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.
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.
Rebarbas podem acontecer por diversos fatores durante o processo produtivo. São conhecidos dois cenários para lidar com essa questão:
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.
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.
No que tange a comunicação, o sistema de visão deve ter integração fina com o robô. Nesta comunicação o sistema de visão deve enviar as posições e tamanhos das rebarbas para que o robô possa ajustar suas ações de rebarbação. Com esses passos, o processo de rebarbação é otimizado nos quesitos tempo e desgaste das ferramentas de desbaste.
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Fonte: A voz da Indústria: Como rebarbar e limpar peças metálicas corretamente?
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