Rebarba é um tema bastante recorrente na indústria, em especial na metalmecânica. Identificá-la de forma automatizada sempre foi um desafio, que agora soluções de visão e técnicas avançadas como deep learning conseguem resolver com eficiência e rapidez.
Mas o que são rebarbas?
No dicionário, rebarba é definida como qualquer saliência natural em ângulo; aresta, quina. Mas como identificar rebarbas em peças tridimensionais e complexas? A resposta é conhecendo essa forma inicialmente e utilizando técnicas avançadas de visão que aprendam o que faz parte da estrutura original das peças e identifiquem as arestas não desejadas.
Qual é o impacto gerado na indústria?
Rebarbas podem acontecer por diversos fatores durante o processo produtivo. São conhecidos dois cenários para lidar com essa questão:
O primeiro é que, sempre que uma rebarba seja identificada, a peça deve ser retirada e descartada. Profissionais que lidam com esse cenário afirmam que, em todos os processos, existem limites do tamanho e posição das rebarbas que podem ser aceitas sem impactar na qualidade do produto. Desta forma, uma solução de visão deve ser capaz de identificar esses limites com alta precisão.
A segunda ocorre no processo de rebarbação, ou seja, é efetuada a remoção das saliências ou bordas ásperas e aparas. São várias as técnicas para rebarbação. Entre elas, existe o processo manual, realizado por meio da utilização de ferramentas como limas, escovas de aço, lixadeiras manuais com discos específicos e, até mesmo, abrasivos com panos ou discos de tecido específico. No entanto, trata-se de um método bastante demorado, que implica em custos para o produto, podendo chegar a 30% do valor final.
A rebarbação robótica melhora as peças de alta qualidade e combina práticas globais de manufatura. Desta forma é possível automatizar o processo de rebarbação. Para isso, os robôs podem ser programados para efetuar esse processo padrão de remoção das rebarbas.
Como otimizar o processo de rebarbação robótica?
A rebarbação robótica pode ser otimizada! A melhor forma é utilizar um sistema de visão para identificar dinamicamente a posição exata do início da rebarbação. Desta forma é possível evitar que as ferramentas fiquem desbastando no vazio, situação essa que pode acontecer quando existem variações nos tamanhos e posições das rebarbas.
Outra questão que pode ser otimizada neste cenário é a velocidade que será aplicada durante a rebarbação, melhorando assim a relação de desgastes e potenciais quebras das ferramentas de desbaste.
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