Publicação
Automatic metrology in the recognition of functional elementary geometries in the Industry 4.0 paradigm
| Resumo: | Na fabricação moderna, as geometrias fundamentais como planos, cilindros, esferas e cones formam a base para projetar componentes. Especificar e reconhecer com exatidão essas geometrias ao longo do ciclo de vida do produto — do projeto à inspeção final — é essencial para a caracterização dimensional e avaliação da qualidade. Atualmente, as Máquinas de Medição por Coordenadas (CMM) e as máquinas de medição de formas são as ferramentas padrão para inspeção devido à sua precisão e exatidão. No entanto, a decisão sobre a forma de instruir essas máquinas para medir geometrias específicas ainda depende do operador, o que pode afetar o rigor das medições. O principal objetivo deste estudo é o de automatizar o processo de medição minimizando a intervenção do operador. O desafio da investigação está no desenvolvimento de um algoritmo capaz de reconhecer e caracterizar automaticamente geometrias elementares funcionais. Este estudo investiga a viabilidade do uso da geometria diferencial para dar apoio ao desenvolvimento do algoritmo. A geometria diferencial permite o cálculo da curvatura gaussiana e da curvatura média das superfícies representadas por nuvens de pontos ordenados. Como os dados iniciais consistem em pontos discretos, utilizou-se o método das diferenças divididas para obter uma aproximação numérica das derivadas parciais em cada ponto. O algoritmo foi testado primeiro com dados analíticos gerados no MATLAB e posteriormente validado usando dados obtidos por meio de medições com CMM em superfícies físicas como planos, esferas, cilindros e cones. Os valores das medições efetuadas na CMM foram considerados de referência. A validação foi feita comparando os resultados do algoritmo com os valores de referência A grande vantagem deste novo algoritmo, consiste em retirar o operador do processo de decisão da forma geométrica em medição, otimizando o processo de fabricação, o tempo de inspeção, e consequentemente, a redução de erros e do custo final do produto. |
|---|---|
| Autores principais: | Costa, Carlos A. |
| Assunto: | Algoritmos de Medição Curvaturas Gaussianas Metrologia Automática Reconhecimento de Formas Automatic Metrology Gaussian Curvatures Measurement Algorithms Shape Recognition |
| Ano: | 2025 |
| País: | Portugal |
| Tipo de documento: | tese de doutoramento |
| Tipo de acesso: | acesso aberto |
| Instituição associada: | Universidade do Minho |
| Idioma: | inglês |
| Origem: | RepositóriUM - Universidade do Minho |
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