Automatização e desenvolvimento de um Sistema de Inspeção de PCB utilizando Robótica Colaborativa e Processamento de Imagem
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Autores
Orientador(es)
Coorientador(es)
Bessa, Iury Valente de
Membros da banca
Lucena Junior, Vicente Ferreira de
Oliveira, Marcelo Albuquerque de
Oliveira, Marcelo Albuquerque de
Pós-Graduação
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Editor
Universidade Federal do Amazonas
Tipo
Direito de acesso
DOI
Resumo
O avanço das tecnologias habilitadoras do conceito de Indústria 4.0, como a robótica colaborativa e a inteligência artificial (IA), tem contribuído para que a área industrial alcance altos níveis de automação. Um dos grandes desafios da IA aplicada às indústrias é a falta de datasets específicos para produtos e modelos variados, essenciais para o treinamento de sistemas inteligentes, sendo o segmento eletroeletrônico um dos mais afetados por essas transformações. Este trabalho propõe uma solução inovadora para automatizar a inspeção de placas de circuito impresso (PCI), incluindo um cadastro inteligente, utilizando técnicas de visão computacional baseadas em aprendizado profundo, como o modelo pré-treinado FastSAM, combinado com Template Matching para compor um sistema eficiente de cadastro automático. A automação deste trabalho foi implementada por meio de um robô colaborativo, capaz de inspecionar os itens em qualquer posição e orientação, sem apresentar riscos aos operadores que realizam outras atividades durante o processo, além de tornar a automação flexível às mudanças no layout fabril. O método proposto elimina a necessidade de datasets rotulados e amostras defeituosas, permitindo um controle de qualidade mais eficiente e seguro. O sistema atingiu resultados expressivos nas métricas de avaliação, como precisão de 83,77%, revocação de 90,43%, IoU de 76,95%, F1-Score de 86,97% e acurácia de 98,69%, demonstrando alta eficiência na identificação e segmentação de componentes eletrônicos nas PCIs. Como diferencial, a solução demonstra potencial para melhorar significativamente a eficiência dos processos no Pólo Industrial de Manaus (PIM) e em outros cenários industriais.
Abstract
The advancement of enabling technologies under the concept of Industry 4.0, such as collaborative robotics and artificial intelligence (AI), has contributed to achieving high levels of automation in the industrial sector. One of the major challenges of AI applied to industries is the lack of specific datasets for diverse products and models, which are essential for training intelligent systems. The electronics segment is among the most impacted by these transformations. This work proposes an innovative solution to automate the inspection of printed circuit boards (PCBs), including an intelligent registration system, using computer vision techniques based on deep learning, such as the pre-trained FastSAM model combined
with Template Matching, to build an efficient automatic registration system. The automation proposed in this work was implemented through a collaborative robot capable of inspecting items in any position and orientation without posing risks to operators performing other tasks during the process, while also ensuring flexibility to adapt to changes in the factory layout. The proposed method eliminates the need for labeled datasets or defective samples, enabling more efficient and safer quality control. The system achieved remarkable results in evaluation metrics, such as a precision of 83.77%, recall of 90.43%, IoU of 76.95%, F1-Score of 86.97%, and pixel accuracy of 98.69%, demonstrating high efficiency in identifying and segmenting electronic components on PCBs. As a distinctive feature, the solution shows potential to significantly improve the efficiency of processes in Pólo Industrial de Manaus (PIM) and other industrial scenarios.
Descrição
Palavras-chave
Termo controlado
Robótica; Robôs - Sistemas de controle; Inteligência artificial
Objetivos de Desenvolvimento Sustentável (ODS)
Citação
Menezes, Alessandra Ribeiro de. Automatização e desenvolvimento de um Sistema de Inspeção de PCB utilizando Robótica Colaborativa e Processamento de Imagem. 2024. 72 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal do Amazonas, Manaus (AM), 2024.
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