P á g i n a | 71
FIGURA 58 – VISTA SUPERIOR DA MONTAGEM FINAL COM O DESTINO DAS PEÇAS
FONTE: Autores
A peça, após ser devidamente reconhecida pela webcam que se encontra na
área de reconhecimento (área delimitada por um quadrado vermelho na figura 58) é
direcionada de acordo com a sua coloração para um destino final previamente
estipulado, conforme sequenciamento abaixo:
Peça vermelha – Através do cilindro horizontal diferencial de dupla
ação posicionado abaixo da rampa de condução das peças, a peça vermelha
deve ser direcionada para a área 1, representada na figura 58 acima;
Peça preta – Através do primeiro semi-rotativo posicionado abaixo da
área de reconhecimento (área delimitada pelo quadrado vermelho), a peça
preta deve ser direcionada para a área 2, representada na figura 58 acima;
Peça prata – Através do segundo semi-rotativo posicionado acima da
área de reconhecimento (área delimitada pelo quadrado vermelho), a peça
prata deve ser direcionada para a área 3, representada na figura 58 acima.
P á g i n a | 72
6 CONCLUSÃO E SUGESTÕES DE TRABALHOS FUTUROS
Esse projeto possibilita detectar diferentes tipos de peças utilizando o método
de processamento de imagem através de um sistema de classificação de cor
conhecido como RGB (Red, Green, Blue). Ao longo do desenvolvimento, foram
encontras algumas dificuldades. A primeira foi a limitação da qualidade da câmera
utilizada, pois a mesma não possui uma alta resolução, influenciando assim na
imagem que era capturada pela mesma. Além disso, definir um filtro que fosse capaz
de detectar os três tipos de peças de uma forma eficiente, devido a luminosidade do
ambiente e fundo da imagem. Como possível melhora, poderia ser implementado um
sistema de iluminação fixo na área de reconhecimento das peças, padronizando assim
a luminosidade que incide nessa região.
Apesar da complexidade do trabalho efetuado, algumas melhorias poderão
ser feitas. A implementação de um sistema de reconhecimento por imagem que seja
capaz de identificar a forma geométrica de peças, além de suas cores. Sendo assim
possível implementar esse sistema em ambientes industriais, não simplesmente
separando peças de cores diferentes, mas sim utiliza-lo para detectar possíveis falhas
ou má formação na fabricação de peças, garantido que todas as peças produzidas
possuam o mesmo formato, agindo dessa maneira no Controle de Qualidade de um
processo.
Uma outra melhoria seria realizar o aprimoramento no filtro que trata a
imagem, para que esse possa responder corretamente em diversos ambientes e sob
diferentes condições de iluminação, bem como o uso de uma câmera com melhor
resolução.
Além disso, uma outra melhoria a ser feita no sistema, seria a implementação
de um outro tipo de comunicação entre o CLP festo e o MATLAB, visto que para
realizar esse projeto utilizando o microcontrolador Arduino foi necessário utilizar
amplificadores operacionais para ativar as entradas do CLP.
Uma outra possível melhoria a ser feita seria o desenvolvimento de um
Sistema de Supervisão e Aquisição de Dados, conhecido como SCADA capaz de
supervisionar em tempo real a quantidade de peças que foram separadas pelo
sistema.
P á g i n a | 73
Analisando os resultados obtidos, pode-se concluir que o método de
processamento de imagem utilizado foi considerado eficaz, visto que foi possível
através da identificação das cores fazer a correta identificação das peças, sendo
assim possível realizar com êxito o que havia sido proposto no trabalho.
P á g i n a | 74
ANEXOS
TABELA 2 -TABELA DE ALOCAÇÃO DAS ENTRADAS DO CLP FC21 FESTO
Entradas do CLP Sigla do sensor Endereço CLP
Posição Inicial PI I0.0
Botão Reset BR I0.1
Botão Iniciar BI I0.2
Sensor inicio de curso primeiro atuador S0 I0.3
Sensor fim de curso segundo atuador S1 I0.4
Sensor inicio de curso do primeiro semi-rotativo S2 I0.5
Sensor fim de curso do primeiro semi-rotativo S3 I0.6
Sensor inicio de curso do segundo semi-rotativo S4 I0.7
Sensor fim de curso do segundo semi-rotativo S5 I1.0
Sensor p/ peça VERMELHA (porta 2 ARDUINO) Porta 2 I1.1
Sensor p/ peça PRETA (porta 3 ARDUINO) Porta 3 I1.2
Sensor p/ peça PRATA (porta 4 ARDUINO) Porta 4 I1.3
FONTE: Autores
TABELA 3 -TABELA DE ALOCAÇÃO DAS SAÍDAS DO CLP FC21 FESTO
FONTE: Autores
FIGURA 59 - CÓDIGO LADDER DO SISTEMA
Saídas do CLP Sigla da saídas Endereço CLP
Acionamento do primeiro atuador (retorno por mola) Y1 O0.0
- Y2 O0.1
Retorno do primeiro semi-rotativo Y4 O0.2
Avanço do primeiro semi-rotativo Y3 O0.3
Acionamento da ventosa do primeiro semi-rotativo Y5 O0.4
Retorno do segundo semi-rotativo Y7 O0.5
Avanço do segundo semi-rotativo Y6 O0.6
Acionamento da ventosa do segundo semi-rotativo Y8 O0.7
P á g i n a | 75
P á g i n a | 76
P á g i n a | 77
FONTE: Autores
FIGURA 60 – LISTA DE ALOCAÇÃO DO CLP FC21 FESTO
FONTE: Autores
P á g i n a | 78
FIGURA 61 – ALGORITMO DESENVOLVIDO NO MATLAB
P á g i n a | 79
FONTE: Autores
P á g i n a | 80
REFERÊNCIAS
ACCARINI, Nícolas Carnizello. Artigo PIBIC Desenvolvimento de sistema de captura e
processamento de imagens para robôs autônomos, Escola de Engenharia Mauá (EEM-
CEUN-IMT), 2009.
ARDUINO, ARDUINO UNO. Disponível em: <https://store.arduino.cc/usa/arduino-uno-
rev3> Acesso em 09 de Janeiro de 2018.
ASSIS, W. O.; GENOVA, W. J.; GOMES, M. M.; COELHO, A. D. Aplicação de
Tecnologias de Controle de Processos Contínuos e Processamento de Imagens no
Futebol de Robôs. Anais do SBAI 2007 – Simpósio Brasileiro de Automação Inteligente,
Florianópolis, SC, Brasil, 2007.
BRAVO, Rafael R. Apostila Fundamentos de Sistemas Pneumáticos, CEFET Campos,
2006.
Conceito e Definição de robótica. Disponível em:
<https://dicionarioconceitos.blogspot.com.br/2016/05/conceito-e-definicao-de-robotica.html>
Acesso em 16 de Janeiro de 2018.
CRAWFORD, B. G.; DOWNING, D. R. Design and Evaluation of an Autonomous,
Obstacle Avoiding, Flight Control System Using Simulated Visual Sensors. Proceedings
of AIAA 2nd Unmanned Unlimited Technical Conference, Chicago, Illinois, USA, 2004.
Datasheet LM324N.
DE MASI, Domenico. A sociedade pós-industrial. São Paulo: Ed. SENAC, 1999.
DE NEGRI, Victor Juliano. Sistemas Hidráulicos e Pneumáticos para Automação e
Controle – Parte II – Sistemas Pneumáticos para Automação. Universidade Federal de
Santa Catarina, Florianópolis, 2001.
DE QUEIROZ, José Eustáquio Rangel e GOMES, Herman Martins. Introdução ao
Processamento Digital de Imagens, Revista RITA, Volume VIII, Número 1, 2001.
DENIS, C.; ASSIS, W. O. Seleção de Tomates para Processamento Industrial por Meio
de Redes Neurais Aplicadas em Sistema de Visão Computacional. Anais do VIII
Congresso Brasileiro de Redes Neurais, Florianópolis, SC, Brasil, 2007.
DORF, Richard C; BISHOP, Robert H. Sistemas de controle modernos - 8.ed / 2001 8.ed.
Rio de Janeiro, RJ: Livros Técnicos e Científicos, 2001.
FERNANDES, L. A.; GOMES, P. C. R. Remoção do Fundo da Cena e Identificação da
Silhueta Humana para a Captura Óptica de Movimento. Anais do IX SEMINCO –
Seminário de Computação, Blumenau, SC, Brasil, 2002.
P á g i n a | 81
GONZALEZ, R. C.; WOODS, R. E. Processamento de imagens digitais. São Paulo: Edgard
Blücher, 2000.
HASEBRINK, J.P, Manual de Pneumática - Fundamentos, Vol.1 Parte 1, Rexroth -
Divisão Pneumática, Diadema, SP, Brasil, 1990.
IEC, IEC 61131-3 Norma da Comissão Eletrotécnica Internacional. Disponível em: <
http://www.iec.ch/> Acesso em 08 de Janeiro de 2018.
LACOMBE, Francisco José Masset. Dicionário de administração. São Paulo: Saraiva, 2004.
LOPES, João Manuel Brisson. Cor e Luz. 2013. 47 páginas. Texto elaborado para a
disciplina de Computação Gráfica no curso de Licenciatura em Engenharia Informática e de
Computadores. Instituto Superior Técnico. Universidade de Lisboa. Disponível
em:http://disciplinas.ist.utl.pt/leic-cg/textos/livro/Cor.pdf. Acesso em: 25 de Janeiro de 2018.
MARQUES FILHO, Ogê; VIEIRA NETO, Hugo. Processamento Digital de Imagens. Rio
de Janeiro: Brasport, 1999.
MARTINS, M. P.; MEDEIROS, F. L. L.; MONTEIRO, M. V.; SHIGUEMORI, E. H.;
FERREIRA, L. C. A.; DOMICIANO, M. A. P. Navegação Aérea Autônoma por Imagens.
Anais do VIII Simpósio de Guerra Eletrônica, São José dos Campos, SP, Brasil, 2006.
MATLAB, MATHWORKS. Disponível em: https://www.mathworks.com/ Acesso em 30 de
Janeiro de 2018
MEIXNER, H. e KOBLER, R., Introdução à Pneumática, Livro Didático, FESTO Didactic,
São Paulo, SP, Brasil, 1977.
MELLO, Carlos Henrique Pereira. Gestão da Qualidade. São Paulo: Pearson Prentice Hall,
2006.
NBR 6023, Informação e documentação – Referências, elaboração.
NBR 10520, Informação e documentação - Apresentação de citação de documentos.
NBR 14724, Trabalhos acadêmicos – Apresentação.
Pneumática, história e sua evolução. Disponível em: <www.pneumatictips.com> Acesso
em 16 de Janeiro de 2018.
Processamento Digital de Imagens Disponível em:
<http://www.ufrgs.br/engcart/PDASR/pdi.html> Acesso em 17 de Janeiro de 2018.
PROTEUS, PROTEUS DESIGN SUITE. Disponível em < https://www.labcenter.com/ >
Acesso em 18 de Fevereiro de 2018.
QUEIROZ, Corina Jará de. Análise de Transformações Geométricas para o
Georreferenciamento de Imagens do Satélite CBERS-I. Dissertação de Mestrado. UFRGS
– CEPSRM, 2003.
P á g i n a | 82
RAMBAUSKE, Ana Maria. Decoração e Design de Interiores - Teoria da Cor. 2011. 139
páginas. Disponível em: http://www.iar.unicamp.br/lab/luz/ld/Cor/teoria-da-cor.pdf. Acesso
em 25 de Janeiro de 2018.
REINERI, S.; RIBEIRO, C. H. C. Implementação e Análise de Algoritmos de Tempo Real
para Detecção de Bordas em Navegação Utilizando Robô Móvel de Vigilância. Anais do
XI ENCITA – Encontro de Iniciação Científica e Pós-Graduação do ITA, São José dos
Campos, SP, Brasil, 2005.
ROSÁRIO, João Maurício. Princípio de Mecatrônica – São Paulo, Prentice Hall, 2005.
ROWE, A.; ROSENBERG, C.; NOURBAKHSH, I. A Low Cost Embedded Color Vision
System. Proceedings of IROS 2002 – IEEE / RSJ International Conference on Intelligent
Robots and Systems, Switzerland, September / October, 2002.
SILVA, A. M. e. Curso processamento digital de imagem de satélite. In: CENTRO DE
EVENTOS DA PUCRS. [S.l.], 2001.
SILVA, Emílio Carlos Nelli. Apostila de Pneumática, Escola Politécnica da USP, 2002.
SPRING: Integrating remote sensing and GIS by object-oriented data modelling.
Camara, G, Souza RCM, Freitas UM, Garrido J. Computers & Graphics, 20: (3) 395-403,
May-Jun 1996.
WENDLING, Marcelo. Apostila Amplificadores Operacionais, UNESP, 2010.
