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Detector de sujidade usando visão computacional

07.08.20

Descrição

Esta tecnologia é um protótipo em menor escala de um sistema de transportador linear de uma cabine de pintura da indústria automotiva que visa determinar por meio do reconhecimento de padrões em imagens o nível de sujidade da sua corrente. O sistema projetado permite a automação do processo do transportador utilizando o Arduino Uno e reproduzindo o funcionamento do transportador com os movimentos horários, anti-horários, parada e ajuste de velocidade. Dessa forma, será possível determinar o nível de sujidade da corrente através dos mais diversos tipos de ensaios e experimentos nas capturas de imagens através de uma webcam com tratativa via software, comprovando que o sistema de reconhecimento de padrões baseado em visão computacional pode melhorar o desempenho da limpeza do transportador da cabine de pintura de base e verniz com baixo custo e fácil implementação na indústria automotiva, com aumento significativo da confiabilidade do sistema.

Diferencial Tecnológico

Redução de Custo e Implementação Fácil: A utilização de tecnologias acessíveis como Arduino e webcam torna o sistema de reconhecimento de padrões uma solução de baixo custo e fácil de implementar na indústria automotiva. Aumento da Confiabilidade do Sistema: Ao melhorar o processo de limpeza do transportador, a tecnologia pode ajudar a evitar falhas de funcionamento e garantir a operação mais confiável da cabine de pintura. Potencial de Melhoria da Eficiência: Com uma melhor compreensão do nível de sujidade, a empresa automotiva pode otimizar a manutenção preventiva, reduzir tempos de parada e aumentar a eficiência operacional.

Objetivos da Universidade

A UFLA tem a intenção de colocar suas tecnologias no mercado por meio de contratos de transferência de tecnologia ou firmar parcerias para avançar no seu desenvolvimento, com disponibilidade imediata.

Entre em Contato

Nome do Contato: Rafael de Oliveira Rezende

Função: Coordenador de Propriedade Intelectual e Parcerias

E-mail: new@ufla.br

E-mail Alternativo: rafael.oliveira@ufla.br

Telefone: (35) 3829-1591

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